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awesome-copilot-for-testers
Concevez et déployez des hooks GitHub Copilot déterministes pour VS Code : des vérifications de cycle de vie rapides et documentées qui observent, avertissent, mutent ou refusent pour imposer une automatisation sécurisée
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Un ensemble complet de workflows pour concevoir, construire et exploiter des applications LLM, des systèmes RAG, des agents IA et des pipelines ML.
Fire-Flow — Agent Orchestration Patterns
Un modèle de débogage à 3 agents utilisant des hypothèses concurrentes pour les bugs complexes et urgents — lancez trois enquêteurs en parallèle pour converger plus rapidement vers la cause racine.
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Détecte les échecs de livraison silencieux dans les pipelines de données (fonctions CDP, exports batch et flux) et fait remonter les conclusions à haute confiance ou les entrées de mémoire durable
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Exécute des tests de fumée déterministes et des vérifications de contrat pour valider les intégrations d'outils, la gestion des erreurs et les schémas avant que les agents n'en dépendent.
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Directives pour implémenter une gestion des erreurs robuste et conviviale : exceptions, limites centralisées, stratégies de retry, dégradation gracieuse et nettoyage des ressources.
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Conseils et utilitaires pour construire des fonctions AWS Lambda selon les meilleures pratiques : journalisation structurée, traçage X-Ray, métriques EMF, idempotence et traitement par lots
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Conseils architecturaux de haut niveau pour le développement AI-native, axés sur la propriété des états, l'observabilité et l'analyse du rayon d'impact (blast radius).
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Configurez et gérez le profilage, le traçage et la surveillance des GPU pour les charges de travail d'inférence IA utilisant vLLM, SGLang et PyTorch.
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Développez avec expertise des simulations Gatling en Scala DSL, configurez des profils de charge et analysez les rapports de performance.
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Implémentez l'observabilité OpenTelemetry en Rust via la plateforme Maple avec des exportateurs HTTP et des ponts de traçage.
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Réalise des audits axés sur l'observabilité des applications Vercel pour identifier et corriger les problèmes de coût et de performance à l'aide de métriques de production réelles.
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Guide sur la conception de la surveillance de la production, incluant les métriques, les logs, les traces, les SLO et les tests de santé pour prévenir les pannes invisibles.
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Auditez et corrigez les erreurs courantes d'implémentation de Sentry, de l'initialisation du SDK à la prévention de la fatigue des alertes.
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Guide complet pour intégrer LangSmith afin de tracer, évaluer et surveiller les applications LLM et les agents IA en production.
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Déboguez les agents LangChain et LangGraph en récupérant et en analysant les traces d'exécution directement depuis LangSmith Studio dans le terminal.
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Observabilité Grafana à spectre complet : interrogez les métriques, les logs et les traces, gérez les tableaux de bord et déployez des pipelines de données Alloy.
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Un pipeline de déploiement rigoureux gérant la distribution multiplateforme avec des étapes de validation strictes pour les tests, les scans de sécurité et la surveillance de la santé.
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Intégration complète du SDK Sentry pour les applications Svelte et SvelteKit.