Chaque jour, 5 posts LinkedIn se génèrent dans mon style. Sans que j'écrive une seule ligne. Mon système les illustre avec des images IA, les publie automatiquement et répond aux commentaires à ma place. Ce qui rend ça possible : un second cerveau qui connaît mes anecdotes, mes opinions, mon vécu. Et qui se met à jour en permanence. Dans cette vidéo, je vous montre les 3 machines qui font tourner tout ça. La génération de contenu, la publication automatique sur LinkedIn et X, et l'automatisation des DMs et des commentaires. Pour voir la vidéo, c'est par ici 👇

- Mon second cerveau et comment l'héberger sur Github puis donner accès à votre IA - Comment déployer un OS - Déployer et sécuriser sur un VPS - Les 19 Machines que j'utilise au quotidien - Comment se connecter en CLI - L'explication de chaque machine 📍 Tout est disponible dans le Affiseo Hub 📍 Dans les 19 machines, on retrouve notamment : 🔹 Script Generator Shorts Génération automatique de scripts qualitatifs, 7 par jour, pour des shorts Instagram, TikTok, YouTube Shorts et Facebook, peu importe votre niche. Plus qu'à choisir ceux qui vous conviennent. On se base sur : - des scripts US qui ont fonctionné - l'actualité X - des flux RSS de blogs - des vidéos YouTube 🔹 Avatar Production (HeyGen) Les scripts générés partent automatiquement dans cette seconde machine. On envoie notre voix (on pourrait éventuellement ElevenLabs) et ça génère : - votre clone - les b-rolls scrappés sur X - du motion design généré par Hyperframes de HeyGen, adapté à chaque séquence du script 🔹 LinkedIn Content Factory Même fonctionnement. Scraping de xAI + connexion à mon second cerveau avec mon identité, ma voix, mes anecdotes ou encore mes hooks La machine génère 5 posts LinkedIn par jour qui sonnent exactement comme moi. Une fois validé, la machine me génère des photos de moi (plusieurs propositions) pour accompagner le post (linkedin style) 🔹 X (Twitter) Content Factory Même principe pour X. 5 posts par jour, dans le style défini en amont. Je valide et planifie, idem. Comme pour la machine Linkedin, mix storytelling, actualité IA, opinion ou éducatif 🔹 YouTube Lead Magnet Multicanal À chaque sortie d'une de mes vidéos YouTube, génération en automatique : - post X - post LinkedIn - email newsletter - post Skool - post communauté YouTube - story Instagram Tout ça en full auto pour rediriger vers ma dernière vidéo 🔹 Cross-Post Reels Le monteur dépose un reel fini dans Dropbox. L’OS le pousse en simultané sur Pinterest, Facebook, Instagram, TikTok et YouTube Shorts via Metricool (je choisis juste la date)

Connaissez-vous l'astuce chirurgicale pour forcer une IA à coder comme un ingénieur senior, sans qu'elle dérive après 3 prompts ? Par défaut, quand vous lancez un agent de code (Claude Code, Cursor, Aider, Factory…), il fait du zèle. Il balance du code générique, oublie votre stack, réécrit des fichiers entiers de 500 lignes pour modifier une seule variable, et accumule un historique massif. Résultat ? Une obésité des tokens qui fait exploser votre facture API et un agent qui finit par halluciner au bout de 10 minutes. Pour calmer le jeu, il existe un outil redoutable : le fichier de contexte local (CLAUDE.md pour Anthropic ou AGENTS.md devenu la norme universelle). Un simple fichier texte en langage naturel placé à la racine de votre projet. C'est le "mode d'emploi militaire" que l'IA lit obligatoirement avant chaque début de conversation. Les 3 commandements du CTO pour un fichier de config efficace : 1. La concision absolue : Plus le fichier est long, plus l'IA dilue son attention. S'il ignore vos ordres, taillez dans le gras. Supprimez les évidences du type "fais du code propre", gardez uniquement vos contraintes strictes. 2. Le cloisonnement (Monorepos) : Un fichier global à la racine pour les normes majeures. Et si vous gérez un projet complexe, imbriquez des sous-fichiers de config directement dans vos dossiers (ex: /backend et /frontend). L'agent ne chargera que ce dont il a besoin. 3. Le formatage au laser : Utilisez des marqueurs d'emphase ultra-clairs ([CRITIQUE], [SÉCURITÉ]). Les agents réagissent mille fois mieux aux interdictions strictes qu'aux suggestions vagues. En isolant votre contexte, vous passez d'un mode de consommation exponentiel à une gestion chirurgicale. Moins de bruit, plus de marge, exécution parfaite. 👇 Je vous pose mon template Markdown type en pièce jointe / juste en dessous. Et vous, quelle est la règle la plus stricte que vous avez gravée dans votre fichier de configuration pour empêcher vos agents de faire n'importe quoi en production ?

