
Kit de Démarrage pour l'Ingénierie d'Agents
Construisez de meilleurs agents IA avec une boîte à outils pratique pour la structure des prompts, l'efficacité du contexte et la conception d'outils. Ce plugin aide les développeurs à créer des agents plus capables avec une architecture plus claire et une consommation de tokens réduite.
Installer
Exécutez cette commande pour installer toutes les compétences de ce pack :
npx skillstore add @agent-engineering-starter-kit La CLI détecte automatiquement les dossiers Codex et Claude Code et installe la compétence dans les deux lorsqu’ils sont disponibles.
Aperçu
Guide d’utilisation
Amélioré par l’IAGuide détaillé
## Présentation Le Kit de Démarrage pour l'Ingénierie d'Agents offre aux développeurs trois compétences ciblées pour créer des agents IA plus capables et plus efficaces : l'optimisation du contexte pour réduire la consommation de tokens, la conception d'outils pour créer des API d'agents propres, et l'ingénierie de prompts pour rédiger des prompts qui fonctionnent réellement. ## Démarrage Rapide 1. Installez le plugin dans votre espace de travail OpenClaw : `npx skillstore add @agent-engineering-starter-kit` 2. Utilisez **l'optimisation du contexte** pour auditer l'architecture mémoire de votre agent — réduisez les coûts en tokens en partitionnant le contexte, en appliquant l'optimisation du cache KV, et en définissant des budgets de contexte avant votre premier déploiement. 3. Utilisez **la conception d'outils** pour consolider et simplifier les interfaces d'outils exposées par votre agent — appliquez les principes de réduction architecturale pour que les agents appellent les outils de manière sûre et cohérente. ## Commandes Principales - `optimize context` — déclenche l'optimisation du contexte : améliore l'efficacité du contexte, masque les observations non pertinentes, étend la capacité de contexte effective - `design tool` / `consolidate tools` — déclenche la conception d'outils : conçoit des API d'outils propres avec moins de problèmes - `prompt engineering` / `better prompts` — déclenche l'ingénierie de prompts : applique les techniques de chain-of-thought, few-shot et de prompts système pour Claude, GPT-4, Gemini et autres modèles ## Conseils - Commencez par **l'ingénierie de prompts** pour perfectionner votre prompt système, puis appliquez **l'optimisation du contexte** pour réduire ce que l'agent doit réellement mémoriser — ensemble, ils réduisent les coûts en tokens tout en préservant la précision. - Associez **la conception d'outils** à l'optimisation du contexte lorsque votre agent utilise de nombreux outils : consolider la surface d'outils est l'un des moyens les plus rapides de réduire la pression contextuelle. - Utilisez les trois compétences en séquence lors du démarrage d'un nouveau projet d'agent : structure du prompt → budget contextuel → conception de l'API d'outils.
Compétences
3context-optimization
Risque faible 81Optimiser l’utilisation du contexte par l’IA
Les longues sessions d’IA peuvent devenir coûteuses, lentes et plus difficiles à contrôler. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code des méthodes pratiques pour préserver le contexte utile tout en réduisant la charge en tokens.
tool-design
Risque moyen 76Concevoir de meilleurs outils pour agents
Les outils d’agent échouent souvent parce que leurs contrats sont flous ou trop fragmentés. Cette compétence fournit des modèles pratiques pour les descriptions d’outils, les schémas, les erreurs et la conception de collections d’outils.
prompt-engineering
Risque moyen 76Améliorer les prompts IA sur différents modèles
De mauvais prompts produisent des résultats IA vagues et incohérents. Cette skill fournit des structures de prompts claires et des exemples pour les modèles de texte, d’image et de vidéo.
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