GLAMMBOX

LE PARCOURS

DE ZÉRO À UN VRAI AGENT. SEPT ARRÊTS.

Il s’agit du parcours que Pat a suivi avec un ami, dans l’ordre, le même matin : choisir un modèle, l’installer, comprendre ce qu’il peut et ne peut pas voir, intégrer un agent dans un éditeur, le débloquer volontairement, l’entraîner avec de vraies consignes, puis — pour qui souhaite aller jusqu’au bout — bâtir la véritable machine à mémoire en dessous. Faites-le, voyez-le par vous-même. Chaque étape se termine par une fiche téléchargeable, à remettre à votre IA.

Mis à jour le 5 septembre 2026

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STATION 1 · LA PORTE

Choisissez votre modèle

Chaque arrêt ci-dessous se termine par un fichier à télécharger. Remettez ce fichier à votre propre IA — Claude, Gemini ou tout autre agent installé sur votre machine : il contient la marche à suivre, étape par étape, que l’agent exécute.

Deux portes suffisent pour commencer : ChatGPT (d’OpenAI) ou Claude (d’Anthropic). Les deux offrent un véritable palier gratuit et un véritable palier payant. Choisissez-en une — vous pourrez toujours essayer l’autre par la suite.

FAITES CECI

Ouvrez chatgpt.com ou claude.ai dans votre navigateur et inscrivez-vous avec une adresse courriel.

CE QUE VOUS VERREZ

Une boîte de clavardage apparaît. Posez-lui une vraie question : cette première réponse démontre concrètement ce que comprend l’offre gratuite.

Inscrivez-vous ici — les portes officielles, nulle part ailleurs :

Aucun prix n’est indiqué ici — les tarifs changent. Consultez vous-même le prix du jour sur la page officielle, à chaque fois.

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STATION 2 · L’ORDINATEUR ET LE TÉLÉPHONE

Installez-le

Même compte, deux applications : l’application PC pour le travail sérieux, l’application téléphone pour l’avoir avec vous le reste de la journée. Les deux interfaces, avec une première connexion effectuée par vous-même.

FAITES CECI

Installez l’application de bureau officielle, puis trouvez la même application dans l’App Store ou Google Play et confirmez l’éditeur avant d’installer.

CE QUE VOUS VERREZ

Connectez-vous aux deux avec le même compte. La même conversation apparaît sur le PC et sur le téléphone — un compte, deux portes d’accès.

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STATION 3 · LA FRONTIÈRE

Premier contact

Une fenêtre de clavardage ordinaire ne voit que ce que vous y tapez ou y téléversez — pas votre bureau, pas vos autres applications, pas vos fichiers. Cela change dès que vous lui donnez accès à un dossier. Comprendre cette limite est tout l’objet de cette étape.

FAITES CECI

Demandez-lui : « Que pouvez-vous voir de moi et de cet ordinateur en ce moment? » Puis créez un dossier — votre « dossier de travail » — où il interviendra par la suite.

CE QUE VOUS VERREZ

La réponse honnête : rien en dehors de la conversation. Un seul dossier constitue la porte que vous êtes sur le point d’ouvrir, et c’est vous qui décidez quand.

Un dossier, exprès — jamais l’ensemble du dossier Documents, jamais le dossier Téléchargements, jamais votre dossier personnel « par prudence ». Un agent limité est un agent plus sûr, pas plus lent.

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4

STATION 4 · L’AGENT DANS L’ÉDITEUR

VS Code

Un clavardage répond. Un agent dans un éditeur peut travailler sur les fichiers que vous ouvrez volontairement. Commencez par une petite tâche réversible; il peut aider aux étapes suivantes seulement après votre révision et votre approbation de chaque autorisation.

FAITES CECI

Installez VS Code, ajoutez Claude Code en premier (ou Codex si vous vous êtes inscrit avec ChatGPT), connectez-vous vous-même, et ouvrez votre unique dossier de travail.

CE QUE VOUS VERREZ

Vous devriez voir la modification proposée dans ce seul dossier. Lisez le diff et confirmez le réglage des autorisations de l’outil avant de lui permettre d’enregistrer quoi que ce soit.

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STATION 5 · LES CLÉS

Réglez les autorisations

Deux modes existent, et le sûr est celui par défaut pour une raison. Demander avant d’écrire veut dire que l’agent propose et attend. L’accès complet veut dire qu’il peut écrire, effacer et lancer des commandes sans demander — c’est une clé, pas un interrupteur de confort.

FAITES CECI

Ouvrez les réglages de l’agent et confirmez qu’ils affichent « demander avant d’écrire » ou « demander l’approbation » — pas « accès complet » ou « tout permettre ».

CE QUE VOUS VERREZ

Chaque modification apparaît désormais comme une proposition que vous approuvez ou refusez — rien ne s’enregistre de lui-même pendant que vous ne regardez pas.

« Accès au PC » pour un agent limité à un dossier signifie exactement cela : il peut lire et écrire dans ce dossier et exécuter les commandes que la session autorise. Cela ne donne pas accès à vos mots de passe, à vos autres applications, à votre caméra ni à l’ensemble de votre disque — cette limite est la sécurité elle-même.