Je suis tombé sur Reve 2.0, et je pense que l’approche mérite vraiment qu’on s’y intéresse. Pas juste parce que c’est “encore un nouvel outil d’image IA”. Ça, on en voit sortir toutes les semaines. Ce qui me semble beaucoup plus intéressant, c’est leur logique de fonctionnement. Là où beaucoup d’outils génèrent une image finale un peu comme une “boîte noire”, Reve 2.0 semble d’abord structurer l’image comme une sorte de représentation en code. Composition, éléments, lumière, texte, relation entre les objets… En gros, l’image n’est plus seulement un rendu figé. Elle devient quelque chose de beaucoup plus modifiable, presque comme un fichier que l’on peut éditer proprement élément par élément. Et ça, pour moi, c’est le vrai game changer. Parce que le gros problème avec les visuels IA aujourd’hui, ce n’est pas seulement de générer une belle image. C’est surtout de pouvoir l’ajuster sans tout casser. Tu veux modifier un détail ? Le visage change. Tu veux changer le texte ? La composition bouge. Tu veux améliorer un élément ? L’image perd en cohérence. Tu veux itérer avec un client ? Tu finis parfois par régénérer 15 versions au lieu de simplement corriger ce qui doit l’être. Si Reve arrive vraiment à résoudre ça, ce n’est pas juste un outil de plus dans la stack IA. Ça peut devenir une vraie brique de production visuelle. Pour les agences, les e-commerçants, les créateurs de contenu, les équipes marketing, les fiches produits, les bannières, les visuels réseaux sociaux… Le sujet n’est plus seulement : “Est-ce que l’IA peut me générer une belle image ?” Mais plutôt : “Est-ce que je peux construire un système visuel fiable, modifiable, réutilisable et intégrable dans un workflow ?” Et là, ça change beaucoup de choses. Je me demande même si la prochaine grosse différence entre les outils image ne sera pas la qualité brute du rendu… Mais la capacité à modifier précisément une image sans la détruire. Vous en pensez quoi ? Est-ce que vous voyez ça comme un vrai tournant pour la génération d’images IA, ou juste comme une promesse de plus dans un marché déjà saturé ?

Hello tout le monde ! Actuellement en train de bosser sur un ENORME morceau, surement un des plus compliqués en Ecom, la recherche de niche (idem pour l'affiliation dans AFFILIATE OS). Je me bats depuis plusieurs jours pour créer l'outil le plus pertinent et vous donner accès à ça. C'est compliqué, mais je vais réussir à sortir quelque chose d'incroyable, et ce sera évidemment une des nombreuses machines présentes dans ECOM OS dans le Affiseo Hub. J'ai hâte d'avoir fini cette première partie pour ensuite pouvoir bosser comme il faut sur le M02 - Niche Validator (à partir de beaucoup de data). Dans le process, il y a : - Beaucoup de cours (PDF connus, Formations Udemy) - Tous les cours de Ecom Automation sur la recherche de niches - Enormément d'import de mots clés de nombreux sites généralistes et plus thématisés en Ecom - Du scraping Reddit, Pinterest Trends - Grosse utilisation de Data For SEO - La méthode CDN boutiques Shopify - Enormément de Footprints - Et pas mal d'autres choses intégrées au process C'est long, c'est compliqué, mais bientôt la recherche de niches sera full automatisée 😎 PS : AFFILIATE OS arrive dans les prochains jours dans le Affiseo Hub 🚀