Compétences agent-tool-builder
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agent-tool-builder

Sûr

Créez des schémas d'outils d'agent fiables

Les schémas d'outils mal conçus font halluciner les agents, échouer silencieusement ou gaspiller des tokens. Cette compétence enseigne des modèles éprouvés pour des interfaces d'appel de fonctions claires et sans ambiguïté qui fonctionnent de manière fiable.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Activez et commencez à utiliser

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Utilisation de "agent-tool-builder". Un outil qui recherche dans une base de données avec une description vague : 'Recherche des choses'

Résultat attendu:

Amélioré : 'Recherche dans la base de données de produits par catégorie, plage de prix ou mot-clé. Retourne les enregistrements de produits correspondants avec id, nom, prix et disponibilité. À utiliser lorsque les utilisateurs demandent des produits spécifiques ou parcourent des catégories.'

Utilisation de "agent-tool-builder". Outil qui échoue silencieusement avec une entrée invalide

Résultat attendu:

Gestion d'erreur améliorée : Retourne une erreur structurée avec 'error_type': 'invalid_parameter', 'field': 'price_max', 'message': 'La valeur doit être un nombre positif', 'suggestion': 'Vérifiez l'entrée utilisateur et réessayez avec un prix valide'

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

This skill is purely documentation providing guidance on agent tool design. Static analyzer flagged false positives: line 54 contains skill names (not shell commands), and cryptographic warnings matched keywords in prose (no actual code present). No executable code exists in this markdown file - it is instructional content only.

1
Fichiers analysés
58
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Créer des outils d'agent personnalisés

Concevez des schémas d'outils pour des opérations spécifiques au domaine comme les requêtes de base de données, les intégrations API ou les opérations sur les fichiers que votre agent doit exécuter.

Améliorer l'appel de fonctions existant

Affinez les outils peu performants qui causent des hallucinations ou un comportement incohérent en appliquant des principes de conception de schémas clairs.

Implémenter l'intégration d'outils MCP

Créez des outils conformes au Model Context Protocol qui permettent aux agents d'interagir avec des systèmes externes de manière sûre et prévisible.

Essayez ces prompts

Révision de schéma d'outil de base
Examinez ce schéma d'outil et identifiez les descriptions ambiguës ou les paramètres qui pourraient causer un comportement incohérent du LLM : [collez votre schéma]
Conception de réponse d'erreur
Concevez des formats de réponse d'erreur pour un [nom de l'outil] qui aident le LLM à comprendre ce qui s'est mal passé et comment récupérer ou réessayer avec des paramètres corrigés.
Optimisation de description d'outil
Réécrivez cette description d'outil pour être plus spécifique sur ce que fait l'outil, quand l'utiliser et quels résultats attendre : [collez la description actuelle]
Conception complète d'ensemble d'outils
J'ai besoin qu'un agent [décrire l'objectif]. Concevez un ensemble minimal de 3 à 5 outils avec des schémas clairs, des descriptions et des exemples d'entrée qui accomplissent cela sans chevauchement ni ambiguïté.

Bonnes pratiques

  • Rédigez des descriptions qui spécifient exactement quand utiliser l'outil et ce qu'il retourne
  • Incluez des exemples d'entrée concrets montrant des valeurs de paramètres typiques
  • Concevez des réponses d'erreur qui aident le LLM à comprendre et récupérer des échecs
  • Limitez les ensembles d'outils au minimum nécessaire - trop d'options causent de la confusion
  • Utilisez des noms et types de paramètres spécifiques qui correspondent au vocabulaire du domaine

Éviter

  • Descriptions vagues comme 'traite les données' ou 'gère les requêtes' sans spécificités
  • Échecs silencieux qui retournent des résultats vides au lieu de messages d'erreur explicites
  • Fournir 20+ outils alors que 5 à 7 outils ciblés seraient plus efficaces
  • Schémas qui acceptent n'importe quelle valeur sans contraintes de validation
  • Descriptions qui expliquent l'implémentation au lieu du but et du comportement

Foire aux questions

Combien d'outils devrais-je fournir à un agent ?
Commencez avec 5 à 7 outils ciblés. Plus de 10 causent souvent une paralysie décisionnelle et augmentent les coûts en tokens. Ajoutez des outils uniquement lorsque ceux existants ne peuvent pas accomplir les tâches requises.
Qu'est-ce qui rend une description d'outil efficace ?
Les descriptions efficaces indiquent : ce que fait l'outil, quand l'utiliser, quels paramètres il attend et quel format de sortie il retourne. Évitez d'expliquer les détails d'implémentation.
Comment gérer les erreurs d'outils avec élégance ?
Retournez des erreurs structurées avec un type d'erreur, le champ spécifique qui a échoué, un message lisible par un humain et une suggestion sur comment corriger et réessayer l'opération.
Devrais-je fournir des exemples pour chaque paramètre d'outil ?
Fournissez au moins un exemple complet montrant des valeurs de paramètres typiques. Pour des paramètres complexes ou des formats inhabituels, ajoutez des exemples spécifiques pour ces champs.
Qu'est-ce que MCP et devrais-je l'utiliser ?
MCP (Model Context Protocol) est un standard pour connecter les modèles IA à des outils et sources de données. Utilisez-le lorsque vous construisez des outils qui doivent fonctionner sur différentes plateformes IA ou avec des systèmes externes.
Comment tester si mes schémas d'outils fonctionnent bien ?
Testez avec des prompts variés en langage naturel qui devraient déclencher l'outil. Vérifiez que le LLM identifie correctement quand l'utiliser, fournit des paramètres valides et gère les erreurs de manière appropriée.

Détails du développeur

Structure de fichiers

📄 SKILL.md