Workflows agentiques — Maîtrise5 / 8
Commandes slash personnalisées en tant que flux de travail d'équipe
Une commande slash personnalisée est un prompt réutilisable que vous engagez dans le dépôt — ainsi toute l'équipe exécute la même instruction de haute qualité au lieu de la retaper.
Le meilleur prompt que votre équipe ait jamais écrit ne vaut rien si tout le monde retape une version pire. Une commande slash personnalisée résout ce problème : c'est un fichier Markdown dont le corps est un prompt, engagé dans le dépôt et exécuté avec /son-nom.
Le mécanisme complet
Déposez un fichier dans .claude/commands/ (partagé via git) ou ~/.claude/commands/ (personnel). Le nom du fichier devient la commande :
<!-- .claude/commands/changelog.md -->
Résumez les modifications git indexées comme une entrée de changelog concise,
groupée par Ajouté / Modifié / Corrigé.
Maintenant /changelog exécute ce prompt pour toute l'équipe.
Trois fonctionnalités qui la rendent puissante
Arguments — $ARGUMENTS pour tout, ou $1, $2 pour les positionnels :
Corrigez le problème #$1 avec la priorité $2. Trouvez le test défaillant, proposez un patch,
explicitez la cause racine.
Invocation : /fix-issue 4242 high.
Frontmatter configure la commande :
---
description: Message conventional-commit à partir des modifications indexées
argument-hint: [scope]
allowed-tools: Bash(git diff:*), Bash(git log:*)
model: claude-haiku-4-5
---
Contexte inline récupère les données en direct : préfixez une ligne avec ! pour exécuter une commande shell et intégrer sa sortie, ou référencez un fichier avec @src/app.ts.
Pourquoi c'est un multiplicateur d'équipe
Les commandes encapsulent l'intention ; les hooks appliquent les règles ; MCP fournit les outils. Le dernier bloc de construction est la délégation — confier un travail ciblé à des sous-agents.
Série — Workflows agentiques — Maîtrise
- Partie 01L'état d'esprit du flux de travail agentiqueLa plupart des développeurs traitent l'IA comme un autocompléteur plus intelligent. Ceux qui prennent l'avance la traitent comme un coéquipier qui agit. Voici le modèle mental.
- Partie 02MCP Servers 101 — Give Your Agent Real ToolsLe Model Context Protocol est la façon dont votre agent arrête de deviner et commence à interroger votre base de données, vos tickets, votre navigateur. Voici le modèle mental et la première connexion.
- Partie 03Build Your First Custom MCP ServerLes serveurs prêts à l'emploi couvrent GitHub et Postgres. Le vrai levier, c'est le serveur que seul vous pouvez écrire — le pont vers votre propre système.
- Partie 04Hooks — Make the Agent Obey Your RulesA prompt asks the model to remember. A hook makes it happen — deterministically, every time, outside the model's control.
- Partie 05Commandes slash personnalisées en tant que flux de travail d'équipe — vous êtes iciUne commande slash personnalisée est un prompt réutilisable que vous engagez dans le dépôt — ainsi toute l'équipe exécute la même instruction de haute qualité au lieu de la retaper.
- Partie 06Subagents — Déléguer du travail qui s'adapteUn contexte géant devient lent et vague. Les subagents permettent à l'agent principal de confier du travail ciblé à des spécialistes dotés de leur propre contexte et outils — et de les exécuter en parallèle.
- Partie 07The Daily-Driver Setup — Settings, Permissions, Status LineThe difference between fighting the agent and flowing with it is twenty minutes of configuration you do once. Here is the setup.
- Partie 08Multi-Tool Pipelines — Ticket to Reviewed BranchThe payoff: chain MCP, hooks, commands and subagents into one flow that takes a ticket to a reviewed branch — with you in the loop only where it counts.