Super Skills dans Claude Code : mon vrai journal de build

Super Skills dans Claude Code : mon vrai journal de build

J'ai eu 47 compétences installées dans ~/.claude/skills/ vendredi dernier. J’en ai supprimé 39 dimanche matin.

Pas parce qu'ils étaient cassés. Ils ont travaillé exactement comme la documentation l'indiquait. Une compétence nommée meeting-summary a généré un résumé de la réunion. Une compétence nommée seo-audit a produit un audit SEO. Une compétence nommée linkedin-post a généré une publication LinkedIn. Ils se sont bien comportés. Ils ont renvoyé la bonne forme de sortie. Ils n'ont jamais commis d'erreurs.

Ils ne se sont jamais améliorés non plus.

Chaque lundi, j'écrivais les mêmes notes de correction dans la même session Claude Code. "N'utilisez pas le mot effet de levier. Arrêtez d'ouvrir chaque paragraphe par une question. Réduisez les tirets de moitié." Mardi matin, la compétence ferait à nouveau les trois choses, exactement comme elle l'avait fait la semaine précédente. La compétence n'avait aucune idée que lundi s'était produit.

C'est la lacune soulignée par Jack Roberts dans le résumé vidéo qui a atterri dans ma boîte de réception la semaine dernière. Il appelle cela la différence entre une compétence utilitaire et une super compétence, et il encadre le tout à travers les modèles mentaux de Andrej Karpathy pour travailler avec des agents de codage. Je l’ai regardé deux fois, puis j’ai passé quatre jours à reconstruire tout mon répertoire de compétences autour de l’idée. Ceci est le journal de build.

Si vous avez lu mes notes d'installation de Karpathy CLAUDE.md, vous savez déjà que je prends au sérieux les principes de l'agent de codage de Karpathy. Cet article est la couche suivante : que se passe-t-il lorsque vous arrêtez d'appliquer ces principes à votre code et commencez à les appliquer aux compétences elles-mêmes.

Pourquoi 99 % des skills Claude sont statiques, oublieuses et discrètement inutiles

Ouvrez ~/.claude/skills/ sur la machine de n'importe quel utilisateur Claude Code dès maintenant et vous trouverez à peu près la même image. Un dossier par compétence. Un fichier SKILL.md à l'intérieur de chacun. YAML frontmatter en haut avec un nom et une description. Quelques centaines de mots d'instructions en dessous. Peut-être un répertoire templates/ avec un passe-partout.

C'est le format officiel. La documentation sur les compétences Claude Code le décrit exactement de cette façon : un SKILL.md avec un texte de présentation qui indique à Claude quand charger la compétence, ainsi qu'un contenu markdown que Claude lit lorsque la compétence est invoquée. L'outil Compétence le fait apparaître. Le harnais charge le fichier. Le modèle lit les instructions. La compétence s'exécute.

Ça marche. C'est également là que 99 % des utilisateurs de Claude Code arrêtent de construire.

Voici ce qu’une compétence statique ne peut pas faire. Il ne peut pas se souvenir de ce que vous lui avez dit lors de la dernière séance. Il ne peut pas extraire les données actuelles d'un thread Gmail ou d'un fichier Figma ou de la recherche Web de la semaine dernière. Il ne peut pas évaluer sa propre sortie et se réécrire lorsque la sortie revient toujours fausse. Il s'agit d'une invite figée avec un nom intelligent. Le modèle en dessous devient plus intelligent tous les six mois. La compétence reste exactement aussi stupide que le jour où vous l'avez écrite.

Le cadrage de Roberts est ce qui a finalement fait cliquer pour moi. Une compétence statique est un utilitaire : elle résout une tâche, de la même manière, à chaque fois, comme un raccourcisseur d'URL Bitly qui prend une URL longue et en génère une courte. Utile. Prévisible. Oubliable. Une super compétence est quelque chose de différent. Il a une mémoire dont il peut se souvenir. Il intègre les bons outils et les bonnes sources de données pour la tâche spécifique qui l'attend. Et il évalue sa propre sortie et s'affine en fonction de vos commentaires.

Trois propriétés. Mémoire. Outillage. Amélioration personnelle. Sans cela, vous tapez des invites avec des étapes supplémentaires.

La plupart de mes 47 compétences n’avaient aucun des trois.

