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Files

MaksTinyWorkshop c4c7f3b715 feat: communication bi-directionnelle BMAD ↔ Lead_tech

- Ajout de $LEADTECH dans aliases.sh (variable d'env résolu Mac/NUC)
- Refonte de 80_bmad/articulation_avec_lead_tech.md : lecture obligatoire
  par type de tâche, déclencheurs de capitalisation, chemin $LEADTECH explicite
- Mise à jour du template projet_CLAUDE.md : section capitalisation actionnable
- Ajout des fichiers 95_a_capitaliser.md et playbook capitaliser_un_apprentissage.md

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

2026-03-08 18:56:36 +01:00

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Playbook — Capitaliser un apprentissage

Ce playbook décrit quand et comment transformer un apprentissage projet en connaissance globale dans Lead_tech.

Principe

Tous les apprentissages découverts dans un projet ne doivent pas être ajoutés directement dans la base de connaissance globale.

On utilise le workflow suivant :

Projet
  ↓
Observation / apprentissage
  ↓
Proposition
  ↓
95_a_capitaliser.md
  ↓
Validation
  ↓
Lead_tech

Quand capitaliser

Un apprentissage mérite d'être capitalisé lorsqu'il :

résout un bug difficile
révèle un anti-pattern
définit un pattern réutilisable
documente une contrainte technique
formalise une décision d'architecture

Où écrire selon le type de savoir

Type de savoir	Destination
Pattern backend validé	`10_backend_patterns_valides.md`
Pattern frontend validé	`10_frontend_patterns_valides.md`
Anti-pattern backend	`10_backend_risques_et_vigilance.md`
Anti-pattern frontend	`10_frontend_risques_et_vigilance.md`
Décision d'architecture	`40_decisions_et_archi.md`
Bug / postmortem	`90_debug_et_postmortem.md`

Procédure

Identifier un apprentissage dans un projet
Ajouter une proposition dans :

95_a_capitaliser.md

Utiliser le format :

DATE — PROJET

FILE_UPDATE_PROPOSAL
Fichier cible : ...

Pourquoi : ...

Proposition : ...

Attendre validation
Déplacer la proposition vers le fichier cible
Supprimer l'entrée du fichier 95_a_capitaliser.md

Bonnes pratiques

privilégier les exemples concrets
éviter les règles théoriques
préférer les patterns validés en production
garder les propositions courtes

Objectif

Maintenir une base de connaissance :

fiable
réutilisable
validée par l'expérience

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