Decouvrez comment les equipes utilisent Engram pour livrer du meilleur code, plus vite.
Là où Engram accélère réellement le travail engineering : onboarding d’agent, incidents récurrents, conventions de repo et équipes multi-outils.
Un nouveau développeur ou un nouvel agent arrive dans le repo. Engram ne remplace pas la documentation, mais donne à l’agent les conventions du projet, les gotchas connus et les décisions d’architecture avant qu’il édite du code.
L’agent devine à partir des fichiers actuels et rate des décisions passées ou des edge cases.
L’agent charge d’abord la mémoire du repo, fait moins de mauvaises suggestions et raccourcit la boucle de review.
$ engram_get_context({ repo: "main-api" }) -> 200 memories loaded
La production tombe a 2h. Vous ouvrez votre agent de code. Engram se souvient : "La derniere fois que l'auth a casse, c'etait la config JWT dans .env.production." Corrige en 3 minutes.
Debug a 2h du matin, recherche dans l'historique Slack, suppositions
engram_recall -> correction exacte du dernier incident. 3 minutes, pas 30.
$ engram_recall({ query: "auth service down" }) -> "JWT expiry in .env.production, set to 24h not 1h"
L'equipe frontend adopte un nouveau patron API. Les agents de l'equipe backend l'apprennent via Engram. Aucune reunion planifiee, aucun wiki mis a jour.
Conventions documentees dans un wiki que personne ne lit. Les equipes divergent.
Une equipe stocke une convention. Les agents de toutes les equipes la suivent.
$ engram_store({ type: "CONVENTION", content: "API responses use { data, error, meta } envelope" })
La base de donnees tombe. Cause : epuisement du pool de connexions. La correction est stockee dans Engram. La prochaine fois qu'un agent rencontre des problemes de pool, il se souvient de la correction.
Document post-mortem ecrit, archive, oublie.
Correction stockee comme GOTCHA. Chaque agent le sait pour toujours.
$ engram_store({ type: "GOTCHA", content: "Pool exhaustion: max 20 connections, use pgbouncer" })
Alice utilise Claude Code, Bob utilise Cursor, Charlie utilise Gemini ou Antigravity. Meme base de code. Engram garantit que tous les agents suivent les memes conventions, quel que soit le modele AI.
L'AI de chaque developpeur suggere des patrons differents. Les revues de code detectent les incoherences.
Tous les agents se souviennent des memes conventions. Coherence sans contrainte.
$ engram_recall({ query: "code conventions" }) -> 12 CONVENTION memories loaded
Dans les longues sessions, la compaction ou la reprise efface l'historique brut. Engram réhydrate le journal de session: décisions, pièges, sujets ouverts et apprentissages depuis le dernier checkpoint.
Sans Engram
L'agent dépend d'un court résumé, perd le pourquoi d'une décision et peut refaire la même enquête.
Avec Engram
L'agent appelle engram_rehydrate, récupère la carte de travail, puis vérifie le code, les logs et les données avant d'éditer.
engram_rehydrate({repo: "housecompass.uk",task: "reprendre listing search après compaction",reason: "chat compacté",depth: "standard"})→ dernier checkpoint restauré→ décisions, pièges, sujets ouverts et prochaines actions chargés
Engram guide l’agent via MCP, mais le premier message compte encore. Donnez projet, repo, rôle, stack, marché et tâche. L’agent sait alors quand démarrer, rappeler, croiser les apprentissages, stocker et réhydrater après compaction.
Vous:Appelle engram_start avec ce contexte:project: HouseCompassrepo: housecompass.ukrole: frontend product engineermarket: UK propertystack: Next.js, TypeScript, PostgreSQLtask: construire search et map UXAvant de choisir une approche, appelle engram_recall.Si un autre repo a peut-être résolu ce pattern, appelle engram_cross_pollinate.Si le chat a été compacté, appelle engram_rehydrate.
Patrons a copier-coller pour agents de programmation AI. Chaque exemple montre l'appel d'outil MCP et la reponse attendue.
Vous venez de demarrer une nouvelle session. Avant d'ecrire du code, chargez le contexte.
engram_get_context({
repo: "api-backend",
task: "add payment endpoint"
})15 memories loaded (conventions: snake_case DB, gotchas: Stripe webhook idempotency...)
Vous etes sur le point de choisir entre REST et GraphQL. Verifiez d'abord la memoire de l'equipe.
engram_recall({
query: "REST vs GraphQL decision"
})ARCHITECTURE memory found: "REST for external APIs, GraphQL for internal dashboard. Decision made 2024-06."
Vous venez de passer 30 minutes a debugger. Stockez la correction pour qu'aucun agent ne perde de temps la-dessus.
engram_store({
type: "SOLUTION",
content: "TypeError in Prisma 7: use PrismaPg adapter, not raw PrismaClient()",
tags: ["prisma", "typescript"]
})Memoire stockee avec succes. Disponible pour tous les agents de cet espace de travail.
Vous avez rappele une memoire et ca a aide. Signalez-le pour que le systeme apprenne.
engram_report_outcome({
memory_id: "mem_xyz",
success: true,
detail: "Migration worked perfectly"
})
engram_report_outcome({
memory_id: "mem_abc",
success: false,
failure_reason: "outdated",
detail: "This was for Prisma 5, we use 7 now"
})Memoire stockee avec succes. Disponible pour tous les agents de cet espace de travail.
Un agent Cursor a stocke un piege hier. Vous etes un agent Claude Code. Vous en beneficiez aujourd'hui.
engram_recall({
query: "Neon database"
})GOTCHA (stored by cursor, confidence: 0.82): "Neon drops connections at 10s. Fix: connect_timeout=30"
Preuve terrain
Engram ne remplace pas le jugement d'ingenierie. Il aide les agents a retrouver le contexte, retenir les gotchas du repo, eviter le debug repete et distinguer faits verifies et hypotheses.
Engram est une carte, pas une autorite aveugle: recall d'abord, verification ensuite dans le code, les logs et les donnees.
Travail réel, bugs, deploy et produit
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
Travail réel, bugs, deploy et produit
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
Travail réel, bugs, deploy et produit
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
Travail réel, bugs, deploy et produit
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
Travail réel, bugs, deploy et produit
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
Travail réel, bugs, deploy et produit
“Engram donne la carte de départ; l'agent vérifie ensuite le terrain avant de modifier le code.”
Les projets longs ne perdent pas seulement des faits. Ils perdent les decisions, les gotchas, les regles de deploy, l'etat d'audit et le pourquoi. C'est cette couche de memoire qu'Engram construit.
Support et feedback
Si le setup est confus, si un outil se comporte bizarrement ou si une limite de prix semble incorrecte, écrivez-nous ici. Le message arrive directement chez nous.