LLM & Inférence

Fournisseurs LLM et inference : Anthropic, OpenAI, Hugging Face, agents conversationnels.

102 skills

# Skill Source Description Δ
1 claude-api anthropics/skills Construire des applications LLM avec Claude via le SDK officiel adapté au langage. 134 575 4127
2 arize-ai-provider-integration github/awesome-copilot Gérer les intégrations LLM dans Arize AI via des commandes CLI dédiées. 33 028 551
3 arize-prompt-optimization github/awesome-copilot Optimiser les prompts LLM en analysant les traces et signaux de performance Arize. 33 028 551
4 arize-trace github/awesome-copilot Exporter et analyser des traces de spans depuis Arize via CLI. 33 028 551
5 copilot-sdk github/awesome-copilot Intégrer les workflows agentiques de GitHub Copilot dans n'importe quelle application. 33 028 551
6 arize-evaluator github/awesome-copilot Concevoir et exécuter des évaluateurs LLM-as-judge sur la plateforme Arize. 33 028 551
7 doublecheck github/awesome-copilot Vérifier automatiquement les affirmations d'une réponse IA avec sourçage détaillé. 33 028 551
8 phoenix-cli github/awesome-copilot Inspecter traces, spans, sessions et datasets d'agents IA via une CLI Phoenix. 33 028 551
9 phoenix-evals github/awesome-copilot Construire et valider des évaluateurs LLM pour applications IA en production. 33 028 551
10 phoenix-tracing github/awesome-copilot Instrumenter des applications LLM avec Phoenix via le tracing OpenInference. 33 028 551
11 python-mcp-server-generator github/awesome-copilot Générer un serveur MCP Python complet, production-ready, avec outils typés et gestion d'erreurs. 33 028 551
12 ai-prompt-engineering-safety-review github/awesome-copilot Auditer et améliorer des prompts IA pour la sécurité, les biais et l'efficacité. 33 028 551
13 create-llms github/awesome-copilot Générer un fichier llms.txt conforme aux spécifications depuis la structure d'un dépôt. 33 028 551
14 microsoft-agent-framework github/awesome-copilot Développer, migrer et orchestrer des agents avec Microsoft Agent Framework. 33 028 551
15 model-recommendation github/awesome-copilot Recommander le modèle IA optimal pour un fichier .agent.md ou .prompt.md Copilot. 33 028 551
16 semantic-kernel github/awesome-copilot Développer des intégrations IA robustes avec le framework Semantic Kernel. 33 028 551
17 update-llms github/awesome-copilot Mettre à jour le fichier llms.txt pour refléter la structure actuelle du dépôt. 33 028 551
18 agent-governance github/awesome-copilot Appliquer des règles de sécurité et de conformité aux actions d'un agent IA. 33 028 551
19 agentic-eval github/awesome-copilot Implémenter des boucles d'évaluation itératives pour affiner et améliorer les sorties d'agents IA. 33 028 551
20 prompt-optimizer github/awesome-copilot Transformer n'importe quelle ébauche en prompt optimisé prêt à l'emploi pour LLM. 33 028 551
21 openai-docs openai/skills Consulter la documentation officielle OpenAI pour guider développeurs, migrations et sélection de modèles. 19 151 535
22 langchain-architecture wshobson/agents Construire des agents IA sophistiqués avec LangChain, LangGraph et gestion d'état. 35 416 404
23 llm-evaluation wshobson/agents Évaluer les performances des LLM via métriques automatisées, jugement humain et A/B testing. 35 416 404
24 prompt-engineering-patterns wshobson/agents Concevoir et optimiser des prompts avancés pour maximiser les performances des LLMs. 35 416 404
25 add-function-examples vercel/ai Générer des exemples de fonctions IA illustrant les nouvelles fonctionnalités du projet. 24 238 140
26 add-provider-package vercel/ai Créer et intégrer un nouveau package provider dans l'AI SDK Vercel. 24 238 140
27 develop-ai-functions-example vercel/ai Tester et valider des fonctions SDK IA multi-providers avec des exemples structurés. 24 238 140
