Synthèse automatique
Génère l'échafaudage d'un nouveau fournisseur de modèles (provider) pour obot-tools en copiant le modèle OpenAI et en l'adaptant.
Points forts
- Procédure étape par étape claire, de la copie du template au test de validation
- Couvre les fichiers clés : tool.gpt, code Go, index.yaml et variables d'environnement
- Inclut une checklist de vérification avant commit et des exemples concrets (Anthropic, Mistral)
Limites
- Suppose que le dépôt obot-tools et le dossier openai-model-provider existent déjà
- Ne détaille pas le mapping requête/réponse pour les API non compatibles OpenAI
- Les ressources de référence (templates) doivent être chargées séparément
À utiliser lorsqu'on ajoute le support d'un nouveau fournisseur de LLM ou un provider personnalisé dans obot-tools.
Ne pas utiliser pour modifier un provider existant ou pour des projets hors de l'écosystème obot-tools.
Analyse de sécurité
SûrThe skill is a scaffolding guide that copies an existing provider directory and edits configuration/Go code. The only executable snippets are a non-destructive `cp -r` and `go run . validate`, both of which operate on paths inside the repository. There is no secret exfiltration, no remote script execution, no destructive deletion, and no attempt to disable safety controls. It merely references read-only template resources.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Create an Anthropic model provider for obot-tools using the openai-model-provider template.Add Mistral AI support to obot-tools as a new model provider.Scaffold a custom model provider in obot-tools with a new API base URL and API key auth.name: new-provider description: Scaffold a new model provider for obot-tools version: 1.0.0 author: AI Team tags: [scaffold, obot, provider]
New Model Provider
Create a new model provider following established patterns.
When to Use
- Adding support for a new LLM provider (Anthropic, Mistral, etc.)
- Creating a custom model provider
- Understanding model provider structure
Available Operations
- Scaffold: Create directory structure from template
- Configure: Set up tool.gpt and credentials
- Implement: Write provider-specific code
- Test: Validate the implementation
Instructions
Step 1: Gather Information
Required:
- Provider name (e.g., "anthropic", "mistral")
- API base URL
- Authentication method (API key, OAuth)
Step 2: Copy Template
cp -r obot-tools/openai-model-provider obot-tools/{name}-model-provider
Step 3: Update tool.gpt
See references/tool-gpt-template.md for format:
- Change
Name:to{Name} Model Provider - Update
Description: - Update credential if different auth method
Step 4: Update Go Code
- Rename package
- Update API endpoint
- Adjust request/response mapping if API differs
Step 5: Update index.yaml
Add to modelProviders: section:
- name: {name}-model-provider
description: {Name} model provider for Obot
path: ./{name}-model-provider
Step 6: Test
cd obot-tools/{name}-model-provider
export OBOT_{NAME}_MODEL_PROVIDER_API_KEY=...
go run . validate
Resources
Load these Level 3 resources as needed:
references/tool-gpt-template.md- GPTScript template for model providersreferences/provider-patterns.md- Common provider implementation patternsassets/main.go.tmpl- Go main.go template
Examples
Example: Anthropic Provider
User asks: "Create an Anthropic model provider"
Response:
- Copy openai-model-provider
- Update Name to "Anthropic Model Provider"
- Update API endpoint to api.anthropic.com
- Adjust message format for Claude API
- Test with validate command
Example: Mistral Provider
User asks: "Add Mistral AI support"
Response:
- Copy openai-model-provider (Mistral is OpenAI-compatible)
- Update Name to "Mistral Model Provider"
- Update base URL to api.mistral.ai
- Minimal code changes (OpenAI compatible)
- Test with validate command
Checklist
Before committing:
- [ ] tool.gpt has correct Name, Description, Tools
- [ ] Environment variable follows pattern:
OBOT_{NAME}_MODEL_PROVIDER_* - [ ] Implements OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsendpoint - [ ] Error responses are user-friendly
- [ ] Added to index.yaml
- [ ] Tested with
go run . validate
Notes
- Most providers follow OpenAI-compatible format
- Check if provider has OpenAI-compatible endpoint first
- Environment variables follow pattern:
OBOT_{NAME}_MODEL_PROVIDER_*
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/download' --output '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md.part' '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/new-provider' && cp -R '.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w' '.claude/skills/new-provider'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w'openskills read 'create-a-new-model-provider-mryiqi2w'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/create-a-new-model-provider-mryiqi2w/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
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Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
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Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
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Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.