Assemble un rapport d'analyse pre-action a partir des 3 JSON intermediaires (request, candidatesx12, evidencex13). Modele catalogue-driven : evalue 9 types de contenus par pertinence (via contenttypes.py), amorce deterministement la matiere de chaque type retenu (propositions, grep commands, table Ce4, ...), assemble les fragments Jinja correspondants. Produit un markdown et un JSON de metriques avec tracabilite typesincluded. Applique les regles de marquage X.12/X.13 systematique et les criteres de qualite pre-action. A utiliser quand les 3 JSON (request, candidates, evidence) sont disponibles et qu'il faut produire le rapport markdown final destine au developpeur.
FrenchGenere la documentation technique d'un module ou d'une entite de l'ERP Divalto sous forme de contenu structure YAML, independant de la forme du livrable final. Orchestre un pipeline sources -> extraction -> assemblage -> rendu : extrait depuis dictionnaires .dhsd, schema SQL et code X.13, enrichit avec un narratif metier, assemble selon un modele a 3 couches de lecture (metier / schema / technique) et rend via les renderers du skill -- Markdown et PDF aujourd'hui, autres formats (Confluence, MkDocs, pandoc, site statique...) via renderers additionnels ajoutes au skill (jamais via scripts ad-hoc externes). A utiliser quand un developpeur doit rediger ou actualiser la documentation technique d'un module ERP (DAV, COMPTA, GS...), produire la matiere avant un livrable Confluence/PDF, ou re-generer la doc pour detecter les derives entre une version ERP anterieure et l'actuelle.
FrenchGenere un fichier Zoom SQL (.dhsp) complet avec les 27 procedures obligatoires du cycle de vie ecran CRUD (creation, modification, suppression, consultation). Inclut les appels framework (Select, PreInsert, PostInsert, etc.), la construction de conditions de selection, la gestion des reservations, et les hooks de personnalisation. Ecrit en ISO-8859-1+CRLF. A utiliser pour creer l'interface utilisateur d'une entite metier (troisieme fichier du pattern 3 fichiers).
UncertainAnalyse les fichiers source DIVA (.dhsp, .dhsq, .dhsd, .dhsf, .dhsi, .dhse, .dhpt, .dhps, .sql) et produit un rapport d'erreurs classees par severite, en verifiant la conformite aux ~100 anti-patterns connus (dont regles dictionnaire D04/D10/D11, masque E12-E19 incluant normes graphiques), aux regles de syntaxe DIVA, et aux 11 controles qualite CI (shift-left des moulinettes nightly). A utiliser pour controler la qualite du code avant compilation ou apres generation.
FrenchA partir du triplet (domaine, entite, table SQL), calcule l'ensemble complet des noms de fichiers, instances, variables, constantes et tokens de substitution necessaires a la generation d'une entite metier DIVA. Verifie la coherence (non-collision RecordSql/Record, prefixe domaine correct). A utiliser avant toute generation de code pour obtenir le jeu de tokens.
FrenchStructure une demande DIVA en texte libre (user story + criteres d'acceptation, ou ticket myService d'anomalie) en JSON canonique : type de demande, titre, resume, acteurs, donnees manipulees, domaine ERP pressenti, keywords techniques et metier, CA detectes, message d'erreur. Le parseur est deterministe (regex + heuristiques), le LLM raffine la sortie au checkpoint CP1 de l'orchestrateur. A utiliser quand une demande est livree en texte libre et qu'il faut produire un JSON structure exploitable par les phases suivantes d'analyse.
FrenchPousse automatiquement les entrees R-NNN d'un fichier RETEX-skills.md vers un depot GitHub sous forme d'issues. Parse les entrees, deduit les labels (categorie + severite), formate le corps de l'issue, et utilise gh issue create (GitHub CLI). Idempotent via un cache local de tracking (.retex-pushed.json) : ne recree pas une issue deja poussee, commente l'issue existante si le contenu de l'entree a change. Mode degrade si gh n'est pas installe ou non authentifie : log sans bloquer. A utiliser pour synchroniser son journal RETEX local avec un canal centralise (ex : repo divalto/divalto-ia-devkit). Le skill est invoque (a) automatiquement par le hook pushretextogithub.py apres chaque edition de RETEX-skills.md, ou (b) manuellement pour pousser explicitement / re-synchroniser / faire un backfill.
UncertainLit les feuilles de style ISAM Divalto (fstyle.dhfi et 3 variantes WPF / impression / web dans C:\divalto\sys\). Liste les styles disponibles, detaille un style, resout les references i18n des libelles tbl (ex: TBLART -> tblart). Gere les 7 Types semantiques : 1 police, 2 couleur RGB, 3 reference i18n, 5 style global STD, 6 cadre, 7 style compose, 9 contexte. A utiliser pour consulter la definition graphique d'un style nomme consomme par les multichoix Type=4 (LstStyleWpf / LstStyleImp / LstPolice de gtfdmc.dhfi), pour identifier un cadre/police, ou pour resoudre un libelle tbl decouvert dans les multichoix.