Le cadre de Karpathy qui a changé ma façon d’écrire chaque SKILL.md

Avant de toucher à un seul fichier de compétences, j'ai dû corriger l'écriture elle-même. Parce que la deuxième erreur que j'avais commise – celle qui se cache derrière le problème de mémoire et d'outillage – était que mes instructions de compétences se lisaient comme des stagiaires trop enthousiastes essayant d'impressionner un manager. Long. Spéculatif. Rempli de branches « envisagez également » et de suggestions « vous voudrez peut-être ». Chaque compétence consistait en 800 mots de conseils couverts.

Les observations publiques de Karpathy sur les agents de codage LLM circulent autour de X depuis plus d'un an, et le dépôt andrej-karpathy-skills de Forrest Chang les a distillées en quatre principes que 60 000 développeurs ont désormais mis en favoris, selon l'article de Robonuggets. Les quatre principes :

1. Réfléchissez avant de coder. Clarifiez les hypothèses. Énoncez l’objectif. Nommez les contraintes. Ne commencez pas à écrire avant de savoir à quoi ressemble le succès.
2. La simplicité d'abord. Code minimum qui résout le problème. Rien de spéculatif. Aucune fonctionnalité au-delà de ce qui a été demandé.
3. Modifications chirurgicales. Touchez uniquement ce qui est nécessaire. N'« améliorez » pas le code, les commentaires ou le formatage adjacents. Chaque ligne modifiée renvoie à la demande.
4. Exécution axée sur les objectifs. Définissez dès le départ les critères de réussite. Boucle jusqu'à vérification. Arrêtez-vous une fois terminé.

Je les traitais comme des règles pour les écritures du code Claude. Le cadrage de Roberts a inversé cela. Ce sont également des règles pour la compétence elle-même.

Chaque SKILL.md que j'ai réécrit est devenu plus court. La compétence "meeting-summary" est passée de 612 mots à 184. La compétence "seo-audit" est passée de 891 mots à 240. J'ai coupé des branches spéculatives. J'ai coupé "au cas où tu le voudrais aussi". J'ai nommé explicitement les critères de réussite en haut de chaque fichier. Les fichiers de compétences eux-mêmes suivent désormais une discipline chirurgicale : ils disent ce qu’ils ont besoin de dire et rien de plus.

Le rendement s’est sensiblement amélioré la même semaine. Non pas parce que le modèle est devenu plus intelligent. Parce que le modèle avait finalement des instructions moins ambiguës à analyser.

C'était la base. Nous pourrions maintenant créer les trois propriétés de super-compétences par-dessus.

Propriété un : une mémoire qui se souvient vraiment

Une compétence sans mémoire est un poisson rouge dans un bocal à poissons. Chaque lundi, il vous rencontre pour la première fois. Chaque mardi, il vous pose les mêmes questions contextuelles. Chaque mercredi, il fait les mêmes erreurs que vous avez corrigées lundi.

Le système d'exploitation mémoire de Roberts est l'architecture autour de laquelle j'ai reconstruit, et c'est le changement qui a le plus aggravé. Trois seaux. Chaque compartiment a une tâche claire, un cycle de vie clair et une règle claire concernant ce qui s'y trouve.

Bucket One : Mémoire de session

Il s'agit du journal de conversation lui-même, archivé à la fin de chaque séance de travail. Le mécanisme est une compétence simple (Roberts l'appelle une compétence de « récapitulation ») qui s'exécute à la fin de chaque session Claude Code et effectue trois choses. Il écrit le résumé de la conversation dans un fichier de démarque daté. Il extrait les corrections que vous avez apportées au modèle et les enregistre sous forme d'exemples étiquetés. Il met à jour le nombre de sessions en cours.

J'ai câblé le mien pour qu'il tire sur /wrap à la fin de chaque bloc de travail. La sortie va à ~/Documents/claude-memory/sessions/2026-04-28-skills-rebuild.md. Le tout dure environ 40 secondes. Le lendemain matin, lorsque je démarre une nouvelle session, ma compétence Profil (plus d'informations ci-dessous) lit le dernier fichier de session avant de faire autre chose. Le mannequin arrive en sachant déjà ce que nous avons fait hier.

C’est le seau qui me manquait complètement depuis un an. Toutes les autres expériences de mémoire que j'ai menées – les coffres-forts Obsidian, les bases de données Notion, le système de mémoire illimité Pinecone que j'ai construit il y a trois semaines – ont toutes résolu la récupération à long terme. Aucun d'entre eux n'a résolu "rappelez-vous ce dont nous venons de parler". La mémoire de session comble cet écart avec une compétence de synthèse et un dossier.

