# Skill Seekers [English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | [한국어](README.ko.md) | [Español](README.es.md) | Français | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md) > ⚠️ **Avis de traduction automatique** > > Ce document a été traduit automatiquement par IA. Bien que nous nous efforcions de garantir la qualité, des expressions inexactes peuvent subsister. > > N'hésitez pas à contribuer à l'amélioration de la traduction via [GitHub Issue #260](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/issues/260) ! Vos retours nous sont précieux. [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://modelcontextprotocol.io) [](tests/) [](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://skillseekersweb.com/) [](https://x.com/_yUSyUS_) [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) **🧠 La couche de données pour les systèmes d'IA.** Skill Seekers transforme les sites de documentation, dépôts GitHub, PDF, vidéos, notebooks Jupyter, wikis et plus de 10 autres types de sources en ressources de connaissances structurées — prêtes à alimenter les compétences IA (Claude, Gemini, OpenAI), les pipelines RAG (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) et les assistants de codage IA (Cursor, Windsurf, Cline) en quelques minutes, pas en heures. > 🌐 **[Visitez SkillSeekersWeb.com](https://skillseekersweb.com/)** - Parcourez plus de 24 configurations prédéfinies, partagez vos configurations et accédez à la documentation complète ! > 📋 **[Consultez la feuille de route et les tâches](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - 134 tâches réparties en 10 catégories, choisissez-en une pour contribuer ! ## 🧠 La couche de données pour les systèmes d'IA **Skill Seekers est la couche de prétraitement universelle** qui se situe entre la documentation brute et tous les systèmes d'IA qui la consomment. Que vous construisiez des compétences Claude, un pipeline RAG LangChain ou un fichier `.cursorrules` pour Cursor — la préparation des données est identique. Vous le faites une seule fois, et exportez vers toutes les cibles. ```bash # Une commande → ressource de connaissances structurée skill-seekers create https://docs.react.dev/ # ou : skill-seekers create facebook/react # ou : skill-seekers create ./my-project # Exporter vers n'importe quel système d'IA skill-seekers package output/react --target claude # → Compétence Claude AI (ZIP) skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules ``` ### Ce qui est généré | Sortie | Cible | Utilisation | |--------|-------|-------------| | **Compétence Claude** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API | | **Compétence Gemini** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | | **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, assistants personnalisés | | **LangChain Documents** | `--target langchain` | Chaînes QA, agents, récupérateurs | | **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | Moteurs de requêtes, moteurs de chat | | **Haystack Documents** | `--target haystack` | Pipelines RAG d'entreprise | | **Prêt pour Pinecone** (Markdown) | `--target markdown` | Insertion vectorielle | | **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | Bases vectorielles locales | | **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → copier | Contexte IA de l'IDE Cursor | | **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → copier | VS Code, IntelliJ, Vim | ### Pourquoi c'est important - ⚡ **99 % plus rapide** — Des jours de préparation manuelle → 15–45 minutes - 🎯 **Qualité des compétences IA** — Fichiers SKILL.md de 500+ lignes avec exemples, patterns et guides - 📊 **Fragments prêts pour le RAG** — Découpage intelligent préservant les blocs de code et le contexte - 🎬 **Vidéos** — Extraction de code, transcriptions et connaissances structurées depuis YouTube et vidéos locales - 🔄 **Multi-sources** — Combinez 17 types de sources (docs, GitHub, PDF, vidéos, notebooks, wikis, etc.) en une seule ressource - 🌐 **Une préparation, toutes les cibles** — Exportez la même ressource vers 16 plateformes sans re-scraping - ✅ **Éprouvé en production** — 2 540+ tests, 24+ préréglages de frameworks, prêt pour la production ## 🚀 Démarrage rapide (3 commandes) ```bash # 1. Installer pip install skill-seekers # 2. Créer une compétence depuis n'importe quelle source skill-seekers create https://docs.django.com/ # 3. Empaqueter pour votre plateforme IA skill-seekers package output/django --target claude ``` **C'est tout !** Vous avez maintenant `output/django-claude.zip` prêt à l'emploi. ### Autres sources (17 prises en charge) ```bash # Dépôt GitHub skill-seekers create facebook/react # Projet local skill-seekers create ./my-project # Document PDF skill-seekers create manual.pdf # Document Word skill-seekers create report.docx # Livre numérique EPUB skill-seekers create book.epub # Notebook Jupyter skill-seekers create notebook.ipynb # Spécification OpenAPI skill-seekers create openapi.yaml # Présentation PowerPoint skill-seekers create presentation.pptx # Document AsciiDoc skill-seekers create guide.adoc # Fichier HTML local skill-seekers create page.html # Flux RSS/Atom skill-seekers create feed.rss # Page de manuel skill-seekers create curl.1 # Vidéo (YouTube, Vimeo ou fichier local — nécessite skill-seekers[video]) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial # Première utilisation ? Installation automatique des dépendances visuelles GPU : skill-seekers video --setup # Wiki Confluence skill-seekers confluence --space TEAM --name wiki # Pages Notion skill-seekers notion --database-id ... --name docs # Export chat Slack/Discord skill-seekers chat --export-dir ./slack-export --name team-chat ``` ### Exporter partout ```bash # Empaqueter pour plusieurs plateformes for platform in claude gemini openai langchain; do skill-seekers package output/django --target $platform done ``` ## Qu'est-ce que Skill Seekers ? Skill Seekers est la **couche de données pour les systèmes d'IA**. Il transforme 17 types de sources — sites de documentation, dépôts GitHub, PDF, vidéos, notebooks Jupyter, documents