FrenchLit le dictionnaire des multichoix Divalto (fichier gtfdmc.dhfi d'un module ERP). Liste les multichoix disponibles, detaille les entrees d'un multichoix donne, et (a venir) resout les lookups Type=3 en lisant la table cible. Gere les 3 Types rencontres (1 liste fixe, 3 lookup dynamique, 4 identifiant externe). A utiliser pour consulter la definition d'une liste de choix avant de binder un champ de dictionnaire metier via Choix=gtfdmc.dhfi + NomChoix= .
FrenchRend le livrable final d'une analyse pre-action UC-100 a partir d'un facts.json. Produit un markdown unique structure en 3 couches de lecture : strategique (2 min, chef projet), tactique (15 min, dev implementeur), technique (30 min, auditeur). Autonomie documentaire stricte : aucun path absolu, aucune balise [X.12] ou [CONFIRME X.13], aucun chemin C:/ dans le livrable. Les references vivent exclusivement dans le facts.json. Un renderer deterministe (Jinja2) transforme chaque claim en fragment markdown selon sa couche et son kind. Le validator refuse tout rendu contenant un stub, une balise HTML non supportee en Mermaid, un pronom relatif apres un label, ou une ref visible. A utiliser apres buildfacts.py pour produire le livrable destine au developpeur.
FrenchSynchronise la base SQL Server a partir des dictionnaires compiles via xwin7 synchroauto. Parse le rapport de synchronisation et presente les erreurs. A utiliser apres une compilation buildall reussie (0 erreur) pour mettre a jour la base SQL.
FrenchIncludes Building Preaction Report, Documenting Erp, Generating Zoom SQL, and other workflows.
Supported by the Atlas install prompt. Skill-specific requirements vary.
Pack stats
What’s included
Building Preaction Report
Assemble un rapport d'analyse pre-action a partir des 3 JSON intermediaires (request, candidatesx12, evidencex13). Modele catalogue-driven : evalue 9 types de contenus par pertinence (via contenttypes.py), amorce deterministement la matiere de chaque type retenu (propositions, grep commands, table Ce4, ...), assemble les fragments Jinja correspondants. Produit un markdown et un JSON de metriques avec tracabilite typesincluded. Applique les regles de marquage X.12/X.13 systematique et les criteres de qualite pre-action. A utiliser quand les 3 JSON (request, candidates, evidence) sont disponibles et qu'il faut produire le rapport markdown final destine au developpeur.
Documenting Erp
Genere la documentation technique d'un module ou d'une entite de l'ERP Divalto sous forme de contenu structure YAML, independant de la forme du livrable final. Orchestre un pipeline sources -> extraction -> assemblage -> rendu : extrait depuis dictionnaires .dhsd, schema SQL et code X.13, enrichit avec un narratif metier, assemble selon un modele a 3 couches de lecture (metier / schema / technique) et rend via les renderers du skill -- Markdown et PDF aujourd'hui, autres formats (Confluence, MkDocs, pandoc, site statique...) via renderers additionnels ajoutes au skill (jamais via scripts ad-hoc externes). A utiliser quand un developpeur doit rediger ou actualiser la documentation technique d'un module ERP (DAV, COMPTA, GS...), produire la matiere avant un livrable Confluence/PDF, ou re-generer la doc pour detecter les derives entre une version ERP anterieure et l'actuelle.
Generating Zoom SQL
Genere un fichier Zoom SQL (.dhsp) complet avec les 27 procedures obligatoires du cycle de vie ecran CRUD (creation, modification, suppression, consultation). Inclut les appels framework (Select, PreInsert, PostInsert, etc.), la construction de conditions de selection, la gestion des reservations, et les hooks de personnalisation. Ecrit en ISO-8859-1+CRLF. A utiliser pour creer l'interface utilisateur d'une entite metier (troisieme fichier du pattern 3 fichiers).
Linting Diva Code
Analyse les fichiers source DIVA (.dhsp, .dhsq, .dhsd, .dhsf, .dhsi, .dhse, .dhpt, .dhps, .sql) et produit un rapport d'erreurs classees par severite, en verifiant la conformite aux ~100 anti-patterns connus (dont regles dictionnaire D04/D10/D11, masque E12-E19 incluant normes graphiques), aux regles de syntaxe DIVA, et aux 11 controles qualite CI (shift-left des moulinettes nightly). A utiliser pour controler la qualite du code avant compilation ou apres generation.
