Claude Code Extension Points

Agents (.claude/agents/)

Agents are auto-discovered by Claude Code. Each has YAML frontmatter with model, tools, memory, and skills configuration. The roster below lists 9 representative agents — the full roster (21 agents) with descriptions, mapping Epic → specialist, et mapping side-track est dans subagents-reference.md (la source de vérité).

Agent Model Purpose
notebook-iterative-builder inherit Orchestrate build/improve/fix cycles
notebook-executor sonnet Execute notebooks via MCP
notebook-validator sonnet Validate all quality aspects
notebook-enricher sonnet Add pedagogical content
notebook-cleaner sonnet Fix markdown structure
notebook-designer inherit Create new notebooks
notebook-cell-iterator sonnet Fix specific cells iteratively
readme-updater haiku Update README files
readme-hierarchy-auditor haiku Audit README hierarchy

Skills (.claude/skills/)

Skill Type Description
notebook-helpers Reference (auto) Script reference for notebook manipulation
mcp-jupyter Reference (auto) MCP Jupyter tools and patterns
notebook-patterns Reference (auto) Enrichment patterns (GameTheory model)
verify-notebooks User (/command) Verify and test notebooks
enrich-notebooks User (/command) Enrich with pedagogical content
cleanup-notebooks User (/command) Clean markdown structure
build-notebook User (/command) Create/improve/fix notebooks
execute-notebook User (/command) Execute via MCP
validate-genai User (/command) Validate GenAI stack

Slash commands utiles

/verify-notebooks [target] [--quick] [--fix]      # Verify and test notebooks
/enrich-notebooks [target] [--execute] [--strict]  # Add pedagogical content
/cleanup-notebooks [target] [--dry-run]             # Clean markdown structure
/build-notebook <action> <path> [--quality=90]      # Create/improve/fix notebooks
/execute-notebook <path> [--batch] [--save]         # Execute via MCP
/validate-genai [target] [--local]                  # Validate GenAI stack

Rules (.claude/rules/)

Auto-chargées à chaque session, sauf celles portant un frontmatter paths: (voir CLAUDE.md §Règles modulaires) — leur contenu est déjà en contexte pour un agent en cours de travail. Cet inventaire sert à qui lit le dépôt sans session active, ou cherche quelle règle porte quel sujet.

Règle Ce qu’elle porte
git-workflow branches, messages de commit, périmètre force-push, scan de branche orpheline
pr-review-discipline critères CHANGES_REQUESTED §A-H (composites, Lean, ML multi-seed, notebooks, docs, audit, QC, SOTA)
anti-regression patterns red-flag, protocole avant suppression de preuve/implémentation
notebook-conventions structure, exécution kernel, C.1-C.5
exercise-example-labeling classification par contenu, fin du flip-flop exercice/exemple
code-style PEP 8, .NET 9, pas d’emojis, i18n Lean FR/EN siblings
genai-config services, env, scripts, architecture GenAI
wsl-kernels kernels WSL (GameTheory/**, Lean/**)
student-pr-reviews anti-fuite soutenance, review bienveillante
public-contribution-triage accueil, triage et escalade des issues/PRs publiques
lean-merge-discipline gates de merge propres au Lean
secrets-hygiene content-based, Stop & Repair, canal RooSync privé + quorum (fusion de secrets-roosync-policy, #12051)
audit-reassessment · audit-cross-source-distillation protocole 4 étapes, sortie = dashboard/issue jamais un fichier
verify-before-claiming G.1, firsthand avant tout claim
coordinator-discipline R1-R7 ai-01 (merge actif, no languishing, lanes indépendantes, jamais sanctionner l’idle, steer qui atteint, adjoint, registre re-parcouru des arbitrages user)
proactive-coordination plancher 1 PR/wakeup, pool global, picker, never-idle, L721/L740/L898
user-blocker-signaling anti-dilution des bloqueurs user
harness-hygiene 3 tiers harnais / docs / dashboard
bibliography-hygiene publications utilisées archivées sur le GDrive canonique, jamais dans Git
catalog-pr-hygiene le catalogue appartient à l’automatisation
model-delegation modèle explicite obligatoire, routage vision
three-exercises-per-notebook richesse pédagogique
sota-not-workaround 5 verdicts, checklist 6 axes INTRINSIC, Prong B
readme-french-first français d’abord, anglais préservé en .en.md
variation-protocol tag Grain:, gates G-VAR-1/2/3, merge-gate
lane-claim-protocol claim = commentaire d’issue, paths:, anti-collision cross-lane
cell-interpretation-ordering ancrage sémantique des cellules d’interprétation

Model Selection Strategy

Modèle explicite obligatoire sur tout Agent() — un sous-agent sans model hérite du tier parent (opus) et annule l’économie de la délégation. Règle complète : .claude/rules/model-delegation.md.

  • haiku : tâches simples (comptage, extraction format-imposé, grep/scan, vérification mécanique)
  • sonnet : tâches intermédiaires (audit, recensement, diagnostic, rédaction, enrichissement, review structurelle)
  • opus : uniquement sur justification écrite d’une ligne dans le prompt (décision architecturale cross-fichier, synthèse multi-sources contradictoires, régression profonde)

Proactive Behaviors

  • After completing notebook work, update agent memory with lessons learned
  • After enrichment, verify cell placement with git diff
  • Before executing GenAI notebooks, validate the stack with /validate-genai
  • When encountering repeated errors, record the pattern in memory for future reference
  • When working with notebooks, use the helper scripts (not ad-hoc Python)
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