Écrire une skill réutilisable

Si les instructions d’un GPT étaient son cœur, la skill est celui d’un plugin. C’est le format dans lequel on écrit une méthode de travail réutilisable : des instructions, des ressources et, si besoin, des scripts. Les skills d’OpenAI suivent un standard ouvert, celui des « agent skills » (agentskills.io), ce qui veut dire qu’une skill bien écrite n’est pas prisonnière d’un seul outil. Cette leçon vous apprend à en écrire une.

L’anatomie d’une skill

Une skill est un dossier qui contient un fichier obligatoire, SKILL.md, et des éléments facultatifs.

synthese-document/
├── SKILL.md          ← obligatoire : instructions + métadonnées
├── scripts/          ← facultatif : code exécutable
├── references/       ← facultatif : documentation
├── assets/           ← facultatif : modèles, ressources
└── agents/
    └── openai.yaml   ← facultatif : apparence et dépendances

Le fichier SKILL.md doit porter un nom (name) et une description (description). Voici un exemple minimal :

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name: synthese-document
description: Résume un document fourni en trois parties (vue d'ensemble, points clés, questions ouvertes). À utiliser quand l'utilisateur demande une synthèse ou un compte rendu d'un document joint.
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# Synthèse de document

1. Lis le document en entier avant d'écrire.
2. Rédige trois parties : Vue d'ensemble (3 phrases), Points clés (5 puces au plus), Questions ouvertes.
3. Appuie-toi uniquement sur le document ; si une information manque, écris « non fournie ».
4. Utilise le modèle de `assets/modele.md` pour la mise en forme.

La description est la pièce maîtresse

ChatGPT et Codex activent une skill de deux façons. Soit vous l’appelez explicitement — en tapant @ dans ChatGPT, ou /skills et $ dans Codex —, soit l’outil la choisit seul quand votre demande correspond à sa description. C’est pourquoi la documentation insiste sur ce champ : une description concise, qui commence par le cas d’usage principal et les mots qui déclenchent la skill, et qui précise ses limites.

Un mécanisme explique cette exigence : la divulgation progressive. Au départ, ChatGPT et Codex ne lisent que le nom et la description de chaque skill installée ; ils ne chargent les instructions complètes du SKILL.md qu’au moment de s’en servir. Cela permet d’installer beaucoup de skills sans encombrer le contexte, mais cela veut dire aussi qu’une description floue est une skill qui ne sera jamais choisie au bon moment — ou qui le sera au mauvais.

Les réglages facultatifs

Le fichier agents/openai.yaml permet de soigner l’affichage dans l’application de bureau (nom, description courte, icônes, couleur, requête par défaut), de déclarer les outils dont la skill dépend — un serveur MCP, par exemple — et de fixer une politique d’invocation. Le réglage allow_implicit_invocation: false empêche ainsi ChatGPT de choisir la skill de lui-même : utile pour une méthode sensible qu’on ne veut déclencher qu’à la demande.

Où vivent les skills, et comment les diffuser

Une skill autonome s’utilise dans l’application de bureau de ChatGPT, dans Codex en ligne de commande et dans son extension d’éditeur ; dans Codex, les skills d’un projet se rangent dans le dossier .agents/skills du dépôt. Pour la mettre à disposition d’autres personnes, OpenAI recommande de l’empaqueter dans un plugin : un plugin peut réunir plusieurs skills, et y ajouter des connexions à des serveurs MCP ou des éléments de présentation. Les skills incluses dans un plugin sont alors disponibles dans les modes Chat et Work de ChatGPT, sur le web, l’ordinateur et le mobile. Dans ChatGPT sur le web, l’onglet Skills de l’annuaire des plugins permet aussi de créer une skill par la conversation (avec la skill intégrée skill-creator), avec un éditeur ou par import, et de la partager dans l’espace de travail ; cet onglet est réservé aux offres Business, Enterprise, Healthcare et Edu éligibles.

À vous de jouer

Du GPT à la skill. Reprenez les instructions du GPT que vous avez construit dans les leçons 4 à 7. Transformez-les en SKILL.md : un nom court, une description qui dit quand l’utiliser et quand ne pas l’utiliser, des étapes numérotées, et vos fichiers de connaissance rangés dans references/. Puis testez la skill deux fois : une fois en l’appelant avec @, une fois avec une demande ordinaire qui devrait la déclencher.

Sources officielles : Build skills (documentation ChatGPT : SKILL.md, description, emplacements) · Skills in ChatGPT (centre d’aide OpenAI : onglet Skills, offres, partage)

Points clés à retenir

• Une skill est un dossier avec un SKILL.md (nom + description obligatoires) et des ressources facultatives ; elle suit le standard ouvert des agent skills
• La description décide quand la skill est choisie : cas d’usage, mots déclencheurs et limites en tête
• Divulgation progressive : seuls le nom et la description sont lus d’abord, les instructions au moment de l’usage
• Pour partager une skill, empaquetez-la dans un plugin

Testez vos connaissances

Des GPTs aux plugins : validez le parcours complet.

1. Instructions personnalisées, Mémoire, GPT : quelle différence ?

Réponse : Les instructions personnalisées teintent toutes vos conversations ; la Mémoire retient des faits sur vous au fil du temps ; un GPT est un assistant packagé — instructions, connaissances, outils — partageable avec d’autres.

2. Que contient une bonne instruction système de GPT ?

Réponse : Le rôle, le périmètre (ce qu’il fait et ne fait pas), le ton, le format des réponses et la conduite face aux cas limites — écrite comme une fiche de poste, pas comme un vœu.

3. À quoi sert la base de connaissances (Knowledge) ?

Réponse : À fournir au GPT des documents de référence qu’il consulte pour répondre — vos guides, catalogues ou procédures, plutôt que sa seule mémoire d’entraînement.

4. Que deviennent les actions d'un GPT lors de la migration vers un plugin ?

Réponse : Elles ne sont pas transférées : il faut vérifier si une application existe déjà dans l’annuaire des plugins, sinon reconstruire l’intégration, par exemple avec un serveur MCP. Les instructions, elles, deviennent une skill, et la base de connaissances des fichiers de référence.

5. Avant de partager un GPT ou un plugin, que vérifie-t-on ?

Réponse : Les tests sur cas réels et cas limites, la conformité aux règles d’usage, la clarté de la description, une politique de confidentialité pour toute action publique, et qu’aucune donnée sensible ne traîne dans les instructions ou les fichiers.

Un outil partagé engage son créateur : testez comme si vos utilisateurs étaient déjà là, et migrez vos GPTs avant le 11 décembre 2026.