Word/EPUB/AsciiDoc, spécifications OpenAPI, présentations PowerPoint, flux RSS, pages de manuel, wikis Confluence, pages Notion, exports Slack/Discord, et plus encore — en ressources de connaissances structurées pour toutes les cibles IA : | Cas d'usage | Ce que vous obtenez | Exemples | |-------------|---------------------|----------| | **Compétences IA** | SKILL.md complet + références | Claude Code, Gemini, GPT | | **Pipelines RAG** | Documents découpés avec métadonnées riches | LangChain, LlamaIndex, Haystack | | **Bases vectorielles** | Données pré-formatées prêtes à l'insertion | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS | | **Assistants de codage IA** | Fichiers de contexte lus automatiquement par l'IA de votre IDE | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev | ## 📚 Documentation | Je veux... | Lire ceci | |------------|-----------| | **Démarrer rapidement** | [Démarrage rapide](docs/getting-started/02-quick-start.md) - 3 commandes pour une première compétence | | **Comprendre les concepts** | [Concepts fondamentaux](docs/user-guide/01-core-concepts.md) - Comment ça marche | | **Scraper des sources** | [Guide de scraping](docs/user-guide/02-scraping.md) - Tous les types de sources | | **Améliorer les compétences** | [Guide d'amélioration](docs/user-guide/03-enhancement.md) - Amélioration par IA | | **Exporter les compétences** | [Guide d'empaquetage](docs/user-guide/04-packaging.md) - Export vers les plateformes | | **Consulter les commandes** | [Référence CLI](docs/reference/CLI_REFERENCE.md) - Les 20 commandes | | **Configurer** | [Format de configuration](docs/reference/CONFIG_FORMAT.md) - Spécification JSON | | **Résoudre des problèmes** | [Dépannage](docs/user-guide/06-troubleshooting.md) - Problèmes courants | **Documentation complète :** [docs/README.md](docs/README.md) Au lieu de passer des jours en prétraitement manuel, Skill Seekers : 1. **Ingère** — docs, dépôts GitHub, bases de code locales, PDF, vidéos, notebooks, wikis et plus de 10 autres types de sources 2. **Analyse** — analyse AST approfondie, détection de patterns, extraction d'API 3. **Structure** — fichiers de référence catégorisés avec métadonnées 4. **Améliore** — génération de SKILL.md par IA (Claude, Gemini ou local) 5. **Exporte** — 16 formats spécifiques à chaque plateforme depuis une seule ressource ## Pourquoi l'utiliser ? ### Pour les créateurs de compétences IA (Claude, Gemini, OpenAI) - 🎯 **Compétences de qualité production** — Fichiers SKILL.md de 500+ lignes avec exemples de code, patterns et guides - 🔄 **Workflows d'amélioration** — Appliquez `security-focus`, `architecture-comprehensive` ou des préréglages YAML personnalisés - 🎮 **N'importe quel domaine** — Moteurs de jeux (Godot, Unity), frameworks (React, Django), outils internes - 🔧 **Équipes** — Combinez documentation interne + code en une source de vérité unique - 📚 **Qualité** — Amélioré par IA avec exemples, référence rapide et guide de navigation ### Pour les développeurs RAG et ingénieurs IA - 🤖 **Données prêtes pour le RAG** — `Documents` LangChain, `TextNodes` LlamaIndex, `Documents` Haystack pré-découpés - 🚀 **99 % plus rapide** — Des jours de prétraitement → 15–45 minutes - 📊 **Métadonnées intelligentes** — Catégories, sources, types → meilleure précision de récupération - 🔄 **Multi-sources** — Combinez docs + GitHub + PDF + vidéos dans un seul pipeline - 🌐 **Indépendant de la plateforme** — Exportez vers n'importe quelle base vectorielle ou framework sans re-scraping ### Pour les utilisateurs d'assistants de codage IA - 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — Générez automatiquement `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` - 🎯 **Contexte persistant** — L'IA « connaît » vos frameworks sans prompts répétitifs - 📚 **Toujours à jour** — Mettez à jour le contexte en quelques minutes quand la documentation change ## Fonctionnalités clés ### 🌐 Scraping de documentation - ✅ **Support llms.txt** - Détecte et utilise automatiquement les fichiers de documentation prêts pour les LLM (10x plus rapide) - ✅ **Scraper universel** - Fonctionne avec N'IMPORTE QUEL site de documentation - ✅ **Catégorisation intelligente** - Organise automatiquement le contenu par sujet - ✅ **Détection du langage de code** - Reconnaît Python, JavaScript, C++, GDScript, etc. - ✅ **24+ préréglages prêts à l'emploi** - Godot, React, Vue, Django, FastAPI, et plus ### 📄 Support PDF - ✅ **Extraction PDF basique** - Extraction de texte, code et images depuis les fichiers PDF - ✅ **OCR pour PDF scannés** - Extraction de texte depuis les documents numérisés - ✅ **PDF protégés par mot de passe** - Gestion des PDF chiffrés - ✅ **Extraction de tableaux** - Extraction de tableaux complexes depuis les PDF - ✅ **Traitement parallèle** - 3x plus rapide pour les gros PDF - ✅ **Cache intelligent** - 50 % plus rapide lors des ré-exécutions ### 🎬 Extraction vidéo - ✅ **YouTube et vidéos locales** - Extraction de transcriptions, code à l'écran et connaissances structurées depuis les vidéos - ✅ **Analyse visuelle des images** - Extraction OCR depuis éditeurs de code, terminaux, diapositives et diagrammes - ✅ **Détection automatique du GPU** - Installation automatique de la bonne version de PyTorch (CUDA/ROCm/MPS/CPU) - ✅ **Amélioration par IA** - Deux passes : nettoyage OCR + génération d'un SKILL.md soigné - ✅ **Découpage temporel** - Extraction de sections spécifiques avec `--start-time` et `--end-time` - ✅ **Support des playlists** - Traitement par lots de toutes les vidéos d'une playlist YouTube - ✅ **Fallback Vision API** - Utilisation de Claude Vision pour les images OCR à faible confiance ### 🐙 Analyse de dépôts GitHub - ✅ **Analyse approfondie du code** - Analyse AST pour Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go - ✅ **Extraction d'API** - Fonctions, classes, méthodes avec paramètres et types - ✅ **Métadonnées du dépôt** - README, arborescence, répartition des langages, étoiles/forks - ✅ **Issues et PR GitHub** - Récupération des issues ouvertes/fermées avec labels et jalons - ✅ **CHANGELOG et versions** - Extraction automatique