HarmonyFidelisHarmonyFidelis
Connexion
Aller au contenu
AURA
ComprendreConfigurerProgrammes publics
Configurer

Assistants & usages

Projet ChatGPTChoisir ses outilsInstructionsContexte et mémoire

Outils de développement

Harnais, outils et MCPSkills et procédures

Vérification

Vérifier et développer

Chaque espace se visite librement. Les détails restent accessibles à tout moment.

Entrée Aura
AuraConfigurer

Harnais, outils et MCP

Préparer un environnement de développement

Définissez le rôle du modèle, les capacités du harnais et les accès réellement nécessaires.

Modèle

Produit des sorties à partir des entrées disponibles.

Harnais d’exécution

Organise appels, état de tâche, outils, permissions et conditions d’arrêt.

Outils

Lisibilité des fichiers, modifications ou tests selon les accès effectivement accordés.

Capacités nécessaires

Ces cases décrivent un besoin. Elles ne donnent aucun accès et ne modifient aucun compte.

MCP

MCP organise des échanges entre une application hôte, des clients et des serveurs. Il ne remplace ni le modèle ni les permissions du harnais. Une simple tâche sur des fichiers fournis n’exige pas forcément MCP.

Documentation officielle
  • OpenAI · Codex
  • OpenAI · AGENTS.md
  • Model Context Protocol
  • Anthropic · Claude Code

Fiche de harnais

Ce JSON est une spécification pédagogique Aura, pas un fichier de configuration importable dans ChatGPT, Codex ou Claude. Traduisez les besoins dans les réglages documentés du produit choisi.

Vos saisies restent dans cet onglet. Aucun assistant n’est connecté.

Comprendre le contexte et la mémoire

Rechercher Aura

18 résultats

ComprendreApprendre, puis utiliser un modèleDistinguer les paramètres appris des informations fournies au moment d’une demande.
ComprendreDu contexte au prochain tokenDistinguer les probabilités du modèle de la règle utilisée pour choisir une sortie.
ComprendreDu texte aux représentationsComprendre pourquoi les mots deviennent des vecteurs, sans confondre vecteur et sens humain.
ComprendreDe quelle mémoire parle-t-on ?Séparer contexte de travail, état récurrent, paramètres appris et stockage persistant.
ComprendreTransformers : comprendre l’attentionComparer architectures, méthodes d’apprentissage et systèmes complets au bon niveau.
ComprendreGénérer par débruitageSuivre la différence entre corruption pendant l’apprentissage et génération progressive.
ComprendreDu modèle au système qui agitComprendre le rôle du harnais autour d’un modèle et de ses outils.
ComprendrePrédire pour choisir une actionExplorer l’effet d’un horizon plus long et le risque d’un modèle inexact.
ComprendreDes définitions, pas un verdict uniqueExaminer la généralité, la performance et l’adaptation avant d’employer une étiquette.
ComprendreCe qu’un résultat permet de conclurePasser d’une impression convaincante à une comparaison reproductible.
ConfigurerPréparer un projet ChatGPTUn objectif clair, le bon contexte et des instructions que vous pouvez réellement utiliser.
ConfigurerChoisir pour votre tâcheCommencez par votre besoin. Comparez les accès et les résultats, sans classement universel des modèles.
ConfigurerRendre votre demande vérifiableTransformez une intention en objectif, contexte et critères de réussite.
ConfigurerDonner la bonne information au bon endroitDistinguez les règles de travail, les ressources de la tâche et la mémoire gérée par le produit.
ConfigurerPréparer un environnement de développementDéfinissez le rôle du modèle, les capacités du harnais et les accès réellement nécessaires.
ConfigurerComposer une procédure de développementOrganisez préparation, modification, vérification et restitution. Réutilisez les étapes qui vous aident.
ConfigurerPréparer une mission, puis vérifier le résultatUn exemple reproductible, une liste de contrôle et un compte rendu de vos observations.
Programmes publicsTentacularUsages, fonctions et ressources publiquement disponibles.