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This agent helps Python teams using the Anthropic or OpenAI SDK safely cut LLM spend without risking regressions. With zero code changes, it maps call sites and runs your test scenarios to rank token waste from missed prompt caching or heavy model tiers. It tests fixes in isolated git worktrees, enforcing a strict "do-no-harm" gate that reverts any patch failing to preserve behavior. It delivers a clear savings audit that converts into verified, behavior-preserving code patches upon opt-in.
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Je travaille depuis plusieurs années sur des projets d'automatisation et d'IA en Afrique de l'Ouest, dans des contextes à budget et connectivité limités. J'ai conçu des architectures IA résilientes avec plans de secours pour des organisations qui ne peuvent pas se permettre une dépendance à un seul fournisseur. Ce Skill applique cette même méthode terrain à votre cas — pas de recommandation générique, juste ce qui correspond à votre budget réel et à vos contraintes.
Analysez logs, diagnostics, erreurs et éléments techniques fournis afin d’identifier des causes probables, prioriser les anomalies et préparer un plan de correction.
Turn pasted AI evaluation cases into an evidence-bounded triage brief that separates expected and observed behavior, hypotheses, and missing checks without claiming a root cause or fix.
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