Agent Skills for Context Engineering : Maîtrise open source
Agent Skills for Context Engineering : Maîtrise Open Source
Introduction
Les agents IA évoluent d'un simple script vers des systèmes complexes de niveau production qui orchestrent plusieurs outils, mémoires et sous‑agents. Derrière chaque agent performant se cache une connaissance cruciale : comment gérer la petite, mais précieuse, fenêtre de contexte d'un grand modèle de langage. Le dépôt GitHub récemment publié Agent Skills for Context Engineering aborde ce défi de front. Il contient une bibliothèque d'« compétences » réutilisables et platform‑agnostiques couvrant tout, des fondamentaux de contexte à l'orchestration avancée multi‑agents. Le projet est entièrement open source, sous licence MIT, et a déjà attiré plus de 7,2 k étoiles et une communauté de contributeurs. Que vous soyez chercheur, développeur ou passionné à la recherche de solutions pour créer des agents intelligents sans réinventer la roue, ce dépôt vous fournit un kit pratique plug‑and‑play.
Qu'est‑ce que l'ingénierie de contexte?
L'ingénierie traditionnelle de prompts se concentre sur la création d'un seul prompt d'entrée. En revanche, l'ingénierie de contexte est la science de curer tout le contenu qui emplit le budget d'attention d'un modèle : - Instructions système - Définitions d'outils - Documents récupérés - Historique de conversation - Résultats des outils Dans les agents volumineux et complexes, empiler simplement davantage d'informations nuit au modèle. Les tokens qui ne contribuent pas à des signaux précieux peuvent encombrer le mécanisme d'attention, entraînant des phénomènes tels que : - Perdu au milieu – le contexte de mi-séance s'estompe - Rareté d'attention – le modèle ignore les entrées périphériques mais utiles - Courbes d'attention en U – l'importance du token diminue au centre d'un long contexte Les compétences de ce dépôt vous offrent des stratégies éprouvées pour concevoir un contexte compact, à haut signal qui maximise l'efficacité du modèle tout en gardant les coûts en tokens faibles.
Skill Highlights
| Skill Category | Key Skills | What it helps you do |
|---|---|---|
| Foundational | context-fundamentals, context‑degradation, context‑compression |
Comprendre l’anatomie du contexte, repérer les défaillances et compresser les longues sessions. |
| Architectural | multi‑agent‑patterns, memory‑systems, tool‑design, filesystem‑context, hosted‑agents |
Construire des systèmes multi‑agents robustes, concevoir des architectures de mémoire, et décharger le contexte vers des fichiers ou des agents hébergés. |
| Operational | context‑optimization, evaluation, advanced‑evaluation |
Appliquer la mise en cache, le masquage, et créer des cadres d’évaluation, y compris les configurations LLM‑as‑a‑Judge. |
| Development | project‑development |
Planifier un projet LLM complet, de l’idéation à la mise en production. |
| Cognitive Architecture | bdi‑mental‑states |
Translater le contexte RDF en états mentaux d’agents en utilisant les modèles d’ontologie BDI, améliorant la traçabilité. |
Les compétences sont intentionnellement platform‑agnostiques : elles fonctionnent immédiatement avec Claude Code, Cursor, Codex et tout framework supportant des instructions personnalisées ou des plug‑ins.
How to Use It in Claude Code
- Ajouter le dépôt comme source de plugin :
/plugin marketplace add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering - Parcourir et installer un ou plusieurs packs de compétences. Par exemple, pour obtenir toutes les compétences fondamentales :
Vous pouvez également installer des modules individuels tels que
/plugin install context‑engineering-fundamentals@context‑engineering‑marketplacemulti‑agent‑patternsouadvanced‑evaluation.
Les compétences installées s'enregistrent automatiquement dans le registre de compétences de Claude Code, les rendant disponibles comme des « déclencheurs » (par ex. « optimiser le contexte »).
Real‑World Examples
Le dépôt inclut un dossier examples complet avec des designs prêts à la production :
* Digital Brain Skill – Un système d'exploitation personnel pour créateurs démontrant six modules (identité, contenu, connaissance, réseau, opérations, agents) et utilisant des compétences comme context‑optimization et memory‑systems.
* X‑to‑Book System – Un pipeline multi‑agents qui surveille les réseaux sociaux, agrège les histoires quotidiennes et génère des « livres » synthétiques en utilisant multi‑agent‑patterns et evaluation.
* LLM‑as‑Judge Skills – Un outil de test TypeScript qui applique un scoring basé sur un barème, des comparaisons en paires et une mitigation des biais.
* Book‑SFT Pipeline – Un workflow LoRA à faible coût (≈$2) qui enseigne aux petits modèles à reproduire le style d'un auteur, en utilisant context‑compression et project‑development.
Chaque exemple comprend un PRD, des décisions architecturales et une cartographie des compétences qui ont conduit à chaque décision. Ce niveau de transparence transforme les concepts abstraits en patterns actionnables.
Contributing and Community
Le dépôt suit le modèle open‑development d'Agent Skills :
1. Forkez le dépôt et créez une nouvelle compétence en suivant la structure de dossiers canonique.
2. Conservez le fichier SKILL.md sous 500 lignes pour une vitesse de chargement optimale.
3. Ajoutez des exemples fonctionnels et des tests unitaires le cas échéant.
4. Soumettez une pull request avec une description claire du but et de l'utilisation de la compétence.
Les contributeurs sont invités à étendre le jeu de compétences, corriger des bugs et proposer de nouveaux modèles. Contactez le mainteneur, Muratcan Koylan, pour une collaboration directe ou un support.
Why You Should Use This Repository
| Avantage | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| Couverture complète | Des fondamentaux à l'évaluation avancée, vous avez un seul lieu pour explorer tout le stack de l'ingénierie de contexte. |
| Zéro coût, licence MIT | Pas de problèmes de licences – parfait pour les startups, projets académiques ou expériences personnelles. |
| Plug‑and‑Play | Prêt à être intégré dans Claude Code ou tout framework supportant des instructions personnalisées. |
| Documentation de haute qualité | Chaque compétence est accompagnée d’un SKILL.md, de scripts et de diagrammes de référence. |
| Communauté active | 7,2k étoiles, 564 forks et un écosystème de contributeurs ouvre la voie à de nouvelles idées. |
Que vous construisiez un assistant personnel, un pipeline de traitement de données ou une plateforme d’évaluation de niveau production, Agent Skills for Context Engineering fournit les plans et extraits de code pour démarrer votre projet. Plongez-y, contribuez et aidez à façonner le futur des agents intelligents.
Commencez – Clonez le dépôt ou ajoutez-le à Claude Code dès aujourd’hui, et commencez à concevoir des contextes qui feront briller vos agents.