Agents IA (MCP)

Skills playbook

Les 22 playbooks que le serveur MCP AmICited fournit comme ressources skill : quels outils appeler, dans quel ordre, et les pièges qui rendent une réponse assurée fausse.

Ouvrir dans ChatGPT Ouvrir dans Claude

Les outils sont ce qu’un agent peut atteindre. Les skills expliquent comment les utiliser pour une vraie question. Avec plus de 300 outils, le plus difficile est rarement d’en trouver un : c’est de savoir que « pourquoi le trafic a-t-il chuté » demande six rapports dans un ordre précis, ou qu’un rapport e-commerce vide peut signifier « non connecté » plutôt que « zéro chiffre d’affaires ».

Le serveur MCP AmICited fournit ces playbooks comme ressources MCP. Chacun a été écrit en posant à des agents des questions difficiles sur le serveur en production sans playbook, en consignant chaque impasse et chaque hypothèse erronée, puis en transformant ces échecs en instructions. Chaque nom d’outil mentionné par un skill est vérifié à chaque build par rapport au registre d’outils en production : un skill ne pointe donc jamais vers un outil qui n’existe plus.

Comment les agents les trouvent#

Les skills sont servis à skill://<name>/SKILL.md. Les lister coûte un nom et une ligne chacun ; le contenu n’est récupéré que lorsqu’un agent le veut.

Les instructions du serveur, envoyées à chaque client à la connexion, demandent à l’agent de lire d’abord skill://using-amicited/SKILL.md. Ce skill explique la boucle trouver, inspecter, exécuter et liste les autres.
Beaucoup de clients ne listent jamais les ressources d’eux-mêmes. Si votre agent semble ignorer un skill, nommez-le : « Lis skill://ai-visibility-audit/SKILL.md, puis audite example.com. »
Les skills sont du texte en lecture seule. En lire un ne compte pas dans le plafond horaire d’appels d’outils.

Conventions#

Skill	Objectif
`using-amicited`	Comment piloter le point de terminaison : trouver le bon outil parmi plus de 300, l’invoquer, et les conventions que tous les autres skills supposent. À lire en premier.
`report-windows`	Périodes et périodes de comparaison dans les rapports : les différents styles d’arguments, la règle de durée égale, et comment éviter des chiffres faux présentés avec assurance.

Visibilité IA et concurrents#

Skill	Objectif
`ai-visibility-audit`	Diagnostiquer pourquoi une marque est citée ou non dans les réponses IA : quels moteurs ont réellement été exécutés, ce que le chiffre principal masque, et quatre contrôles qui expliquent un écart.
`competitor-gap-analysis`	Trouver où les concurrents gagnent les réponses IA et la recherche et pas vous, et quels écarts attaquer en premier.
`competitor-content-gaps`	Trouver les sections de sitemap, le vocabulaire et les écarts de publication des concurrents sans surestimer des données de fraîcheur incomplètes.
`ai-fanout-queries`	Trouver les recherches qu’un assistant IA a exécutées sur votre site (celles qui portent un opérateur `site:`) et les lire sans prendre un taux de clics nul pour un problème.
`prompt-set-design`	Ajouter des prompts suivis pour un domaine : à quoi ressemble un bon ensemble de prompts, le piège de l’étiquetage, et pourquoi rien ici ne peut vous indiquer le coût en crédits.

Diagnostics de recherche organique#

Skill	Objectif
`traffic-drop-triage`	Comprendre pourquoi le trafic organique a bougé : le localiser sur une requête ou une page, dater la rupture, et écarter l’indexation, les pannes et les changements du site avant d’incriminer les classements.
`did-our-change-work`	Corréler une modification du site avec ce qui s’est passé ensuite, et expliquer pourquoi un historique d’annotations vide ne prouve rien.
`indexing-triage`	Enquêter sur les problèmes d’indexation : quel outil répond à quelle moitié, pourquoi un verdict nul n’est pas un non, et le schéma du 404 sans redirection.
`cannibalization-cleanup`	Trouver les pages qui se disputent la même requête, et pourquoi le haut du classement de gravité relève généralement du bruit de marque.
`page-families`	Lire une page et ses traductions comme une seule famille, et relier une variation de trafic à une modification d’hreflang ou de canonical.
`site-audit-review`	Chiffrer, lancer et interpréter des audits de site par sitemap pour corriger les problèmes techniques et améliorer l’équité de liens internes.
`backlinks-review`	Juger si les backlinks surveillés ont toujours de la valeur : ce que « actif » masque, perdu ou inaccessible, et comparer l’autorité avec les concurrents.

Argent#

Skill	Objectif
`profitability-deep-dive`	Rapporter honnêtement le profit e-commerce : vérifier la couverture des coûts avant de citer une marge, car un coût non configuré se lit comme zéro.
`customer-value`	Valeur vie client, cohortes et rachat, et pourquoi la période doit être longue.
`paid-waste-review`	Trouver les dépenses publicitaires gaspillées sans inventer de profit, y compris quand la valeur de conversion n’est pas réellement de l’argent.
`seo-to-revenue`	Défendre le travail organique en argent plutôt qu’en clics, après avoir vérifié que les données de canal pour attribuer le chiffre d’affaires existent.

Opérations et livrables#

Skill	Objectif
`platform-onboarding`	Connecter une plateforme de données à un domaine et importer son historique : la chaîne devis puis confirmation, et l’endroit où l’argent est engagé.
`uptime-setup`	Configurer les moniteurs, les alertes, les heartbeats, les fenêtres de maintenance et une page d’état sans réglages par défaut à moitié configurés.
`availability-review`	Répondre à « le site était-il en ligne, qu’est-ce qui a cassé, et quelque chose est-il en panne maintenant », y compris les règles de mois calendaire du rapport SLA.
`recurring-reports`	Produire un rapport SEO hebdomadaire ou e-commerce mensuel comparable au précédent : périodes fixes, outils fixes, mises en garde reportées.

Ce qu’un skill change en pratique#

Deux exemples de ce que les playbooks détectent et que les schémas d’outils ne peuvent pas :

La répartition par fournisseur masque les moteurs silencieux. La répartition par plateforme du tableau de bord ne liste que les moteurs qui vous ont cité. ai-visibility-audit envoie l’agent vers get_prompt_detail, qui montre pour chaque moteur s’il a été exécuté et s’il vous a cité : « 24 % de visibilité » devient « cité par Perplexity, ignoré par ChatGPT ». Voir données de moteur manquantes.
Non connecté ne veut pas dire zéro. using-amicited fait vérifier à l’agent si une plateforme est connectée avant de rapporter qu’elle n’a pas de données, et vous renvoie vers Sources de données si ce n’est pas le cas.

Nommez le skill dans votre demande quand vous connaissez la question : « Utilise le skill traffic-drop-triage pour expliquer la baisse de la semaine dernière sur example.com. » L’agent lit d’abord le playbook et en suit l’ordre. La page recettes propose des prompts prêts à l’emploi.