de l'historique des versions - ✅ **Détection de conflits** - Comparaison entre les API documentées et l'implémentation réelle - ✅ **Intégration MCP** - En langage naturel : « Scraper le dépôt GitHub facebook/react » ### 🔄 Scraping multi-sources unifié - ✅ **Combinaison de sources multiples** - Mélangez documentation + GitHub + PDF dans une seule compétence - ✅ **Détection de conflits** - Détection automatique des divergences entre docs et code - ✅ **Fusion intelligente** - Résolution de conflits par règles ou par IA - ✅ **Rapports transparents** - Comparaison côte à côte avec avertissements ⚠️ - ✅ **Analyse des lacunes documentaires** - Identification des docs obsolètes et fonctionnalités non documentées - ✅ **Source de vérité unique** - Une seule compétence montrant à la fois l'intention (docs) et la réalité (code) - ✅ **Rétrocompatibilité** - Les configurations à source unique héritées fonctionnent toujours ### 🤖 Support multi-plateformes LLM - ✅ **12 plateformes LLM** - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Markdown générique, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI - ✅ **Scraping universel** - La même documentation fonctionne pour toutes les plateformes - ✅ **Empaquetage spécifique** - Formats optimisés pour chaque LLM - ✅ **Export en une commande** - Le flag `--target` sélectionne la plateforme - ✅ **Dépendances optionnelles** - Installez seulement ce dont vous avez besoin - ✅ **100 % rétrocompatible** - Les workflows Claude existants restent inchangés | Plateforme | Format | Upload | Amélioration | API Key | Endpoint personnalisé | |------------|--------|--------|--------------|---------|----------------------| | **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ Auto | ✅ Oui | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL | | **Google Gemini** | tar.gz | ✅ Auto | ✅ Oui | GOOGLE_API_KEY | - | | **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ Auto | ✅ Oui | OPENAI_API_KEY | - | | **Markdown générique** | ZIP | ❌ Manuel | ❌ Non | - | - | ```bash # Claude (par défaut - aucune modification nécessaire !) skill-seekers package output/react/ skill-seekers upload react.zip # Google Gemini pip install skill-seekers[gemini] skill-seekers package output/react/ --target gemini skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini # OpenAI ChatGPT pip install skill-seekers[openai] skill-seekers package output/react/ --target openai skill-seekers upload react-openai.zip --target openai # Markdown générique (export universel) skill-seekers package output/react/ --target markdown # Utilisez les fichiers markdown directement dans n'importe quel LLM ```

🔧 Variables d'environnement pour les API compatibles Claude (ex. GLM-4.7)

Skill Seekers prend en charge n'importe quel endpoint d'API compatible Claude : ```bash # Option 1 : API Anthropic officielle (par défaut) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Option 2 : API compatible Claude GLM-4.7 export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1 # Toutes les fonctionnalités d'amélioration IA utiliseront l'endpoint configuré skill-seekers enhance output/react/ skill-seekers analyze --directory . --enhance ``` **Note** : Définir `ANTHROPIC_BASE_URL` vous permet d'utiliser n'importe quel endpoint d'API compatible Claude, comme GLM-4.7 (智谱 AI) ou d'autres services compatibles.

**Installation :** ```bash # Installer le support Gemini pip install skill-seekers[gemini] # Installer le support OpenAI pip install skill-seekers[openai] # Installer toutes les plateformes LLM pip install skill-seekers[all-llms] ``` ### 🔗 Intégrations de frameworks RAG - ✅ **LangChain Documents** - Export direct au format `Document` avec `page_content` + métadonnées - Idéal pour : chaînes QA, récupérateurs, stores vectoriels, agents - Exemple : [Pipeline RAG LangChain](examples/langchain-rag-pipeline/) - Guide : [Intégration LangChain](docs/integrations/LANGCHAIN.md) - ✅ **LlamaIndex TextNodes** - Export au format `TextNode` avec IDs uniques + embeddings - Idéal pour : moteurs de requêtes, moteurs de chat, contexte de stockage - Exemple : [Moteur de requêtes LlamaIndex](examples/llama-index-query-engine/) - Guide : [Intégration LlamaIndex](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md) - ✅ **Format prêt pour Pinecone** - Optimisé pour l'insertion dans les bases vectorielles - Idéal pour : recherche vectorielle en production, recherche sémantique, recherche hybride - Exemple : [Insertion Pinecone](examples/pinecone-upsert/) - Guide : [Intégration Pinecone](docs/integrations/PINECONE.md) **Export rapide :** ```bash # LangChain Documents (JSON) skill-seekers package output/django --target langchain # → output/django-langchain.json # LlamaIndex TextNodes (JSON) skill-seekers package output/django --target llama-index # → output/django-llama-index.json # Markdown (universel) skill-seekers package output/django --target markdown # → output/django-markdown/SKILL.md + references/ ``` **Guide complet des pipelines RAG :** [Documentation des pipelines RAG](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md) --- ### 🧠 Intégrations d'assistants de codage IA Transformez n'importe quelle documentation de framework en contexte de codage expert pour plus de 4 assistants IA : - ✅ **Cursor IDE** - Génération de `.cursorrules` pour des suggestions de code alimentées par l'IA - Idéal pour : génération de code spécifique au framework, patterns cohérents - Fonctionne avec : Cursor IDE (fork de VS Code) - Guide : [Intégration Cursor](docs/integrations/CURSOR.md) - Exemple : [Compétence Cursor React](examples/cursor-react-skill/) - ✅ **Windsurf** - Personnalisation du contexte de l'assistant IA Windsurf avec `.windsurfrules` - Idéal pour : assistance IA native dans l'IDE, codage en flux - Fonctionne avec : Windsurf IDE par Codeium - Guide : [Intégration Windsurf](docs/integrations/WINDSURF.md) - Exemple : [Contexte FastAPI Windsurf](examples/windsurf-fastapi-context/) - ✅ **Cline (VS Code)** - Prompts système + MCP pour l'agent VS Code - Idéal pour : génération de code agentique dans VS Code - Fonctionne avec : extension Cline