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Le loop engineering automatise les prompts, mais sans interface humaine de feedback, une loop autonome est une boîte noire. KittyClaw est né de ce besoin précis.
Un LLM écrit la tuile une fois, le refresh tourne sans token. Et l'output alimente à la fois l'humain et les agents. L'économie d'un dashboard agentique.
Mémoire, outils, orchestration, boucle agir-observer : comprendre l'IA agentique de fond en comble pour un développeur qui veut aller plus loin que le prompt.
Parallélisme incontrôlé, mémoire qui résiste au pivot, manque de visibilité : les trois pièges des systèmes agentiques et comment les anticiper avant qu'ils coûtent cher.
Architecture concrète pour maintenir une cadence sur plusieurs projets parallèles : automations.json, mémoire d'agent et capitalisation cross-projet.
Une semaine de production : 20 tickets, 12 automations, 6 agents actifs. Les chiffres réels, les vraies surprises, et ce qu'on referait différemment.
Entre le moment où je crée un ticket sur KittyClaw et celui où Claude commence à bosser, il se passe trois secondes. Voici ce qui se joue dans l'intervalle.
KittyClaw a commencé comme un board pour suivre mes agents. En deux semaines, il est devenu ce qui les déclenche. Retour sur un basculement qui change tout.
Une semaine après avoir publié KittyClaw, j'y ai ajouté plusieurs features. Aucune n'était prévue. Retour sur ce que ça change d'avoir un outil à soi.
Plongée dans le dispatcher d'Aekan : un moteur Node.js qui pilote 13 agents Claude en autonomie, avec apprentissage, évaluation et coordination automatique.
KittyClaw : kanban open source piloté par agents IA. Créer un ticket, le déplacer, commenter — sans clic humain. Comment et pourquoi je l'ai construit.
Kanban local qui orchestre tes agents Claude Code. Tu crées un ticket, un moteur d'automatisation lance le bon agent, streame sa sortie dans le board, commit son travail.
Packages UPM pour Unity : GOAP, Wave Function Collapse, Unity Agent Bridge, Flow System et plus.