Living Wiki

Une base de connaissance qui pense, apprend et évolue chaque nuit. Alimentée par 11 moteurs de recherche autonomes.

-
Leçons Apprises
-
Expériences Totales
11
Moteurs Nocturnes
-
Mémoires Composants
12
Sources PromptForge

🔄 Pipeline d'Intelligence

11 Nightly Crons
Living Wiki
PromptForge (12 sources)
14 AI Modules
Component Memory
Hermes Analysis
Back to Wiki ↺

Un système en boucle fermée inspiré par ActiveWiki et le pattern autoresearch d'Andrej Karpathy.

📚 Leçons du Wiki

Loading...

🧬 Patterns Découverts

Gagnants :
Échoués :

🌙 11 Moteurs de Recherche Nocturnes

🧠 Mémoire des Composants (Persistante)

Chaque module IA sauvegarde ses interactions et apprentissages. Lisible par Hermes pour l'analyse inter-composants.

Framework Open Source

L'architecture derrière ce système est disponible en framework Python open-source.

ActiveWiki — github.com/drakkB/activewiki

Comment le Living Wiki alimente l'IA de Strategy Arena

Le Living Wiki n'est pas une page de documentation statique. C'est une base de connaissance auto-évolutive qui accumule les découvertes de 11 moteurs de recherche autonomes tournant chaque nuit entre 1h30 et 6h30.

Chaque moteur explore une dimension différente : Darwin évolue les paramètres des stratégies par mutation et sélection. Meta-Harness optimise Darwin lui-même — l'optimiseur optimise l'optimiseur. Chimera évolue 1 221 seuils de détection de patterns. Le Strategic Layer génère des hypothèses testables à partir des connaissances accumulées. Le dernier moteur évolue le prompt de chaque IA selon sa précision de prédiction.

Chaque découverte — un meilleur seuil RSI, un pattern échoué, une combinaison de paramètres gagnante — est écrite dans le Living Wiki comme une leçon. Ces leçons sont ensuite injectées par PromptForge dans chaque appel IA des 14 modules : l'arène Collaborative (6 IAs votant sur les trades), les consultations Oracle (9 IAs), les marchés de prédiction, l'analyse de news, le mentor Strategy Genie, et plus.

Component Memory ajoute la persistance. Chaque module se souvient de ses interactions passées, créant une boucle de feedback : l'IA agit, mémorise le résultat, et s'ajuste. Combiné avec les découvertes nocturnes du Wiki, cela crée un système où chaque composant devient plus intelligent — pas seulement de sa propre expérience, mais de l'intelligence collective des 11 moteurs de recherche.

Cette architecture en boucle fermée — accumuler, hypothèse, tester, apprendre, répéter — est inspirée du pattern autoresearch d'Andrej Karpathy et implémentée avec ActiveWiki, notre framework open-source pour les systèmes de connaissance auto-évolutifs.

Rejoindre le canal 💬 Feedback