pour VS Code - Guide : [Intégration Cline](docs/integrations/CLINE.md) - Exemple : [Assistant Django Cline](examples/cline-django-assistant/) - ✅ **Continue.dev** - Serveurs de contexte pour une IA indépendante de l'IDE - Idéal pour : environnements multi-IDE (VS Code, JetBrains, Vim), fournisseurs LLM personnalisés - Fonctionne avec : tout IDE disposant du plugin Continue.dev - Guide : [Intégration Continue](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md) - Exemple : [Contexte universel Continue](examples/continue-dev-universal/) **Export rapide pour les outils de codage IA :** ```bash # Pour n'importe quel assistant de codage IA (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev) skill-seekers scrape --config configs/django.json skill-seekers package output/django --target claude # ou --target markdown # Copier dans votre projet (exemple pour Cursor) cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules # Ou pour Windsurf cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md # Ou pour Cline cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules # Ou pour Continue.dev (serveur HTTP) python examples/continue-dev-universal/context_server.py # Configurer dans ~/.continue/config.json ``` **Hub d'intégrations :** [Toutes les intégrations de systèmes IA](docs/integrations/INTEGRATIONS.md) --- ### 🌊 Architecture GitHub à trois flux - ✅ **Analyse à triple flux** - Division des dépôts GitHub en flux Code, Docs et Insights - ✅ **Analyseur de base de code unifié** - Fonctionne avec les URL GitHub ET les chemins locaux - ✅ **C3.x comme profondeur d'analyse** - Choisissez 'basic' (1–2 min) ou 'c3x' (20–60 min) - ✅ **Génération de routeur améliorée** - Métadonnées GitHub, démarrage rapide README, problèmes courants - ✅ **Intégration des Issues** - Principaux problèmes et solutions depuis les issues GitHub - ✅ **Mots-clés de routage intelligents** - Labels GitHub pondérés 2x pour une meilleure détection des sujets **Les trois flux expliqués :** - **Flux 1 : Code** - Analyse approfondie C3.x (patterns, exemples, guides, configurations, architecture) - **Flux 2 : Docs** - Documentation du dépôt (README, CONTRIBUTING, docs/*.md) - **Flux 3 : Insights** - Connaissances communautaires (issues, labels, étoiles, forks) ```python from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer # Analyser un dépôt GitHub avec les trois flux analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer() result = analyzer.analyze( source="https://github.com/facebook/react", depth="c3x", # ou "basic" pour une analyse rapide fetch_github_metadata=True ) # Accéder au flux code (analyse C3.x) print(f"Design patterns : {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}") print(f"Exemples de tests : {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}") # Accéder au flux docs (documentation du dépôt) print(f"README : {result.github_docs['readme'][:100]}") # Accéder au flux insights (métadonnées GitHub) print(f"Étoiles : {result.github_insights['metadata']['stars']}") print(f"Problèmes courants : {len(result.github_insights['common_problems'])}") ``` **Documentation complète** : [Résumé de l'implémentation à trois flux](docs/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md) ### 🔐 Gestion intelligente des limites de débit et configuration - ✅ **Système de configuration multi-tokens** - Gérez plusieurs comptes GitHub (personnel, professionnel, OSS) - Stockage sécurisé de la configuration dans `~/.config/skill-seekers/config.json` (permissions 600) - Stratégies de limite de débit par profil : `prompt`, `wait`, `switch`, `fail` - Délai d'expiration configurable par profil (défaut : 30 min, évite les attentes indéfinies) - Chaîne de repli intelligente : argument CLI → variable d'env → fichier de config → prompt - Gestion des clés API pour Claude, Gemini, OpenAI - ✅ **Assistant de configuration interactif** - Interface terminal élégante pour une configuration facile - Intégration navigateur pour la création de tokens (ouverture automatique de GitHub, etc.) - Validation des tokens et test de connexion - Affichage visuel du statut avec code couleur - ✅ **Gestionnaire intelligent de limites de débit** - Plus d'attentes indéfinies ! - Avertissement préalable sur les limites de débit (60/heure vs 5000/heure) - Détection en temps réel depuis les réponses de l'API GitHub - Compteurs à rebours en direct avec progression - Basculement automatique de profil en cas de limite atteinte - Quatre stratégies : prompt (demander), wait (compte à rebours), switch (essayer un autre), fail (abandonner) - ✅ **Capacité de reprise** - Continuez les tâches interrompues - Sauvegarde automatique à intervalles configurables (défaut : 60 sec) - Liste de toutes les tâches reprises avec détails de progression - Nettoyage automatique des anciennes tâches (défaut : 7 jours) - ✅ **Support CI/CD** - Mode non-interactif pour l'automatisation - Flag `--non-interactive` pour un échec rapide sans prompts - Flag `--profile` pour sélectionner un compte GitHub spécifique - Messages d'erreur clairs pour les logs de pipeline **Configuration rapide :** ```bash # Configuration unique (5 minutes) skill-seekers config --github # Utiliser un profil spécifique pour les dépôts privés skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work # Mode CI/CD (échec rapide, sans prompts) skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive # Reprendre une tâche interrompue skill-seekers resume --list skill-seekers resume github_react_20260117_143022 ``` **Stratégies de limite de débit :** - **prompt** (par défaut) - Demande quoi faire en cas de limite (attendre, basculer, configurer un token, annuler) - **wait** - Attend automatiquement avec un compte à rebours (respecte le délai d'expiration) - **switch** - Essaie automatiquement le profil disponible suivant (pour les configurations multi-comptes) - **fail** - Échoue immédiatement avec un message d'erreur clair (parfait pour le CI/CD) ### 🎯 Compétence Bootstrap - Auto-hébergement Générez skill-seekers lui-même en tant que compétence Claude Code pour l'utiliser dans Claude : ```bash # Générer la