Skills & Agents Tooling
Création, installation et gestion de skills pour agents IA : templates, scaffolding, migration.
| # | Skill | Source | Description | Δ | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | mcp-builder | anthropics/skills | Créer des serveurs MCP robustes pour connecter des LLMs à des services externes. | 178 331 | 74 |
| 2 | n8n:linear-issue | n8n-io/n8n | Analyser une issue Linear et rassembler tout le contexte nécessaire pour démarrer. | 205 989 | 25 |
| 3 | instance-awareness | n8n-io/n8n | Exploiter le contexte d'instance pour répondre sans redemander ce qui existe déjà. | 205 989 | 25 |
| 4 | n8n:create-agent-builder-eval | n8n-io/n8n | Créer et valider un cas d'évaluation pour l'Agent Builder via LangTracer. | 205 989 | 25 |
| 5 | progressive-building | n8n-io/n8n | Construire des workflows IA par incréments validés, un palier à la fois. | 205 989 | 25 |
| 6 | model-selection | n8n-io/n8n | Sélectionner, valider et préserver les modèles IA selon des règles strictes de sourcing. | 205 989 | 25 |
| 7 | browser-use | browser-use/browser-use | Automatiser un navigateur web via CLI avec persistance et faible latence. | 116 306 | 19 |
| 8 | remote-browser | browser-use/browser-use | Contrôler un navigateur headless en sandbox via des commandes CLI précises. | 116 306 | 19 |
| 9 | cowork-plugin-customizer | anthropics/knowledge-work-plugins | Personnaliser un plugin Cowork en remplaçant ses paramètres génériques par des valeurs propres à l'organisation. | 25 630 | 19 |
| 10 | source-management | anthropics/knowledge-work-plugins | Gérer et prioriser les sources MCP connectées pour optimiser les recherches d'un agent. | 25 630 | 19 |
| 11 | build-zoom-meeting-app | anthropics/knowledge-work-plugins | Concevoir et implémenter une application de réunion Zoom intégrée de bout en bout. | 25 630 | 19 |
| 12 | build-zoom-virtual-agent | anthropics/knowledge-work-plugins | Intégrer et configurer le Zoom Virtual Agent sur web, Android et iOS. | 25 630 | 19 |
| 13 | virtual-agent/web | anthropics/knowledge-work-plugins | Intégrer et piloter l'agent virtuel Zoom via le SDK Web. | 25 630 | 19 |
| 14 | architecture-patterns | wshobson/agents | Concevoir des architectures backend maintenables avec Clean Architecture, DDD et ports-adaptateurs. | 39 975 | 6 |
| 15 | projection-patterns | wshobson/agents | Construire des projections et read models pour systèmes event-sourced en CQRS. | 39 975 | 6 |
| 16 | saga-orchestration | wshobson/agents | Orchestrer des transactions distribuées multi-services avec compensation et gestion des échecs. | 39 975 | 6 |
| 17 | error-handling-patterns | wshobson/agents | Concevoir des stratégies robustes de gestion d'erreurs pour applications résilientes. | 39 975 | 6 |
| 18 | python-error-handling | wshobson/agents | Implémenter une gestion robuste des erreurs et validations en Python. | 39 975 | 6 |
| 19 | review-agent-setup | wshobson/agents | Contrôler et auditer les actions d'un agent IA sur les revues de code avec approbation humaine. | 39 975 | 6 |
| 20 | go-concurrency-patterns | wshobson/agents | Implémenter des patterns de concurrence Go avec goroutines, channels et pipelines. | 39 975 | 6 |
| 21 | scan | wshobson/agents | Scanner une codebase pour générer une documentation projet précise et structurée. | 39 975 | 6 |
| 22 | runtime-proof | harbor-framework/harbor | Écrire un message de confirmation dans un fichier texte de l'application. | 5 609 | 5 |
| 23 | publish | harbor-framework/harbor | Publier des tâches et datasets Harbor dans un registre, étape par étape. | 5 609 | 5 |
| 24 | context7-cli | upstash/context7 | Gérer la documentation, les skills IA et la configuration MCP via CLI. | 62 427 | 4 |
| 25 | adr-skill | vercel/ai | Rédiger des ADR précis et exécutables pour guider les agents IA dans l'implémentation de décisions architecturales. | 26 954 | 4 |
