Insights
Notes sur la mise en production de l'IA et du logiciel
Articles plus longs de l'équipe Zheat: crawlables sur ce site, pas enfermés dans un fil LinkedIn.

Application perpétuelle : Grok Bot déclenche les agents Composer, Rocky et No More Slop tiennent les gates
Une application perpétuelle est un produit live qui se maintient en production après le lancement. Gates branchables (Appzi, Clarity, Ahrefs). Grok Bot organise. Cursor Composer construit les agents locaux. Rocky et No More Slop tiennent la perf et la revue.
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Pourquoi j'ai donne a Grok Bot un bot Routine (et les features aux humains)
Notes de terrain — organisation Grok Bot pour Order of Battle: bot Routine dedie, PO Appzi, Developer, Rocky et Humaniseur en coulisse.
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La fausse bonne idée des agents en parallèle
Plus je lance d'agents en parallèle, plus je joue aux dés. Je n'arrive plus à suivre, ni à répondre, puis je dois tester une feature trop grosse. Le 100 % local m'a forcé un rythme plus clair.
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Votre quota est épuisé. Modèles locaux, usage hybride.
Le prix du token baisse, la conso monte, les quotas meurent plus vite. Je suis passé vers du local sur une machine à grosse RAM. Hybride : le cloud pour le dur. Pas besoin d'un dieu pour un CRUD.
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Agents, même recette, ingrédients différents
Un agent, c'est un LLM qui appelle des outils. Même squelette à chaque fois : modèle, prompt, MCP, sous-agents. Du YAML pour les instancier, une UI pour que le client les crée, sans lock-in provider.
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Humaniseur v5: tics de style vs filigranes
Spec Humaniseur v5. Reecriture par defaut: light (simple, meme incomplet). full est forensique. Deux scores. Pas de certification Anthropic.
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mcp-raganything n'est pas un produit RAG
mcp-raganything wrappe RAG-Anything en deux tools MCP, index_corpus et ask_corpus. Une prise pour Claude, Codex ou Cursor. Pas un RAG de production.
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Humaniseur v4: nettoyage bilingue de prose IA
Livre blanc Humaniseur v4: 53 patterns EN + 12 FR, score densite IA 0-100, voix, piste FR, validation CLI. Open source et utilisable en CLI.
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No More Slop: nettoyage de code IA dual-score
Livre blanc No More Slop: 22 patterns regex, score structurel, coûts, calibration de style, escalade Rocky. Open source.
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Livre blanc Rocky: MCP d'ingénierie agentique
Livre blanc Rocky: gateway devkit, agents vs skills, profils d'architecture, workflow senior, économies de tokens mesurées.
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robots.txt décide, llms.txt suggère
llms.txt n'est pas le robots.txt de l'IA. L'un gère la permission de crawl. L'autre est une liste de lecture. Partez de robots et d'un graphe public.
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Rocky: quality gate MCP gratuite pre-PR
Rocky est une quality gate pre-PR gratuite pour outils de code IA. Même modèle, ~65% de tokens en moins. Cursor, Claude Code, VS Code.
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Rapport de valeur Rocky: tokens et coûts
Même feature, même modèle: environ 255k à 89k tokens (~65%), discovery -89%. Comparaison côte à côte sans vs avec Rocky MCP.
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Coding agentique: tokens et coûts
Une gateway vs plein d'outils MCP, graphify avant grep, gate pre-PR vs rework. Rocky garde le handbook autour de 4-6k tokens.
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Pourquoi Rocky sépare agents et skills
Les agents sont la porte d'entrée courte. Les skills se chargent seulement si besoin. Session Rocky autour de 4-6k tokens.
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RAG pour un catalogue d'implants: bon choix?
Tailles en stock dans des tables. Notes et FAQ en chunks. Ne mélangez pas inventaire et prose. On standardise sur Xberg.
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Profils Rocky: détecter avant d'imposer
Rocky détecte le repo avant d'imposer une structure: Next.js App Router, hexagonal, React SPA layered, ou node-api-only.
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Senior workflow Rocky: de la discovery à la PR
Pipeline de bout en bout que Rocky renforce: discovery, conventions, diffs petits, vérif locale, gate pre-PR jusqu'à ready, puis ouvrir la PR.
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J'ai reconstruit un agent pour la 4e fois
Les archis d'agents ont convergées: model, tools, MCP, sous-agents. J'ai encapsulé ça en YAML; des acteurs plus gros ont mieux fait.
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Construire un agent ou un RAG n'est plus le sujet
Après des agents chez grands comptes et startups, la douleur n'était pas la mise en place. Coût, droits et observabilité.
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Le ChatGPT qui disait oui. L'API qui disait non.
Un essayage bijou impeccable dans ChatGPT. Même modèle sur l'API: échec. Pipeline à trois modèles qui ne réécrit jamais le client.
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La guerre des harnais est finie: infra et privacy
LangChain, Claude Managed Agents, Agno AgentOS: même archi. Le harnais est une commodité. Tout se joue sur infra et privacy.
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MCP est mort ? Un contrat reste utile pour les API
Perplexity renonce à MCP et les nécrologies fleurissent. Gaspillage de tokens réel, mais un contrat reste utile pour les API custom.
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Si l'IA casse le code, fixez le cadre
Accusez le marteau, ou fixez le cadre. L'IA amplifie ce qui existe. Un cadre rigoureux accélère. Sans cadre, la dette accélère.
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Le paradoxe du RAG: acheter ou construire
Standardisez le RAG et la mémoire long terme plutôt que de tout réécrire. Cognee semble prêt pour l'industrialisation: vecteurs, graphe, MCP.
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