--- name: chain-of-density version: 2.0.0 description: "Densifie itérativement des résumés via la technique Chain-of-Density. Utiliser pour compresser de la documentation verbeuse, condenser des spécifications ou créer des synthèses exécutives en préservant la densité informationnelle." allowed-tools: Read, Bash, Glob, Agent argument-hint: "[texte ou fichier] [--iterations 5] [--mots-cibles 80] [--historique]" context: conversation --- # Skill : /chain-of-density Compresse un texte par injection itérative d'entités suivant la méthodologie du papier Chain-of-Density (CoD). Chaque passe identifie les entités manquantes de la source et les incorpore en maintenant un nombre de mots identique. **Référence** : [From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting](https://arxiv.org/abs/2309.04269) --- ## Déclencheurs - `/chain-of-density`, `/cod` - "densifie ce texte", "résumé dense", "condense ce document" - "chain of density", "synthèse dense" - Toute demande de compression itérative de texte --- ## Arguments | Argument | Description | Défaut | |----------|-------------|--------| | `texte ou fichier` | Texte brut ou chemin vers un fichier `.md`/`.txt` | obligatoire | | `--iterations N` | Nombre de passes de densification | 5 | | `--mots-cibles N` | Nombre de mots maintenu à chaque itération | 80 | | `--historique` | Inclure les résumés intermédiaires + entités | non | Parsing via `$ARGUMENTS` : - Si l'argument est un chemin de fichier existant, lire son contenu - Si c'est du texte brut, l'utiliser directement - Les flags `--iterations`, `--mots-cibles`, `--historique` sont optionnels --- ## Principes de la méthode CoD **Voir `references/methode-cod.md`** pour les principes détaillés et les 5 critères des entités manquantes (Adams et al., 2023). --- ## Contraintes | Règle | Description | |-------|-------------| | **Texte source intégral** | Ne JAMAIS pré-digérer, résumer ou reformuler le texte source. Chaque sous-agent lit le fichier `/tmp/${COD_ID}.txt` lui-même | | **Sérialisation** | Les itérations sont exécutées une par une, jamais en parallèle. Chaque itération dépend de la sortie de la précédente | | **Tolérance de comptage** | Le résumé doit faire exactement `mots_cibles` mots (+-3 mots). Au-delà, relancer l'itération | | **Limites de taille** | < 100 mots : refuser (résumé classique). < 300 mots : avertir (CoD moins efficace). > 50 000 mots : refuser (découper) | | **Non-régression** | Ne JAMAIS supprimer une entité déjà intégrée dans un résumé précédent | | **Fidélité** | Aucune entité inventée — chaque ajout doit être vérifiable dans le texte source | | **Langue de sortie** | Détecter la langue du texte source. Tous les résumés doivent être rédigés dans cette même langue. Seuls les en-têtes de sortie (étiquettes YAML, noms de colonnes) restent en français | | **Convention de comptage** | Un mot = toute séquence séparée par des espaces. Mots composés (« c'est-à-dire ») = 1, nombres (« 2023 ») = 1, acronymes (« RGPD ») = 1. Source de vérité : `scripts/text_metrics.py` | --- ## Workflow ### Phase 1 : Préparation 1. Parser `$ARGUMENTS` pour extraire le texte source, les paramètres 2. Si c'est un fichier, lire son contenu avec `Read` 3. **OBLIGATOIRE** : Écrire le texte source brut INTÉGRAL dans un fichier temporaire : ```bash # Capturer un identifiant unique pour la session COD_ID="cod-source-$(date +%s)" # Copier le contenu brut dans un fichier temporaire cat /chemin/vers/source.md > /tmp/${COD_ID}.txt # OU pour du texte brut : cat <<'EOFSOURCE' > /tmp/${COD_ID}.txt [texte brut ici] EOFSOURCE ``` **Note** : Le suffixe `$COD_ID` (timestamp) est stable entre appels Bash successifs dans une même session. Réutiliser ce même chemin dans les prompts des sous-agents et lors du nettoyage en phase 3. **RÈGLE ABSOLUE** : Ne JAMAIS pré-digérer, résumer ou reformuler le texte source avant de le passer aux sous-agents. Chaque sous-agent DOIT lire le fichier `/tmp/${COD_ID}.txt` lui-même pour accéder au texte original intégral. Cette règle prévient la perte d'information entre l'orchestrateur et les sous-agents. 