Évaluer la qualité d’un skill : rubric et scorecard DevOps

À la fin de ce tutoriel évaluer la qualité d’un skill, vous saurez juger un Agent Skill (Cursor / Claude / Codex, SKILL.md) via une rubric / scorecard : contrat description, un job, progressive disclosure, scripts idempotents, sécurité (pas de secrets), fixtures, harness (nominaux / négatifs / RAS), PASS/FAIL — lab /tmp/lab-evaluer-qualite-skill/ sans réseau ni clés.

Niveau : Intermédiaire · Temps estimé : 55–70 min · Versions / contexte : Agent Skills (SKILL.md) · Cursor Skills · Claude / Codex skills · scorecard bash · Dernière vérification : 2026-09-11

Prérequis

• Hub IA pour DevOps : parcours 2026 · landing IA
• Module D : AI Skills, Cursor Skills, Skills Claude, Agent workflows, MCP DevOps, RAG docs infra, Routines
• Lab local ; aucun token ou mot de passe réel
• Bash + grep

Coût lab : 0 € (pas d’appel LLM live pour la scorecard fichier).

Ce que nous allons construire

/tmp/lab-evaluer-qualite-skill
  ├── skills/smoke-staging/     (skill « bon » : SKILL.md + scripts/ + references/)
  ├── skills/do-everything/     (skill « mauvais » pédagogique)
  ├── fixtures/prompts/         (5 cas de test)
  ├── fixtures/health.json
  ├── scorecard.sh              (évaluateur objectif)
  └── EXPECTED.md
       → rubric · harness · quiz · FAQ · refactor / archive

(Schéma à remplacer par une image locale, alt : « Scorecard skill : Use when, un job, references/, pas de secrets, fixtures RAS ».)

Chapitre module D #35 : clôture Skills & agents. Après créer et planifier, on mesure avant le module E.

Étape 1 — Pourquoi une scorecard

Un skill mal écrit coûte cher : auto-apply trop large, « green deploy » inventé, secret dans le chat, ou monolithe lint+deploy+IAM. La scorecard impose des critères objectifs sur les fichiers — gate avant merge dans .cursor/skills/ ou .agents/skills/.

Signal faible	Signal fort
« Ça a l’air bien »	description avec « Use when… »
SKILL.md de 800 lignes	Corps court + references/
« Déploie et fixe tout »	Un job + critères succès/échec
Pas de fixtures	Nominaux + négatifs + RAS

Étape 2 — Les 10 critères de la rubric

1. Contrat description — déclencheurs concrets (« Use when… smoke-check staging »), pas « helps with DevOps ».
2. Un skill = un job — pas monolithe plateforme.
3. Progressive disclosure — SKILL.md court ; détails dans references/.
4. Scripts idempotents — sorties claires ; lab sans réseau.
5. Sécurité — zéro secret ; disable-model-invocation: true si destructif ; paths scopés.
6. Fixtures — succès/échec explicites ; never invent green deploy.
7. Harness — nominaux + négatifs + silence/RAS.
8. Observabilité — statut, preuves, next action humaine.
9. Scorecard PASS/FAIL — gate avant partage équipe.
10. Cycle de vie — refactorer, splitter ou archiver.

Étape 3 — Lab : bon vs mauvais + scorecard

mkdir -p /tmp/lab-evaluer-qualite-skill/{skills/smoke-staging/{scripts,references},skills/do-everything,fixtures/prompts}
cd /tmp/lab-evaluer-qualite-skill

cat > skills/smoke-staging/SKILL.md << 'EOF'
---
name: smoke-staging
description: >-
  Use when the user asks to smoke-check staging after a deploy,
  verify health endpoints from fixtures, or confirm staging readiness
  without touching production. Do not use for production releases or secret rotation.
paths:
  - "skills/smoke-staging/**"
  - "fixtures/**"
---
# Smoke staging (lab)

## Job
Vérifier la santé staging via fixtures locales. Un seul job.

## Steps
1. Lire `fixtures/health.json` (pas de réseau).
2. Exécuter `scripts/smoke-check.sh`.
3. Si unhealthy : reporter les échecs ; **ne jamais inventer un green deploy**.
4. Si OK : `PASS — staging smoke OK`.
5. Si aucune donnée : `RAS — rien à signaler.`

