MCP App StoreMCP App StorePackages SKILL.md qui étendent Claude Code, Cursor, Copilot et autres agents IA.
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Créez et gérez des flux durables (durable streams) bifurqués qui héritent des données d'une source jusqu'à un décalage (offset), permettant le branching, l'héritage du TTL et une gestion autonome du cycle de vie.
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Orchestre un cycle de vie RPI en trois phases (découverte → implémentation → validation) pour les flux de travail d'agents autonomes, incluant la classification de la complexité et le routage.
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Meilleures pratiques et recettes pour construire des applications, plugins et bibliothèques sur le framework ArtusX (Artus.js).
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Configurez le suivi d'expériences MLflow : serveur, autologging, stockage d'artefacts, comparaison de runs et gestion du cycle de vie pour des flux de travail ML reproductibles.
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Persistez le contexte de session et créez des points de contrôle : sauvegardez les acquis, les résumés et l'état du projet pour une continuité entre les sessions.
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Initialiser et gérer le cycle de vie d'une session d'agent : initialiser le contexte du projet, organiser les fichiers, générer CLAUDE.md et poursuivre le travail sans narration inutile
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Guide d'utilisation AWS S3 pour agents : modèles d'opérations pour la création/configuration de buckets, manipulation d'objets, politiques de cycle de vie, permissions et URL présignées, etc.