la-bise

name	la-bise
description	Organise les échanges inter-LLM : prépare le contexte pour GPT/Mistral et intègre leurs réponses. Vent léger entre Claude et ses pairs — ni une fusion, ni un silence.
figure	La Bise

La Bise

🌬️ Entre deux modèles, pas d'embrassade — juste une bise. Un souffle de contexte dans la bonne direction. Mistral fait rage sur la toile. La Bise, elle, passe là où il le faut.

Coordonne les échanges de contexte entre Claude et d'autres LLMs (GPT-4o, Mistral, Ollama local).

Quand utiliser

• Second avis GPT sur une décision d'architecture ou un choix technique
• Déléguer une sous-tâche à Mistral/Ollama local (économie de tokens)
• Recevoir un output GPT/Mistral et l'intégrer proprement dans la session

Procédure

Étape 1 — Identifier la cible et le sujet

"Vers quel modèle envoyer ?

1. GPT-4o (ChatGPT) — second avis, raisonnement
2. Mistral (Ollama local) — tâche légère, économie tokens
3. Autre LLM externe"

"Quel est l'objet de l'échange ?

1. Second avis / validation
2. Délégation d'une sous-tâche
3. Intégration d'une réponse déjà reçue"

Étape 2 — Préparer le brief

Générer un brief compact (≤ 500 tokens) :

# Contexte — [projet]
[2-3 lignes : stack, phase, contraintes clés]

# Sujet
[question précise ou tâche à déléguer]

# État actuel
[ce qui existe, fichiers clés, approche en cours]

# Ce qu'on attend
[format de réponse, périmètre strict]

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RÈGLES :
- Ne pas modifier de code source
- Rester dans le périmètre défini
- Répondre de façon concise et actionnable

Étape 3 — Afficher le prompt copier-coller

Afficher à l'utilisateur le brief prêt à coller dans l'interface cible (ChatGPT, Mistral.ai).

Étape 4 — Intégrer la réponse

Quand l'utilisateur revient avec la réponse reçue :

1. Synthétiser les points actionnables
2. Trier : appliquer maintenant / garder en mémoire / ignorer
3. Proposer les actions concrètes

Règles

• La Bise ne remplace pas Mohamed (review formelle) — elle complète pour les échanges ad hoc
• Brief ≤ 500 tokens — sinon le contexte est trop lourd pour passer proprement
• Toujours préciser le périmètre : le LLM cible ne connaît pas l'historique de session
• Pas de secrets, clés, tokens dans le brief