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Agent Skills est un format ouvert qui permet d'injecter des instructions contextuelles dans les agents IA. Présentation du standard, de son architecture progressive disclosure, et de skill-creator pour industrialiser leur production.
RTK compresse les sorties des outils. Caveman réduit la verbosité du LLM. DCP élague l'historique. Trois outils, trois couches — et un argument contre-intuitif : moins de tokens, meilleur raisonnement.
Comment donner à un agent IA tous les outils pour exécuter, analyser et voir ton application — et devenir vraiment autonome dans la détection et correction d'erreurs.
Un deep dive dans le review-manager de opencode-team-lead — sélection des reviewers, isolation des contextes, arbitrage des désaccords, et production d'un verdict structuré sans jamais lire une ligne de code.
Sur des tâches longues, un agent all-in-one se perd et s'auto-review avec les mêmes biais que ceux qui ont produit le code. J'ai construit opencode-team-lead pour résoudre ces deux problèmes avec un pattern de délégation stricte.