IA : Structurer un projet IA en couches: Projet, mémoire, contexte, skills, JSON.

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18d (edited) • Questions et partages

@Malika Zouaoui

Cinq couches pour qu'une IA reprenne un projet sans tout réexpliquer.

Introduction :

On commence simple, avec la mémoire sauvegardée, et on ajoute les couches au fur et à mesure que le projet se densifie.

Concepts : Macro : plus global, Micro : spécifique plus proche du granulaire, Meso l'entre deux.

Contextes d'une IA et d'un projet :

-Mémoire sauvegardée: macro vivant. Elle suit l'évolution, capte les inflexions, garde ce qui est récent et structurant. Elle bouge.

-Document de contexte léger: macro stable. La carte d'identité du projet pour une reprise rapide en conversation isolée. Il bouge peu (une fois par mois on peut dire ou encore moins).

-Document de contexte lourd: macro déployé. La référence longue quand il faut entrer dans le détail conceptuel ou historique. Il bouge encore moins.

-Skills (Claude pas Chatgpt): méso opérationnel. Comment produire dans la voix, comment structurer un script vidéo etc... Ce sont des règles de transformation, pas des contenus.

-JSON: micro structuré. Des entrées atomiques, requêtables, stables ou semi-stables, qui n'ont rien à faire en prose parce qu'elles ne se lisent pas, elles se consultent.

La cohérence de l'ensemble tient à ce que chaque couche a une granularité et une fonction propres. Aucune ne fait le travail d'une autre. Le risque, si une couche manque, c'est que les autres se mettent à la compenser et deviennent floues. Le contexte léger reste léger parce que le lourd existe. Le lourd reste lisible parce que le JSON absorbe les listes. Les skills restent des skills parce que la mémoire porte l'état d'avancement.

Une chose à surveiller au fil du temps: la frontière entre mémoire et contexte léger. La mémoire capture du macro vivant qui, en se stabilisant, finit par appartenir au contexte léger. Une révision périodique du contexte léger à partir de ce qui s'est sédimenté dans la mémoire évite que les deux se chevauchent ou se contredisent.

Comment générer tout cela ?

le fichier de context est un element qui permet la reprise au travers de plusieurs conversations d'un element de contexte commun, la memoire aussi en fait partie, on peut aussi s'appuyer sur les skills pour le projet et aussi les fichiers json pour cela.

-Pour mon projet peux tu m'aider à créer un fichier de context global (action long term) et un léger qui est plus dans l'action court terme au format md.

-vois tu des éléments que je peux mettre en json pour faciliter la reprise et faciliter le travail et les échanges entre conversations ?

quand les fichiers sont générés alors faire un upload des fichiers dans le projet (Claude ou Chatgpt)

Mettre l'indication suivante dans le projet :

Utiliser les fichiers de contexte MonProjet (We2 pour moi) comme cadre de référence permanent. Le fichier context_global_light.md sert au démarrage rapide. Le fichier context_global_full.md sert aux reprises profondes. Les fichiers JSON servent de repères structurés prioritaires pour les définitions, règles d’usage, décisions éditoriales, style et formats.

de temps en temps vous pouvez aussi dire à l'IA : met à jour la mémoire avec les nouveaux éléments de projet que tu as.

Enfin comment utiliser :

Sur une conversation :

Reprends le contexte MonProjet (We2 pour moi) du projet. Pour cette conversation, utilise en priorité context_global_light.md, we2_lexicon.json, we2_ethics.json et we2_current_decisions.json.

Ou sur un nouveau projet :

Reprends le contexte MonProjet (We2 pour moi) du projet. Pour cette conversation, utilise context_global_full.md comme cadre principal, puis les JSON comme repères de précision.

ps :

Pour la description du contexte le .md (mark down) a plusieurs avantages :

il est léger, lisible par n’importe quel éditeur,

très bien compris par une IA, facile à copier/coller,

sans styles cachés comme dans Word,

plus durable dans le temps, facile à versionner.

PS2 :

Pour chatgpt la limite des 25 fichiers dans un projet peut etre vite atteinte alors consolider l'ensemble des fichiers json dans un seul est la solution, il suffit de le lui demander il pourra consolider (le fichier consolidé est un export on travaille sur les fichiers granulaires : c'est la source initiale de travail).

Pour Claude il est préférable de travailler en granulaire c'est plus simple on ne charge qu'un json en fonction du besoin et on ne modifie que celui la.

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