Grace
Recentrer les agents de code, pas les réapprendre.
Grace sert à un agent IA, via un serveur MCP, des talents d’expertise activés par projet : architecture hexagonale, DDD, BDD… Un dashboard compose la sélection ; le LLM ne reçoit que ce dont la tâche a besoin.
Les notions clés
Six briques pour comprendre comment Grace compose le bon contexte au bon moment.
Talents
Des paquets multi-fichiers qui recentrent l’agent sur les conventions du projet — sans lui réapprendre la théorie.
En savoir plusPersonas
Un manifeste qui assemble des talents et des réglages pour incarner un rôle, sans connaissance neuve.
En savoir plusAltitude
Le levier anti-pollution : on n’injecte que le compact, le détail est tiré à la demande.
En savoir plusBuilder vs Validator
Un même talent aide la génération côté LLM et vérifie le code en CI, depuis une source unique.
En savoir plusServeur MCP
6 outils servent au LLM les seuls talents actifs du projet, pilotables en temps réel depuis le dashboard.
En savoir plusPertinence sémantique
Un filtrage par embeddings ne sert que les talents pertinents pour la tâche — jusqu’à 100 % de tokens économisés.
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