Brainlet

Moteur d'intelligence projet pour LLM

Brainlet apprend votre projet — sa structure, la façon dont les pièces se connectent, la propagation des changements — et donne à tout LLM une compréhension profonde à la demande.

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Lancement Brainlet

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Fonctionnement
Qu'est-ce que le CAG ? → Résultats de benchmark en juin 2026.

01 Le problème

Tous les outils de code IA ont le même angle mort

api/billing core/plan worker dashboard
01

Ils ne comprennent pas le projet. Ils récupèrent des fichiers et demandent au modèle d'inférer le système depuis le contexte trouvé. Noms différents — RAG, moteur de contexte, recherche codebase — même limite fondamentale.

02

Les développeurs perdent confiance parce que les outils font des erreurs d'architecture, dupliquent des patterns existants, cassent des conventions qu'ils ignorent et brûlent des tokens à relire des fichiers sans trouver le bon contexte.

03

Le code généré par IA passe de l'autocomplétion aux workflows de production, mais les équipes gardent la charge de revue quand l'outil ne sait pas lire le projet comme un ingénieur.

04

Les outils deviennent plus rapides. Pas plus intelligents.

02 La preuve

Même prompt. Même modèle. Réalité différente.

Ce que fait votre IA avec la même tâche — quand elle a des chunks récupérés, et quand elle a une intelligence projet calculée.

sans brainlet claude · récupération brute

recherche dans le codebase…

4 fichiers trouvés pour "billing"

✓ renommé plan en annual_plan dans billing.rs

✓ mis à jour la struct BillingPlan

✓ mis à jour la requête billing dans api/routes.rs

⚠ import possiblement inutilisé dans worker.rs

ship → casse le flux de paiement en production.

✕ livré à l'aveugle 128ms
avec brainlet claude + contexte cag

interroge l'intelligence projet…

14 fichiers · 6 flux · 3 conventions

✓ mis à jour les 14 références dans api, worker et dashboard.

✓ passé par idempotency_guard. les retries sont sûrs.

✓ réutilisé worker/cycle.rs. aucun chemin paiement dupliqué.

✓ respecté le pattern command-handler. cohérent avec les mutations existantes.

ship → revue validée → terminé.

✓ prêt cag · local

03 Fonctionnement

Le RAG récupère. Le CAG comprend.

La plupart des outils IA collent du texte récupéré dans le contexte et laissent le modèle comprendre votre projet. Brainlet l'apprend une fois et sert les réponses.

RAG : récupère des fichiers et laisse le modèle inférer le système. main.rs votre codebase embed chunk → vecteurs vector store aucune relation entre chunks chunks top-k pas de confiance, pas de classement d'importance tout LLM doit déduire conventions, architecture et risques seul SORTIE : RÉPONSE AU MIEUX la précision dépend du modèle CAG : parse les fichiers en graphe et sert une intelligence calculée. main.rs votre codebase indexer + apprendre code structure patterns intelligence projet structuré · connecté · scoré servir à la demande faits avec scores de confiance brainlet.review cag ▸ IMPACT 14 fichiers · 3 couches ▸ PATTERN command handlers ▸ RISQUE 2 chemins évitent le guard ✓ prêt cag · local tout LLM n'extrait pas — raisonne sur des preuves structurées ▸ IMPACT ▸ PATTERN ▸ RISQUE SORTIE : RÉPONSE PRÉCISE · MOINS DE CALCUL la précision dépend du moteur

Ce n'est pas une amélioration incrémentale. C'est une architecture fondamentalement différente.

04 Ce que reçoit votre IA

Huit questions auxquelles Brainlet répond — avant même que votre LLM les pose.

Votre IA les appelle comme un coéquipier appellerait un ingénieur senior.

01

Architecture

Comment le système est-il organisé ?

02

Dépendances

Qu'est-ce qui dépend de quoi ?

03

Impact

Que touche ce changement ?

04

Conventions

Quel est le pattern du projet ?

05

Flux de données

Où vont ces données ?

06

Contraintes

Qu'est-ce que ce code ne peut pas faire ?

07

Similarité

Est-ce déjà présent dans le codebase ?

08

Risque

Où se cache l'échec ?

05 Lancement

Le contexte bat le calcul.

Chaque morceau de contexte manquant devient un prompt payant, une tentative de plus ou une boucle de revue manuelle. Brainlet déplace l'avantage de la taille brute du modèle vers le contexte spécifique au projet.

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06 FAQ

Des faits clairs pour les développeurs.

Qu'est-ce que Brainlet ?

Brainlet est un moteur d'intelligence projet local-first pour les codebases logiciels. Il construit une couche de compréhension calculée que les LLM peuvent interroger avant d'écrire, relire ou expliquer du code.

Qu'est-ce que Cognitive Augmented Generation ?

Cognitive Augmented Generation, ou CAG, est l'architecture de Brainlet pour donner à un LLM une intelligence projet calculée plutôt que des chunks de fichiers récupérés bruts.

Brainlet envoie-t-il le code dans le cloud ?

Brainlet est conçu pour s'exécuter localement sur une machine développeur ou un serveur d'entreprise, afin que l'indexation et la génération d'intelligence se fassent là où le code vit déjà.

Quels LLM peuvent utiliser Brainlet ?

Brainlet est indépendant du modèle. Les équipes peuvent connecter des modèles locaux open-source, des modèles hébergés intermédiaires ou des modèles frontier selon leur politique et leur workflow.

Quel est le statut produit de Brainlet ?

Brainlet lance la revue de PR consciente du projet comme premier produit. Les résultats de benchmark publics sont prévus pour juin 2026.