Ou tapez /edge-computing-designer dans une session Claude Code, ou décrivez simplement votre besoin — le skill se déclenche automatiquement via le skill-router.
🔑 Déclencheurs automatiques
Le skill s'active automatiquement quand votre demande contient :
Évaluation des besoins — Analyser les contraintes de latence, bande passante, volume de données et disponibilité réseau pour déterminer ce qui doit être traité en edge vs cloud
Architecture edge-cloud — Concevoir la répartition des traitements entre les appareils edge, les passerelles intermédiaires (fog) et le cloud central
Sélection du matériel edge — Choisir les dispositifs adaptés (Jetson Nano, Coral, passerelles industrielles) selon les besoins en calcul, mémoire et connectivité
Conception offline-first — Implémenter la logique de stockage local, les files d'attente de messages et la gestion des conflits pour fonctionner sans connexion
Synchronisation des données — Mettre en place les mécanismes de synchronisation bidirectionnelle avec le cloud (delta sync, compression, priorisation des données critiques)
Déploiement des modèles — Optimiser et déployer les modèles d'IA/ML en edge (quantification, pruning, TensorFlow Lite, ONNX Runtime) pour l'inférence locale
Orchestration et mise à jour — Configurer le déploiement à distance des mises à jour logicielles (OTA), le rollback automatique et la gestion de flotte
Résilience et monitoring — Implémenter la supervision distribuée, les mécanismes de failover local et les alertes de santé des nœuds edge
Règles
Concevoir toujours en mode offline-first : le système doit fonctionner de manière autonome même sans connexion au cloud
Minimiser les données envoyées au cloud en appliquant le filtrage, l'agrégation et la compression directement en edge
Prévoir des mécanismes de rollback automatique pour toute mise à jour OTA afin d'éviter de bricker les appareils distants