4. Compter les mots du texte source (`$SKILL_DIR` = variable native Claude Code, résout vers le répertoire du skill) : ```bash python3 "${SKILL_DIR}/scripts/text_metrics.py" words < /tmp/${COD_ID}.txt ``` 5. Vérifier les limites du texte source : - Si moins de 100 mots : refuser et suggérer un résumé classique (CoD inadaptée) - Si moins de 300 mots : avertir « Ce texte fait moins de 300 mots. La technique Chain-of-Density est plus efficace sur des textes plus longs. Continuer quand même ? » - Si plus de 50 000 mots : refuser et suggérer de découper le texte en sections 6. Ajuster `mots_cibles` si nécessaire (textes très longs = augmenter) ### Phase 2 : Itérations (sérialisées) Exécuter les itérations une par une via des sous-agents inline (`Agent tool`). **CRITIQUE** : Les itérations doivent être sérialisées (jamais en parallèle). Chaque itération dépend de la sortie de la précédente. Les prompts complets des sous-agents sont dans `references/prompts.md`. L'orchestrateur substitue les variables avant injection : `[N]` = `mots_cibles`, `[N_TOTAL]` = `iterations`, `[N_TOTAL_MOINS_1]` = `iterations - 1`, `[I]` = numéro d'itération, `[X]` = mots du résumé précédent, `$$` = valeur de `$COD_ID` (timestamp capturé en phase 1). Syntaxe d'appel : ``` Agent(subagent_type="general-purpose", prompt="[prompt substitué depuis references/prompts.md]") ``` **Itération 1** — Le sous-agent lit le fichier source et produit un résumé volontairement épars et verbeux de `mots_cibles` mots, sans entités spécifiques. Le remplissage est intentionnel : c'est du texte sacrificiel que les itérations suivantes remplaceront par des entités. Utiliser des expressions creuses typiques : « cet article traite de », « il est intéressant de noter que », « on peut observer que », « dans le contexte de ». **Itérations 2 à N** — Le sous-agent reçoit le résumé précédent, lit le fichier source, identifie 1-3 entités manquantes (5 critères), densifie le résumé en les intégrant par compression, puis vérifie le comptage et la non-régression avant de répondre. Le résumé doit rester auto-suffisant (compréhensible sans le texte source). **Retry sur comptage divergent** — Si un sous-agent retourne un résumé hors tolérance (+-3 mots), relancer l'itération avec un rappel explicite du `mots_cibles`. Maximum 2 tentatives par itération. Après 2 échecs consécutifs, livrer le dernier résumé valide et passer à la phase 3. ### Phase 3 : Vérification et livraison 1. Compter les mots du résumé final : ```bash python3 "${SKILL_DIR}/scripts/text_metrics.py" words <<< "résumé final" ``` 2. Vérifier que le compte est dans la tolérance (+-3 mots de `mots_cibles`) 3. Nettoyer le fichier temporaire : ```bash rm -f /tmp/${COD_ID}.txt ``` 4. Afficher le résultat selon le format demandé --- ## Pattern d'orchestration ``` Itération 1 : Base éparse (mots_cibles, remplissage verbeux) | Entités_Manquantes: (aucune - base) Itération 2 : +3 entités, compression du remplissage | Entités_Manquantes: "entité1"; "entité2"; "entité3" Itération 3 : +3 entités, compression supplémentaire | Entités_Manquantes: "entité4"; "entité5"; "entité6" Itération 4 : +2 entités, resserrement | Entités_Manquantes: "entité7"; "entité8" Itération 5 : +1-2 entités, densité maximale | Entités_Manquantes: "entité9" Résumé final dense (même nombre de mots, 9+ entités) ``` --- ## Format de sortie ### Minimal (défaut) ``` [Résumé dense final] ``` ### Avec historique (`--historique`) ```yaml resume_final: | [Résumé dense au mots_cibles avec toutes les entités accumulées] iterations: - tour: 1 entites_manquantes: "(aucune - établissement de la base)" mots: 80 resume: | [Résumé épars itération 1] - tour: 2 