Le contrôle à distance — un agent qui travaille en votre absence — amplifie ce que le paramètre « demander avant d’écrire » protège, car personne n’est au clavier pour intercepter une erreur en direct. Conservez ce réglage prudent pour toute session à distance, jusqu’à ce que vous ayez une raison précise et vérifiée de le modifier.

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STATION 6 · LA PREMIÈRE MÉMOIRE

Donnez-lui une mémoire : bâtissez-la à partir de trois consignes

Pas encore de base de données — juste des fichiers et trois consignes écrites. Un index MEMORY.md, un dossier de notes quotidiennes, et une consigne de démarrage qui fait lire au modèle sa propre mémoire avant de répondre.

FAITES CECI

Créez un dossier memory/ contenant MEMORY.md et un sous-dossier memory/daily/. Collez la consigne de démarrage ci-dessous au début de votre prochaine session.

CE QUE VOUS VERREZ

Le modèle ouvre MEMORY.md avant de répondre, et dit clairement quand rien de pertinent n’existe encore au lieu de deviner.

Copiez-collez ceci au début d’une nouvelle session :

Before we start, read memory/MEMORY.md and today's file in memory/daily/
if it exists. Treat MEMORY.md as an index, not the full truth — if you need
detail, open the file it points to. Do not invent facts that are not in
these files. If nothing relevant exists yet, say so plainly and we will
start one.

Copiez-collez ceci à la fin d’une session de travail :

Write today's entry in memory/daily/YYYY-MM-DD.md: what we did, what we
decided, and one open question for next time. Keep it factual. Then add
one line to memory/MEMORY.md only if today produced a fact worth finding
again later.

L’ensemble complet ajoute une troisième consigne — pour corriger le modèle quand il se trompe sur un fait — et les étapes exactes de création de fichiers pour un agent.

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STATION 7 · LE CERVEAU, ÉTAPE PAR ÉTAPE

Le cerveau — GLAMMBRAIN

GLAMMBRAIN est un ensemble de programmes locaux qui rend un dossier choisi de fichiers texte interrogeable après la fin d’une conversation. Les fichiers restent lisibles. L’indexation v4 construit un outil de recherche par le sens et un autre par mots exacts; sa commande de recherche réunit les passages correspondants et renvoie le nom du fichier derrière chacun. Des tâches séparées entretiennent la carte de relations optionnelle, les résumés, les journaux et les instantanés. C’est une vraie installation avec des mises à jour continues, pas un interrupteur dans le modèle d’IA.

Une question arrive — voici ce qui se passe

  1. D’abord, vous choisissez un dossier configuré de fichiers texte pris en charge. Une conversation ne devient un fichier durable que lorsqu’elle y est consignée — directement, ou par la tâche de résumé des sessions. L’indexation rend ensuite ce fichier interrogeable.
  2. Le processus d’indexation découpe les longs fichiers en passages qui se chevauchent. Elle place une copie numérique dans Qdrant pour la recherche par le sens et les mots réels dans BM25 pour la recherche exacte.
  3. Une personne ou un agent de code transmet la question à unified-search.py. La commande v4 consulte ces deux index; elle ne consulte pas le graphe Neo4j séparé.
  4. La commande réunit les deux listes de résultats. Si le reclassement optionnel est activé et joignable, il relit les passages candidats et ajuste leur ordre.
  5. La recherche renvoie des passages de preuve et les noms des fichiers sources. Elle ne rédige pas la réponse finale; la personne ou l’IA qui utilise la recherche décide quoi dire à partir de ces preuves.
FICHIERS LISIBLES
Les notes et autres textes que vous choisissez forment le dossier durable. Une personne peut les ouvrir, les corriger, les déplacer ou les retirer.
QDRANT · SENS
Conserve une copie numérique de chaque passage avec le chemin de sa source, afin que des mots différents mènent tout de même à une idée liée.
BM25 · MOTS EXACTS
Conserve les mots exacts de ces passages, afin que les noms, les dates, les codes et les phrases citées restent faciles à trouver.
NEO4J · CARTE OPTIONNELLE
Des tâches séparées construisent les relations entre fichiers, dossiers, références et entités optionnelles. La recherche v4 normale ne consulte pas cette carte.
BILANS DE NUIT
Les résumés de sessions et les bilans automatiques de nuit sont écrits en Markdown, afin qu’une indexation ultérieure puisse les rendre interrogeables. Les propositions restent dans un fichier JSON séparé. Si l’application sûre accepte explicitement un ajout déterministe admissible, elle l’ajoute à un fichier de mémoire Markdown que l’indexation peut ensuite reprendre.

Vous n’avez besoin de rien de ce qui suit pour terminer le parcours : les six étapes précédentes vous laissent déjà avec un agent qui fonctionne. Si vous voulez installer la mémoire GLAMMBRAIN sur votre propre machine, la procédure technique complète est à un clic.