Deuxième compartiment : base de connaissances

C'est le seau immuable. Forme longue, durable, ne change pas. Ma base de connaissances contient : mes propres écrits (chaque article de blog sur ce site, chaque newsletter), les transcriptions de chaque vidéo et podcast que j'ai publiés, les livres que j'ai annotés et quelques centaines de références techniques auxquelles je reviens sans cesse. Il ne contient pas de notes à gratter. Il n’y a pas de demi-pensées. Si cela va dans la base de connaissances, cela y restera.

J'ai testé deux backends de stockage face à face. Obsidian via la configuration de mémoire persistante Obsidian-Claude Code et Pinecone sans serveur. Le verdict est celui que la plupart des gens ne veulent pas entendre : Obsidian est génial lorsque votre base de connaissances tient sur un écran. Une fois que vous avez parcouru quelques centaines de longs fichiers de démarque, le coût symbolique de permettre à Claude d'analyser le contenu du coffre-fort pour chaque requête pertinente devient très rapide. J'ai effectué une semaine de double journalisation et le chemin Obsidian me coûtait environ 4 fois plus de jetons que le chemin Pinecone pour les mêmes questions, car la récupération d'Obsidian finit par charger des fichiers entiers où Pinecone renvoie des morceaux classés.

Pinecone gagne en termes d'échelle. La [page de tarification publique] de Pinecone (https://www.pinecone.io/pricing/) répertorie le niveau Starter comme gratuit avec 5 index, 2 Go de stockage, 2 millions d'unités d'écriture et 1 million d'unités de lecture par mois, et le niveau Standard à 50 $/month avec des fonctionnalités multi-cloud et de production. J'utilise Standard. Pour une base de connaissances inférieure à 500 documents vous pouvez rester sur Starter. Le modèle sans serveur signifie qu'il n'y a pas de frais de calcul inutilisés, ce qui est important car la majeure partie de mon trafic de récupération est en rafale : une vague de requêtes le mardi matin, proche de zéro le samedi après-midi.

Si vous avez moins de 200 fichiers longs et que les dépenses en jetons plus élevées ne vous dérangent pas, restez sur Obsidian. Au-delà de 200, Pinecone sans serveur permet d'économiser de l'argent réel.

Troisième compartiment : profil et stratégie

C'est le compartiment mutable – et c'est celui que j'ai sous-estimé. Un fichier de démarque. Vit à ~/.claude/profile.md. Mis à jour à la fin de chaque session. Contient : mon objectif actuel (le projet sur lequel je travaille cette semaine), les objectifs actifs (ce que j'essaie de livrer), les contraintes (ce qui me bloque) et les décisions récentes (ce sur quoi nous avons décidé hier pour ne pas le relancer aujourd'hui).

Ce fichier est ce que mes super compétences lisent en premier. Avant toute tâche, la compétence vérifie le profil, sait sur quoi je travaille et ignore les questions « qu'essayez-vous de faire ». La transformation du rythme est énorme. Une compétence LinkedIn-post qui posait auparavant trois questions de configuration produit désormais un brouillon au premier tour car elle sait déjà que j'écris sur les compétences Claude Code cette semaine.

La vue du tableau de bord de tout cela – Roberts le montre dans sa vidéo – est ce qui donne au Memory OS l’impression d’être un système d’exploitation plutôt qu’une pile de dossiers. La session compte. Informations client regroupées à partir de la mémoire de session. Notes de croissance des abonnés. Heatmaps des sujets sur lesquels je travaille le plus. J'ai construit une version allégée à l'aide d'une compétence dashboard qui lit simplement les trois compartiments et affiche un résumé des démarques. Pas joli, mais suffisant pour voir la forme de ma propre semaine de travail.

Propriété deux : les bons outils et sources de données par tâche

La mémoire représente la moitié de l’équation. L’autre moitié est la capacité de savoir quoi faire pour la tâche spécifique qui l’attend.

Une compétence statique agit sur tout ce que vous collez dans l'invite. Une super compétence sait : cette tâche nécessite Gmail, cette tâche nécessite le fichier Figma, cette tâche nécessite la dernière page de tarification du site d'un concurrent. Il extrait ces choses lui-même.

