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Reflex est une compétence pour Claude qui découvre et charge des modules de comportement à l'exécution via une convention de système de fichiers. Pas de registre, pas de configuration, pas de listes codées en dur. Vous dites reflex [module], un routeur Python trouve le module, et seules les instructions de ce module entrent dans le contexte LLM. Un système avec 1 000 modules a la même surcharge de contexte qu'un système avec 3 modules.

Qu'est-ce que reflex-anthropic-skill ?

Reflex est une compétence conçue pour l'agent Claude (et potentiellement d'autres agents IA) qui introduit un mécanisme de découverte et de chargement dynamique de modules comportementaux via une simple convention de système de fichiers. Au lieu de maintenir un registre central, un fichier de configuration complexe ou des listes de modules codées en dur, Reflex utilise un routeur Python pour localiser le module demandé par l'utilisateur (via une commande comme `reflex [module]`) et injecte uniquement les instructions de ce module dans le contexte LLM. Cela signifie que la surcharge de contexte reste constante quel que soit le nombre de modules disponibles : un système avec 1 000 modules consomme exactement la même quantité de contexte qu'un système avec 3 modules. Cette approche est extrêmement utile pour les développeurs qui souhaitent étendre les capacités de Claude de manière modulaire, sans se soucier de la gestion de la mémoire ou de la croissance du contexte. Reflex est implémenté en Python et se base sur une structure de dossiers et fichiers prédéfinie (par exemple, `reflex_modules/[module_name]/skill.md`). Il est principalement destiné à être utilisé avec Claude Code ou d'autres agents compatibles avec les compétences personnalisées.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait reflex-anthropic-skill ?

Reflex est une compétence pour Claude qui découvre et charge des modules de comportement à l'exécution via une convention de système de fichiers. Pas de registre, pas de configuration, pas de listes codées en dur. Vous dites reflex [module], un routeur Python trouve le module, et seules les instructions de ce module entrent dans le contexte LLM. Un système avec 1 000 modules a la même surcharge de contexte qu'un système avec 3 modules.

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