Parcours de création

Créez des workflows IA avec accès d’exécution.

Commencez par Dev Schooling guidé, recevez vos clés et le SDK, puis passez à une exécution M13 contrôlée.

1 / 6 — Dev Schooling

Commencez par Dev Schooling.

Dev Schooling est une session d’onboarding guidée dans votre espace de travail. Elle vous accompagne dans tout le setup développeur et indique précisément quelles commandes lancer dans VS Code.

Suivez les commandes. Recevez vos clés. Téléchargez le SDK. Commencez à construire.

Setup développeur guidé

Prêt à démarrer

01Ouvrir la session

02Lancer les commandes

03Recevoir les clés

04Télécharger le SDK

05Démarrer en local

Ce que vous faites

VS CodeLancez la commande fournie par Dev Schooling.

01Ouvrir la session

Démarrez le workflow guidé et restez dans un parcours d’onboarding clair.

02Lancer les commandes

Copiez les commandes reçues et lancez-les dans VS Code.

03Recevoir les clés

API key, private key et public key reference sont préparés pour l’exécution développeur.

04Télécharger le SDK

Vous recevez votre SDK Package à la fin du setup guidé.

05Démarrer en local

Utilisez les commandes de démarrage SDK et testez avec Dev Credits dès que tout est prêt.

Journal de session

[✓]

Session Dev Schooling ouverte.

[✓]

Handoff de commande VS Code préparé.

[✓]

Clés développeur provisionnées.

[✓]

Téléchargement SDK débloqué.

[✓]

Chemin de démarrage local prêt.

Démarrer le Schooling Workflow Obtenir des Dev Credits →

2 / 6 — Accès

État d’accès

Vérifiez votre état développeur.

Après Dev Schooling, cette console affiche workspace, schooling, API keys et Dev Credits afin de savoir si l’exécution est prête.

Démarrer le Schooling Workflow Obtenir des Dev Credits →

Les Dev Credits sont nécessaires pour les API calls, les tests SDK et l’exécution des workflows.

3 / 6 — RITA

Gardez le workspace orienté.

RITA transforme la connaissance locale du workspace en quatre artefacts d’orientation : index source Python, index de contrats JSON, index système Markdown et index runner. Le développement commence avec une carte bornée de fichiers, anchors, summaries et points d’entrée d’exécution.

Onglets artefact

semantic_workspace_index.json

1{2  "artifact_file": "semantic_workspace_index.json",3  "index_family": "python_source",4  "map_entries": [5    {6      "source_ref": "steps/RITA08_SummarizeAdmittedSourcesPY.py",7      "semantic_summary": "Builds clean semantic summaries for admitted source files.",8      "anchors": [9        "function: build_prompt lines 274-275",10        "function: validate_semantic_summary lines 293-309"11      ]12    }13  ]14}

Onglets commande

rita_run.trigger.json

1{2  "command": "rita run <workspace_path>",3  "triggers": [4    "bind workspace identity",5    "initialize workspace-local state",6    "run RITA core life",7    "write orientation artifacts"8  ],9  "outputs": [10    "semantic_workspace_index.json",11    "semantic_workspace_index-json.json",12    "semantic_workspace_index-md.json",13    "semantic_workspace_index-runner.json"14  ],15  "runtime_state": "active"16}

Couche d’impact RITA

Réduction d’énergie et de coût token

RITA prépare une orientation compacte du workspace avant les appels modèle coûteux, réduisant les rechargements de contexte et les mouvements de tokens inutiles.

Accélération du développement

RITA conserve les plateaux d’orientation, les index et la conscience des changements afin de reprendre plus vite avec moins de cycles de retrieval à l’aveugle.

Protection IP

RITA reste locale au workspace. Elle expose des index contrôlés et un retrieval ciblé afin que le contexte propriétaire reste borné au contrat workspace actif.

4 / 6 — M13 API Bridge

Appelez M13 quand le workflow a besoin de pression.

Routez les moments du workflow local vers le bon mode de pression M13 : orientation rapide, reasoning profond, summary compacte, check dur, pression challenge et reality testing niveau attack.

fast

Orientation rapide et prochaine action directe.

reasoning

Dérivation combinée profonde quand la tâche exige une pensée C-level.

summary

Transfert d’état compact pour continuation et handoff.

check

Jugement KPI dur avant qu’un résultat avance.

challenge

Pression benchmark contre une alternative plus forte.

attack

Pression de réalité avant que le workflow entre en contexte production.

Ouvrir les détails API →

5 / 6 — SDK

Entrez dans la salle machine locale.

Explorez le SDK comme workspace d’exécution local complet : fichiers, runner, workflow, artefacts, API Bridge et RITA dans une seule salle machine.

Votre workspace d’exécution local — explorez chaque fichier, puis lancez.

Douze tuiles. Trois sont exécutables en direct. Chaque run laisse des artefacts inspectables.

Salle machine

Salle machine ›Local Runner

C’est ici que l’Extension devient réelle.

Lancez l’Extension depuis le terminal et observez tout le flow passer.

execution-space/engine/terminal_extension_runner.pyexecution-space/bin/run.shexecution-space/bin/run_action_builder.sh

[✓]python3 execution-space/engine/terminal_extension_runner.py run

[✓]Starting local execution: run_eu_ai_act_diagnostic_pipeline

[✓]Run path: execution-space/runs/terminal_extension_run_<timestamp>

[✓]TERMINAL EXTENSION RUN PASSED

01020304050607080910111213

Démarrez d’abord le Schooling Workflow. Les keys et le SDK Package se débloquent ensemble à la fin du setup guidé.Démarrer le Schooling Workflow

6 / 6 — Publish / Payout

Publiez des workflows et gagnez sur l’exécution.

Beta

Lorsqu’un workflow devient utile, il peut avancer vers la publication. Les développeurs peuvent recevoir jusqu’à 30 % des tokens générés en Payout Tokens lorsque les workflows publiés créent de l’usage.

Workflow publiable

Un workflow a besoin d’un chemin d’exécution contrôlé, d’artefacts clairs et d’une raison d’être utilisé plusieurs fois.

Payout Tokens

La couche payout relie la contribution développeur à la valeur d’exécution générée.

Jusqu’à 30 %

Les workflows publiés éligibles peuvent retourner jusqu’à 30 % des tokens générés sous forme de Payout Tokens.