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README.md

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-# Leaderboard Parser
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-Un outil pour extraire automatiquement les données des leaderboards Hugging Face à l'aide d'agents IA.
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-## Structure du projet
-
-```
-leaderboard-parser/
-├── main.py                # Point d'entrée principal
-├── data/                  # Données d'entrée et de sortie
-│   ├── leaderboards.json  # Liste des URLs des leaderboards à traiter
-│   └── leaderboard_results.json # Résultats de l'extraction
-├── src/                   # Code source principal
-│   ├── agent.py           # Gestion de l'agent IA
-│   ├── browser.py         # Gestion du navigateur
-│   └── tools.py           # Outils utilisés par l'agent
-├── experiments/           # Scripts expérimentaux
-├── pyproject.toml         # Configuration Poetry
-└── README.md              # Documentation
-```
-
-## Description
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-Ce projet utilise Playwright et smolagents pour naviguer sur les leaderboards Hugging Face et extraire les informations du premier modèle de chaque leaderboard. Les informations extraites incluent :
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-- Nom du modèle
-- Score
-- Position/rang
-- Créateur/auteur
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-## Prérequis
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-- Python 3.10 ou supérieur
-- Poetry (gestionnaire de dépendances)
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-## Installation
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-1. Assurez-vous d'avoir Python 3.10+ installé
-2. Installez Poetry si ce n'est pas déjà fait : `pip install poetry`
-3. Installez les dépendances : `poetry install`
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-## Configuration
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-1. Copiez le fichier `.env.example` vers `.env`
-2. Configurez vos clés API dans le fichier `.env`
-3. Modifiez le fichier `data/leaderboards.json` pour ajouter ou supprimer des URLs de leaderboards
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-## Utilisation
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-Pour exécuter le parser sur tous les leaderboards définis dans `data/leaderboards.json` :
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-```bash
-poetry run leaderboard-parser
-```
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-Ou directement :
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-```bash
-poetry run python main.py
-```
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-Les résultats seront sauvegardés dans `data/leaderboard_results.json`.
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-## Fonctionnement
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-L'outil utilise un agent IA basé sur `smolagents` pour :
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-1. Naviguer vers chaque URL de leaderboard
-2. Analyser la page pour trouver le tableau de classement
-3. Extraire les trois premiers modèles avec leurs scores
-4. Sauvegarder les résultats dans un fichier JSON
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-## Développement
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-Pour ajouter un nouvel outil à l'agent, créez une fonction dans `src/tools.py` et décorez-la avec `@tool`.
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-Pour modifier les instructions données à l'agent, modifiez la variable `leaderboard_instructions` dans `src/agent.py`.
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-## Expériences
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-Le dossier `experiments/` contient des scripts expérimentaux qui ont été utilisés pour développer et tester différentes approches.
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-## Comment ça fonctionne
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-1. Le script charge les URLs des leaderboards depuis `data/leaderboards.json`
-2. Pour chaque URL, il lance un navigateur et utilise un agent IA pour :
-   - Naviguer vers l'URL du leaderboard
-   - Analyser la page pour trouver les trois premiers modèles
-   - Extraire les informations pertinentes
-3. Les résultats sont sauvegardés dans `data/leaderboard_results.json`
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+title: minimal-browser-screenshot-experiment
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