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name: valider-pre-requis-langchain
description: Vérifier rapidement si un apprenant a bien les bases Python, terminal, environnement et logique de programmation nécessaires pour suivre une formation LangChain ou LangGraph sans perdre du temps en cours.
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# Valider ses prérequis pour la formation LangChain

Utilise ce skill quand un participant souhaite savoir s'il est prêt pour une formation LangChain, LangGraph ou IA agentique, ou quand il demande si ses compétences actuelles sont suffisantes avant de commencer.

## Objectif

Évaluer précisément le niveau de préparation technique sans entrer dans le détail organisationnel du programme. On ne vérifie pas la date, le calendrier ou les modalités de certification ; on se concentre sur les compétences concrètes nécessaires pour comprendre et pratiquer les cours.

## Checklist de validation

Vérifie ces points, en priorité :

1. Python est installé et accessible.
2. La version est compatible avec le projet ou la formation.
3. Le terminal fonctionne et permet d'activer un environnement virtuel.
4. Git est disponible pour cloner des dépôts et gérer un projet local.
5. L'étudiant sait écrire une fonction, utiliser des conditions, boucler sur une liste et manipuler des objets simples.
6. Il sait créer et lancer un script Python localement.
7. Il a déjà vu un environnement de développement simple (éditeur de code, terminal, package manager).

## Validation pratique

### 1. Vérifier l'environnement

```bash
python --version
python -m pip --version
git --version
```

Si l'un de ces commandes échoue, l'utilisateur n'est pas encore prêt à suivre les exercices de façon fluide.

### 2. Vérifier les bases Python

Demande-lui d'exécuter un mini script type :

```python
items = ["A", "B", "C"]

for item in items:
    if item == "B":
        print("Trouvé")
    else:
        print(item)

def ajouter(x, y):
    return x + y

print(ajouter(2, 3))
```

Le script doit s'exécuter sans erreur et afficher une sortie cohérente.

### 3. Vérifier l'usage du terminal

```bash
mkdir -p /tmp/langchain-check && cd /tmp/langchain-check
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -c "print('environnement actif')"
```

Si l'utilisateur ne maîtrise pas au moins cette logique minimale, il a besoin d'un complément avant de démarrer la formation.

### 4. Vérifier les compétences utiles pour LangChain

Le programme peut être suivi avec un bon niveau général, mais l'utilisateur doit surtout savoir :

- créer un environnement virtuel ;
- installer des dépendances via `pip` ou `uv` ;
- lire une erreur Python et distinguer les problèmes de syntaxe, d'import et d'environnement ;
- exécuter un script localement ;
- modifier un fichier de code de façon simple et relancer l'application.

## Interprétation du résultat

### Prêt à suivre la formation

L'utilisateur a :

- Python fonctionnel ;
- un environnement virtuel maîtrisé ;
- les bases de syntaxe Python ;
- le réflexe de lancer un script et lire les erreurs.

### Partiellement prêt

L'utilisateur est proche du niveau requis, mais a besoin de :

- un petit rappel sur les fonctions et boucles ;
- une installation Python plus claire ;
- une séance de mise à niveau sur le terminal ou les environnements virtuels.

### Pas encore prêt pour le cours

Si l'utilisateur ne sait pas :

- utiliser le terminal ;
- lancer un script Python ;
- créer un environnement virtuel ;
- comprendre les erreurs de base ;

alors il doit d'abord passer par le skill `demarrer-avec-python-pour-ia-agentique` avant de viser un projet LangChain.

## Recommandation concrète

Propose une progression simple :

1. valider le niveau Python ;
2. préparer l'environnement de travail ;
3. lancer un projet simple ;
4. ensuite démarrer un premier exercice LangChain ou LangGraph.

## Erreurs fréquentes

- Le mauvais Python est utilisé : `python` ne pointe pas vers le bon interpréteur.
- L'environnement virtuel est créé mais pas activé.
- L'utilisateur sait lire du code sans savoir l'exécuter.
- Les dépendances sont installées au mauvais endroit ou dans le mauvais environnement.
- On confond le support de version Python avec le support de la librairie.

## À la suite de ce skill

- Si l'apprenant est prêt : oriente vers `demarrer-projet-langgraph`.
- S'il manque de base : oriente vers `demarrer-avec-python-pour-ia-agentique`.
- S'il a besoin de configurer plus précisément son environnement : oriente vers `preparer-environnement-developpement-langchain`.