Skaro 2.0 : artefacts pour le développement IA

Skaro 2.0 : Environnement de développement collaboratif avec l’IA basé sur les artefacts

Skaro 2.0 est un espace de travail où les développeurs et l’IA s’attaquent aux projets avec des rôles bien définis. Les humains gèrent l’architecture, les exigences et les décisions clés. L’IA joue le rôle d’ingénieur : elle discute des tâches, écrit le code et enregistre les progrès. Au cœur du système se trouvent les artefacts — des fichiers structurés dans le dépôt qui stockent les décisions architecturales (ADR), les plans, les spécifications et les jalons. Ces artefacts servent de mémoire externe au projet, évitant toute perte de contexte.

Sans artefacts, la collaboration tourne au chaos : les décisions sont oubliées, et l’IA génère du code sans se référer aux accords précédents. Skaro intègre le chat directement dans les artefacts, gardant les discussions là où elles doivent être.

Structure des dossiers : .skaro

Les artefacts forment une structure hiérarchique dans le dossier .skaro. Les composants clés incluent :

.skaro
│   config.yaml
│   constitution.md
│   devplan.md
│   secrets.yaml
│   state.yaml
│   token_usage.yaml
│   usage_log.jsonl
│
├───architecture
│   │   adr-001-using-fastapi-as-web-framework.md
│   │   adr-002-simplified-layered-monolith-as-arch-pattern.md
│   │   architecture.md
│   │   chat-conversation.json
│   └───diagrams
├───milestones
│   └───01-foundation
│       └───config-module
│           │   clarifications.md
│           │   plan.md
│           │   spec.md
│           │   tasks.md
│           │   tests.json
│           └───stages
│               └───stage-01
│                   AI_NOTES.md
├───chat
│   tasks.json
└───templates
    adr-template.md
    plan-template.md

• architecture/ : Fichiers ADR avec justifications des décisions, diagrammes.
• milestones/ : Jalons avec sous-modules, plans, tests et notes IA.
• chat/ : Journaux des tâches pour le contexte.
• templates/ : Modèles pour standardiser les artefacts.

Cette structure vit dans un dépôt Git, garantissant le versionnage et un accès facile.

Flux de travail typique

Le travail commence par des documents d’architecture collaboratifs avec l’IA. Ensuite, on crée devplan.md pour décomposer en jalons. Chaque jalon inclut spec.md, plan.md, tasks.md, et des étapes avec AI_NOTES.md.

• Discuter de l’architecture dans le chat architecture/, valider les ADR.
• Générer un jalon avec sous-tâches.
• Pour chaque tâche, l’IA récupère le contexte initial des artefacts et demande les fichiers.
• Après implémentation — commit automatique (optionnel).
• Mettre à jour le tableau de tâches sur la page d’accueil.

Le chat est entièrement contextuel : intégré dans les artefacts et tâches, sans basculement de contexte.

Principales mises à jour en version 2.0

Skaro 2.0 fluidifie le processus :

• Chat contextuel : Disponible dans architecture, jalons, tâches. Discussions sauvées en chat-conversation.json.
• Contexte LLM pré-tâche : Le modèle examine spec.md, plan.md, ADR avant de démarrer.
• Commit automatique : Configurable dans config.yaml pour valider les changements après tâche.
• Tableau de bord stats : Page dédiée avec token_usage.yaml et usage_log.jsonl.
• Tableau Kanban : Vue d’ensemble sur la page d’accueil des jalons, étapes et tâches.
• Personnalisation UI : Thèmes et couleurs d’accent pour un usage quotidien.

Corrections de stabilité et d’interface.

Feuille de route

Le cœur open source reste : artefacts et modèle collaboratif. À venir : espaces d’équipe avec contrôles d’accès, analyse des tokens, tableaux partagés et gestion des dépenses.

Points clés

• Artefacts comme mémoire externe : ADR et jalons évitent la dérive de contexte en dev IA.
• Séparation des rôles : Humains architectes, IA implémenteurs ancrés dans la structure.
• Chat contextuel : Discussions restent dans le dépôt, pas éparpillées.
• Automatisation : Contexte préliminaire et commits auto réduisent les frictions.
• Évolutivité : Du dev solo à l’espace d’équipe.

— Editorial Team