01 - Documentation officielle par editeur#

La liste des pages officielles a garder en favori, classees par editeur, avec ce que tu y trouves vraiment et le niveau requis.

Temps de lecture : 12 min | Niveau : Debutant a Avance

Ce que tu sauras faire apres#

• Identifier en quelques secondes quel editeur documente ce que tu cherches.
• Ouvrir la bonne page du premier coup plutot que de passer par un moteur de recherche.
• Utiliser le fichier llms.txt d une doc pour lister toutes ses pages.
• Faire lire une page de doc par une IA avec un prompt qui donne un resultat exploitable.

Liens verifies le 26 septembre 2026. Si un lien redirige, note la nouvelle adresse.

🧭 Le reflexe a prendre : llms.txt#

Plusieurs documentations publient un fichier texte qui liste toutes leurs pages avec leur URL exacte. C est plus rapide et plus fiable qu une recherche web.

Ouvre-le dans ton navigateur, fais Ctrl+F, tape ton mot-cle. Tu as l URL exacte.

🅰️ Anthropic - Claude (plateforme et API)#

Attention : docs.claude.com/en/home redirige (301) vers platform.claude.com/docs/en/home. Mets a jour tes favoris.

🅰️ Anthropic - Claude Code (l outil en terminal)#

C est la partie la plus utile au quotidien pour un developpeur ou un data engineer.

🔌 Model Context Protocol (MCP) - le standard ouvert#

MCP est un standard ouvert pour brancher une application IA sur des donnees et des outils externes. La doc officielle le compare a un port USB-C pour l IA.

Les trois primitives cote serveur, telles que la doc les definit :

• Tools : des fonctions executables que l application IA peut appeler (requete SQL, appel d API, operation fichier).
• Resources : des sources de donnees qui apportent du contexte (contenu de fichier, enregistrement de base, reponse d API).
• Prompts : des modeles reutilisables pour structurer l interaction (prompt systeme, exemples few-shot).

MCP distingue deux couches : la couche donnees (protocole JSON-RPC 2.0) et la couche transport (stdio en local, Streamable HTTP a distance).

Note de version : la specification en vigueur le jour de la verification est datee 2026-07-28. Les URLs des pages de doc MCP contiennent cette date (/docs/2026-07-28/...). Quand une nouvelle version sort, la date change dans l URL. C est la principale cause de liens morts cote MCP.

Le contournement : l adresse https://modelcontextprotocol.io/specification/latest est stable. Elle redirige toujours vers la version en cours. Mets celle-la en favori, pas une adresse datee.

🧩 Agent Skills - le standard ouvert des skills#

Le format a ete cree par Anthropic puis publie comme standard ouvert. La page officielle des clients recense plus de quarante outils qui le supportent, dont Claude Code, Claude, ChatGPT et Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, Cursor, JetBrains Junie, OpenCode, Goose, Databricks Genie Code et Snowflake Cortex Code.

Pourquoi ca compte pour toi : un skill que tu ecris pour Claude Code est lisible par l agent de Databricks et par celui de Snowflake. Tu ecris ta procedure une fois, elle te suit d un outil a l autre.

Structure d un skill, telle que le standard la decrit :

mon-skill/
  SKILL.md          # obligatoire : frontmatter YAML + instructions en Markdown
  scripts/          # optionnel : code executable
  references/       # optionnel : documentation detaillee
  assets/           # optionnel : modeles, ressources

Les champs du frontmatter, tels que la specification les definit#

Le piege le plus frequent : name doit correspondre exactement au nom du dossier. ~/.claude/skills/audit-sql/SKILL.md doit contenir name: audit-sql. Une majuscule ou un underscore et le skill est invalide.

Les trois niveaux de chargement, tels que la specification les nomme#

1. Metadata (environ 100 tokens) : au demarrage, l agent ne charge que le name et la description de tous tes skills.
2. Instructions (moins de 5 000 tokens recommandes) : le corps du SKILL.md n est lu que si le skill est active.
3. Resources (a la demande) : les fichiers de scripts/, references/ ou assets/ ne sont lus que quand ils servent vraiment.

La specification conseille de garder SKILL.md sous 500 lignes et de deplacer le detail dans des fichiers references.

Valider un skill avant de l utiliser, avec l outil de reference du standard :

skills-ref validate ./mon-skill

Il verifie le frontmatter et les regles de nommage. Deux secondes de commande contre une demi-heure a chercher pourquoi un skill ne se declenche pas.

🟢 OpenAI#

Attention : platform.openai.com/docs redirige (301) vers developers.openai.com/api/docs/overview, et cookbook.openai.com redirige (308) vers developers.openai.com/cookbook.