| 26 | add-harness-package | vercel/ai | Créer et configurer un package harness personnalisé pour l'AI SDK. | 26 954 | 4 |
| 27 | jupyter-notebook | openai/skills | Créer et structurer des notebooks Jupyter reproductibles pour expériences ou tutoriels. | 27 631 | 3 |
| 28 | migrate-to-codex | openai/skills | Migrer automatiquement une configuration Claude Code vers Codex sans intervention manuelle. | 27 631 | 3 |
| 29 | screenshot | openai/skills | Capturer des screenshots de bureau, fenêtres ou régions d'écran selon le contexte. | 27 631 | 3 |
| 30 | plugin-creator | openai/skills | Scaffolter et configurer un plugin Codex avec manifest, marketplace et dossiers optionnels. | 27 631 | 3 |
| 31 | suggest-awesome-github-copilot-skills | github/awesome-copilot | Suggérer et installer des skills GitHub Copilot pertinents depuis le dépôt awesome-copilot. | 39 398 | 3 |
| 32 | copilot-sdk | github/awesome-copilot | Intégrer les workflows agentiques de GitHub Copilot dans n'importe quelle application. | 39 398 | 3 |
| 33 | onboard-context-matic | github/awesome-copilot | Faire découvrir et utiliser interactivement le serveur MCP context-matic pour intégrer des SDK. | 39 398 | 3 |
| 34 | go-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un projet serveur MCP complet en Go, prêt pour la production. | 39 398 | 3 |
| 35 | java-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP Java complet et prêt pour la production avec Maven ou Gradle. | 39 398 | 3 |
| 36 | kotlin-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un projet serveur MCP complet en Kotlin avec outils et tests. | 39 398 | 3 |
| 37 | mcp-create-declarative-agent | github/awesome-copilot | Créer un agent déclaratif Microsoft 365 Copilot intégrant un serveur MCP avec authentification. | 39 398 | 3 |
| 38 | mcp-deploy-manage-agents | github/awesome-copilot | Déployer et gérer des agents déclaratifs MCP dans Microsoft 365 avec gouvernance centralisée. | 39 398 | 3 |
| 39 | creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan | github/awesome-copilot | Analyser une solution .NET et produire un plan de migration Oracle vers PostgreSQL. | 39 398 | 3 |
| 40 | php-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP PHP complet et prêt pour la production. | 39 398 | 3 |
| 41 | mcp-copilot-studio-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un connecteur Power Platform complet avec intégration MCP pour Copilot Studio. | 39 398 | 3 |
| 42 | python-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP Python complet, production-ready, avec outils typés et gestion d'erreurs. | 39 398 | 3 |
| 43 | ruby-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP Ruby complet et prêt pour la production. | 39 398 | 3 |
| 44 | rust-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP complet en Rust avec outils, transports et ressources configurables. | 39 398 | 3 |
| 45 | swift-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP complet et production-ready en Swift avec le SDK officiel. | 39 398 | 3 |
| 46 | typescript-mcp-server-generator | github/awesome-copilot | Générer un serveur MCP TypeScript complet, production-ready, avec outils et transport configurables. | 39 398 | 3 |
| 47 | typespec-create-agent | github/awesome-copilot | Générer un agent déclaratif TypeSpec complet pour Microsoft 365 Copilot. | 39 398 | 3 |
| 48 | copilot-spaces | github/awesome-copilot | Gérer et exploiter des espaces Copilot contextuels pour enrichir les réponses d'un agent. | 39 398 | 3 |
| 49 | react-audit-grep-patterns | github/awesome-copilot | Auditer une codebase React avec des patterns grep ciblés pour migrations v18/v19. | 39 398 | 3 |
| 50 | acquire-codebase-knowledge | github/awesome-copilot | Documenter exhaustivement une codebase en sept fichiers structurés et vérifiables. | 39 398 | 3 |
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.