> Discover all available pages from the documentation index: https://mastra.zisheng.pro/fr/llms.txt

# SkillSearchProcessor

`SkillSearchProcessor` est un **Processor d’entrée** qui permet de découvrir et de charger des Skills à la demande. Au lieu d’injecter dès le départ toutes les métadonnées des Skills dans le prompt système, comme le fait `SkillsProcessor`, il fournit à l’Agent deux méta-Tools (`search_skills` et `load_skill`) qui lui permettent de rechercher et de charger des Skills à la demande. Cela réduit l’utilisation des tokens de contexte lorsque les Workspaces contiennent de nombreux Skills.

Par défaut, lorsque vous associez uniquement `SkillSearchProcessor` à un Agent doté d’un `Workspace` prenant en charge les Skills, l’Agent considère les Skills comme disponibles à la demande :

- Le `SkillsProcessor` immédiat par défaut n’est pas ajouté automatiquement.
- `search_skills` et `load_skill` sont exposés pour la découverte et le chargement des instructions.
- Les Tools `skill` et `skill_search` qui font doublon sont masqués.
- `skill_read` reste disponible afin que l’Agent puisse lire les fichiers complémentaires d’un Skill, tels que les références, scripts et ressources.

Si vous configurez explicitement `SkillsProcessor` avec `SkillSearchProcessor`, l’Agent conserve les Tools immédiats `skill` et `skill_search` comme option activable.

## Exemple d’utilisation

```typescript
import { SkillSearchProcessor } from '@mastra/core/processors'

const skillSearch = new SkillSearchProcessor({
  workspace,
  search: {
    topK: 5,
    minScore: 0.1,
  },
})
```

## Paramètres du constructeur

**options** (`SkillSearchProcessorOptions`): Options de configuration du Processor de recherche de Skills

**options.workspace** (`Workspace`): Instance de Workspace contenant les Skills. Ceux-ci sont accessibles au moyen de workspace.skills.

**options.search** (`{ topK?: number; minScore?: number }`): Configuration du comportement de recherche.

**options.search.topK** (`number`): Nombre maximal de Skills à renvoyer dans les résultats de recherche.

**options.search.minScore** (`number`): Score de pertinence minimal requis pour inclure un Skill dans les résultats de recherche.

**options.ttl** (`number`): Durée de vie de l’état du fil, en millisecondes. Après cette durée d’inactivité, l’état du fil est nettoyé. Définissez cette valeur sur 0 pour désactiver le nettoyage.

## Valeur renvoyée

**id** (`string`): Identifiant du Processor défini sur 'skill-search'

**name** (`string`): Nom d’affichage du Processor défini sur 'Skill Search Processor'

**providesSkillDiscovery** (`'on-demand'`): Indique à l’Agent que ce Processor gère la découverte des Skills et le chargement de leurs instructions.

**processInputStep** (`(args: ProcessInputStepArgs) => Promise<ProcessInputStepResult>`): Traite chaque étape afin d’injecter les méta-Tools de recherche et de chargement, ainsi que les instructions de Skills précédemment chargées, sous forme de messages système.

## Exemple d’utilisation avancée

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { SkillSearchProcessor } from '@mastra/core/processors'
import { Workspace, LocalFilesystem } from '@mastra/core/workspace'

const workspace = new Workspace({
  filesystem: new LocalFilesystem({ basePath: './project' }),
  skills: ['skills'],
  bm25: true,
})

const skillSearch = new SkillSearchProcessor({
  workspace,
  search: {
    topK: 5,
    minScore: 0.1,
  },
})

const agent = new Agent({
  id: 'skill-agent',
  name: 'skill-agent',
  instructions:
    'You are a helpful assistant. Use search_skills to find relevant skills, then load_skill to load their instructions.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  workspace,
  inputProcessors: [skillSearch],
})
```

Le fonctionnement de l’Agent est le suivant :

1. L’Agent reçoit un message de l’utilisateur
2. L’Agent appelle `search_skills` avec des mots-clés (par exemple, "api design")
3. L’Agent examine les résultats et appelle `load_skill` avec le nom du Skill
4. Les instructions du Skill apparaissent comme messages système au tour suivant
5. L’Agent suit les instructions du Skill chargé

## Tools de fichiers du Workspace

`SkillSearchProcessor` charge les instructions des Skills dans la conversation. Il n’empêche pas les Tools de fichiers du Workspace de lire des fichiers.

Utilisez `skill_read` pour les fichiers complémentaires appartenant à un Skill chargé, par exemple ceux situés dans `references/`, `scripts/` ou `assets/`.

Réservez les Tools de fichiers du Workspace, tels que `mastra_workspace_read_file`, aux Workflows qui nécessitent explicitement d’inspecter ou de modifier des fichiers. Lors de l’exécution normale d’une tâche, l’Agent n’a pas besoin de relire le même fichier `SKILL.md` une fois que `load_skill` a réussi.

## Comparaison avec SkillsProcessor

|                           | SkillsProcessor                       | SkillSearchProcessor                          |
| ------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------------------- |
| Montée en charge          | Injecte tous les Skills dès le départ | Découverte à la demande                       |
| Utilisation du contexte   | Augmente avec le nombre de Skills     | Constante (uniquement les Skills chargés)     |
| Fonctionnement de l’Agent | Skills toujours visibles              | L’Agent recherche et charge selon ses besoins |
| Recommandé pour           | Peu de Skills (< 10)                  | De nombreux Skills (10+)                      |

## Voir aussi

- [ToolSearchProcessor](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/processors/tool-search-processor)
- [Processors](https://mastra.zisheng.pro/fr/docs/agents/processors)
- [Skills du Workspace](https://mastra.zisheng.pro/fr/docs/workspace/overview)