Deux idees fortes de leur guide, utiles pour ton travail :

• Les messages developpeur ont plus de poids que les messages utilisateur. Le guide compare ce rapport a celui entre une definition de fonction et ses arguments.
• Fige la version du modele. Le guide recommande d epingler tes applications de production sur un instantane precis (leur exemple : gpt-4.1-2025-04-14) pour que ton pipeline se comporte pareil demain.

🔵 Google#

La page BigQuery porte elle-meme cet avertissement, traduit ici : "En tant que technologie a un stade precoce, les produits Gemini for Google Cloud peuvent produire une sortie qui semble plausible mais qui est factuellement incorrecte. Nous recommandons de valider toute sortie avant de l utiliser." Autrement dit : relis toujours le SQL genere avant de le lancer sur de la production.

🟦 Microsoft#

Attention : l ancienne adresse code.visualstudio.com/docs/copilot/customization/agent-skills redirige (301) vers code.visualstudio.com/docs/agent-customization/agent-skills. C est la nouvelle qui est dans le tableau.

La page Microsoft sur le prompt engineering porte un avertissement en tete, recopie mot pour mot : "These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models." Autrement dit : ces techniques ne sont pas recommandees pour les modeles de raisonnement. Bon rappel : une technique n est pas universelle, elle depend du modele. La page affiche une date de mise a jour au 13 mai 2026.

📝 Template : faire lire une page de doc par une IA#

Le pire usage, celui que tout le monde fait : resume-moi cette page. Tu obtiens une bouillie que tu ne peux pas utiliser.

AVANT (mauvais prompt)

Resume-moi https://code.claude.com/docs/en/hooks

APRES (prompt utilisable)

Ouvre cette page de documentation officielle : [COLLER_L_URL]

Contexte : je suis [TON_ROLE, ex: data engineer] et je veux [OBJECTIF_PRECIS,
ex: lancer un formatage SQL automatique apres chaque edition de fichier .sql].

Reponds en quatre parties, uniquement a partir de la page :
1. LES NOMS EXACTS : liste les noms d options, de champs ou d evenements cites, tels quels.
2. L EXEMPLE MINIMAL : le plus petit extrait de configuration qui marche, dans le langage
   de la page ([json / yaml / bash]).
3. MON CAS : adapte cet exemple a mon objectif ci-dessus.
4. LES ZONES D OMBRE : ce que la page ne dit PAS et que je devrai tester moi-meme.

Regle absolue : n invente aucun nom d option. Si un champ n apparait pas dans la page,
ecris "non documente ici".

Pourquoi c est mieux : tu forces l IA a rester collee au texte, tu obtiens les noms exacts des options (c est la que les erreurs coutent cher), et tu recuperes une liste explicite de ce qu il reste a verifier toi-meme.

A retenir#

• Cherche le llms.txt d une doc avant d utiliser un moteur de recherche : c est plus rapide et plus exact.
• Pour Claude, deux domaines differents : platform.claude.com pour l API, code.claude.com pour l outil terminal.
• MCP definit trois primitives cote serveur : tools, resources, prompts. Retiens ces trois mots.
• Les URLs des pages de doc MCP contiennent la date de la specification. Le raccourci stable a retenir : modelcontextprotocol.io/specification/latest.
• Agent Skills est un standard ouvert, pas une fonctionnalite d un seul produit : un skill ecrit une fois sert dans plusieurs outils, y compris Databricks Genie Code et Snowflake Cortex Code.
• Dans un SKILL.md, seuls deux champs sont obligatoires : name et description. Et name doit etre identique au nom du dossier.
• Le chargement d un skill se fait en trois niveaux : Metadata, puis Instructions, puis Resources. Seul le premier coute du contexte en permanence.
• Les docs Google et Microsoft rappellent elles-memes que la sortie peut etre fausse : la validation reste ton travail.

Sources#

• Claude Platform - Documentation
• Claude - Prompting best practices
• Claude Code - Overview
• Claude Code - Best practices
• Claude Code - Skills
• Claude Code - Index des pages (llms.txt)
• Model Context Protocol - Architecture
• Model Context Protocol - Serveurs de reference
• Official MCP Registry
• Agent Skills - Overview
• Agent Skills - Specification
• Agent Skills - Client showcase
• OpenAI - Prompt engineering
• Google - Prompt design strategies
• Google - Write SQL with Gemini in BigQuery
• Microsoft - Prompt engineering techniques
• Microsoft - Agent skills dans VS Code
• GitHub Copilot - Documentation
• GitHub Copilot - About agent skills