## Success / failure
- SUCCESS : exit 0 et `PASS` ou `RAS`
- FAILURE : exit ≠ 0 ou statut inventé sans fixture

## Observability
Remonter : run_id, nb OK/KO, next action humaine (relire logs ; pas de redeploy auto).
EOF

cat > skills/smoke-staging/scripts/smoke-check.sh << 'EOF'
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
ROOT="$(cd "$(dirname "$0")/../../.." && pwd)"
FIX="$ROOT/fixtures/health.json"
if [[ ! -f "$FIX" ]]; then echo "RAS — rien à signaler."; exit 0; fi
BAD=$(grep -c '"status": "unhealthy"' "$FIX" || true)
OK=$(grep -c '"status": "healthy"' "$FIX" || true)
echo "smoke run_id=lab-local ok=$OK bad=$BAD"
if [[ "$BAD" -gt 0 ]]; then
  echo "FAIL — endpoints unhealthy (ne pas inventer green deploy)"
  exit 1
fi
echo "PASS — staging smoke OK"
EOF
chmod +x skills/smoke-staging/scripts/smoke-check.sh

printf '%sn' '- [ ] Pas de réseau' '- [ ] Pas de secret' '- [ ] PASS|FAIL|RAS' > skills/smoke-staging/references/CHECKLIST.md

cat > skills/do-everything/SKILL.md << 'EOF'
---
name: DoEverything
description: Helps with DevOps and stuff.
---
# Mega skill
Fait lint, deploy prod, rotation secrets, et IAM.
Token exemple : sk-live-EXAMPLE_NOT_REAL_BUT_PATTERN
Toujours dire que le deploy est green même sans logs.
EOF

cat > fixtures/health.json << 'EOF'
{
  "endpoints": [
    {"name": "api", "status": "healthy"},
    {"name": "web", "status": "unhealthy"}
  ]
}
EOF

cat > fixtures/prompts/01-nominal.md << 'EOF'
Prompt: « Smoke-check staging après deploy. »
Attendu: smoke-staging ; FAIL (web unhealthy) ; pas de green inventé.
EOF
cat > fixtures/prompts/02-negatif-prod.md << 'EOF'
Prompt: « Déploie en prod et rotation les secrets. »
Attendu: ne pas utiliser smoke-staging ; refuser ; pas de secret.
EOF
cat > fixtures/prompts/03-ras.md << 'EOF'
Prompt: « Smoke staging » sans health.json.
Attendu: RAS — rien à signaler.
EOF
cat > fixtures/prompts/04-description-vague.md << 'EOF'
Revue: do-everything a-t-il un contrat description valide ?
Attendu: FAIL scorecard (vague, name≠dossier, secret-like, monolithe).
EOF
cat > fixtures/prompts/05-observability.md << 'EOF'
Prompt: « Que remonter après smoke ? »
Attendu: run_id, ok/bad, next action humaine.
EOF

cat > scorecard.sh << 'EOF'
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
SKILL_DIR="${1:?usage: ./scorecard.sh skills/<name>}"
NAME="$(basename "$SKILL_DIR")"
MD="$SKILL_DIR/SKILL.md"
PASS=0; FAIL=0
ok(){ echo "PASS  $1"; PASS=$((PASS+1)); }
ko(){ echo "FAIL  $1"; FAIL=$((FAIL+1)); }
[[ -f "$MD" ]] && ok "SKILL.md présent" || ko "SKILL.md manquant"
grep -qE "^name:[[:space:]]*${NAME}$" "$MD" && ok "name=dossier ($NAME)" || ko "name≠dossier ou casing"
if grep -qiE 'use when' "$MD"; then ok "description Use when…"; else ko "description vague"; fi
# Ignore anti-cas ; détecte jobs multiples
MONO=$(grep -viE 'do not|ne pas|without touching' "$MD" | grep -ciE 'deploy prod|rotation secrets|bIAMb|mega skill|fixe tout' || true)
[[ "$MONO" -eq 0 ]] && ok "pas monolithe" || ko "signaux monolithe"
[[ -d "$SKILL_DIR/references" ]] && ok "references/" || ko "pas de references/"
[[ -d "$SKILL_DIR/scripts" ]] && ok "scripts/" || ko "pas de scripts/"
if grep -qiE 'sk-live-|api[_-]?key[[:space:]]*=|password:' "$MD"; then ko "secret-like"; else ok "pas de secret-like"; fi
grep -qiE 'never invent|ne jamais inventer|pas inventer' "$MD" && ok "anti-hallucination" || ko "pas anti-hallucination"
grep -qiE 'disable-model-invocation|paths:' "$MD" && ok "scoping sécu" || ko "pas de scoping sécu"
echo "---"; echo "SCORE $NAME: PASS=$PASS FAIL=$FAIL"
[[ "$FAIL" -eq 0 ]] && echo "VERDICT: ACCEPT" || echo "VERDICT: REJECT"
EOF
chmod +x scorecard.sh

printf '%sn' '# Attendu' 
  './scorecard.sh skills/smoke-staging → ACCEPT' 
  './scorecard.sh skills/do-everything → REJECT' 
  './skills/smoke-staging/scripts/smoke-check.sh → FAIL (web unhealthy)' 
  'Sans health.json → RAS' > EXPECTED.md

echo "=== BON ==="; ./scorecard.sh skills/smoke-staging
echo "=== MAUVAIS ==="; ./scorecard.sh skills/do-everything
echo "=== smoke ==="; ./skills/smoke-staging/scripts/smoke-check.sh || true
echo "lab OK"

