GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Recalibrer un corpus de skills pour un nouveau modèle v1.0.0
Utilisez cette ressource pour adapter un corpus de skills à un nouveau modèle en mesurant chaque changement
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install retune-skills-for-new-modelSans 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 loginL'agent établit une référence à partir des archives d'exécution, fixe le bruit de mesure, audite le corpus, puis modifie par passes. Il refuse de démarrer sans un harnais de benchmark capable de comparer deux versions du corpus.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Codex
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Ce que vous obtenez
- references/ : extraction de la référence, bruit de mesure et audit du corpus
- SKILL.md : garde de mesure et phases de recalibrage
Pour qui
- Un corpus de skills se dégrade après un changement de modèle
- Vous disposez d'un harnais de benchmark pour comparer deux versions
Pas pour qui
Étiquettes
- modèles
- benchmark
- corpus
- mesure
À propos
Vous dites
« Recalibre nos skills pour le nouveau modèle, à partir du harnais de benchmark existant. »
Skill publiée par everyinc sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de adapter un corpus de skills à un nouveau modèle en mesurant chaque changement
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- agents/openai.yaml0 Ko
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/baseline-mining.md10,5 Ko
- references/corpus-audit.md12,6 Ko
- references/cut-passes.md10,9 Ko
- references/halt-taxonomy.md11,1 Ko
- references/noise-floor.md13,1 Ko
- references/workflow-shapes.md11,5 Ko
- SKILL.md4,6 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- everyinc
- Source
- github.com/everyinc/compound-engineering-plugin/tree/d400846211b6c708f73311f9e7b35cb57d863543/skills/ce-retune
- Licence
- MIT
Notice
« ce-retune » (everyinc, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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