Compétences ai-wrapper-product
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Sûr

Créer des produits AI wrapper rentables

Apprenez à créer des produits qui intègrent des API d'IA dans des outils ciblés pour lesquels les gens seront prêts à payer. Maîtrisez l'architecture des produits, la gestion des coûts et les patterns UX pour des entreprises d'IA réussies.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronze
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Utilisation de "ai-wrapper-product". Aidez-moi à concevoir un produit IA de rédaction d'emails

Résultat attendu:

Composants clés de l'architecture:

1. **Validation d'entrée** - Validez l'objectif de l'email, le destinataire, le ton et les points clés avant d'envoyer à l'IA

2. **Template de prompt** - Utilisez un prompt système pour définir un ton professionnel, puis injectez les variables utilisateur

3. **Sélection du modèle** - Commencez avec Claude 3 Haiku pour la vitesse, passez à Sonnet pour les brouillons complexes

4. **Parsing de sortie** - Forcez une sortie JSON avec les champs titre, contenu et suggestions

5. **Suivi des costs** - Enregistrez l'utilisation des tokens par email pour calculer le coût par utilisateur

Utilisation de "ai-wrapper-product". Comment puis-je prévenir les hallucinations IA dans mon produit?

Résultat attendu:

Stratégies de prévention des hallucinations:

1. **Prompt avec exemples** - Incluez 2-3 exemples de sortie correcte dans votre prompt

2. **Spécification du format de sortie** - Forcez JSON avec des champs requis spécifiques

3. **Couche de validation** - Analysez et validez la sortie IA avant de la retourner à l'utilisateur

4. **Gestion des replis** - Si la sortie est invalide, réessayez avec un prompt amélioré ou utilisez un modèle de repli

5. **Post-traitement** - Faites passer la sortie attravers des vérifications de cohérence ou de faits

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

All 32 static findings are false positives. The scanner detected code block markers in markdown documentation (e.g., ```python) as shell commands, and incorrectly flagged text patterns as cryptographic algorithms. This is a documentation skill containing example code snippets for building AI wrapper products - no actual shell execution, cryptography, or system reconnaissance is present.

1
Fichiers analysés
278
Lignes analysées
3
résultats
1
Total des audits

Problèmes à risque élevé (1)

False Positive: Weak Cryptographic Algorithm
Static scanner incorrectly flagged text patterns as cryptographic algorithms. No cryptographic code exists in this skill - only documentation and example code for AI product building.
Problèmes à risque moyen (1)
False Positive: External Commands (Shell Backtick)
Static scanner detected 25 instances of 'Ruby/shell backtick execution' but these are code block markers in markdown documentation (```python, ```javascript). No shell commands are being executed.
Problèmes à risque faible (1)
False Positive: System Reconnaissance
Static scanner flagged input validation and JSON parsing code as 'system reconnaissance'. These are legitimate product development patterns.
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
88
Sécurité
100
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Fondateur de startup construisant une IA SaaS

Un fondateur créant un produit SaaS alimenté par l'IA apprend comment architecturer son application, gérer les coûts API et se différencier des concurrents.

Développeur créant des outils IA

Un développeur construisant des outils alimentés par l'IA pour des cas d'usage spécifiques apprend les meilleures pratiques pour la conception de prompts, la validation des sorties et l'optimisation des coûts.

Chef de produit planifiant des fonctionnalités IA

Un chef de produit planifiant des fonctionnalités IA pour un produit existant apprend la sélection des modèles, les implications de coût et les considérations d'expérience utilisateur.

Essayez ces prompts

Concevoir l'architecture d'un produit IA
Aidez-moi à concevoir l'architecture d'un produit IA qui [décrire le cas d'usage du produit]. Incluez la validation d'entrée, la structure du template de prompt, l'approche d'intégration API et la gestion des sorties.
Optimiser les coûts IA
Comment puis-je réduire les coûts API IA pour [décrire le cas d'usage] tout en maintenant la qualité? Considérez la sélection des modèles, l'optimisation des tokens, les stratégies de mise en cache et les limites d'utilisation.
Améliorer la qualité des sorties IA
Mon produit IA produit parfois des sorties incohérentes. Aidez-moi à concevoir des patterns de prompt et une logique de validation pour assurer des réponses fiables et structurées pour [décrire le cas d'usage].
Se différencier de ChatGPT
Comment puis-je différencier mon produit IA des interfaces de chat génériques comme ChatGPT? Quelle expertise domaine spécifique, quels patterns UX ou intégrations ajouteraient une valeur unique?

Bonnes pratiques

  • Commencez par des modèles moins chers comme Haiku pour les tâches à volume élevé, passez à Sonnet ou GPT-4 pour les requêtes complexes
  • Validez et analysez toujours les sorties IA avant de les retourner aux utilisateurs - ne faites jamais confiance aux réponses brutes
  • Suivez les coûts par utilisateur dès le jour un pour vous assurer que l'économie unitaire fonctionne avant de mettre à l'échelle

Éviter

  • Construire un wrapper mince autour de ChatGPT sans différenciation - les utilisateurs utiliseront simplement ChatGPT directement
  • Ignorer les coûts API jusqu'à ce que l'échelle frappe - les factures surprise peuvent mettre en faillite un produit IA
  • Livrer des sorties IA sans validation - les hallucinations et les problèmes de formatage détruisent la confiance

Foire aux questions

Qu'est-ce qu'un produit AI wrapper?
Un produit AI wrapper est un outil ou une application qui utilise des API IA (comme OpenAI ou Anthropic) comme moteur pour résoudre un problème spécifique. Contrairement aux chatbots génériques, les produits wrapper se concentrent sur des cas d'usage particuliers avec des prompts adaptés, une UX et des intégrations.
Comment choisir le bon modèle IA pour mon produit?
Considérez le coût, la vitesse et la qualité. Haiku est le moins cher et le plus rapide pour les tâches simples. Sonnet offre un bon équilibre. GPT-4 est le meilleur pour le raisonnement complexe mais coûte plus cher. Commencez par des modèles moins chers et améliorez selon les besoins des utilisateurs.
Comment puis-je réduire les coûts API IA?
Utilisez des modèles moins chers pour les tâches simples, limitez les tokens de sortie, cachez les requêtes communes, traitez par lots les requêtes similaires et tronquez le contexte d'entrée. Suivez chaque appel API pour comprendre votre coût par utilisateur.
Comment gérer les hallucinations IA?
Incluez des exemples dans les prompts, forcez des formats de sortie structurés, validez les réponses avant de les retourner aux utilisateurs, implémentez une logique de retry avec des prompts améliorés et ajoutez des vérifications de post-traitement.
Qu'est-ce qui rend un produit IA différent de ChatGPT?
Différenciez-vous par l'expertise domaine, les prompts spécialisés, les intégrations avec d'autres outils, une meilleure UX pour des tâches spécifiques et le post-traitement des sorties pour la cohérence. Résolvez un problème spécifique mieux qu'un chatbot général.
Dois-je m'inquiéter des taux limites IA?
Oui, surtout à grande échelle. Implémentez une logique de retry avec backoff exponentiel, utilisez des modèles de repli lorsque les limites sont atteintes et envisagez plusieurs fournisseurs API pour la redondance.

Détails du développeur

Structure de fichiers

📄 SKILL.md