Cartographie des skills et harness d'agents

Un lundi matin, un développeur installe un skill « deploy-helper » trouvé dans une liste à 50 000 étoiles. Le SKILL.md est propre. Le dossier scripts/ contient un setup.sh qui, à la troisième ligne, envoie ~/.aws/credentials vers un domaine inconnu. L'agent l'a exécuté sans poser de question, parce que la session tournait en approbation automatique. Le nombre d'étoiles d'une liste ne dit rien du contenu de chaque entrée.

Cette page sert à choisir : quel format de skill, quel harness, quel outil d'évaluation, quelle source MCP. Les 30 dépôts listés ont été vérifiés un par un par l'API GitHub publique le 2026-10-15 (existence, étoiles, dernier push, licence, statut archivé).

Deux notions à ne pas confondre

Un skill est un dossier qui contient un fichier SKILL.md (un nom, une description, des instructions) et, si besoin, des scripts, des références et des modèles. L'agent ne lit au démarrage que le nom et la description de chaque skill ; il charge le reste quand la tâche correspond. Le format est une spécification ouverte (agentskills.io), lue par Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Cursor et d'autres.

Un harness est le programme qui fait tourner l'agent : il appelle le modèle, exécute les outils qu'il demande, gère le contexte, les permissions, les hooks, les sous-agents, et charge les skills. Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Pi, goose, Cline et OpenHands sont des harness. ADK, smolagents et le Claude Agent SDK sont des briques pour construire le vôtre.

Le skill dit à l'agent comment faire une tâche. Le harness décide ce que l'agent a le droit de faire. MCP (Model Context Protocol) donne à l'agent l'accès à des systèmes externes. L'évaluation mesure si l'ensemble marche.

flowchart LR
  U["Demande de l'utilisateur"] --> H["Harness : boucle, permissions, hooks"]
  H --> M["Modèle"]
  M -->|"appel d'outil"| H
  H --> S["Skills : SKILL.md + scripts"]
  H --> P["Serveurs MCP : GitHub, bases, SaaS"]
  H --> X["Shell et fichiers (bac à sable ?)"]
  E["Harness d'évaluation : Inspect, promptfoo, SWE-bench"] -.->|"mesure"| H

Comment choisir

Pour écrire des skills, lisez la spécification (agentskills/agentskills) puis trois skills de anthropics/skills qui ressemblent à votre besoin. Écrivez au format standard même si vous ne visez qu'un outil : le même dossier fonctionnera ailleurs. Pour vos skills métier sous Gemini Enterprise, partez du catalogue Skills Gemini Enterprise.

Pour installer des skills existants, préférez les éditeurs officiels (anthropics/skills, google/skills, google-gemini/gemini-skills, openai/plugins), puis les collections dont vous avez lu le code. obra/superpowers vaut le détour si vos sessions manquent de méthode ; wshobson/agents si vous voulez un catalogue multi-outils, à installer plugin par plugin.

Pour choisir un harness de code : Claude Code si vous utilisez Claude et voulez l'écosystème de plugins le plus fourni ; Codex CLI si le bac à sable par défaut est votre critère principal ; Gemini CLI dans l'écosystème Google ; OpenCode si vous changez souvent de fournisseur de modèle ; Cline si l'équipe reste dans l'IDE ; OpenHands pour des agents auto-hébergés en continu ; goose pour des utilisateurs non développeurs.

Pour comprendre un harness, lisez mini-swe-agent (une centaine de lignes de Python) puis Pi, avant de construire le vôtre dans la thématique Harness d'agents.

Pour évaluer, promptfoo pour des tests déclaratifs en CI, Inspect pour des évaluations d'agents en bac à sable, SWE-bench pour comparer des agents de code sur une base publique. Mesurez avant et après l'ajout d'un skill : un skill dont la description se déclenche au mauvais moment fait baisser le taux de réussite.

Pour MCP, cherchez d'abord dans le registre officiel, puis dans punkpeye/awesome-mcp-servers, et lisez les serveurs de référence avant d'écrire le vôtre.

Les 30 dépôts retenus

Étoiles et dernier push relevés le 2026-10-15 par l'API GitHub. Critères : dépôt existant, non archivé, push depuis moins de 12 mois.

Écartés après vérification : openai/skills (déclaré obsolète par son README au profit de openai/plugins), et plusieurs listes « awesome » sans licence claire ou peu entretenues. Quatre dépôts ont changé de propriétaire (OpenHands, goose, OpenCode, Pi) : les anciennes URL redirigent, mais mettez à jour vos scripts d'installation.

Ce qui casse en production

Un skill exécute du code. Un skill peut embarquer des scripts que l'agent lance avec vos droits : variables d'environnement, clés cloud, jeton GitHub, accès réseau. Le SKILL.md lui-même peut demander à l'agent de lancer une commande. Symptôme : une action inattendue dans l'historique du shell, un appel réseau sortant. Parade : lire tout le dossier avant installation, scripts compris, et désactiver l'approbation automatique des commandes shell.

La version change sous vos pieds. npx skills add owner/repo ou une marketplace de plugins installent la version courante. Un mainteneur compromis ou une mise à jour maladroite modifie le comportement de tous vos postes. Parade : épingler un commit ou une version, copier le skill dans votre dépôt et le faire relire comme du code.

Les descriptions se concurrencent. Cent skills installés, ce sont cent descriptions dans le contexte de chaque session. L'agent choisit le mauvais skill ou n'en choisit aucun. Parade : installer le minimum par projet, mesurer le déclenchement avec une évaluation.

MCP élargit la surface d'attaque. Un agent qui lit des issues publiques via un serveur MCP et possède des droits d'écriture sur des dépôts privés est exposé à l'injection de prompt. Parade : jetons à portée minimale, jeux d'outils restreints, sessions séparées entre lecture de contenus non fiables et actions sensibles.

La licence ne suit pas. Licence propriétaire (Claude Code), source disponible (skills documentaires d'Anthropic), CC BY-NC-ND (awesome-claude-code), aucune licence détectée (openai/plugins) : réutiliser le code dans un produit n'est pas toujours permis. Vérifiez le fichier de licence du sous-dossier que vous reprenez.

Pratique

Pour aller plus loin

• Construire votre propre harness, pas à pas : Harness d'agents.

• 160 skills métier au format standard, prêts à importer : Skills Gemini Enterprise.

• Je sais expliquer la différence entre skill, harness et serveur MCP.

• Je lis les scripts d'un skill tiers avant de l'installer et j'épingle sa version.

• Je choisis un harness selon un critère explicite (bac à sable, fournisseur, IDE, auto-hébergement).

• Je mesure l'effet d'un skill avec une évaluation avant de le généraliser.