compétence ./scripts/bootstrap_skill.sh # Installer dans Claude Code cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/ ``` **Ce que vous obtenez :** - ✅ **Documentation complète de la compétence** - Toutes les commandes CLI et patterns d'utilisation - ✅ **Référence des commandes CLI** - Chaque outil et ses options documentés - ✅ **Exemples de démarrage rapide** - Workflows courants et bonnes pratiques - ✅ **Documentation API auto-générée** - Analyse de code, patterns et exemples ### 🔐 Dépôts de configuration privés - ✅ **Sources de configuration basées sur Git** - Récupérez les configurations depuis des dépôts Git privés/d'équipe - ✅ **Gestion multi-sources** - Enregistrez un nombre illimité de dépôts GitHub, GitLab, Bitbucket - ✅ **Collaboration d'équipe** - Partagez des configurations personnalisées au sein d'équipes de 3 à 5 personnes - ✅ **Support entreprise** - Montée en charge jusqu'à 500+ développeurs avec résolution par priorité - ✅ **Authentification sécurisée** - Tokens via variables d'environnement (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN) - ✅ **Cache intelligent** - Clonage unique, mises à jour automatiques par pull - ✅ **Mode hors ligne** - Travaillez avec les configurations en cache en l'absence de connexion ### 🤖 Analyse de base de code (C3.x) **C3.4 : Extraction de patterns de configuration avec amélioration IA** - ✅ **9 formats de configuration** - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose - ✅ **7 types de patterns** - Configurations de base de données, API, journalisation, cache, e-mail, authentification, serveur - ✅ **Amélioration par IA** - Analyse IA optionnelle en mode double (API + LOCAL) - Explique ce que fait chaque configuration - Suggère des bonnes pratiques et améliorations - **Analyse de sécurité** - Détecte les secrets codés en dur, les identifiants exposés - ✅ **Documentation automatique** - Génère une documentation JSON + Markdown de toutes les configurations - ✅ **Intégration MCP** - Outil `extract_config_patterns` avec support d'amélioration **C3.3 : Guides pratiques améliorés par IA** - ✅ **Amélioration IA complète** - Transforme les guides basiques en tutoriels professionnels - ✅ **5 améliorations automatiques** - Descriptions d'étapes, dépannage, prérequis, étapes suivantes, cas d'usage - ✅ **Support en mode double** - Mode API (Claude API) ou mode LOCAL (CLI Claude Code) - ✅ **Aucun coût en mode LOCAL** - Amélioration GRATUITE avec votre abonnement Claude Code Max - ✅ **Transformation qualitative** - Templates de 75 lignes → guides complets de 500+ lignes **Utilisation :** ```bash # Analyse rapide (1–2 min, fonctionnalités basiques uniquement) skill-seekers analyze --directory tests/ --quick # Analyse complète avec IA (20–60 min, toutes les fonctionnalités) skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive # Avec amélioration par IA skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance ``` **Documentation complète :** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) ### 🔄 Préréglages de workflow d'amélioration Pipelines d'amélioration réutilisables définis en YAML qui contrôlent comment l'IA transforme votre documentation brute en une compétence soignée. - ✅ **5 préréglages intégrés** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation` - ✅ **Préréglages définis par l'utilisateur** — Ajoutez des workflows personnalisés dans `~/.config/skill-seekers/workflows/` - ✅ **Chaînage de workflows** — Chaînez deux workflows ou plus dans une seule commande - ✅ **CLI complet** — Lister, inspecter, copier, ajouter, supprimer et valider les workflows ```bash # Appliquer un workflow unique skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus # Chaîner plusieurs workflows (appliqués dans l'ordre) skill-seekers create ./my-project \ --enhance-workflow security-focus \ --enhance-workflow minimal # Gérer les préréglages skill-seekers workflows list # Lister tous (intégrés + utilisateur) skill-seekers workflows show security-focus # Afficher le contenu YAML skill-seekers workflows copy security-focus # Copier dans le répertoire utilisateur pour édition skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # Installer un préréglage personnalisé skill-seekers workflows remove my-workflow # Supprimer un préréglage utilisateur skill-seekers workflows validate security-focus # Valider la structure du préréglage # Copier plusieurs à la fois skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation # Ajouter plusieurs fichiers à la fois skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml # Supprimer plusieurs à la fois skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b ``` **Format YAML des préréglages :** ```yaml name: security-focus description: "Revue axée sécurité : vulnérabilités, authentification, gestion des données" version: "1.0" stages: - name: vulnerabilities type: custom prompt: "Analyser les OWASP Top 10 et les vulnérabilités de sécurité courantes..." - name: auth-review type: custom prompt: "Examiner les patterns d'authentification et d'autorisation..." uses_history: true ``` ### ⚡ Performance et montée en charge - ✅ **Mode asynchrone** - Scraping 2–3x plus rapide avec async/await (flag `--async`) - ✅ **Support des grandes documentations** - Gestion de documents de 10K–40K+ pages avec découpage intelligent - ✅ **Compétences Router/Hub** - Routage intelligent vers des sous-compétences spécialisées - ✅ **Scraping parallèle** - Traitement simultané de plusieurs compétences - ✅ **Points de contrôle/Reprise** - Ne perdez jamais la progression lors de longs scrapings - ✅ **Système de cache** - Scrapez une fois, reconstruisez instantanément ### ✅ Assurance qualité - ✅ **Entièrement testé** - 2 540+ tests avec couverture complète --- ## 📦 Installation ```bash # Installation basique (scraping de documentation, analyse GitHub, PDF, empaquetage) pip install skill-seekers # Avec support de toutes les plateformes LLM pip install skill-seekers[all-llms] # Avec serveur MCP pip install skill-seekers[mcp] # Tout inclus pip install skill-seekers[all] ``` **Besoin d'aide pour choisir ?