le problème
Vous utilisez Claude Code
pour tout.
Un framework, un modèle, un style de prompt — pour les décisions d'architecture et le formatage JSON également. Ça fonctionne. Mais une seule session Claude Code n'a aucune supervision, aucun débat, aucune mémoire entre sessions.
l'approche proto.type
| Raisonnement architectural | Hotaru | → | Opus 4.6 |
| Revue adversaire | Seori + Kael | → | GPT-5.4 / o3 |
| Génération de code | Iseul + Riku | → | GPT-5.4 / Kimi K2 |
| Couverture de tests | Brynja | → | Gemini 3 Flash |
| Claude Code pour tout | vous, probablement | → | Opus 4.6 sur tout |
Chaque agent utilise le bon modèle pour son rôle. Le rapport du matin montre ce que la supervision vous a coûté — généralement moins que l'erreur qu'elle a prévenue.
model routing
Assignation intelligente de modèles
proto.type détecte vos fournisseurs configurés et assigne automatiquement chaque agent au meilleur modèle disponible pour leur rôle. Tout fournisseur, toute configuration. S'adapte à vous.
providers
Tous les fournisseurs. Acheminement intelligent.
Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Kimi, DeepSeek, Qwen, MiniMax, Hugging Face, OpenRouter, modèles locaux. proto.type assigne chaque agent au meilleur modèle disponible pour leur rôle — automatiquement.
monitoring
Gestion du contexte entre sessions
Compression du contexte entre sessions Claude Code. Observez les agents écrire en temps réel. Voyez les chaînes de raisonnement se former. Le contexte est préservé d'une session Claude Code à l'autre — aucun travail n'est perdu la nuit.
token intelligence
Les agents accumulent de la mémoire entre les runs
La couche âme (soul layer) — chaque agent se souvient de ce qui a compté. Les décisions passées, les préférences, les contraintes apprises. Plus vous utilisez proto.type, plus votre équipe devient irremplaçable.
transparency
Chaque token comptabilisé
Chaque appel enregistre les tokens d'entrée, de sortie, en cache, et le coût estimé. Répartition complète des coûts par agent dans chaque rapport du matin. Aucune surprise.
skill library
Propulsé par gstack
Les agents puisent dans gstack — une bibliothèque curatée de meilleures pratiques d'ingénierie. Les compétences sont citées dans les débats avec le même poids que l'Objet de Mission.
local & open-weight
Binaire unique. Fonctionne partout.
Construit en Zig avec Shoji — sans dépendance cloud, sans runtime externe. Ollama, LM Studio, tout point de terminaison compatible OpenAI, et l'ensemble de l'écosystème de modèles Hugging Face. Disponible à chaque niveau.
“gstack a été instrumental dans la conception de cette vision. L'idée que les connaissances d'ingénierie pourraient être encodées comme une bibliothèque de compétences — quelque chose que les agents citent comme la loi — est venue directement de voir ce que Garry a construit.”