1
Arme ton IDE
Dis à ton assistant (Cursor, Claude, …) d'utiliser le boilerplate,
@mnemosyne_os/sdk, le serveur MCP et le
llms.txt du repo. Fais-lui cloner une cartouche de référence MIT
et lire son src/. Il code alors contre la vraie API, pas contre
sa propre mémoire.
Le prompt de départ :
Prompt Construis une cartouche Mnemosyne OS : [décris ton app]. Lis lellms.txtà la racine de github.com/Mnemosyne-OS/Mnemosyne-Neural-OS, clone la cartouche MITMnemoReaderet lis sonsrc/. Connecte-toi au coffre avec@mnemosyne_os/sdk(et le MCP si besoin), sous FGAC. Suis les patterns de la référence, ne devine pas l'API.
2
Trouve l'idée, et repère ce qui va en mémoire
Pose-toi une question avant d'écrire une ligne de code. Qu'est-ce que ton app doit se rappeler ? Les notes, les décisions, l'historique, les entités. Ça, c'est ce que tu ingères. Tout le reste, c'est de l'UI ordinaire.
3
Demande, et construis
Décris la feature, et l'assistant code contre le SDK.
ingest() grave dans le coffre. query() et
ask() le lisent par le sens, sous FGAC et à portée
limitée. Tu itères exactement comme sur n'importe quelle app.
4
La mémoire est le back-end
Pas de base à provisionner, pas d'API à héberger, pas d'auth à câbler. Le coffre local est ta persistance, déjà là, déjà gouvernée par l'humain. Tu gagnes tout le back-end. Tu ne gères aucune donnée à sa place.
flowchart TB
A["Ton idée"] --> B{"Qu'est-ce qui doit être en mémoire ?"}
B -->|à retenir| C["SDK · ingest()"]
B -->|le reste| D["UI React normale"]
C --> V[("Coffre local · FGAC")]
D --> E["SDK · query() / ask()"]
E --> V
V --> F["Réponse par le sens"]
F --> D Prêt ?
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