** Lancez l'assistant de configuration : ```bash skill-seekers-setup ``` ### Options d'installation | Installation | Fonctionnalités | |-------------|-----------------| | `pip install skill-seekers` | Scraping, analyse GitHub, PDF, toutes les plateformes | | `pip install skill-seekers[gemini]` | + Support Google Gemini | | `pip install skill-seekers[openai]` | + Support OpenAI ChatGPT | | `pip install skill-seekers[all-llms]` | + Toutes les plateformes LLM | | `pip install skill-seekers[mcp]` | + Serveur MCP pour Claude Code, Cursor, etc. | | `pip install skill-seekers[video]` | + Extraction de transcriptions et métadonnées YouTube/Vimeo | | `pip install skill-seekers[video-full]` | + Transcription Whisper et extraction visuelle d'images | | `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Support des notebooks Jupyter | | `pip install skill-seekers[pptx]` | + Support PowerPoint | | `pip install skill-seekers[confluence]` | + Support wiki Confluence | | `pip install skill-seekers[notion]` | + Support des pages Notion | | `pip install skill-seekers[rss]` | + Support des flux RSS/Atom | | `pip install skill-seekers[chat]` | + Support des exports chat Slack/Discord | | `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + Support des documents AsciiDoc | | `pip install skill-seekers[all]` | Tout activé | > **Dépendances visuelles vidéo (compatibles GPU) :** Après avoir installé `skill-seekers[video-full]`, exécutez > `skill-seekers video --setup` pour détecter automatiquement votre GPU et installer la bonne variante > de PyTorch + easyocr. C'est la méthode recommandée pour installer les dépendances d'extraction visuelle. --- ## 🚀 Workflow d'installation en une commande **Le moyen le plus rapide d'aller de la configuration à la compétence uploadée — automatisation complète :** ```bash # Installer la compétence React depuis les configurations officielles (upload automatique vers Claude) skill-seekers install --config react # Installer depuis un fichier de configuration local skill-seekers install --config configs/custom.json # Installer sans uploader (empaquetage uniquement) skill-seekers install --config django --no-upload # Prévisualiser le workflow sans l'exécuter skill-seekers install --config react --dry-run ``` **Durée :** 20–45 minutes au total | **Qualité :** Prêt pour la production (9/10) | **Coût :** Gratuit **Phases exécutées :** ``` 📥 PHASE 1 : Récupération de la configuration (si un nom de config est fourni) 📖 PHASE 2 : Scraping de la documentation ✨ PHASE 3 : Amélioration par IA (OBLIGATOIRE — pas d'option pour passer) 📦 PHASE 4 : Empaquetage de la compétence ☁️ PHASE 5 : Upload vers Claude (optionnel, nécessite une clé API) ``` **Prérequis :** - Variable d'environnement ANTHROPIC_API_KEY (pour l'upload automatique) - Abonnement Claude Code Max (pour l'amélioration IA locale) --- ## 📊 Matrice de fonctionnalités Skill Seekers prend en charge **12 plateformes LLM**, **17 types de sources** et une parité fonctionnelle complète sur toutes les cibles. **Plateformes :** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Markdown générique, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI **Types de sources :** Sites de documentation, dépôts GitHub, PDF, Word (.docx), EPUB, Vidéo, Bases de code locales, Notebooks Jupyter, HTML local, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), Flux RSS/Atom, Pages de manuel, Wikis Confluence, Pages Notion, Exports chat Slack/Discord Consultez la [matrice complète des fonctionnalités](docs/FEATURE_MATRIX.md) pour le support détaillé par plateforme et fonctionnalité. ### Comparaison rapide des plateformes | Fonctionnalité | Claude | Gemini | OpenAI | Markdown | |----------------|--------|--------|--------|----------| | Format | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP | | Upload | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ Manuel | | Amélioration | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ❌ Aucune | | Tous les modes de compétence | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## Exemples d'utilisation ### Scraping de documentation ```bash # Scraper un site de documentation skill-seekers scrape --config configs/react.json # Scraping rapide sans configuration skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react # En mode asynchrone (3x plus rapide) skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8 ``` ### Extraction PDF ```bash # Extraction PDF basique skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill # Fonctionnalités avancées skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \ --extract-tables \ # Extraire les tableaux --parallel \ # Traitement parallèle rapide --workers 8 # Utiliser 8 cœurs CPU # PDF scannés (nécessite : pip install pytesseract Pillow) skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr ``` ### Extraction vidéo ```bash # Installer le support vidéo pip install skill-seekers[video] # Transcriptions + métadonnées pip install skill-seekers[video-full] # + Transcription Whisper + extraction visuelle # Détecter automatiquement le GPU et installer les dépendances visuelles (PyTorch + easyocr) skill-seekers video --setup # Extraire depuis une vidéo YouTube skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial # Extraire depuis une playlist YouTube skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist # Extraire depuis un fichier vidéo local skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording # Extraire avec analyse visuelle des images (nécessite les dépendances video-full) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual # Avec amélioration IA (nettoyage OCR + génération d'un SKILL.md soigné) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2 # Découper une section spécifique d'une vidéo (supporte les secondes, MM:SS, HH:MM:SS) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00 # Utiliser Vision API pour les images OCR à faible confiance (nécessite ANTHROPIC_API_KEY) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr # Reconstruire la compétence depuis des données extraites précédemment (sans téléchargement) skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial ``` > **Guide complet :** Consultez [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md) pour la référence CLI complète, > les détails du pipeline visuel, les options d'amélioration IA et le dépannage. ### Analyse de dépôts GitHub ```bash # Scraping basique de dépôt skill-seekers github --repo facebook/react # Avec authentification (limites de débit plus élevées) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here skill-seekers github --repo facebook/react # Personnaliser le contenu inclus skill-seekers github --repo django/django \ --include-issues \ # Extraire les issues GitHub --max-issues 100 \ # Limiter le nombre d'issues --include-changelog # Extraire CHANGELOG.md ``` ### Scraping multi-sources unifié **Combinez documentation + GitHub + PDF en une compétence unifiée avec détection de conflits :** ```bash # Utiliser les configurations unifiées existantes skill-seekers unified --config configs/react_unified.json skill-seekers unified --config configs/django_unified.json # Ou créer une configuration unifiée cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF' { "name": "myframework", "merge_mode": "rule-based", "sources": [ { "type": "documentation", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "max_pages": 200 }, { "type": "github", "repo": "owner/myframework", "code_analysis_depth": "surface" } ] } EOF skill-seekers unified --config configs/myframework_unified.json ``` **La détection de conflits trouve automatiquement :** - 🔴 **Absent du code** (élevé) : Documenté mais non implémenté - 🟡 **Absent de la documentation** (moyen) : Implémenté mais non documenté - ⚠️ **Incompatibilité de signature** : Paramètres/types différents - ℹ️ **Incompatibilité de description** : Explications différentes **Guide complet :** Consultez [docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md) pour la documentation complète. ### Dépôts de configuration privés **Partagez des configurations personnalisées entre équipes via des dépôts Git privés :** ```bash # Option 1 : Utilisation des outils MCP (recommandé) # Enregistrer le dépôt privé de votre équipe add_config_source( name="team", git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git", token_env="GITHUB_TOKEN" ) # Récupérer la configuration depuis le dépôt d'équipe fetch_config(source="team", config_name="internal-api") ``` **Plateformes supportées :** - GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`) **Guide complet :** Consultez [docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md) pour la documentation complète. ## Comment ça marche ```mermaid graph LR A[Site de documentation] --> B[Skill Seekers] B --> C[Scraper] B --> D[Amélioration IA] B --> E[Empaqueteur] C --> F[Références organisées] D --> F F --> E E --> G[Compétence Claude .zip] G --> H[Upload vers Claude AI] ``` 0. **Détection de llms.txt** - Vérifie d'abord llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt 1. **Scraping** : Extraction de toutes les pages de la documentation 2. **Catégorisation** : Organisation du contenu par thèmes (API, guides, tutoriels, etc.) 3. **Amélioration** : L'IA analyse la documentation et crée un SKILL.md complet avec des exemples 4. **Empaquetage** : Regroupement de tout dans un fichier `.zip` prêt pour Claude ## 📋 Prérequis **Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :** 1. **Python 3.10 ou supérieur** - [Télécharger](https://www.python.org/downloads/) | Vérifier : `python3 --version` 2. **Git** - [Télécharger](https://git-scm.com/) | Vérifier : `git --version` 3. **15 à 30 minutes** pour la première installation **Première utilisation ?** → **[Commencez ici : Guide de démarrage rapide infaillible](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯 --- ## 📤 Uploader des compétences vers Claude Une fois votre compétence empaquetée, vous devez l'uploader vers Claude : ### Option 1 : Upload automatique (via API) ```bash # Définir votre clé API (une seule fois) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Empaqueter et uploader automatiquement skill-seekers package output/react/ --upload # OU uploader un .zip existant skill-seekers upload output/react.zip ``` ### Option 2 : Upload manuel (sans clé API) ```bash # Empaqueter la compétence skill-seekers package output/react/ # → Crée output/react.zip # Puis uploader manuellement : # - Rendez-vous sur https://claude.ai/skills # - Cliquez sur « Upload Skill » # - Sélectionnez output/react.zip ``` ### Option 3 : MCP (Claude Code) ``` Dans Claude Code, demandez simplement : « Empaqueter et uploader la compétence React » ``` --- ## 🤖 Installation dans les agents IA Skill Seekers peut installer automatiquement des compétences dans 18 agents de codage IA. ```bash # Installer dans un agent spécifique skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor # Installer dans tous les agents à la fois skill-seekers install-agent output/react/ --agent all # Prévisualiser sans installer skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run ``` ### Agents supportés | Agent | Chemin | Type | |-------|--------|------| | **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | Global | | **Cursor** | `.cursor/skills/` | Projet | | **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | Projet | | **Amp** | `~/.amp/skills/` | Global | | **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | Global | | **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | Global | | **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | Global | | **Roo Code** | `.roo/skills/` | Projet | | **Cline** | `.cline/skills/` | Projet | | **Aider** | `~/.aider/skills/` | Global | | **Bolt** | `.bolt/skills/` | Projet | | **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | Projet | | **Continue** | `~/.continue/skills/` | Global | | **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | Global | --- ## 🔌 Intégration MCP (26 outils) Skill Seekers inclut un serveur MCP utilisable depuis Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline ou IntelliJ IDEA. ```bash # Mode stdio (Claude Code, VS Code + Cline) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp # Mode