reference

Skills × Stations

playbook/SKILLS-INTEGRATION.md

Atelier × gstack Skills — l'accélérateur clé

Décision architecturale (2026-05-17) : Atelier ne code PAS les agents Validator/Analyst/Designer/Builder/Launch/Analyst from scratch. À la place, il chaîne les skills gstack existants via un orchestrateur Python qui spawn Claude Code subprocess avec --skill={name} au bon moment.

Why : ces skills sont déjà l'équivalent de ~8 mois de codage d'agents spécialistes (frameworks YC, Hormozi, Jung, Sequoia, etc. déjà encodés). Les recoder = waste massif. Time-to-v1 révisé : 6 semaines au lieu de 8.

Mapping canonique stations × skills

S1 — Idea Stress Test (J1)

Skills à invoquer (séquentiel) :

  1. office-hours (mode startup) — YC's 6 forcing questions : demand reality, status quo, desperate specificity, narrowest wedge, observation, future-fit
  2. plan-ceo-review (mode HOLD SCOPE) — challenge the premise, identify dropped scope items, score ambition

Input : runs/{sprint}/_input.json (idea card) Output : runs/{sprint}/01-stress-test.md + startup.json.s1_stress_test Quality bar : si plan-ceo-review renvoie "scope too small" 3 fois, le sprint mérite un re-think avant S2.

S2 — Market & Competitive Intel (J2-3)

Skills à invoquer (parallèle) :

  1. scrape — pull pricing pages + reviews G2/Capterra + Crunchbase data sur 10 concurrents (1 call par concurrent)
  2. marketing-psychology — 70+ mental models pour caractériser le ICP behavior + buying triggers

Input : S1 one-pager + ICP narrow Output : runs/{sprint}/02-market-intel.md + matrice 20 concurrents structurée

S3 — Naming & Brand (async, parallel à S2-S6)

Skills à invoquer (séquentiel) :

  1. brand-identity — pipeline complet naming → slogans → tone & manner → visual guidelines (1 call livre tout)
  2. naming-methodology — 12 techniques + linguistic analysis + domain/trademark pre-verification
  3. brand-archetype — Jungian 12-archetype mapping pour la personality
  4. color-psychology — palette industry-fit avec accessibility scores

Input : S2 positioning gap + ICP narrow + feedback_naming_no_double_r (contrainte fondateur) Output : runs/{sprint}/03-naming-brand.md + 5 finalistes avec checks dispo + brand-system.md Subdomain pattern actif : si le track est encore en cours quand S5 ship, ship sur {slug}.{root}. Swap DNS quand S3 livre.

S4 — Spec & Design System (J5-6)

Skills à invoquer (séquentiel) :

  1. design-consultation — produit un DESIGN.md system complet (aesthetic + typography + color + layout + spacing + motion)
  2. design-shotgun — génère N variants design pour les 3 features clés, sélection par taste
  3. plan-design-review (mode interactif) — score 0-10 par dimension UI/UX + fix-to-10 recommendations
  4. plan-eng-review — lock architecture, data flow, edge cases, test coverage
  5. plan-devex-review (si produit dev-facing API/SDK/CLI)

Méta-option : autoplan enchaîne CEO + design + eng + DX reviews en une commande avec 6 decision principles + surfacing des taste decisions à un final approval gate.

Input : S1 + S2 + S3 + playbook/taste.md + playbook/verticals/{vertical}.md Output : runs/{sprint}/04-spec.md + 04-design-tokens.json + wireframes/

S5 — Build (J7-11)

Skills à invoquer (séquentiel) :

  1. Bootstrap : scripts/atelier-bootstrap.sh (Atelier-natif, pas un skill)
  2. ship — workflow merge base + run tests + review diff + bump VERSION + commit + push + create PR
  3. gstack / browse — smoke test golden path via headless browser
  4. qa (mode Standard) — systematic QA test + fix bugs found + commit atomically + re-verify
  5. codex (mode review) — independent diff review by Codex CLI for second opinion
  6. review — pre-landing PR review (SQL safety, LLM trust boundaries, conditional side effects)
  7. land-and-deploy — merge PR + wait CI + verify prod health via canary

Input : S4 spec + tokens + wireframes + templates/saas-base/ cloné Output : repo GitHub + URL live + Stripe LIVE testé + Playwright E2E green Quality bar : si codex flag des "kill issues", on bloque le ship même si tests verts.

S6 — Launch & Outreach (J12-13)

Skills à invoquer (parallèle où possible) :

  1. landing-page-copywriter — PAS / AIDA / StoryBrand frameworks pour produire headline, value props, CTA, full page sections
  2. design-html — generate production-quality Pretext HTML/CSS pour la landing
  3. marketing-psychology — 70+ mental models pour personnaliser l'outreach par segment ICP

Atelier-natif (pas skill) :

  • VibeProspecting MCP → 100 prospects ICP
  • Gmail MCP → drafts 100 emails personnalisés
  • Build-in-public : templates/build-in-public/ (à scaffolder)

S7 — Iterate (J14+, cron)

Skills à invoquer (à chaque retro) :

  1. canary — post-deploy monitoring (console errors, perf regressions, screenshot diffs)
  2. benchmark — performance regression detection (Core Web Vitals, bundle size, load time)
  3. health — code quality dashboard (typecheck + lint + tests + dead code, 0-10 composite)
  4. design-review — visual QA finds visual inconsistency, AI slop patterns, fixes iteratively
  5. retro (hebdo) — weekly engineering retrospective avec trend tracking

Comment l'orchestrator invoque les skills

L'orchestrator Python atelier/orchestrator/run.py spawn Claude Code subprocess avec scoping I/O via fichiers JSON :

import subprocess, json
from pathlib import Path

def run_station(sprint_id: str, station: str, skills: list[str], input_path: Path) -> Path:
    """Spawn a Claude Code subprocess for one station, invoke skills sequentially, return output path."""
    out_path = Path(f"runs/{sprint_id}/{station}.md")
    prompt = build_prompt(station, input_path, out_path, skills)
    subprocess.run([
        "claude", "--permission-mode=acceptEdits",
        "--no-stream",
        "-p", prompt,
    ], check=True, env={**os.environ, "ATELIER_SPRINT_ID": sprint_id})
    return out_path

def build_prompt(station, input_path, out_path, skills):
    skill_chain = "\n".join(f"- Invoque le skill `{s}` puis applique son output à {out_path}." for s in skills)
    return f"""
Tu es l'agent {station} d'Atelier. Tu lis {input_path}. Tu invoques les skills suivants :
{skill_chain}
Tu écris le résultat consolidé dans {out_path} + tu update startup.json.
"""

(C'est simplifié. La vraie version gère retries, parallel calls, gates Telegram, etc.)

Le différenciateur final vs Polsia/Nanocorp

Avec ce mapping, Atelier devient :

  • Aussi rapide (5-7 min idée → MVP live)
  • 5x plus rigoureux (gates multi-skills à chaque station)
  • Compounding (chaque sprint enrichit playbook/verticals/ + observations skills usage)
  • Taste codifié (taste.md injecté en input de chaque skill design/copy)
  • Quality bar par défaut (autoplan avant chaque ship)
  • Outreach intégré (S6 livre 100 leads, pas seulement MVP)

Ce que ça change pour la roadmap v1

Avant (sans skills) : 6-8 semaines de codage des 7 agents from scratch. Maintenant (avec skills) : ~3 semaines de codage de l'orchestrator + 3 semaines de sprints réels qui distillent les patterns d'usage. Total ~6 semaines.

Économie nette : ~2 mois.