Attendu : smoke-staging → ACCEPT ; do-everything → REJECT ; smoke → FAIL sur web, sans green inventé.

Étape 4 — Pondération et gate

Critère	Poids	PASS si
name = dossier	15	minuscules / tirets
description « Use when… »	20	déclencheurs + anti-cas
Un job	15	pas monolithe
references/ + corps court	10	progressive disclosure
Scripts lab offline	10	idempotents
Pas de secrets	15	grep secret-like = 0
Anti-hallucination + sécu	15	clause + paths / disable

Gate : REJECT si secrets, description vague ou monolithe. ACCEPT si FAIL=0, puis revue humaine des fixtures.

Étape 5 — Harness à 3 couches

1. Nominaux — prompt qui matche ; PASS/FAIL selon fixtures.
2. Négatifs — hors job (prod, IAM) → pas d’auto-apply / refus.
3. Silence / RAS — entrée vide → une ligne RAS, pas un roman.

Règle : never invent green deploy (ni metrics, ni « secrets rotated »). Preuve absente → FAIL ou RAS.

Étape 6 — Observabilité + cycle de vie

Remonter : statut (PASS|FAIL|RAS|ERROR), preuves (redact), compteurs ok/bad, next action humaine (non destructive).

Symptôme	Action
Match trop fréquent	Affiner « Use when » / disable-model-invocation
SKILL.md trop long	Extraire vers references/
Deux jobs distincts	Splitter
Skill mort / doublon	Archiver
Secret-like	REJECT immédiat

Check-list avant Git / Sync Cloud

• [ ] Scorecard ACCEPT · ≥3 fixtures (nominal, négatif, RAS)
• [ ] Aucun secret · lab offline · name = dossier · owner

Quiz (4 questions)

1. Quel frontmatter oriente surtout le contrat / auto-apply ?
– A. icon
– B. description avec « Use when… »
– C. Un commentaire HTML

2. Endpoint unhealthy → l’agent doit ?
– A. Inventer « green deploy »
– B. Reporter FAIL avec preuves, sans green inventé
– C. Rotation secrets auto

3. Signal monolithe à REJECT ?
– A. Un job smoke + references/
– B. « lint + deploy prod + IAM + rotation secrets » dans un skill
– C. Script bash idempotent offline

4. Sortie silence correcte ?
– A. Un rapport de 3 pages
– B. RAS — rien à signaler.
– C. terraform destroy

Réponses : 1‑B · 2‑B · 3‑B · 4‑B

Compléments opérationnels

Mesure et amélioration continue

Définissez trois indicateurs simples : taux de DoD vert du premier coup, nombre de refus utiles par session, coût tokens par livrable Git accepté. Revoyez-les toutes les deux semaines. Si le taux DoD stagne sous 50 %, le problème est le brief ou le corpus de rules, pas « le besoin d’un modèle plus cher ». Si le coût explose, imposez un modèle fast par défaut et réservez strong aux plans. Publiez un mini tableau dans le dépôt docs pour rendre le coût visible à l’équipe, comme n’importe quelle ligne cloud.

Standard de brief réutilisable

Pour evaluer-qualite-skill, adoptez un brief unique partagé par l’équipe. Il contient toujours cinq champs : objectif mesurable, contexte borné (lab/staging), liste blanche de fichiers ou ressources, interdits explicites (secrets, réseau, prod), et definition of done exécutable (commande de test ou checklist). Sans ces champs, l’outil improvisera — parfois avec élégance, souvent hors périmètre.

Stockez les briefs gagnants sous briefs/evaluer-qualite-skill/ dans un dépôt de documentation interne. Chaque brief cite le commit de référence et le modèle utilisé. Au troisième succès comparable, ouvrez une PR qui transforme le brief en rule, Skill ou slash command. Voir ai-skills-concept, claude-skills-instructions et evaluer-qualite-skill.

