Tetardtek
60d9cf7332
Ajout : 11 session-*.yml, modes soft locks, coach-boot + time-anchor, ADR-008→024. Retrait : focus.md, BRAIN-INDEX.md, SUPERVISOR-STATE.md, claims/, todo/. brain-template = kernel distribuable propre.
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name: ADR-012
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type: decision
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context_tier: cold
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# ADR-012 — Modèle de contexte : L3a (mémoire privée agent) + protocole de graduation
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> Date : 2026-03-15
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> Statut : actif
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> Décidé par : session sess-20260315-2031-kernel-audit — brainstorm coach + tech-lead
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## Contexte
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Le brain dispose de :
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- L0 : kernel (invariant, permanent)
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- L1 : session state (TTL session)
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- L2 : agent workspace (TTL sprint)
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- toolkit/ (patterns validés, partagés) — ce qu'on appelait implicitement L3
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Ce qui manquait : une couche entre le travail d'un agent et sa promotion dans le toolkit partagé.
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Sans elle, la graduation est manuelle, tardive, ou jamais faite.
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## Insight fondateur
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**Le toolkit est L3b. Il existait déjà. Ce qui manquait : L3a.**
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L3a agent/memory/<projet>/ ← accumulation privée, non encore validée
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L3b toolkit/<domaine>/ ← patterns promus, partagés, validés en prod
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L0 agents/<agent>.md ← graduation maximale — spec enrichie
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```
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L3a est la couche d'accumulation privée de l'agent — ce qu'il observe, tente, apprend sur un projet spécifique — avant que ce soit assez solide pour être partagé.
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## Décision
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Introduire L3a comme couche officielle du modèle de contexte.
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Structure :
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brain/agent-memory/<agent>/<projet>/
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observations.md ← ce que l'agent a observé (patterns tentés, résultats)
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validated.md ← patterns validés N fois sur ce projet
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kpi.yml ← KPIs par stack : { stack, validations, kpi_score, graduated }
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Graduation automatique :
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kpi_score stable + validations ≥ N → signal toolkit-scribe → promotion L3b
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L3b consensus inter-projets → signal scribe → enrichissement L0
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## Protocole de graduation
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Sprint close :
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agent observe pattern → écrit dans L3a/<agent>/<projet>/observations.md
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Pattern validé en prod :
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N = 3 validations minimum (configurable par stack)
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metabolism-scribe incrémente kpi.yml
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Seuil atteint :
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trigger → toolkit-scribe → L3b (toolkit/<domaine>/)
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agent gagne flag variance sur cette stack
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tech-lead gate optionnel sur cette stack pour cet agent
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Variance débloquée :
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l'agent peut proposer des variantes de pattern (pas seulement "le" pattern)
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"j'ai build ça N fois — voici 3 approches selon le contexte"
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```
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## Différence L3a vs L3b
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| | L3a | L3b |
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| Scope | Agent × projet | Brain global |
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| Ownership | L'agent | toolkit-scribe |
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| Accès | Privé (agent en session) | Partagé (tous agents) |
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| Contenu | Observations + tentatives | Patterns validés en prod |
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| TTL | Permanent (mémoire accumulée) | Permanent (validé) |
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| Graduation | → L3b sur seuil KPI | → L0 sur consensus |
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## Lien avec SQLite (BE-1)
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SQLite est le medium naturel pour tracker L3a :
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```sql
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CREATE TABLE agent_memory (
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agent TEXT,
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projet TEXT,
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stack TEXT,
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pattern_id TEXT,
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validations INTEGER,
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kpi_score REAL,
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graduated BOOLEAN,
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created_at TEXT
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);
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```
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Requête graduation : `SELECT * FROM agent_memory WHERE validations >= 3 AND graduated = 0`
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## Conséquences
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**Positives :**
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- Le tech-lead se décharge progressivement par stack × agent graduée
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- Les agents accumulent une expertise réelle mesurable, pas déclarative
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- La variance est earned, pas donnée — l'agent propose des alternatives parce qu'il les a vécues
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- BE-1 (SQLite) devient la fondation naturelle de L3a tracking
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**Négatives / trade-offs :**
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- brain/agent-memory/ est un nouveau répertoire satellite à gérer
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- La graduation automatique requiert metabolism-scribe enrichi
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- Risque : L3a devient une décharge si rien n'est jamais gradué → TTL ou nettoyage requis
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## Références
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- ADR-011 : North Star autonomie — L3a est une brique vers l'autonomie agent
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- ADR-003 : Scribe pattern — graduation via toolkit-scribe (non-contamination)
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- `todo/brain.md` : BE-1 SQLite — substrate de L3a tracking
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- Session source : sess-20260315-2031-kernel-audit
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