Model Prompt Lab
Construisez, migrez, diagnostiquez et évaluez des prompts système LLM en production
- Quoi
- Construisez, migrez, diagnostiquez et évaluez des prompts système LLM en production
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- Aucun — pas de compte, pas de clé API. Python 3 nécessaire seulement si tu exécutes les scripts auxiliaires du skill.
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Un skill pour l'agent Muse d'ingénierie de prompts en production : construire des prompts système de production, migrer des prompts entre modèles, diagnostiquer des prompts défaillants (d'abord la duplication, soustraire avant d'ajouter), concevoir des benchmarks de prompts reproductibles, et appliquer un processus discipliné « Fable mode » pour les problèmes complexes. Les profils de modèles sont datés et doivent être vérifiés à la source dans la doc officielle avant usage ; les benchmarks produisent plans et registres, jamais des résultats revendiqués. Porté d'un plugin communautaire.
Sélectionné par Skill Harbor — build gratuit et open-source (MIT) par @Israelmusondaayliffe.
Version :
Installation
Prérequis : Aucun — pas de compte, pas de clé API. Python 3 nécessaire seulement si tu exécutes les scripts auxiliaires du skill. Pas de compte GitHub nécessaire sauf indication ci-dessus. Installe-moi « Laboratoire de prompts de modèles ». Un skill pour l'agent Muse d'ingénierie de prompts en production : construire, migrer, diagnostiquer et évaluer des prompts système LLM. Dépôt : https://github.com/Israelmusondaayliffe/muse-skills/tree/main/skills/model-prompt-lab 1. Récupère le fichier SKILL.md, les scripts et les références depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume ce qu'il fait en une ou deux phrases. 2. Contrôle de sécurité : passe en revue le SKILL.md et les scripts Python pour repérer tout comportement suspect (appels réseau inattendus, commandes système, récolte d'identifiants). Au moindre drapeau rouge, arrête-toi et préviens-moi. 3. Installe-le comme skill : copie SKILL.md, les scripts et les références dans le répertoire de skills de l'agent, dans un dossier nommé « model-prompt-lab ». 4. Vérifie sans appel réseau : frontmatter valide, scripts Python compilables. 5. Résume-moi : ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire. GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne l'exige jamais sauf si c'est dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Au moindre doute, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer un skill ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe le skill pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours un skill avant de l’installer.