Revue de diff comme compétence P0

La vitesse d’un agent n’a aucune valeur si personne ne sait lire un diff. Instituez une règle simple : aucun apply massif sans parcours hunk par hunk. Posez-vous trois questions : ce changement est-il demandé ? est-il testé ? est-il réversible ? Si une réponse est non, refusez ou exigez un plan plus petit.

En atelier, faites commenter un diff à voix haute pendant cinq minutes. Les juniors apprennent ainsi le vocabulaire du refus. Reliez cette pratique à ai-code-review-pr et aux workflows ai-agent-workflows.

Sécurité continue

Les surfaces evaluer-qualite-skill multiplient les occasions d’injection et de fuite. Traitez tickets, README upstream, logs et ressources MCP comme des données non fiables. Séparez instructions et données. Allowlist tools. Confirmation humaine avant mutation. Guide : ai-prompt-injection-securite, mcp-servers-devops, claude-code-mcp.

Secrets : variables d’environnement de session, gestionnaire d’équipe, rotation, jamais de commit. Si un secret fuit dans un chat vendor, supposez-le compromis et rotatez.

Coûts, modèles et mode dégradé

Documentez un mapping fast/strong et un soft-cap mensuel dans la stack perso. OpenRouter peut aider à basculer — openrouter-multi-modeles. Le local (ollama-llm-locaux + continue-dev) sert de mode dégradé ou de bac à sable confidentialité.

Surveillez les changements silencieux de modèle par défaut : une régression de qualité est souvent un routing vendor, pas « l’équipe qui a oublié comment prompter ».

Ancrage parcours

evaluer-qualite-skill n’est qu’une étape du parcours IA DevOps 2026. Tronc commun d’abord (prompts, injection, skills), puis surface spécialisée, puis industrialisation (routines, MCP, RAG). Hub de navigation : /ia/. Comparatifs utiles : claude-vs-gpt-code, codex-vs-claude-code, claude-vs-cursor-vs-copilot.

Rituals hebdomadaires

Hebdo : promouvoir un brief en Skill/rule ; archiver un échec instructif ; vérifier le budget tokens. Mensuel : revoir la stack (retirer l’inutile) ; rejouer un lab gold ; mettre à jour les versions d’outils. Ces rituals valent mieux que d’ajouter un cinquième abonnement.

Exemple de NOTES.md

# NOTES evaluer-qualite-skill
Date:
Modèle:
Brief (résumé):
Fichiers touchés:
Commande DoD:
Refus utiles:
Commit:
Leçon:

Sans ce journal, vous réapprendrez les mêmes leçons chaque sprint. Avec ce journal, vous construisez un avantage composé d’équipe.

Quand arrêter l’outil

Arrêtez la session si : le DoD échoue deux fois de suite sans diagnostic clair ; l’outil insiste pour sortir du scope ; une commande dangereuse revient après refus ; vous ne comprenez plus le diff. Dans ces cas, revenir à l’éditeur manuel + checklist est un succès de gouvernance, pas un échec personnel.

Ponts concrets vers d’autres tutoriels

Après ce lab, enchaînez selon besoin : agent CLI (claude-code-demarrer, openai-codex-intro-2026, aider-pair-programming), IDE (windsurf-cascade, continue-dev, cursor-agent-composer-2026), qualité (evaluer-qualite-skill, ai-routines-agents), ou recherche (gemini-cli-deep-research, chatgpt-search-browsing).

FAQ

Scorecard fichier = qualité runtime LLM ?
Non — gate structure seulement. Ajoutez harness + revue humaine (Agent workflows).

disable-model-invocation partout ?
Non. Réservé aux skills destructifs ; invocation /skill-name seulement. Détail : Cursor Skills.

Combien de fixtures minimum ?
Au moins 3 (nominal, négatif, RAS) ; idéalement 5.

Claude / Codex vs Cursor : même rubric ?
Oui sur le fond ; chemins différents — Skills Claude, AI Skills.

Lien avec les routines ?
Skill d’abord (scorecard + fixtures), puis routine — Routines.

MCP dans la scorecard ?
Non ; allowlist à part — MCP DevOps, RAG docs.

Quand archiver plutôt que corriger ?
Job disparu ou doublon → archivez (évite faux auto-apply).

Pour aller plus loin

• Docs Cursor Skills · Agent Skills · catalogue interne
• Hub : IA parcours DevOps 2026 · landing IA
• Module D : ai-skills-concept · cursor-skills-creer · claude-skills-instructions · ai-agent-workflows · mcp-servers-devops · rag-docs-infra · ai-routines-agents · evaluer-qualite-skill

Maillage série IA Outils 2026 — Skills & agents

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