entites_manquantes: "entité1; entité2; entité3" mots: 80 resume: | [Résumé plus dense itération 2] # ... etc total_entites: 9 ``` --- ## Quand utiliser - Documentation verbeuse dépassant 500 mots - Cahiers des charges à condenser - Synthèses exécutives à partir de rapports détaillés - Compression de skills trop longs ## Quand NE PAS utiliser - Textes juridiques/conformité (précision requise) - Tutoriels (les débutants ont besoin des explications) - Contenu déjà concis (moins de 300 mots) - Spécifications techniques (ne pas compresser les specs) --- ## Exemples Format minimal (source : 342 mots sur les skills Claude Code) : ``` /chain-of-density rapport.md --mots-cibles 80 → Les skills Claude Code sont définis par un fichier SKILL.md dans .claude/skills/ avec frontmatter YAML obligatoire : name (kebab-case, regex ^[a-z0-9]+(-[a-z0-9]+)*$, 1-64 caractères), description (1-1024 caractères, déclencheurs et mots-clés de découverte), allowed-tools et context (conversation ou fork). Divulgation progressive via sous-répertoires references/, assets/, scripts/. Orchestration de tâches complexes par Agent (sous-agents stateless). Le pipeline skill-pipeline enchaîne skill-creator, skill-conformity-checker (/50) et skill-review (/100) pour un score combiné /150. Multi-plateformes : Claude Code CLI, Cursor, GitHub Copilot. ``` **Exemples complets avec itérations intermédiaires** : voir `references/exemples.md`. Format historique (source : 299 mots sur le catalogue de 34 skills) : ```yaml /chain-of-density spec.md --historique --iterations 3 --mots-cibles 100 → resume_final: | Ce workspace propose 34 skills en 7 catégories : quotidien, accessibilité (9 skills dont /audit-a11y), qualité (/skill-pipeline score combiné /150), IA multi-modèles, rédaction, spécialisés et utilitaires. iterations: - tour: 1 entites_manquantes: "(aucune - établissement de la base)" mots: 98 - tour: 2 entites_manquantes: "/pdf; /audit-a11y; /council" mots: 102 - tour: 3 entites_manquantes: "34 skills; 9 skills accessibilité; /skill-pipeline /150" mots: 97 total_entites: 6 ``` **Exemples complets avec itérations intermédiaires** : voir `references/exemples.md`. --- ## Gestion des erreurs | Situation | Message | Action | |-----------|---------|--------| | Texte source vide | "Aucun texte fourni" | Demander le texte | | Fichier introuvable | "Fichier X introuvable" | Vérifier le chemin | | Texte trop court (<100 mots) | "Texte trop court pour CoD" | Suggérer un résumé classique | | Comptage divergent (>3 mots d'écart) | "Le résumé fait X mots au lieu de Y" | Relancer l'itération | | Agent retourne un format invalide | "Format de sortie inattendu" | Relancer avec rappel du format | | Sous-agent timeout (pas de réponse) | "Timeout itération X" | Relancer l'itération (max 2 tentatives) | | 2 échecs consécutifs sur une itération | "Itération X échouée après 2 tentatives" | Livrer le dernier résumé valide | | Texte source trop long (>50 000 mots) | "Texte de X mots, limite 50k" | Suggérer de découper le texte | --- ## Checklist finale - [ ] Le résumé final respecte le `mots_cibles` (+-3 mots) - [ ] Toutes les entités accumulées sont présentes dans le résumé final - [ ] Aucune entité n'a été inventée (fidélité à la source) - [ ] Le résumé est compréhensible sans le texte source - [ ] Le format de sortie correspond à la demande (minimal ou historique) --- ## Architecture - **Skill** (ce fichier) = orchestrateur des itérations - **Sous-agents inline** (via `Agent tool`, `subagent_type="general-purpose"`) = travailleurs stateless par itération (prompts dans `references/prompts.md`) - **Script** (`scripts/text_metrics.py`) = utilitaire déterministe de comptage `Agent` dans `allowed-tools` correspond à l'outil natif Claude Code qui lance des sous-agents autonomes. Les sous-agents ne peuvent pas appeler d'autres sous-agents. Seul le skill orchestre via cet outil.