Les connecteurs intégrés de l'application de bureau Claude gèrent la plupart des cas simples. Gmail, Google Calendar, Google Drive, Notion, Slack, Figma — tous disponibles en tant qu'outils de style MCP dont la compétence peut déclarer dont elle a besoin. Lorsque le connecteur existe, vous lui connectez directement la compétence et les données s'affichent au moment de l'exécution.

Là où cela devient intéressant, ce sont les cas que les connecteurs ne couvrent pas. La recherche sur le Web est la plus importante. Si votre compétence a besoin de la page de tarification actuelle d'un outil, des notes de version du mois dernier d'un fournisseur ou des 5 principaux articles de blog d'un concurrent sur un sujet, vous supprimez. Et le scraping avec la récupération brute consomme des jetons - chaque page revient sous forme de 30 Ko de HTML, de navigation, de pieds de page et de scripts en ligne. Le modèle doit parcourir 80 % de bruit pour trouver 20 % de signal.

Firecrawl est le grattoir optimisé pour AI vers lequel je suis passé. Il renvoie une démarque propre. Il supprime la navigation et les publicités. Le scrape qui était autrefois un blob HTML de 30 Ko revient sous la forme de 4 Ko de contenu réel, ce qui signifie environ 7 fois moins de jetons par page pour les tâches de recherche Web. Leurs tarifs publics en avril 2026 incluent Free à 500 crédits uniques, Hobby à 16 $ /month pour 3 000 crédits, Standard à 83 $ /month pour 100 000 crédits et Growth à 333 $ /month pour 500 000 crédits. Le scraping standard est de 1 crédit par page. La recherche vaut 1 crédit par résultat. L'extraction JSON ajoute 4 crédits par page en haut.

Je suis sur Hobby. 3 000 crédits par mois suffisent pour un flux de travail de recherche personnel avec quelques compétences quotidiennes en matière d'extraction de sites Web. Si vous dirigez une équipe de contenu d'agence, Standard est la solution réaliste.

Pour les connecteurs qui n'existent pas directement, Zapier est le pont universel. Tout ce que vous pouvez connecter à un Zap, vous pouvez le connecter à une compétence Claude via un webhook. J'ai une compétence « publier sur X avec image » qui utilise Zapier comme pont car il n'y a pas encore de connecteur X natif qui vaut la peine d'être utilisé. Configuration en deux étapes. Travaux.

Le créateur de compétences intégré à Claude est le moyen le plus rapide d'en créer une nouvelle : il vous guide dans la déclaration de l'intention, du résultat attendu, des outils requis, des sources de données et du format de sortie. J'ai couvert le côté test dans ma présentation pas à pas des compétences de test, et la même discipline de test est encore plus importante pour les super compétences, car une fois que vous donnez une mémoire et des outils à une compétence, la surface pour un comportement surprise triple.

Propriété trois : la boucle de raffinement qui s’accumule

C’est la propriété qui transforme une compétence en quelque chose qui s’améliore avec le temps. Et c’est celui que la plupart des gens ignorent parce que cela ressemble à de la suringénierie jusqu’à ce que vous ayez vécu sans.

La boucle de raffinement est simple dans son concept. Une fois que la compétence produit un résultat, elle s'évalue elle-même en fonction des critères de réussite que vous avez définis dans SKILL.md. Si la note est inférieure au seuil, il vous demande la correction spécifique. La correction est enregistrée. Périodiquement – ​​chaque semaine, c'est ce que j'exécute – la compétence lit son propre journal de correction et réécrit les sections pertinentes de son SKILL.md pour encoder la leçon.

En pratique ma version est une compétence refine que je déclenche explicitement le vendredi après-midi. Il lit les corrections de la mémoire de session de la semaine dernière, les regroupe selon la compétence à laquelle elles ont été appliquées et propose une différence pour chaque SKILL.md affecté. Je passe en revue les différences. J'accepte ceux qui correspondent à ce que je veux réellement. La compétence se réécrit. Lundi prochain, la compétence marche en se souvenant de la correction.

C’est la partie du système où la composition apparaît. Après trois semaines de perfectionnement, ma compétence LinkedIn-post a cessé d'ouvrir chaque message avec une question. Après deux semaines, mes compétences en audit SEO ont cessé de remplir le rapport avec des sections de résumé que je n'ai jamais lues. Après une semaine, ma compétence meeting-summary a cessé de placer les éléments d'action en haut parce que je lui ai dit que je les lisais en dernier et que je les voulais en dernier. Aucun de ces changements ne m'a obligé à toucher directement le SKILL.md. J'ai donné la correction une fois dans une conversation. La compétence de récapitulation l'a capturé. La compétence de raffinement l’a codé. La compétence s'est comportée différemment lors de la session suivante.

