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Ingénierie LLM : prompts, sorties et évaluation v1.0.0

Utilisez cette ressource pour rendre une fonctionnalité basée sur un LLM fiable en production

Nouveau

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  • 172 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install llm-feature-reliability-guide

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent conçoit la chaîne autour du modèle : validation des entrées, assemblage du contexte, validation de la sortie et gestion des échecs. Vous obtenez une structure de prompts, des modèles de prompts et des méthodes d'évaluation, avec des choix de coût et de latence.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Ingénierie LLM : prompts, sorties et évaluation »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : principes de conception, prompts et sortie structurée
  • references/PROMPT_PATTERNS.md : modèles de prompts
  • references/EVALUATION.md : méthodes d'évaluation

Pour qui

  • Une fonctionnalité appelle un modèle et doit produire du JSON exploitable
  • Vos coûts en tokens ou les erreurs du modèle augmentent en production

Pas pour qui

    Étiquettes

    • llm
    • prompts
    • évaluation
    • sortie structurée

    À propos

    Vous dites

    « Aide-moi à fiabiliser l'extraction de factures par LLM avec une sortie JSON validée. »

    Carte de la skill « Ingénierie LLM : prompts, sorties et évaluation »

    Skill publiée par personamanagmentlayer sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de rendre une fonctionnalité basée sur un LLM fiable en production
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE10,9 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/EVALUATION.md6,5 Ko
    • references/PROMPT_PATTERNS.md6,9 Ko
    • SKILL.md10,8 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    personamanagmentlayer
    Source
    github.com/personamanagmentlayer/pcl/tree/79ccaa9820486121fa33aaa696ec16fa1607bf02/stdlib/ai/llm-engineering-expert
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « llm-engineering-expert » (personamanagmentlayer, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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