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workflow_ia.py

workflow_ia.py agent.py prompts.py

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import anthropic

from tools import build_plan

def run_workflow(task: str):

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(

model="claude-opus-4-8",

max_tokens=1024,

messages=[{"role": "user",

"content": task}]

)

return build_plan(response.content)

# ✅ Architecture · Tests · Prompts

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from anthropic import Anthropic

from tools import search, run

class AIAgent:

def __init__(self):

self.client = Anthropic()

self.history = []

def ask(self, task: str):

self.history.append({

"role": "user",

"content": task})

return self.client.messages.create(...)

# ✅ Agent prêt · mémoire active

12345 678910 1112

SYSTEM = """

Expert Python & IA.

Réponds en français.

"""

def build_prompt(task, ctx=""):

return f"""

Tâche : {task}

Contexte : {ctx}

""".strip()

PROMPTS = {"refacto", "tests",

"review", "deploy"}

# ✅ Prompts prêts · 4 modes

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