yeahjack/éviter-le-trop-plein
Une compétence Codex compacte pour un codage proportionné, des tests, une validation ML et une rédaction académique.
Une compétence Codex compacte pour un codage proportionné, des tests, une validation ML et une rédaction académique.
Cette compétence, nommée `yeahjack/avoid-overkill` (ou sa version localisée `yeahjack/eviter-le-trop-plein`), est conçue pour être utilisée avec l'agent de codage AI Codex. Son objectif principal est de guider l'IA vers des solutions proportionnées et pragmatiques, en évitant la sur-ingénierie et la complexité inutile dans plusieurs domaines clés du développement logiciel. Pour le codage, elle encourage la simplicité et la maintenabilité. Pour les tests, elle privilégie une couverture suffisante sans excès de tests unitaires. En validation ML, elle se concentre sur des expériences et des métriques adaptées à l'échelle du problème. En rédaction académique, elle vise la clarté et la concision. La compétence fonctionne en fournissant des instructions structurées et des exemples de code dans le fichier SKILL.md, que l'agent Codex interprète pour adapter son comportement. Elle est utile pour tout développeur utilisant Codex et souhaitant que l'IA génère un code et des artefacts plus raisonnables, évitant les solutions génériques ou excessivement complexes.
npx skills add yeahjack/avoid-overkillInstalled? Explore more Rédaction et édition skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Une compétence Codex compacte pour un codage proportionné, des tests, une validation ML et une rédaction académique.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors