🎓 Masterclass

Techniques avancées pour transformer votre assistant en système autonome

Vous avez un miniMe qui fonctionne. Maintenant vous voulez qu'il apprenne, automatise et travaille en parallèle. Ce cours est pour ceux qui veulent le contrôle total.

📚 7 parties ⏱️ 6-8 heures 🎓 Requiert miniMe Base terminé

Commencer gratuitement par la Partie 0 → Voir le programme

😤 Où vous en êtes

Chaque session repart de zéro : vous devez réexpliquer les mêmes préférences
Vous cherchez des infos par mot-clé, pas par sens
Une tâche à la fois, même quand elles pourraient tourner en parallèle
Automatisations ? Seulement si vous écrivez du code

🚀 Où vous arriverez

Le système retient les patterns et les applique tout seul
Recherche sémantique : décrivez ce que vous cherchez, pas le mot exact
Sub-agents qui travaillent en parallèle sur des tâches complexes
Hooks qui automatisent sans une ligne de code

"La différence entre un assistant et un système autonome ? L'un exécute, l'autre apprend."

Le saut de paradigme

D'assistant à système intelligent

Assistant de base

Exécute des instructions, une à la fois, sans mémoire entre sessions

→

Système autonome

Apprend des patterns, travaille en parallèle, automatise en arrière-plan

Le programme

7 parties pour le contrôle total

De la compréhension de l'écosystème à la sécurité production-ready

L'écosystème Claude

🔓 GRATUITE

Les 4 outils Claude (Web, Desktop, Code, Cowork), paradigme conversationnel vs agentique, decision matrix pour choisir le bon.

Learning system

Comment faire en sorte que les agents apprennent des patterns. Log automatique, reconnaissance de schémas, validation humaine des propositions.

Vector database et recherche sémantique

Qdrant, embeddings, chunking. Cherchez par sens plutôt que par mot-clé. Setup complet pas à pas.

Sub-agents et contexte long

Task tool pour déléguer à des spécialistes. Background agents, Plan Mode, orchestration de tâches complexes.

Hooks et automatisations

Triggers automatiques pour backup, notifications, logging. Configuration JSON, aucun code à écrire.

Mémoire et intelligence

Intégrer Learning System et Vector DB dans un système qui grandit et s'améliore avec l'usage.

Sécurité et best practices

API keys dans le Keychain, permissions MCP granulaires, audit trail, RGPD basics pour les données du vector database.

Ce que vous obtiendrez

Un système qui travaille pour vous, pas avec vous

🧠

Système qui apprend

Plus besoin de répéter les mêmes instructions chaque session

🔍

Recherche sémantique

Trouvez par sens, pas par mot-clé exact

🤖

Sub-agents parallèles

Déléguez des tâches complexes à des spécialistes qui travaillent ensemble

⚡

Automatisations configurables

Hooks pour backup et notifications, sans écrire de code

🔐

Sécurité production-ready

API keys protégées, permissions granulaires, audit trail

Tarifs

Un achat, accès à vie

Aucun abonnement. Aucune échéance. À vous pour toujours.

Partie 0

Gratuit

L'écosystème Claude : orientez-vous avant de commencer

✓ Les 4 outils Claude expliqués
✓ Paradigme conversationnel vs agentique
✓ Decision matrix : quand utiliser quoi

Commencer gratuitement

Cours complet

Les 7 parties

...

Paiement unique, accès à vie

✓ Learning System complet
✓ Vector Database avec Qdrant
✓ Sub-agents et orchestration
✓ Hooks et automatisations
✓ Sécurité production-ready
✓ Tuteur IA contextuel
✓ Mises à jour futures

Acheter maintenant

Questions fréquentes

Puis-je le suivre sans avoir fait miniMe Base ?

Non. Ce cours suppose que vous avez déjà un workspace configuré, un CLAUDE.md fonctionnel et une bonne familiarité avec les skills et les agents. Si vous partez de zéro, commencez par le cours de base.

Dois-je savoir programmer ?

Non, mais vous devez être à l'aise avec le terminal. Les hooks se configurent en JSON, on n'écrit pas de code. Qdrant s'installe avec une commande. Si le terminal vous fait peur, ce cours n'est pas pour vous.

À quel point est-ce technique par rapport au cours de base ?

Significativement plus technique. On parle de vector database, embeddings, orchestration multi-agents. Si des termes comme "chunking" ou "semantic search" vous font peur, ce n'est peut-être pas le bon moment.

Combien de temps faut-il pour tout implémenter ?

Le cours dure 6-8 heures de contenu. L'implémentation complète (Qdrant + Learning System + Hooks) demande 10-15 heures de travail pratique en plus. Ce n'est pas un weekend project.

Qdrant est-il payant ?

Non, c'est open source. Vous pouvez l'utiliser en local avec Docker ou comme binaire. Aucun coût supplémentaire pour le logiciel. Le cours vous guide dans le setup complet.