28 update-provider-models vercel/ai Mettre à jour les identifiants de modèles IA en ajoutant ou supprimant des références dans une codebase. 24 238 140
29 ai-sdk vercel/ai Intégrer et utiliser correctement l'AI SDK Vercel avec APIs et modèles à jour. 24 238 140
30 hf-mcp huggingface/skills Connecter des assistants IA au Hub Hugging Face pour modèles, datasets et jobs GPU. 10 497 83
31 huggingface-best huggingface/skills Trouver et comparer les meilleurs modèles HuggingFace selon la tâche et le matériel disponible. 10 497 83
32 huggingface-local-models huggingface/skills Rechercher et lancer des modèles GGUF localement via llama.cpp depuis Hugging Face. 10 497 83
33 huggingface-paper-publisher huggingface/skills Publier, gérer et lier des articles de recherche sur Hugging Face Hub. 10 497 83
34 huggingface-papers huggingface/skills Accéder et analyser des pages de papers IA depuis Hugging Face ou arXiv. 10 497 83
35 transformers-js huggingface/skills Exécuter des modèles ML directement en JavaScript, côté client ou serveur, sans Python. 10 497 83
36 azure-ai-openai-dotnet microsoft/skills Intégrer les modèles Azure OpenAI (GPT-4, DALL-E, Whisper) dans des applications .NET. 2 315 54
37 azure-ai-voicelive-dotnet microsoft/skills Créer des assistants vocaux bidirectionnels en temps réel avec Azure AI. 2 315 54
38 azure-ai-agents-persistent-java microsoft/skills Créer et gérer des agents IA persistants Azure via un SDK Java bas niveau. 2 315 54
39 azure-ai-contentsafety-java microsoft/skills Modérer du contenu texte et image via le SDK Azure AI Content Safety en Java. 2 315 54
40 azure-ai-projects-java microsoft/skills Gérer connexions, datasets, index et évaluations Azure AI Foundry via SDK Java. 2 315 54
41 agent-framework-azure-ai-py microsoft/skills Créer des agents persistants sur Azure AI Foundry avec outils intégrés et gestion de conversation. 2 315 54
42 azure-ai-contentunderstanding-py microsoft/skills Extraire du contenu sémantique multimodal depuis documents, vidéos, audios et images. 2 315 54
43 azure-ai-language-conversations-py microsoft/skills Implémenter l'analyse conversationnelle Azure AI avec le SDK Python dédié. 2 315 54
44 azure-ai-projects-py microsoft/skills Créer et déployer des agents IA sur Microsoft Azure Foundry via le SDK Python. 2 315 54
45 azure-ai-vision-imageanalysis-py microsoft/skills Analyser des images Azure AI pour extraire texte, objets, légendes et tags. 2 315 54
46 wiki-llms-txt microsoft/skills Générer des fichiers llms.txt et llms-full.txt pour rendre une documentation wiki accessible aux LLM. 2 315 54
47 copilot-sdk microsoft/skills Intégrer GitHub Copilot dans des applications via un SDK multilangage. 2 315 54
48 gemini-api-dev google-gemini/gemini-skills Intégrer et utiliser l'API Gemini avec les SDK officiels à jour. 3 484 48
49 gemini-interactions-api google-gemini/gemini-skills Interagir avec les modèles Gemini via une API unifiée et conversationnelle. 3 484 48
50 gemini-live-api-dev google-gemini/gemini-skills Développer des interactions vocales et vidéo temps réel avec l'API Gemini Live. 3 484 48

À propos de cette sélection

L'outillage autour des modèles de langage a mûri vite, mais de façon inégale : certaines briques sont solides, d'autres restent expérimentales ou peu documentées hors des cas standards. Les **skills llm & inférence** de cette section ciblent les devs qui passent de l'expérimentation à la mise en production réelle. Concrètement, ça parle au dev backend Python qui orchestre des appels à Claude ou à des modèles Hugging Face avec gestion fine des tokens et des coûts, et au fullstack TypeScript qui branche un agent conversationnel sur une UI existante. Les contraintes d'inférence, de latence et de traçabilité divergent vite entre ces deux profils. Les skills couvrent aussi l'évaluation de prompts et le monitoring de traces, deux angles souvent négligés dans les tutos d'entrée de gamme.