Naming Diva Entities
A partir du triplet (domaine, entite, table SQL), calcule l'ensemble complet des noms de fichiers, instances, variables, constantes et tokens de substitution necessaires a la generation d'une entite metier DIVA. Verifie la coherence (non-collision RecordSql/Record, prefixe domaine correct). A utiliser avant toute generation de code pour obtenir le jeu de tokens.
Parsing Diva Request
Structure une demande DIVA en texte libre (user story + criteres d'acceptation, ou ticket myService d'anomalie) en JSON canonique : type de demande, titre, resume, acteurs, donnees manipulees, domaine ERP pressenti, keywords techniques et metier, CA detectes, message d'erreur. Le parseur est deterministe (regex + heuristiques), le LLM raffine la sortie au checkpoint CP1 de l'orchestrateur. A utiliser quand une demande est livree en texte libre et qu'il faut produire un JSON structure exploitable par les phases suivantes d'analyse.
Pushing Retex to GitHub
Pousse automatiquement les entrees R-NNN d'un fichier RETEX-skills.md vers un depot GitHub sous forme d'issues. Parse les entrees, deduit les labels (categorie + severite), formate le corps de l'issue, et utilise gh issue create (GitHub CLI). Idempotent via un cache local de tracking (.retex-pushed.json) : ne recree pas une issue deja poussee, commente l'issue existante si le contenu de l'entree a change. Mode degrade si gh n'est pas installe ou non authentifie : log sans bloquer. A utiliser pour synchroniser son journal RETEX local avec un canal centralise (ex : repo divalto/divalto-ia-devkit). Le skill est invoque (a) automatiquement par le hook pushretextogithub.py apres chaque edition de RETEX-skills.md, ou (b) manuellement pour pousser explicitement / re-synchroniser / faire un backfill.
Reading Fstyle
Lit les feuilles de style ISAM Divalto (fstyle.dhfi et 3 variantes WPF / impression / web dans C:\divalto\sys\). Liste les styles disponibles, detaille un style, resout les references i18n des libelles tbl (ex: TBLART -> tblart). Gere les 7 Types semantiques : 1 police, 2 couleur RGB, 3 reference i18n, 5 style global STD, 6 cadre, 7 style compose, 9 contexte. A utiliser pour consulter la definition graphique d'un style nomme consomme par les multichoix Type=4 (LstStyleWpf / LstStyleImp / LstPolice de gtfdmc.dhfi), pour identifier un cadre/police, ou pour resoudre un libelle tbl decouvert dans les multichoix.
Reading Multichoix
Lit le dictionnaire des multichoix Divalto (fichier gtfdmc.dhfi d'un module ERP). Liste les multichoix disponibles, detaille les entrees d'un multichoix donne, et (a venir) resout les lookups Type=3 en lisant la table cible. Gere les 3 Types rencontres (1 liste fixe, 3 lookup dynamique, 4 identifiant externe). A utiliser pour consulter la definition d'une liste de choix avant de binder un champ de dictionnaire metier via Choix=gtfdmc.dhfi + NomChoix= .
Rendering Preaction Livrable
Rend le livrable final d'une analyse pre-action UC-100 a partir d'un facts.json. Produit un markdown unique structure en 3 couches de lecture : strategique (2 min, chef projet), tactique (15 min, dev implementeur), technique (30 min, auditeur). Autonomie documentaire stricte : aucun path absolu, aucune balise [X.12] ou [CONFIRME X.13], aucun chemin C:/ dans le livrable. Les references vivent exclusivement dans le facts.json. Un renderer deterministe (Jinja2) transforme chaque claim en fragment markdown selon sa couche et son kind. Le validator refuse tout rendu contenant un stub, une balise HTML non supportee en Mermaid, un pronom relatif apres un label, ou une ref visible. A utiliser apres buildfacts.py pour produire le livrable destine au developpeur.
Syncing Diva SQL
Synchronise la base SQL Server a partir des dictionnaires compiles via xwin7 synchroauto. Parse le rapport de synchronisation et presente les erreurs. A utiliser apres une compilation buildall reussie (0 erreur) pour mettre a jour la base SQL.
Quick start
- Choose your skills. Select individual skills above, or choose the entire pack.
- Copy the install prompt. Use Copy install prompt above the list.
- Send it to your agent. Paste into your coding agent’s chat. Your agent reviews the source and guides the setup.
Try it with your agent
After installation, start with a request like:
Use the Building Preaction Report skill to help with my task.
Ask me for the context you need before getting started.Requirements & license
- A coding agent that can access your project files and install skills.
- Your agent checks each skill’s instructions, dependencies, and permissions during setup.
- Reported license for the skills shown: MIT. The author’s terms apply.