Ouvrir l’installation technique complète — téléchargement, somme de contrôle, configuration Mac et Linux/WSL
INSTALLATION MAC · BÊTA GUIDÉE MÊME ARCHIVE V4 · PAS EN UN CLIC

Vous installez GLAMMBRAIN sur un Mac? Commencez ici.

Utilisez la même archive v4 pour le cœur de la pile. Installez Docker Desktop et Ollama comme applications Mac natives, puis donnez le guide Mac à un agent de code. L’installateur Linux de l’archive ne crée pas les tâches de fond macOS : l’agent doit utiliser launchd ou laisser la planification manuelle. Ce parcours n’a pas encore été testé de bout en bout sur un Mac neuf.

Point de départ : macOS 14 ou plus récent · puce Apple recommandée · 20 Go libres recommandés.

Télécharger le guide d’installation Mac

État des plateformes : Le parcours d’installation vérifié est Linux avec systemd, ou WSL2 avec systemd et l’intégration Docker. macOS suit le parcours bêta guidé ci-dessus : même paquet de base, Docker Desktop et Ollama natifs, avec launchd ou une planification manuelle. Windows natif sans WSL est expérimental. Le paquet exige Python 3.12 ou plus récent et recommande 20 Go d’espace disque libre.

En toute transparence : l’archive démarre VIDE. Elle ne contient aucun document du propriétaire, aucune session, aucun passage indexé, aucune donnée de graphe ni aucun poids de modèle. L’installation télécharge des dépendances, des images de conteneurs et des modèles. Le code du paquet utilise la licence MIT; les poids de modèles téléchargés gardent leurs licences d’origine. Vérifiez le SHA-256 avant d’extraire ou d’utiliser son contenu.

Télécharger GLAMMBRAIN — paquet complet (v4)

Fichier
glammbrain-20260827-full-v4.tar.gz
Taille
5,4 Mo (5,417,952 bytes)
SHA-256
c7fde89a22ba289891041c25718891921312f107d0b1a9e7184f6147299c2723

Ce qu’il y a dedans :

  • Le cockpit local complet et son moteur de cerveau : le code d’indexation et de recherche, les scripts de mémoire et de bilans nocturnes, puis les tâches optionnelles de graphe et d’entretien.
  • L’installateur, le fichier Docker Compose, les modèles de services et de minuteries, les dépendances Python fixées et verify-brain.sh pour vérifier le résultat.
  • Le manifeste des modèles et le script de téléchargement. Les poids des modèles ne sont pas inclus; la documentation du paquet estime environ 12 Go pour les modèles et les caches, avant les paquets Python et les images de conteneurs.
  • AGENT-PACK.md — la marche à suivre, étape par étape, pour l’installation et la vérification, destinée à un agent de code ayant accès au terminal de la machine visée.

Les tâches de fond, regroupées par rôle :

  1. Importer le texte modifié et transformer les fichiers de conversation configurés en résumés quotidiens lisibles.
  2. Construire et rafraîchir la carte optionnelle des relations entre documents ainsi que toute vue par domaine configurée.
  3. Vérifier et réparer les magasins dérivés, auditer les nœuds de graphe isolés et anciens, réduire la confiance accordée aux connaissances qui n’ont pas été consultées récemment tout en protégeant les entrées fortement reliées, puis créer des instantanés Qdrant.
  4. Écrire un bilan nocturne fondé sur les sources et des propositions, puis un journal hebdomadaire qui relie les entrées récentes bien fondées. Ces tâches écrivent des fichiers; elles ne réentraînent pas les poids des modèles.

Ce que signifie « apprendre pendant la nuit » : le bilan automatique de nuit lit les passages récemment indexés et écrit un bilan daté ainsi que des propositions. L’exécution planifiée par défaut n’applique pas ces propositions. L’application sûre est une option séparée et explicite pour les ajouts déterministes, corroborés et à faible risque.

Temps et espace : l’archive fait 5,4 Mo. Une installation complète télécharge environ 12 Go de modèles et de caches, plus les paquets Python et les images de conteneurs. La documentation recommande 20 Go d’espace libre. Le temps d’installation varie selon la machine et la vitesse de téléchargement.

Démarrage rapide — deux lignes :

tar xzf glammbrain-20260827-full-v4.tar.gz && cd cockpit-20260827
cat brain-engine/AGENT-PACK.md

Ensuite, remettez ce fichier à un agent de code qui a accès au terminal de la machine cible. Sur macOS, remettez-lui d’abord le guide d’installation Mac ci-dessus; il remplace les étapes Linux/systemd. L’agent doit rapporter ce qu’il observe réellement.

Comment vérifier : après l’installation, exécutez bash brain-engine/infra/verify-brain.sh. Son reçu rapporte l’infrastructure, les collections, les services, les minuteries et l’état des dernières couches; un échec sur un élément obligatoire signifie que l’installation n’est pas terminée.

Cette station propose aussi trois courts fichiers : la carte simple, la marche à suivre d’installation autonome et l’adaptation pour Mac. Après le téléchargement de l’archive, son propre brain-engine/AGENT-PACK.md fait autorité pour Linux/WSL; les utilisateurs Mac doivent garder l’adaptation Mac à côté.