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model-selection

mattnigh
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À propos

Cette compétence guide automatiquement la sélection des modèles et des fournisseurs pour les applications LLM. Elle propose des modèles pour l'optimisation des coûts, des stratégies de repli et du routage multi-modèles entre des fournisseurs comme OpenAI et Anthropic. Utilisez-la lors de la mise en œuvre de comparaisons de modèles, de basculement de fournisseur ou d'optimisation coût-performance dans votre système LLM.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collection
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/model-selection

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Dépôt GitHub

mattnigh/skills_collection
Chemin: collection/ricardoroche__ricardos-claude-code__claude__skills__model-selection__SKILL.md
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agent-orchestration-patterns

Autre

Cette Compétence Claude guide automatiquement la conception de systèmes multi-agents en imposant la création de schémas d'outils appropriés avec Pydantic, en gérant les états des agents et en mettant en œuvre une gestion robuste des erreurs. Elle fournit des modèles d'orchestration pour des flux de travail fiables d'appel d'outils et de routage des agents. Utilisez-la lors de la construction de systèmes d'agents complexes pour garantir des interactions structurées et maintenables.

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ai-security

Autre

La compétence ai-security applique automatiquement des protections de sécurité pour les applications d'IA/LLM. Elle fournit la détection d'injection de prompts, la rédaction des PII, le filtrage des sorties et la modération de contenu. Utilisez cette compétence lors de la création d'applications LLM nécessitant des garde-fous de sécurité intégrés.

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rag-design-patterns

Autre

Cette Compétence Claude fournit automatiquement des modèles de conception de systèmes RAG lors de la création d'applications de génération augmentée par la récupération. Elle offre des conseils sur les stratégies de segmentation de documents, la sélection de bases de données vectorielles, la gestion des embeddings et les techniques d'optimisation de la récupération. Les développeurs doivent l'utiliser lors de la mise en œuvre de systèmes RAG pour garantir une architecture et des performances appropriées.

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