Comment décupler vos compétences sur Claude (en utilisant la méthode d'autorecherche de Karpathy)

Vos compétences Claude échouent probablement 30% du temps sans même que vous le remarquiez.

J’ai développé une méthode qui améliore automatiquement n’importe quelle compétence en mode pilote automatique, et dans cet article, je vais vous montrer exactement comment l’exécuter vous-même.

Vous lancez le processus, et l’agent teste et affine la compétence encore et encore sans que vous ayez à toucher à rien.

Ma compétence de rédaction de page d’atterrissage est passée de 56% de réussite à ses contrôles qualité à 92%. Avec zéro travail manuel.

L’agent a simplement continué à tester et à resserrer le prompt tout seul.

Voici la méthode et la compétence exacte que j’ai créée pour que vous puissiez l’exécuter sur vos propres contenus :

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D’où cela vient

Andrej Karpathy (co‑fondateur d’OpenAI, ancien responsable de l’IA chez Tesla, le type qui a inventé le « vibe coding ») a publié une méthode appelée autoresearch.

L’idée est simple : au lieu d’améliorer manuellement quelque chose, vous laissez un agent IA le faire pour vous en boucle.

Il essaie un petit changement. Vérifie si le résultat s’est amélioré. Le conserve si c’est le cas, le jette si ce n’est pas le cas.

Puis il recommence. Encore et encore.

Il l’a utilisé pour du code de machine learning. Mais la méthode fonctionne sur tout ce que vous pouvez mesurer et améliorer.

Y compris les compétences que vous avez construites dans Claude.

J’ai repris sa méthode et l’ai transformée en une compétence qui fonctionne à la fois dans Claude Code et Cowork. Je l’exécute simplement sur n’importe quelle autre compétence de ma configuration.

Je dis « exécute l’autoresearch sur ma compétence de page d’atterrissage » et il gère tout.

Comment une boucle améliore automatiquement vos compétences

Imaginez les choses ainsi.

Vous avez une recette qui réussit 7 fois sur 10. Les 3 autres fois, quelque chose cloche. Peut-être que la sauce est fade, peut-être que l’assaisonnement est mauvais.

Au lieu de réécrire toute la recette de zéro, vous changez un ingrédient. Vous cuisinez 10 fois avec ce changement.

• Est‑ce que ça s’est amélioré ? Gardez le changement.
• Est‑ce que ça s’est aggravé ? Remettez l’ancien ingrédient.

Ensuite, vous changez la chose suivante. Cuisinez 10 fois de plus. Mieux ou pire ? Garder ou annuler.

Après 50 tours de ce processus, votre recette fonctionne 9,5 fois sur 10.

C’est exactement ce que l’autoresearch fait à vos compétences.

• La « recette » est votre prompt de compétence.
• La « cuisson » est l’exécution de la compétence.
• La « dégustation » est le score de la sortie.

La seule chose que vous devez fournir, ce sont les critères de notation.

La liste de contrôle qui indique précisément à l’agent ce que signifie « bien »

Vous donnez à l’agent une simple liste de contrôle de ce à quoi ressemble le « bien ». C’est votre seule tâche dans tout ce processus.

Vous le faites avec une simple liste de contrôle de questions oui/non.

Chaque question vérifie une chose spécifique dans la sortie. Réussite ou échec. C’est tout.

L’agent utilise cette liste de contrôle pour noter chaque sortie, et ces scores lui disent si ses changements aident ou nuisent.

Imaginez un professeur notant une copie avec une liste de contrôle.

Mais au lieu de « évaluez la qualité d’écriture de 1 à 10 » (ce qui est vague et différent à chaque fois), chaque élément de la liste de contrôle est un oui ou non clair :

• L’élève a‑t‑il inclus une thèse ? Oui ou non.
• Toutes les sources sont‑elles citées ? Oui ou non.
• Est‑ce que c’est en dessous de 5 pages ? Oui ou non.

Vous pouvez noter 100 copies avec cette liste de contrôle et obtenir des résultats cohérents à chaque fois.

Même idée ici. Pour une compétence de rédaction de page d’atterrissage, votre liste de contrôle pourrait ressembler à :

• « Le titre inclut‑il un nombre ou un résultat spécifique ? » (attrape les titres vagues comme « Développez votre entreprise »)
• « Le texte est‑il exempt de mots à la mode comme « révolutionnaire », « synergie », « de pointe », « next‑level » ? »
• « Le CTA utilise‑t‑il une phrase verbale spécifique ? » (attrape les CTA faibles comme « En savoir plus » ou « Cliquez ici »)
• « La première ligne évoque‑t‑elle un point de douleur spécifique ? » (attrape les accroches génériques comme « Dans le monde d’aujourd’hui en constante évolution… »)
• « Le texte total fait‑il moins de 150 mots ? » (attrape les pages gonflées qui perdent le lecteur)

Vous n’avez pas besoin de trouver cela tout seul. Quand vous démarrez l’autoresearch, l’agent vous guide.

Il demande à quoi ressemble le « bien », vous aide à transformer vos impressions en questions oui/non spécifiques, et propose même de puiser dans des guides de style existants si vous en avez.

3 à 6 questions est le point idéal. Au‑delà, la compétence commence à tricher sur la liste de contrôle (comme un étudiant qui mémorise les réponses sans comprendre le sujet).