C'est ce que Roberts veut dire lorsqu'il parle de composé de super compétences. La compétence statique est la même au jour 1 et au jour 90. La super compétence au jour 90 est nettement meilleure que la même compétence au jour 1 - non pas parce que le modèle est devenu plus intelligent, mais parce que la compétence a absorbé trois mois de vos corrections.

Si vous souhaitez voir ce modèle en action sans la couche mémoire, mon ancien rédaction de systèmes Claude Code auto-améliorée parcourt une version plus petite de la même boucle. Le système d'exploitation Memory le transforme d'une astuce à compétence unique en une propriété système.

Ce que j’ai raté dans le premier build

Trois jours plus tard, j'ai dû en démolir la majeure partie et redémarrer. Cela vaut la peine de signaler les erreurs au cas où vous entreriez dans les mêmes murs.

Première erreur : j'ai rendu la compétence de synthèse trop intelligente. La première version essayait de résumer, d'extraire les corrections, de mettre à jour le profil et d'actualiser le tableau de bord en un seul passage. Cela prenait 4 minutes par fin de session et les résumés manquaient constamment des éléments car le modèle jonglait avec quatre tâches. Je l'ai divisé en trois compétences plus petites : wrap (juste l'archive de conversation), extract-corrections (juste l'extraction de correction), update-profile (juste la différence de profil). Chacun s'exécute en 30 à 50 secondes. Aucun d’entre eux ne laisse tomber d’informations.

Deuxième erreur : j'ai tout vidé dans la base de connaissances. Les deux premiers jours, j'indexais les notes du bloc-notes de discussion, les brouillons à moitié terminés et les extraits aléatoires de Slack. La récupération de Pinecone est devenue bruyante car les encastrements étaient pollués par des matériaux de mauvaise qualité. Je l'ai nettoyé le troisième jour et il y a maintenant une règle stricte : rien n'entre dans la base de connaissances à moins que ce soit quelque chose auquel je relierais un étranger. La qualité de la récupération a immédiatement augmenté.

Troisième erreur : j'ai essayé de sauter la boucle de raffinement car "Je vais simplement modifier le SKILL.md directement lorsque je remarque des problèmes". Je me suis dit cela, puis j'ai décidé de ne jamais modifier directement un SKILL.md pendant une semaine complète, car chaque fois que je remarquais un problème, j'étais à mi-tâche et je n'étais pas d'humeur à passer au contexte pour modifier les fichiers d'invite. La compétence d'affinement fonctionne car elle regroupe l'édition en une seule session du vendredi. Sans ce mécanisme de regroupement, les compétences ne s’améliorent pas. Ils recueillent simplement les griefs.

Quatrième erreur : j'ai sous-estimé la dérive du profil. Le fichier de profil devient rapidement obsolète si vous ne le mettez pas à jour. Après une semaine sans mise à jour, le modèle a commencé à me donner des conseils pour le projet de la semaine dernière au lieu de celui de cette semaine. J'ai maintenant un automatisme qui m'envoie une notification si le profil n'a pas été touché dans les 48 heures. Sans ce coup de pouce, l’ensemble du système se dégrade lentement en territoire de compétences statiques.

Si vous préférez que quelqu'un construise ce type de système à partir de zéro pour votre équipe plutôt que de le bricoler, j'accepte les engagements Claude Code via mon Fiverr. Compétences, Memory OS, câblage Pinecone, boucle de raffinement - la même pile que j'utilise sur mon propre travail, configurée pour le vôtre.

Ce que le cours de Roberts ajoute à l’auto-apprentissage

Contexte rapide sur l'origine de tout cela. Roberts propose un cours Claude Code qui va des fondations à la monétisation, et la section des super-compétences se situe à peu près au milieu. Je n'ai pas suivi le cours complet. J'ai récupéré le cadre des super-compétences de sa vidéo publique et je l'ai reconstruit à partir de là. Ce que je dirais honnêtement : le cadre est la partie précieuse. Une fois que vous avez nommé les trois propriétés (mémoire, outils, auto-amélioration) et l'architecture Memory OS (session, base de connaissances, profil), le reste n'est plus qu'une question de travail.

