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#MIT license

2 fiches

Lattice — Composable AI skills that teach assistants structured thinking (design-first, context-aware, architecture-guided)

Repo GitHub `techygarg/lattice` qui formalise un framework de **skills composables** pour installer une *engineering discipline* dans les assistants IA de code (Claude Code, Cursor). Architecture trois-tiers distinctive : **Atoms** (guardrails mono-principe : clean code, DDD, sécurité, test quality, design-first), **Molecules** (workflows multi-étapes composant les atoms : design, implement, refactor, fix, review), **Refiners** (interviews guidées produisant des standards projet-spécifiques qui customisent le comportement des atoms). Pipeline opérationnel `lattice-init` → `design-blueprint` → `code-forge` → `review`, avec `refactor-safely` et `bug-fix` en écarts. Trois principes pivots : *"Skills over prompts"*, *"Composability over monoliths"*, ***"Living context over static config"*** — le dossier `.lattice/` grossit smartement à chaque cycle de feature. MIT, shell pur, 18 stars / 52 commits, série d'articles sur martinfowler.com expliquant cinq *collaboration patterns*. Convergence forte avec Vincent *Superpowers* (2026-04-02), Habert *PROJ-AI* (2026-05-05), Wescale *Usine Logicielle Augmentée* (2026-05-03), et — convergence doctrinale la plus haute sans lignage déclaré — **Compound Engineering** d'Every (Shipper/Klaassen 2025-12-11) : pipelines isomorphes (lattice-init→design-blueprint→code-forge→review ↔ ce:brainstorm→ce:plan→ce:work→ce:review), living context layer (`.lattice/` ↔ `docs/plans/+solutions/+brainstorms/`), design-first commun, review obligatoire en sortie. La doctrine 2026 du *coding agent harness* converge sur un vocabulaire stable, sans influence directe.

#lattice#techygarg#composable AI skills

techygarg (auteur GitHub, identité réelle non précisée dans le README ; auteur d'une série d'articles publiée sur martinfowler.com).

Agents de codage IA & Skills

The Batch n°350 — How Coding Agents Accelerate Different Types of Software Work (Andrew Ng) + GLM-5.1, Digit chez Schaeffler, anti-data-center revolt, assistant axis

Édito d'Andrew Ng dans The Batch n°350 qui pose une **hiérarchie d'accélération par les coding agents** selon le type de travail logiciel : **Frontend (max) > Backend (modéré) > Infrastructure (faible) > Recherche (minimal)**. Justification par la *verifiability* implicite (TypeScript/JavaScript fluents + boucle agent–navigateur autonome côté frontend) et par les zones d'ombre des LLMs (corner cases / sécurité / migrations DB pour le backend, tradeoffs réseau opaques pour l'infra, formation d'hypothèses irréductible pour la recherche). Numéro complété par 4 actualités structurantes : **GLM-5.1 (Z.ai)** modèle 754B/40B-actifs MIT capable de tâches autonomes de 8h (leader SWE-Bench Pro 58,4%) ; **Digit (Agility Robotics) chez Schaeffler** premier déploiement industriel d'humanoïdes (5'9"/143lb, 10–25$/h vs 20$/h humain) ; **révolte anti-data-centers** (~64Md$ bloqués mai-2024 / mars-2025, moratoire Maine 20MW+, cocktail molotov chez Sam Altman) ; et **"assistant axis"** (Christina Lu, MATS / Oxford / Anthropic) qui réduit la dérive de persona et les jailbreaks (Qwen3 32B : 83%→41% ; Llama 3.3 70B : 65%→33%) sans dégrader IFEval/GSM8k/MMLU-Pro/EQ-Bench.

#Andrew Ng#The Batch#DeepLearning.AI

Andrew Ng (édito principal — fondateur DeepLearning.AI, Stanford, ex-Google Brain, ex-Baidu) ; rédaction The Batch (DeepLearning.AI) pour les sections actualités