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Emmanuel Atsé
cede485217
* feat(docs): add sidebar order validator
Adds tools/validate-sidebar-order.js to validate sidebar.order values
in YAML frontmatter across English and translated docs.
Checks for duplicate orders, gaps in sequence, and missing order fields.
For translations, also warns on order drift from English counterparts.
Wired into the quality script as docs:validate-sidebar.
* fix(validate-sidebar): tighten language detection and drift guard, add docstrings
* fix(validate-sidebar): replace subdirectory heuristic with locale pattern matching
detectLanguageDirs() previously classified any top-level docs/ directory
containing subdirectories as a translation language. This was too broad —
if an English section ever gained nested subfolders it would be silently
excluded from validation.
Replaced with a BCP 47 locale-code regex (/^[a-z]{2}(?:-[a-zA-Z]{2})?$/)
that matches known patterns (cs, fr, vi-vn, zh-cn) and won't falsely
classify content sections like explanation/ or reference/.
* fix(validate-sidebar): guard drift check against undefined order values
extractSidebarOrder() returns { hasSidebar: false } when no sidebar block
exists, leaving order as undefined rather than null. The drift check only
guarded against null, allowing undefined values to emit noisy warnings
like "Order drift: ... order undefined".
Changed the guard to typeof === 'number' which correctly excludes both
undefined and null without relying on a specific sentinel value.
* chore(validate-sidebar): add JSDoc docstrings to all functions
Adds @param and @returns annotations to extractSidebarOrder,
detectLanguageDirs, getEnglishSections, checkDirectory,
checkTranslationDrift, and relativePath.
* fix(validate-sidebar): add to pre-commit hook
* refactor(validate-sidebar): harden parsing and edge-case handling
Refactor to main() wrapper with pure return-based APIs, single directory
scan, and shared reporting. Harden frontmatter parsing (anchored delimiter,
direct-child-only order extraction, flow mapping support) and validation
(Infinity/zero guard, gap flood cap, multi-segment locales, graceful ENOENT).
* docs: fix sidebar.order duplicates and gaps across all locales
Resolves all validator errors flagged by the new
tools/validate-sidebar-order.js check.
English (docs/{explanation,how-to,reference}/):
- Renumbered to remove duplicates; established reading order
for new explanation pages added since orders were last set.
Translations (cs, fr, vi-vn, zh-cn):
- Mirrored English structural ordering where files exist, then
compacted to 1..N within each directory to eliminate gaps
caused by missing translation files.
Non-blocking drift warnings remain where translation directories
have fewer files than English; these are expected per the
validator's design.
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Co-authored-by: Brian Madison <bmadcode@gmail.com>
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2.8 KiB
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title: "Élicitation Avancée"
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description: Pousser le LLM à repenser son travail en utilisant des méthodes de raisonnement structurées
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sidebar:
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order: 3
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Faites repenser au LLM ce qu'il vient de générer. Vous choisissez une méthode de raisonnement, il l'applique à sa propre sortie, et vous décidez de conserver ou non les améliorations.
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## Qu'est-ce que l’Élicitation Avancée ?
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Un second passage structuré. Au lieu de demander à l'IA de "réessayer" ou de "faire mieux", vous sélectionnez une méthode de raisonnement spécifique et l'IA réexamine sa propre sortie à travers ce prisme.
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La différence est importante. Les demandes vagues produisent des révisions vagues. Une méthode nommée impose un angle d'attaque particulier, mettant en lumière des perspectives qu'un simple réajustement générique aurait manquées.
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## Quand l'utiliser
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- Après qu'un workflow a généré du contenu et vous souhaitez des alternatives
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- Lorsque la sortie semble correcte mais que vous soupçonnez qu'il y a davantage de profondeur
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- Pour tester les hypothèses ou trouver des faiblesses
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- Pour du contenu à enjeux élevés où la réflexion approfondie aide
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Les workflows offrent l'élicitation aux points de décision - après que le LLM ait généré quelque chose, on vous demandera si vous souhaitez l'exécuter.
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## Comment ça fonctionne
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1. Le LLM suggère 5 méthodes pertinentes pour votre contenu
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2. Vous en choisissez une (ou remélangez pour différentes options)
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3. La méthode est appliquée, les améliorations sont affichées
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4. Acceptez ou rejetez, répétez ou continuez
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## Méthodes intégrées
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Des dizaines de méthodes de raisonnement sont disponibles. Quelques exemples :
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- **Analyse Pré-mortem** - Suppose que le projet a déjà échoué, revient en arrière pour trouver pourquoi
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- **Pensée de Premier Principe** - Élimine les hypothèses, reconstruit à partir de la vérité de terrain
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- **Inversion** - Demande comment garantir l'échec, puis les évite
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- **Équipe Rouge vs Équipe Bleue** - Attaque votre propre travail, puis le défend
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- **Questionnement Socratique** - Conteste chaque affirmation avec "pourquoi ?" et "comment le savez-vous ?"
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- **Suppression des Contraintes** - Abandonne toutes les contraintes, voit ce qui change, les réajoute sélectivement
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- **Cartographie des Parties Prenantes** - Réévalue depuis la perspective de chaque partie prenante
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- **Raisonnement Analogique** - Trouve des parallèles dans d'autres domaines et applique leurs leçons
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Et bien d'autres. L'IA choisit les options les plus pertinentes pour votre contenu - vous choisissez lesquelles exécuter.
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:::tip[Commencez Ici]
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L'Analyse Pré-mortem est un bon premier choix pour toute spécification ou tout plan. Elle trouve systématiquement des lacunes qu'une révision standard manque.
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