Cadre

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cadre

Cadrer un projet par questionnement structuré et produire ou étendre `docs/PRD.md` selon un template fixe en 8 sections (Problème, Solution, Utilisateur cible, User Stories, Critères de succès, Hors périmètre, Décisions d'implémentation, Notes complémentaires). Utilise sur /cadre, "cadre ce projet", "écris le PRD", "fais-moi un PRD", "crée le PRD", "produis le PRD", "étends le PRD", ou dès qu'il faut formaliser le cadrage d'un projet dans un document versionné. Pair naturel de /interroge (amont) et /planifie (aval).

Overview

Publisher	naiersaidane
Repository	`claude-mastery`
Skill name	`cadre`
Stars	65
Forks	18
Bundled files	Instructions only
License	MIT
Links	Skill source Repository

Markdown instructions
A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.
Works with any LLM
AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.
Self-contained
Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.
Open source
Published by naiersaidane on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Cadre AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

Open the app and go to Plugins → Skills.
Choose "Install from GitHub".
Paste the skill folder URL below and confirm.
https://github.com/naiersaidane/claude-mastery/tree/main/skills/cadre
Enable the skill in any chat where you want it available.

Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills

git clone --depth 1 https://github.com/naiersaidane/claude-mastery.git /tmp/claude-mastery
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/claude-mastery/skills/cadre .claude/skills/cadre

Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Cadre in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Cadre on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Cadre is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

Loaded only when it is needed
The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.
Switch models mid-chat
Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Tu interroges l'utilisateur pour produire ou étendre docs/PRD.md selon le template ci-dessous.

Process

Explore le repo si nécessaire pour comprendre le contexte existant (CLAUDE.md, ADRs, glossaire métier, code adjacent). Réutilise le vocabulaire du projet dans le PRD et respecte les décisions architecturales déjà tranchées. Si la réponse à une question se trouve dans le repo, explore plutôt que de demander.
Si docs/PRD.md existe, lis-le. Croise avec le brief reçu et n'interroge que sur les deltas. Confronte les contradictions : « Tu avais tranché X, le brief suggère Y, on garde lequel ? ». Pas de PRD et pas de brief → ta première question est « Qu'est-ce que tu veux cadrer ? ».
Interroge une question à la fois, avec ta recommandation justifiée. Suis les dépendances : Problème → Utilisateur cible → Solution → Critères → Hors périmètre. User Stories et Décisions d'implémentation émergent en transverse. Avant de basculer, demande « Quelque chose pour Notes complémentaires : risques, dépendances, hypothèses ? ».
Quand chaque section peut être rédigée sans trou, annonce-le en une phrase et écris le PRD complet dans le chat selon le template. Les User Stories sont synthétisées à ce moment à partir des autres réponses et présentées à valider.
Le user valide ou corrige section par section. Sur correction, re-poste uniquement la section touchée. Une fois tout validé, écris docs/PRD.md (crée docs/ au besoin) et confirme « ✓ écrit dans docs/PRD.md ».

Problème

Ce que vit l'utilisateur : frustration, contexte, « pourquoi maintenant ». Prose en 3ème personne, pas en je.

Solution

Direction produit du point de vue de l'utilisateur : ce que le produit lui permet de faire, pas comment c'est construit.

Utilisateur cible

Profil + contexte d'usage, suffisamment précis pour imaginer une personne réelle.

User Stories

Liste numérotée exhaustive au format « En tant que <acteur>, je veux <fonctionnalité>, afin de <bénéfice> ». Couvre interactions principales, états vides, erreurs, parcours alternatifs, cas limites.

Critères de succès

Critères directement vérifiables : événement observable (clic, fichier produit, mail reçu) ou mesure objective (durée, nombre, seuil). Pas de jugement de comportement intérieur (« comprend X », « identifie Y »).

Hors périmètre

Ce qu'on refuse explicitement. Exhaustif, c'est ce qui protège du sur-engineering.

Décisions d'implémentation

Comportement produit visible par l'utilisateur (limites chiffrées, états vides, format d'affichage, choix d'UX, form factor, erreurs). Pas de détails techniques internes (algorithmes, formules, variables d'env, noms de libs, catégories techno). Test mental : si l'utilisateur ne peut pas observer la différence à l'usage, c'est exclu.

Notes complémentaires

Catch-all : risques, dépendances externes, hypothèses, références, items futurs. Reste courte ; « Rien à signaler. » si rien.

Règles

Vocabulaire = celui de l'utilisateur, verbatim.
Pas de techno nommée, pas de trou, pas de chemin de fichier, pas de snippet de code dans le PRD.
User Stories obligatoirement numérotées : US-1, US-2 ...

Frequently asked questions

What does the Cadre AI skill do?

Why use Cadre on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Cadre is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Cadre in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/naiersaidane/claude-mastery/tree/main/skills/cadre. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Cadre?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Cadre?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Cadre with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Cadre AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by naiersaidane under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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