claude:challenge
Évalue ma dernière réponse, donne une note sur 10 et propose des améliorations
Best use case
claude:challenge is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
Évalue ma dernière réponse, donne une note sur 10 et propose des améliorations
Teams using claude:challenge should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/challenge/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How claude:challenge Compares
| Feature / Agent | claude:challenge | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
Évalue ma dernière réponse, donne une note sur 10 et propose des améliorations
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# Challenge - Auto-évaluation des réponses Claude ## Instructions à Exécuter **IMPORTANT : Exécute ce workflow étape par étape :** Analyse critique de ma dernière réponse fournie et proposition d'une version améliorée. ## Purpose Permettre à Claude d'évaluer objectivement la qualité de sa dernière réponse et d'identifier les axes d'amélioration concrets. ## Variables - LAST_RESPONSE: Ma dernière réponse dans la conversation - ORIGINAL_QUESTION: La question ou demande initiale de l'utilisateur - EVALUATION_CRITERIA: Critères d'évaluation (clarté, pertinence, complétude, précision, format) ## Relevant Files - Historique de conversation (contexte automatique) ## Workflow ### 1. Identification du contexte - Identifie la dernière question/demande de l'utilisateur - Récupère ma dernière réponse complète - Note les objectifs explicites et implicites de la demande ### 2. Évaluation structurée Évalue ma réponse selon ces critères (note /10 pour chaque) : **Pertinence** (/10) - La réponse répond-elle directement à la question ? - Y a-t-il des éléments hors sujet ou manquants ? **Clarté** (/10) - Le message est-il facile à comprendre ? - Le format est-il adapté (listes vs paragraphes) ? - Les termes techniques sont-ils expliqués si nécessaire ? **Complétude** (/10) - Tous les aspects de la demande sont-ils couverts ? - Y a-t-il des informations importantes omises ? **Précision** (/10) - Les informations sont-elles exactes ? - Y a-t-il des approximations ou suppositions ? **Format et style** (/10) - Le ton est-il approprié (casual, pas trop formel) ? - Le format respecte-t-il les préférences (listes à puces) ? - Y a-t-il des phrases trop enthousiastes à éviter ? ### 3. Calcul de la note globale - Note finale = moyenne des 5 critères - Identification du critère le plus faible - Identification des points forts ### 4. Proposition d'amélioration - Liste concrète de ce qui pourrait être amélioré - Proposition d'une version améliorée si la note < 8/10 - Focus sur les critères les plus faibles ## Report ### Structure du rapport d'évaluation **📊 Évaluation de ma dernière réponse** **Question initiale :** [Rappel de la question] **Ma réponse :** [Résumé bref de ce que j'ai fourni] **Scores détaillés :** - 🎯 Pertinence : X/10 - [justification courte] - 💡 Clarté : X/10 - [justification courte] - ✅ Complétude : X/10 - [justification courte] - 🔍 Précision : X/10 - [justification courte] - 📝 Format/Style : X/10 - [justification courte] **Note globale : X/10** **Points forts :** - [Point fort 1] - [Point fort 2] **Axes d'amélioration :** - [Amélioration 1] - [Amélioration 2] - [Amélioration 3] **Version améliorée (si note < 8/10) :** [Nouvelle version de la réponse intégrant les améliorations] ## Best Practices - Être honnête et autocritique sans tomber dans l'auto-flagellation - Identifier des améliorations concrètes et actionnables - Ne pas hésiter à reconnaître quand la réponse initiale était déjà bonne - Expliquer le raisonnement derrière chaque note - Proposer une version améliorée uniquement si pertinent - Garder le rapport concis et structuré en listes à puces
Related Skills
claude-memory
Create and optimize CLAUDE.md memory files or .claude/rules/ modular rules for Claude Code projects. Comprehensive guidance on file hierarchy, content structure, path-scoped rules, best practices, and anti-patterns. Use when working with CLAUDE.md files, .claude/rules directories, setting up new projects, or improving Claude Code's context awareness.
claude:doc:question
Interroger la documentation Claude Code locale pour répondre à une question
claude:doc:load
Charge la documentation Claude Code depuis docs.claude.com dans des fichiers markdown locaux
claude:alias:add
Crée un alias de commande qui délègue à une autre slash command
fix-grammar
Fix grammar and spelling errors in one or multiple files while preserving formatting
symfony-framework
Comprehensive Symfony 6.4 development skill for web applications, APIs, and microservices.
symfony:make
Cherche si il existe un maker Symfony pour faire la tache demandée et l'utilise si il existe. Si aucun maker n'existe alors utilise la slash command "/prepare"
phpstan-resolver
Résout automatiquement les erreurs PHPStan en analysant et corrigeant les problèmes de types. Boucle jusqu'à zéro erreur ou stagnation.
elegant-objects
Vérifie la conformité du code PHP aux principes Elegant Objects de Yegor Bugayenko. Analyse un fichier spécifique ou tous les fichiers modifiés dans la branche.
prompt:validate
Vérifie la checklist avant exécution et liste les oublis
prompt:transform
Transforme un prompt en prompt exécutable compatible avec le Task Management System (TaskCreate/TaskUpdate/TaskList)
prompt:team
Orchestre une équipe d'agents spécialisés pour les tâches complexes. Auto-détecte le type, compose l'équipe, coordonne les phases analyse → challenge → implémentation → QA.