Si vous êtes le genre de constructeur qui aime les séquences guidées avec des boucles de rétroaction intégrées, un cours payant vous évitera les quatre jours que j'ai passés à travailler sur la conception des compétences de synthèse. Si vous préférez lire un journal de build, apprendre le cadre et procéder vous-même à l'implémentation, cet article est à peu près cela.

L’un ou l’autre chemin vous y mène. Le but est d’arrêter d’exécuter 47 compétences utilitaires qui oublient toutes votre existence entre les lundis.

Le seul geste qui a tout changé

Si vous retenez exactement une chose de ce post, prenez ceci :

Développez d’abord la compétence de synthèse. Avant l’intégration de Pinecone. Avant le câblage de Firecrawl. Avant le tableau de bord. Avant de réécrire une seule compétence existante.

La compétence de synthèse est la chose la moins chère de cette liste et c'est également la base sur laquelle repose tout le reste. Sans cela, vos séances ne nourrissent rien. Vos corrections s'évaporent. Votre profil devient obsolète. La boucle de raffinement n'a rien à affiner à partir de. Le système d'exploitation mémoire dispose d'une mémoire de session car la compétence de conclusion l'écrit.

Il s'agit de 50 lignes de SKILL.md. Il fonctionne sur /wrap. Il écrit un fichier de démarque par session dans un dossier. C’est tout le MVP. Construisez cela cette semaine. Exécutez-le pendant deux semaines. Ensuite, superposez le fichier de profil. Ajoutez ensuite la base de connaissances. Ensuite, superposez la boucle de raffinement. Chaque couche devient possible car la couche précédente l’alimente.

Le problème des 47 compétences qui vous oublient d’exister n’est pas résolu en écrivant la compétence n°48. Il est résolu en donnant aux compétences que vous possédez déjà un moyen de vous en souvenir du lundi au mardi.

C'est la différence entre un utilitaire et une super compétence. Et cela commence par un fichier de synthèse que vous écrivez aujourd'hui.

Questions fréquemment posées

Où se trouvent les compétences Claude Code sur ma machine ?

Les compétences Claude Code se trouvent à deux emplacements : ~/.claude/skills/ pour les compétences personnelles disponibles dans chaque projet, et .claude/skills/ dans un référentiel pour les compétences à l'échelle du projet engagées dans git. Chaque compétence est un dossier contenant un fichier SKILL.md avec le contenu YAML et les instructions de démarque. Le harnais Claude Code les charge automatiquement lorsque cela est pertinent.

Qu'est-ce qui différencie une super compétence d'une compétence Claude classique ?

Une super compétence possède trois propriétés qui manquent à une compétence classique : une mémoire indexée qu'elle peut rappeler au fil des sessions, la capacité d'extraire les bons outils et sources de données par tâche, et une boucle d'auto-amélioration qui évalue sa propre sortie et affine ses propres instructions au fil du temps. Les compétences régulières sont des démarques statiques qui produisent le même résultat le jour 1 et le jour 90.

Ai-je besoin de Pinecone ou puis-je utiliser Obsidian pour la base de connaissances ?

Obsidian fonctionne bien pour les bases de connaissances contenant environ 200 longs fichiers de démarques. Au-delà de cela, Pinecone sans serveur permet d'économiser des coûts de jetons importants car il renvoie des morceaux classés au lieu de charger des fichiers entiers. Pinecone Starter est gratuit pour les petites charges de travail ; La norme est de 50 $/month pour une utilisation en production. Pour plus de détails sur la configuration de Pinecone, consultez mon écriture de mémoire illimitée AI.

Combien coûte Firecrawl pour un workflow personnel Claude Code ?

Firecrawl Hobby coûte 16 $/month pour 3 000 crédits et est suffisant pour un flux de travail personnel avec quelques compétences quotidiennes en recherche sur le Web. La norme est de 83 $/month pour 100 000 crédits. Le scraping standard est de 1 crédit par page, la recherche est de 1 crédit par résultat, l'extraction JSON ajoute 4 crédits par page.

Quel est le composant de super-compétence le plus important à développer en premier ?

La compétence de conclusion. Il s'exécute à la fin de chaque session, archive la conversation, extrait vos corrections et met à jour le fichier de profil. Sans cela, aucun autre élément du système d’exploitation mémoire ne dispose de données avec lesquelles travailler. Construisez-le avant Pinecone, Firecrawl ou la boucle de raffinement.

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