Voici comment l’exécuter

Étape 1 : Téléchargez la compétence. Téléchargez-la ici. Déposez-la dans votre dossier de compétences dans Claude Code ou Cowork.

Étape 2 : Choisissez une compétence à améliorer. Dites « exécute l’autoresearch sur ma compétence [nom de la compétence] ». Choisissez celle qui vous agace le plus. Celle où vous obtenez un excellent résultat la moitié du temps et une poubelle l’autre moitié.

Étape 3 : L’agent vous demande 3 choses. Quelle compétence optimiser. Quelles entrées de test utiliser (comme « rédiger un texte de page d’atterrissage pour un outil de productivité IA »). Et quelles sont vos questions de liste de contrôle.

Étape 4 : Il exécute votre compétence et vous montre votre score de départ. C’est la base. Ma compétence de page d’atterrissage a commencé à 56%. Titres vagues, soupe de mots à la mode, CTA faibles. Plus de la moitié des vérifications échouaient.

Étape 5 : Il ouvre un tableau de bord en direct dans votre navigateur. Graphique des scores qui augmente avec le temps. Répartition réussite/échec pour chaque question de la liste de contrôle. Un journal de chaque changement essayé. Rafraîchissement automatique toutes les 10 secondes.

Étape 6 : Éloignez-vous. L’agent entre dans la boucle. Analyse ce qui échoue. Fait un petit changement au prompt de la compétence. Teste à nouveau. Garde le changement si le score augmente, l’annule s’il diminue.

Puis il recommence. Encore et encore. Il continue autonome jusqu’à ce que vous l’arrêtiez ou qu’il atteigne 95%+ trois fois de suite.

Vous pouvez regarder le tableau de bord ou vous éloigner complètement. Il fonctionne sans vous. Et il enregistre la version améliorée dans un fichier séparé, de sorte que votre compétence originale reste intacte.

Ce qui est arrivé à ma compétence de page d’atterrissage

Je l’ai exécutée sur ma compétence de rédaction de page d’atterrissage. Voici ce qui est revenu :

56% → 92%. 4 tours de changements. 3 conservés, 1 annulé.

Voici ce que l’agent a réellement changé dans mon prompt de compétence :

• Ajout d’une règle spécifique pour l’échec le plus courant : « Votre titre doit inclure un nombre ou un résultat spécifique. N’utilisez jamais de promesses vagues comme « Transformez votre entreprise ». »
• Ajout d’une liste de mots à la mode interdits : « N’UTILISEZ JAMAIS : revolutionary, cutting‑edge, synergy, next‑level, game‑changing, leverage, unlock, transform. »
• Ajout d’un exemple travaillé d’une section de page d’atterrissage solide avec l’ouverture du point de douleur et le CTA mis en évidence, afin que la compétence puisse voir à quoi ressemble le « bien » au lieu de deviner.
• Essai d’un nombre de mots plus serré, annulé parce que le texte est devenu trop maigre et le CTA en a souffert. (Le système détecte les changements qui semblent être des améliorations isolées mais qui nuisent à la sortie globale.)

Quand c’était fini, j’ai obtenu :

• La compétence améliorée, sauvegardée séparément (l’originale reste intacte au cas où vous voudriez revenir)
• Un journal des résultats montrant le score de chaque tour
• Un journal des modifications expliquant chaque changement essayé, pourquoi l’agent l’a essayé, et s’il a aidé
• Une sauvegarde de ma compétence originale au cas où je voudrais revenir en arrière

Ce journal des modifications est probablement l’élément le plus précieux. C’est un enregistrement complet de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas pour cette compétence spécifique.

Quand des modèles plus intelligents sortiront à l’avenir, vous leur donnerez ce journal des modifications et ils reprendront exactement là où le dernier agent s’est arrêté.

Cela fonctionne sur bien plus que des compétences

La méthode fonctionne sur tout ce que vous pouvez noter.

• Vitesse du site Web : Une personne a exécuté cela sur le temps de chargement d’une page. A changé une chose, mesuré la vitesse, conservé ou annulé. Passé de 1100ms à 67ms en 67 tours.
• Prospection à froid : Définissez votre liste de contrôle : « Mentionne‑t‑il l’entreprise du prospect ? Est‑ce en dessous de 75 mots ? Se termine‑t‑il par une question spécifique ? » Laissez l’agent exécuter 50 variations.
• Introductions de newsletter : « L’ouverture inclut‑elle un détail personnel ? » et « Est‑ce exempt de phrases clichés ? » Laissez l’agent resserrer votre écriture en pilote automatique.
• Tout prompt que vous utilisez régulièrement

Si vous pouvez le noter, vous pouvez l’autoresearcher.

Allez l’exécuter

Choisissez votre compétence la moins performante. Lancez l’autoresearch. Revenez à quelque chose qui fonctionne réellement.

Téléchargez la compétence ici (téléchargé sur dropbox)

Ou consultez mon github [ici](https://github.com/olelehmann100kMRR/autoresearch-skill)

P.S. Si vous voulez plus de workflows IA qui vous aident à obtenir plus de clients, plus d’attention et plus de résultats (sans travailler plus d’heures), je les envoie à 34k lecteurs chaque semaine gratuitement.

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