Outils IA et agents

Construire avec un agent, c’est écrire une foule de petits fichiers de configuration qui échouent sans bruit. Une skill dont la description ne correspond jamais à aucune tâche ; une règle de permission qui ne couvre pas la commande visée ; un hook dont le matcher désigne un outil inexistant ; un schéma d’outil valide qui est pourtant mal appelé. Ces outils vérifient ce travail avant qu’il ne vous coûte une séance de débogage. Écrivez et vérifiez des fichiers de skills, des définitions de sous-agents et des commandes slash. Générez des entrées de serveur MCP, des hooks et des manifestes de plugin, et testez des règles de permission sur de vraies commandes pour voir laquelle l’emporte. Côté prompts, remplissez un gabarit sur un tableau de lignes, comparez deux versions mot à mot avec l’écart en tokens, passez un prompt système au linter pour y traquer les contradictions, et construisez des exemples few-shot qui ne peuvent pas sortir de leurs balises. Pour les données autour : lisez et validez du JSONL, contrôlez un jeu de données de fine-tuning, reconstituez une réponse en streaming et découpez un document en morceaux qui coupent aux vraies frontières. Et pour ce que tout cela coûte : budgétez une fenêtre de contexte, ordonnez une requête pour que le préfixe cachable soit le plus long possible, et chiffrez une boucle d’agent tour par tour avec l’historique qu’elle renvoie. Tout s’exécute sur votre appareil : prompts, jeux de données et fichiers de configuration ne sont jamais envoyés.

• Générateur de skills — Écrivez un SKILL.md dont le frontmatter est vérifié à la frappe.
• Linter de skills — Collez un SKILL.md et voyez ce qui empêche son association à une tâche.
• Générateur de sous-agents — Créez le fichier de définition d'un sous-agent, outils et modèle compris.
• Générateur de commandes — Créez une commande personnalisée, avec arguments et liste d'outils.
• Instructions du projet — Rédigez un CLAUDE.md qui mérite sa place dans chaque session.
• Manifeste de plugin — Générez un plugin.json et voyez l'arborescence qu'il suppose.
• Générateur de hooks — Créez des hooks settings.json et repérez les matchers qui ne se déclenchent jamais.
• Testeur de règles de permission — Testez les règles autoriser, demander et refuser sur de vraies commandes.
• Configuration de serveur MCP — Générez une entrée de serveur MCP pour stdio, HTTP ou SSE.
• Schéma d'outil MCP — Définissez un outil et obtenez le JSON Schema, mode strict vérifié.
• Vérificateur de schéma — Collez une définition et découvrez pourquoi elle est rejetée ou mal appelée.
• Remplissage de gabarits — Déployez un prompt sur un tableau de lignes et voyez ce qui manque.
• Linter de prompt système — Trouvez contradictions, instructions mortes et marqueurs non remplis.
• Comparateur de prompts — Comparez deux versions mot à mot, avec l'écart en tokens.
• Exemples few-shot — Transformez des paires entrée/sortie en exemples balisés, JSON ou chat.
• Sections XML du prompt — Enveloppez les sections dans des balises dont le contenu ne peut sortir.
• Visionneuse et validateur JSONL — Lisez, filtrez et vérifiez un fichier JSONL ligne par ligne.
• Convertisseur de transcriptions — Transformez un tableau de messages en transcription lisible, et l'inverse.
• Validateur de jeux de données — Vérifiez un JSONL de chat pour les erreurs qui font échouer un entraînement.
• Visionneuse de flux SSE — Collez une réponse en streaming et récupérez texte, appels et consommation.
• Planificateur de contexte — Répartissez la fenêtre entre prompt, outils, historique et réponse.
• Planificateur de cache — Ordonnez les blocs pour que le préfixe cachable soit le plus long possible.
• Découpeur de texte — Découpez un document en morceaux chevauchants qui coupent aux vraies frontières.
• Coût d'une boucle d'agent — Chiffrez tour par tour, historique renvoyé et cache appliqué.
• Générateur de lots — Transformez un tableau de lignes en travail par lots, avec des ids uniques.

Foire aux questions

À quoi servent ces outils IA ?

À construire et déboguer tout ce qui entoure un modèle plutôt qu’à l’appeler : fichiers de skills et de sous-agents, entrées de serveur MCP, hooks, règles de permission, prompts, schémas d’outils, jeux de données et estimations de coût. Ce sont les vérifications à faire avant qu’un fichier de configuration n’échoue en silence en pleine session.

L’un de ces outils IA envoie-t-il mes prompts quelque part ?

Non. Chaque outil de cette catégorie fait du traitement de texte qui s’exécute dans votre navigateur. Prompts, jeux de données, transcriptions et fichiers de configuration restent sur votre appareil — ce qui compte, car ces fichiers contiennent couramment des instructions internes et des données clients.

Les prix des modèles et les limites de contexte sont-ils à jour ?

Ils portent la date de leur dernière vérification, affichée à côté de chaque chiffre qui les utilise, et les tarifs sont modifiables dans les outils qui s’en servent. Les prix publiés évoluent : considérez la table intégrée comme un point de départ et vérifiez la page tarifaire du fournisseur avant d’établir un budget.

Ces outils IA ne fonctionnent-ils qu’avec un seul fournisseur ?

Les formats de fichiers — skills, sous-agents, commandes slash, hooks, MCP — suivent les conventions propres à ces formats. Tout le reste est indépendant du fournisseur : JSONL, transcriptions de chat, événements de streaming, découpage, budgets de tokens et structure des prompts fonctionnent de la même façon quel que soit le modèle visé.

Pourquoi vérifier si soigneusement la description d’une skill ou d’un outil ?

Parce que ce seul champ décide si l’élément sera jamais utilisé. Une skill à la description vague reste ignorée ; un outil à la description trop mince est appelé avec de mauvais arguments. Les deux échouent sans message d’erreur — exactement le genre de problème qu’un linter sait repérer.