Antoine HABERT (WEnvision, società francese di consulenza in AI agentica) ha pubblicato il 5 maggio 2026 un articolo metodologico che formalizza PROJ-AI, uno strato metodologico leggero affinché i progetti collettivi diventino trasferibili invece di morire con il loro deliverable. La diagnosi: i progetti si fermano al loro deliverable, non lasciano memoria organizzativa, le decisioni critiche diventano non tracciabili, l'onboarding di un nuovo membro richiede tre settimane. Aforisma centrale: "Il progetto non è un sottoprodotto del deliverable. Il progetto È il deliverable."
La metodologia si basa su una triade: (1) un repository git versionato come fonte unica di verità; (2) un agente AI (Claude Code, Cursor o equivalente) che legge la dottrina a ogni sessione; (3) una dottrina markdown che specifica i protocolli decisionali e i comportamenti dell'agente. Il repository è organizzato in sei zone: DOCS/ (input grezzi), IDEAS/ (ipotesi), DR/ (Decision Record valutati su 7 dimensioni), OUT/ (deliverable), DOCTRINE/ (governance), AGENT/ (slash-command e tracce di sessione).
Il ciclo operativo DPEV — Decide → Promise → Execute → Verify — articola quattro passaggi tracciabili che trasformano idee vaghe in deliverable difendibili. Un'interfaccia duale combina PROJ-AI Studio (viste Cockpit/Guide/Weekly/Monthly per il lato business) e CLI/IDE con slash-command /dr-create, /livrable-update (per il lato tecnico), sopra lo stesso unico repository. Cinque direttive per l'agente strutturano il comportamento: ingerire la dottrina prima di rispondere, citare esplicitamente le fonti interne, proporre Decision Record per le scelte emergenti, non forzare mai la dottrina, produrre riepiloghi di fine sessione.
Su tre incarichi attivi (31 decisioni registrate), HABERT documenta: onboarding di un nuovo membro 3 settimane → 2 giorni, decisioni strutturali tracciate 30% → 100%, compilazione della documentazione architetturale 6 settimane → continua, tempo di archeologia del PM 30% → trascurabile. La libreria condivisa proj-ai-commons capitalizza su pattern anonimizzati (template di DR, slash-command, frammenti di dottrina) e permette a un nuovo progetto di avviarsi in 30 minuti anziché una settimana.
Due caveat onesti: (1) "tecnologia 20%, disciplina del team 80%" — un rifiuto esplicito del solutionismo tecnico; (2) "agent-agnostic" — il markdown supporta più LLM. Stato: Studio in anteprima interna, metodologia erogata come incarico guidato dalla società (non self-service).
Questo articolo, in convergenza con Wescale Usine Logicielle Augmentée (2026-05-03) e la precedente scheda di HABERT (2025-10-29), consolida una dottrina francofona di industrializzazione dell'AI. PROJ-AI traspone alla gestione di progetti/consulenza i pattern di Skills (Vincent), Plugin Marketplace (Curran/Intercom), AGENTS.md (Anthropic, Vercel, Osmani) e i Decision Record (Wescale). Da sfruttare come framework operativo per società di consulenza, direzioni sistemi informativi e team di progetto su incarichi di 6-18 mesi.