LLM & Inférence

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

129 skills

# Skill Source Description Maj
1 claude-api anthropics/skills Construire des applications LLM avec Claude via le SDK officiel adapté au langage. 155 892 7h
2 omni-ai-optimizer exploreomni/omni-agent-skills Optimiser un modèle sémantique Omni pour des réponses précises de l'agent IA. 22 1j
3 ai-sdk vercel/ai Intégrer et utiliser correctement l'AI SDK Vercel avec APIs et modèles à jour. 25 187 2j
4 hf-cli huggingface/skills Gérer dépôts, fichiers et authentification sur le Hub Hugging Face via CLI. 10 736 2j
5 agents elevenlabs/skills Créer et déployer des agents IA vocaux conversationnels via ElevenLabs. 352 4j
6 neon-ai-gateway neondatabase/agent-skills Accéder à plusieurs LLMs via une seule API unifiée intégrée à Neon. 71 4j
7 firebase-ai-logic-basics firebase/agent-skills Intégrer l'IA générative Gemini dans des apps mobiles et web via Firebase. 363 5j
8 gemini-interactions-api google-gemini/gemini-skills Interagir avec les modèles Gemini via une API unifiée et conversationnelle. 3 712 5j
9 jetson-llm-serve nvidia/skills Déployer un LLM ou VLM sur Jetson avec vLLM ou SGLang via Docker. 1 960 5j
10 jetson-package nvidia/skills Sélectionner les conteneurs et wheels Python compatibles GPU pour appareils Jetson NVIDIA. 1 960 5j
11 jetson-speculative-decoding nvidia/skills Accélérer la génération de tokens vLLM sur Jetson via le décodage spéculatif EAGLE-3. 1 960 5j
12 openai-docs openai/skills Consulter la documentation officielle OpenAI pour guider développeurs, migrations et sélection de modèles. 22 950 10j
13 update-provider-models vercel/ai Mettre à jour les identifiants de modèles IA en ajoutant ou supprimant des références dans une codebase. 25 187 11j
14 ai-agent rivet-dev/skills Construire des agents IA conversationnels persistants avec mémoire et streaming par acteur. 17 12j
15 creating-replay-vision-scanners posthog/skills Créer et calibrer des scanners d'analyse de sessions avec contrôle budgétaire préalable. 48 13j
16 exploring-llm-clusters posthog/skills Explorer et analyser les clusters de traces LLM pour identifier des patterns dans le trafic IA. 48 13j
17 exploring-llm-costs posthog/skills Analyser et décomposer les coûts LLM par modèle, utilisateur ou trace dans PostHog. 48 13j
18 exploring-llm-traces posthog/skills Explorer et déboguer des traces LLM d'agents IA via PostHog. 48 13j
19 signals-scout-ai-observability posthog/skills Surveiller les anomalies d'observabilité LLM pour détecter coûts, latences et erreurs. 48 13j
20 hf-mem huggingface/skills Estimer la mémoire VRAM nécessaire pour inférer un modèle Hugging Face. 10 736 15j
21 vss-ask-video nvidia/skills Interroger un agent VLM pour analyser visuellement le contenu d'un clip vidéo. 1 960 16j
22 vss-ask-video nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization Interroger une vidéo via VLM pour analyser visuellement frames, objets et actions. 1 677 17j
23 langfuse langfuse/skills Instrumenter, déboguer et interroger Langfuse via CLI, docs et SDK à jour. 181 17j
24 gemini-live-api-dev google-gemini/gemini-skills Développer des interactions vocales et vidéo temps réel avec l'API Gemini Live. 3 712 18j
25 llm-obs-eval-pipeline datadog-labs/agent-skills Orchestrer un pipeline complet classify→RCA→bootstrap pour évaluer une app LLM en production. 136 22j
26 nemotron-policy-generator nvidia/skills Générer des politiques de sécurité structurées pour les modèles Nemotron Content Safety de NVIDIA. 1 960 23j
27 prompt-engineering-patterns wshobson/agents Concevoir et optimiser des prompts avancés pour maximiser les performances des LLMs. 37 258 24j
28 llm-obs-experiment-py-bootstrap datadog-labs/agent-skills Générer un script Python ou notebook Jupyter d'expérimentation LLM avec ddtrace.llmobs. 136 25j
29 nemotron-speech nvidia/skills Déployer et configurer des pipelines ASR, TTS et NMT avec NVIDIA Riva NIM. 1 960 26j
30 rag-perf nvidia/skills Benchmarker les performances d'un serveur RAG via une CLI pilotée par YAML. 1 960 29j
31 rag-blueprint nvidia/skills Déployer, configurer et dépanner un pipeline RAG NVIDIA via des workflows automatisés. 1 960 29j
32 exploring-llm-evaluations posthog/skills Gérer et exécuter des évaluations LLM sur des événements de génération IA dans PostHog. 48 29j
33 nemoclaw-user-configure-inference nvidia/skills Configurer un sous-agent spécialisé dans un sandbox NemoClaw avec OpenClaw. 1 960 1mo
34 nemoclaw-user-overview nvidia/skills Naviguer l'écosystème NemoClaw, OpenShell et OpenClaw pour choisir le bon outil. 1 960 1mo
35 llm-obs-session-classify datadog-labs/agent-skills Classifier la satisfaction des sessions et traces LLM Observability Datadog en verdicts automatisés. 136 1mo
36 langchain-architecture wshobson/agents Construire des agents IA sophistiqués avec LangChain, LangGraph et gestion d'état. 37 258 1mo
37 llm-evaluation wshobson/agents Évaluer les performances des LLM via métriques automatisées, jugement humain et A/B testing. 37 258 1mo
38 ad-graph-dump nvidia/skills Visualiser l'évolution des graphes FX après chaque transformation AutoDeploy via dump. 1 960 1mo
39 ad-accuracy-debug nvidia/skills Déboguer les écarts de précision entre AutoDeploy et le backend PyTorch de TRT-LLM. 1 960 1mo
40 adding-model-support nvidia/skills Intégrer un nouveau modèle LLM ou VLM dans le framework Megatron-Bridge. 1 960 1mo
41 trtllm-serve-config-guide nvidia/skills Générer une configuration YAML optimisée pour déployer des LLMs via trtllm-serve. 1 960 1mo
42 gemini-api-dev google-gemini/gemini-skills Intégrer et utiliser l'API Gemini avec les SDK officiels à jour. 3 712 1mo
43 langgraph-persistence langchain-ai/langchain-skills Gérer la persistance d'état par threads et checkpoints dans un graphe LangGraph. 827 1mo
44 add-provider-package vercel/ai Créer et intégrer un nouveau package provider dans l'AI SDK Vercel. 25 187 1mo
45 prompt-optimizer github/awesome-copilot Transformer n'importe quelle ébauche en prompt optimisé prêt à l'emploi pour LLM. 35 826 1mo
46 arize-ai-provider-integration github/awesome-copilot Gérer les intégrations LLM dans Arize AI via des commandes CLI dédiées. 35 826 1mo
47 arize-evaluator github/awesome-copilot Concevoir et exécuter des évaluateurs LLM-as-judge sur la plateforme Arize. 35 826 1mo
48 arize-instrumentation github/awesome-copilot Instrumenter une application avec le tracing Arize AX via une analyse guidée. 35 826 1mo
49 arize-link github/awesome-copilot Générer des liens profonds vers l'interface Arize pour traces, spans, datasets et évaluateurs. 35 826 1mo
50 arize-prompt-optimization github/awesome-copilot Optimiser les prompts LLM en analysant les traces et signaux de performance Arize. 35 826 1mo

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.