Cookbook

Des recettes qui tournent dès la première copie.

Chaque recette résout un problème précis, montre du code qui fonctionne et indique la suite. Commence par les fondamentaux de l’API pour maîtriser les primitives, puis ajoute les boucles d’agent et les cas d’usage complets. Notebooks Colab + fichiers Python autonomes.

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Recettes Muse Code

PATTERNS D’AGENTS

Les patterns clés qui tirent le meilleur de Muse Code, tout droit sortis des supports de lancement.

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Fan-out d’agents
Répartis un gros travail entre plusieurs sous-agents, chacun dans son propre worktree, pour que rien n’entre en collision en cours de route et que ta copie de travail reste propre.
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Skills intégrées
Tu y mets une idée brute, tu en sors une fonctionnalité passée au gril et validée — les playbooks intégrés /plan, /grill et /goal font le travail.
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Suivi d’objectif
Fixe ton objectif et Muse Code garde un agent sur la tâche : ce que tu voulais au départ est ce qui finit mergé.

Fondamentaux de l’API

10 recettes

Vérifie que chaque primitive de l’API fonctionne et obtiens un point de départ sur lequel construire.

01Démarrage rapide : chat completionsFais ton premier appel à Muse Spark en pointant l’OpenAI SDK vers une nouvelle base URL.02Réponses en streamingAffiche les tokens au fil de la génération et lis le dernier bloc d’usage.03Appels d’outils et de fonctionsDétecte les appels d’outils et monte la boucle exécuter-puis-renvoyer.04Sortie structuréeObtiens du JSON garanti par schéma, qui se parse du premier coup.05Prompt cachingRéutilise un préfixe de prompt stable et suis les tokens mis en cache.06Tokens de raisonnement et de réflexionContrôle l’effort de raisonnement et rejoue le raisonnement d’un tour à l’autre.07Entrée visionEnvoie des images par URL ou en base64 et récupère une analyse structurée.08Contexte longFais tenir un contexte à l’échelle du dépôt dans la fenêtre de 1 M de tokens.09Gestion des erreurs et retryApplique un backoff avec jitter et ne réessaie pas sur les erreurs client.10Search groundingAncre les réponses dans des résultats de recherche web en direct, avec citations en ligne.

Patterns d’agents

5 recettes

Construis les boucles qui transforment un modèle en agent : planification, travail en parallèle et autocorrection.

01Boucle d’agent de baseCâble la boucle d’agent centrale percevoir-décider-agir.02Raisonnement entrelacéEntrelace raisonnement et appels d’outils au sein d’un même tour.03Gestion de contexte multi-toursGère un contexte qui grossit tout au long d’une exécution d’agent prolongée.04Éditions sur place validéesDes éditions chercher-remplacer validées avec un agent de code.05Copilote anti-fatigue d’alertesExtrais des patterns étayés d’un flux d’alertes bruyant, puis sonde, discute et auto-évalue avec une sortie JSON stricte.

Cas d’usage

13 recettes

Des patterns de bout en bout : perception multimodale, orchestration et applications complètes.

01Analyse de graphiquesLis des graphiques et extrais des données structurées des images.02Correction depuis une capture d’erreurDiagnostique un bug à partir d’une capture d’écran d’erreur et corrige-le.03Lunettes connectées avec OpenClawRegarde et pose ta question mains libres sur les lunettes Ray-Ban Meta.04Génération de diapositivesGénère un deck de diapositives à partir d’un prompt ou d’un contenu source.05Design web vérifié dans le navigateurConstruis un site web avec un agent de code qui vérifie son propre travail dans un vrai navigateur.06Développement de jeu itératifConstruis un jeu de navigateur de bout en bout avec un agent de code, vérifié dans un vrai navigateur.07Exécution en sandboxExécute du code généré par le modèle dans une sandbox.08Studio produit multi-agentsOrchestre une équipe de quatre profils (PM, backend, frontend, rédacteur technique) qui se coordonne via un tableau Kanban partagé.09Développement de jeu en une passeConstruis un jeu de navigateur 3D complet en une seule passe — un AGENTS.md plus un prompt structuré, sans boucle d’itération.10Ancrage de la perceptionIdentifie les aliments sur une photo de frigo et épingle des pastilles interactives de score santé aux positions en pixels.11Agent de dépôt GitHubBot GitHub Actions autonome — triage, revue de PR, détection de remplissage généré par IA et PR de correction de bugs — sur OpenCode + Muse Spark.12Usage de l’ordinateurPilote un bureau Linux à partir de captures d’écran — l’agent trouve une application, l’ouvre et y joue dans une sandbox Cua.13Usage de l’ordinateur sous macOSPilote un vrai Mac à partir de captures d’écran avec metacua, un agent d’usage de l’ordinateur natif en Swift + Python.

Chaque recette n’a besoin que d’une chose : une clé.

Crée un compte Model API sur dev.meta.ai, génère une clé API et exporte-la comme MODEL_API_KEY. L’API est compatible sans modification avec l’OpenAI SDK — vois le snippet de démarrage rapide dans la doc.

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