Skills & Agents Tooling
Création, installation et gestion de skills pour agents IA : templates, scaffolding, migration.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | holohub-module-lifecycle | nvidia/skills | Gérer le cycle de vie complet d'un module Holoscan réutilisable, du scaffold au packaging. | 2 858 | 5j |
| 2 | publish | harbor-framework/harbor | Publier des tâches et datasets Harbor dans un registre, étape par étape. | 4 123 | 13j |
| 3 | browser-use | browser-use/browser-use | Automatiser un navigateur web via CLI avec persistance et faible latence. | 108 838 | 16j |
| 4 | nemo-relay-instrument-context-isolation | nvidia/skills | Isoler les contextes d'exécution pour des requêtes concurrentes sans fuite de portée. | 2 858 | 25j |
| 5 | memu | nevamind-ai/memu | Mémoriser et récupérer des informations persistantes entre sessions via SQLite. | 14 286 | 1mo |
| 6 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 7 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 8 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 9 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 10 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 11 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 12 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 13 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 14 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 15 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 16 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 17 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 18 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 19 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 20 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 21 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 22 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 23 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 24 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 25 | scienceskillscommon | mkurman/zorai | Fournir un client HTTP partagé pour les skills scientifiques Python. | 321 | 2mo |
| 26 | tilegym-adding-cutile-kernel | nvidia/skills | Intégrer un nouvel opérateur cuTile dans TileGym selon un workflow structuré étape par étape. | 2 858 | 2mo |
| 27 | iris-development | redis/agent-skills | Gérer la mémoire persistante d'agents IA avec sessions et recherche sémantique Redis. | 95 | 2mo |
| 28 | projection-patterns | wshobson/agents | Construire des projections et read models pour systèmes event-sourced en CQRS. | 38 723 | 2mo |
| 29 | simpy | mkurman/zorai | Simuler des systèmes à événements discrets avec files d'attente et ressources partagées. | 321 | 3mo |
| 30 | mcp-builder | elophanto/elophanto | Créer des serveurs MCP robustes pour connecter des LLMs à des services externes. | 116 | 3mo |
| 31 | python | elophanto/elophanto | Développer des plugins Python async pour EloPhanto selon l'interface BaseTool standardisée. | 116 | 3mo |
| 32 | deep-agents-memory | langchain-ai/langchain-skills | Gérer la persistance de fichiers pour agents IA avec backends modulaires éphémères ou permanents. | 1 127 | 3mo |
| 33 | m365-agents-py | microsoft/skills | Construire des agents Microsoft 365 et Teams avec le SDK Agents Python. | 2 878 | 3mo |
| 34 | typing-exclusion-worker | getsentry/skills | Retirer des modules mypy des exclusions, corriger les erreurs de typage et valider les changements. | 911 | 3mo |
| 35 | plugin-creator | openai/skills | Scaffolter et configurer un plugin Codex avec manifest, marketplace et dossiers optionnels. | 24 822 | 3mo |
| 36 | mapbox-mcp-runtime-patterns | mapbox/mapbox-agent-skills | Intégrer des capacités géospatiales Mapbox dans des applications IA via MCP. | 71 | 4mo |
| 37 | remote-browser | browser-use/browser-use | Contrôler un navigateur headless en sandbox via des commandes CLI précises. | 108 838 | 4mo |
| 38 | agent-governance | github/awesome-copilot | Appliquer des règles de sécurité et de conformité aux actions d'un agent IA. | 37 704 | 4mo |
| 39 | configuring-dbt-mcp-server | dbt-labs/dbt-agent-skills | Configurer le serveur MCP dbt pour connecter des outils IA à ses APIs. | 656 | 5mo |
| 40 | livekit-agents | livekit/agent-skills | Développer des agents vocaux IA sur LiveKit Cloud avec guidance et bonnes pratiques. | 64 | 5mo |
| 41 | python-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP Python complet, production-ready, avec outils typés et gestion d'erreurs. | 37 704 | 5mo |
| 42 | jupyter-notebook | openai/skills | Créer et structurer des notebooks Jupyter reproductibles pour expériences ou tutoriels. | 24 822 | 6mo |
| 43 | screenshot | openai/skills | Capturer des screenshots de bureau, fenêtres ou régions d'écran selon le contexte. | 24 822 | 6mo |
À propos de cette sélection
Quand un agent doit embarquer une nouvelle capacité sans que tu réécrives tout son scaffolding à la main, l'outillage disponible change vraiment la donne. Cette section regroupe ce qui permet de générer, structurer et migrer des skills pour agents IA : créer un template prêt à l'emploi, initialiser un projet avec la bonne architecture d'entrée, ou porter un skill existant vers un runtime plus récent comme Codex. OpenAI et Microsoft poussent chacun leur propre générateur, signe d'un écosystème encore en train de se normaliser autour de quelques conventions concurrentes. Les outils répertoriés ici ciblent surtout les devs TypeScript qui assemblent des agents modulaires et veulent éviter le copier-coller de boilerplate à chaque nouvelle capacité ajoutée.