HTTP (Cursor, Windsurf, IntelliJ) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765 # Configuration automatique de tous les agents en une fois ./setup_mcp.sh ``` **Les 26 outils disponibles :** - **Noyau (9) :** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill` - **Étendu (10) :** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config` - **Bases vectorielles (4) :** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant` - **Cloud (3) :** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list` **Guide complet :** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md) --- ## ⚙️ Configuration ### Préréglages disponibles (24+) ```bash # Lister tous les préréglages skill-seekers list-configs ``` | Catégorie | Préréglages | |-----------|-------------| | **Frameworks Web** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` | | **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` | | **Développement de jeux** | `godot`, `pygame`, `unity` | | **Outils et DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` | | **Unifié (Docs + GitHub)** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified`, et plus | ### Créer votre propre configuration ```bash # Option 1 : Interactif skill-seekers scrape --interactive # Option 2 : Copier et modifier un préréglage cp configs/react.json configs/myframework.json nano configs/myframework.json skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### Structure du fichier de configuration ```json { "name": "myframework", "description": "Quand utiliser cette compétence", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "selectors": { "main_content": "article", "title": "h1", "code_blocks": "pre code" }, "url_patterns": { "include": ["/docs", "/guide"], "exclude": ["/blog", "/about"] }, "categories": { "getting_started": ["intro", "quickstart"], "api": ["api", "reference"] }, "rate_limit": 0.5, "max_pages": 500 } ``` ### Où stocker les configurations L'outil cherche dans cet ordre : 1. Chemin exact tel que fourni 2. `./configs/` (répertoire courant) 3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (répertoire de configuration utilisateur) 4. API SkillSeekersWeb.com (configurations prédéfinies) --- ## 📊 Ce qui est généré ``` output/ ├── godot_data/ # Données brutes scrapées │ ├── pages/ # Fichiers JSON (un par page) │ └── summary.json # Vue d'ensemble │ └── godot/ # La compétence ├── SKILL.md # Amélioré avec de vrais exemples ├── references/ # Documentation catégorisée │ ├── index.md │ ├── getting_started.md │ ├── scripting.md │ └── ... ├── scripts/ # Vide (ajoutez les vôtres) └── assets/ # Vide (ajoutez les vôtres) ``` --- ## 🐛 Dépannage ### Aucun contenu extrait ? - Vérifiez votre sélecteur `main_content` - Essayez : `article`, `main`, `div[role="main"]` ### Les données existent mais ne sont pas utilisées ? ```bash # Forcer un nouveau scraping rm -rf output/myframework_data/ skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### Catégorisation insatisfaisante ? Modifiez la section `categories` de la configuration avec de meilleurs mots-clés. ### Vous voulez mettre à jour la documentation ? ```bash # Supprimer les anciennes données et re-scraper rm -rf output/godot_data/ skill-seekers scrape --config configs/godot.json ``` ### L'amélioration ne fonctionne pas ? ```bash # Vérifier si la clé API est définie echo $ANTHROPIC_API_KEY # Essayer le mode LOCAL à la place (utilise Claude Code Max, pas besoin de clé API) skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL # Surveiller l'état de l'amélioration en arrière-plan skill-seekers enhance-status output/react/ --watch ``` ### Problèmes de limite de débit GitHub ? ```bash # Définir un token GitHub (5000 req/heure vs 60/heure en anonyme) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here # Ou configurer plusieurs profils skill-seekers config --github ``` --- ## 📈 Performance | Tâche | Durée | Notes | |-------|-------|-------| | Scraping (synchrone) | 15–45 min | Première fois uniquement, basé sur les threads | | Scraping (asynchrone) | 5–15 min | 2–3x plus rapide avec le flag `--async` | | Construction | 1–3 min | Reconstruction rapide depuis le cache | | Reconstruction | <1 min | Avec `--skip-scrape` | | Amélioration (LOCAL) | 30–60 sec | Utilise Claude Code Max | | Amélioration (API) | 20–40 sec | Nécessite une clé API | | Vidéo (transcription) | 1–3 min | YouTube/local, transcription uniquement | | Vidéo (visuel) | 5–15 min | + Extraction OCR d'images | | Empaquetage | 5–10 sec | Création finale du .zip | --- ## 📚 Documentation ### Premiers pas - **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **COMMENCEZ ICI** si vous êtes nouveau ! - **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** - Démarrage rapide pour utilisateurs expérimentés - **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - Problèmes courants et solutions - **[docs/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - Aide-mémoire sur une page ### Guides - **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - Gérer les documentations de 10K–40K+ pages - **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - Guide du mode asynchrone (scraping 2–3x plus rapide) - **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - Guide des modes d'amélioration IA - **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - Configuration de l'intégration MCP - **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)** - Scraping multi-sources - **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - Guide d'extraction vidéo ### Guides d'intégration - **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - RAG LangChain - **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - IDE Cursor - **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - IDE Windsurf - **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code) - **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - Tous les pipelines RAG --- ## 📝 Licence Licence MIT - voir le fichier [LICENSE](LICENSE) pour plus de détails --- Bonne création de compétences ! 🚀 --- ## 🔒 Sécurité [](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)