Sébastien Développeur

Le projet

SAND est une application web de saisie d'activités professionnelles. Les collaborateurs déclarent leur temps de travail par projet via une interface hebdomadaire. L'application permet le suivi budgétaire, le reporting et la récupération automatique des absences.

C'est la réécriture complète de mon tout premier projet professionnel (SAEL), avec une stack moderne et une architecture propre.

Fonctionnalités

• Saisie hebdomadaire par projet et activité avec validation
• 3 rôles : utilisateur, modérateur, administrateur
• Arborescence d'activités hiérarchique configurable
• Import automatique des absences (congés, maladie)
• Tableaux de bord et exports pour le pilotage

Architecture

• Backend Laravel avec API GraphQL (Lighthouse)
• Frontend React avec Apollo Client et Zustand
• Authentification Sanctum
• Conteneurisé avec Docker Compose
• Tests PHPUnit (backend) + Vitest (frontend)

Le projet

"Comme un certain poisson bleu, les petits LLM locaux oublient tout. BlueTang les aide à se souvenir."

BlueTang est un proxy intelligent entre un client LLM (Continue.dev, Open WebUI, CLI) et Ollama. Il résout les deux irritants principaux des petits modèles locaux : ils ne connaissent pas ta codebase, et ils oublient tout après quelques échanges. Transparent pour le client — il suffit de pointer sur le port de BlueTang.

Projet open source, publié sur npm : npm install -g bluetang

Fonctionnalités

• RAG hybride (BM25 + sémantique) — indexe la codebase et injecte le contexte pertinent
• Chunking AST via tree-sitter — découpe intelligemment le code par fonctions et classes
• Mémoire de conversation — résumé progressif et extraction de faits clés entre sessions
• Client MCP (Model Context Protocol) — connecte des outils externes et leurs ressources
• Indexation incrémentale en temps réel via chokidar
• Wizard bluetang init pour la configuration guidée
• Gestion dynamique des langages (bluetang languages add/remove)
• API OpenAI-compatible — fonctionne sans modification côté client

Architecture

• Serveur HTTP avec Hono + @hono/node-server, streaming SSE natif
• Stockage tout-en-un : better-sqlite3 (FTS5 BM25) + sqlite-vec (vecteurs 768 dim)
• Embeddings via nomic-embed-text (Ollama), batching par 20 (~5× plus rapide)
• Recherche hybride pondérée : 40 % BM25 + 60 % sémantique, seuil 0.35
• CLI Commander.js avec commandes serve, index, watch, status, clean
• Publié sur npm (v0.4.0), testé sur Mac Mini M4 16 Go RAM

Le projet

Vous organisez des cours, des concerts, un festival ou une tournée ? ICSMulti permet de créer un seul fichier .ics contenant toutes vos dates, même si chaque date se déroule dans un lieu différent. Vos participants cliquent sur le fichier et l'événement s'ajoute directement à leur calendrier (Google, Apple, Outlook).

Disponible en app macOS native (.dmg) et en plateforme web déployée sur Vercel.

App macOS

• Autant de dates que vous voulez, chaque date avec son propre lieu
• Événements sur journée entière ou avec horaires précis, y compris multi-jours
• Autocomplétion des adresses via MKLocalSearchCompleter
• Rappels optionnels, historique des 20 derniers exports
• SwiftUI + @Observable, export via NSSavePanel (App Sandbox)

Version web

Extension web construite en monorepo npm workspaces (Next.js 16, TypeScript) :

• Formulaire web — génération client-side, autocomplétion Nominatim OSM
• API REST — POST /api/generate avec clés API (Upstash KV)
• Widget embarquable — bundle IIFE 4,4 kB gzip, intégrable en 3 lignes
• Core TypeScript partagé (@icsmulti/core) — conforme RFC 5545, 55 tests Vitest
• i18n FR/EN via next-intl, déployé sur Vercel

Le projet

Extension web du projet ICSMulti — une plateforme complète pour générer des fichiers .ics multi-dates sans installer quoi que ce soit. Organisé en monorepo npm workspaces avec un package core TypeScript partagé (@icsmulti/core), conforme RFC 5545, couvert par 55 tests Vitest.

Trois modules

• Formulaire web — génération côté client, autocomplétion d'adresses Nominatim (OSM)
• API REST — POST /api/generate, authentification par clés API, quotas via Upstash KV
• Widget embarquable — bundle IIFE 4,4 kB gzip, intégrable en 3 lignes de script

Architecture

• Monorepo npm workspaces — core partagé entre formulaire, API et widget
• i18n FR/EN via next-intl
• Déploiement automatique Vercel sur chaque push
• 55 tests Vitest sur le core RFC 5545

Le projet

Serveur MCP (Model Context Protocol) qui donne à Claude Code une mémoire persistante entre les sessions. Chaque fait est stocké localement et peut être retrouvé par recherche sémantique ou par type.

C'est l'outil qui alimente le système de mémoire de ce portfolio — en production depuis des mois.

Fonctionnalités

• Stockage typé : user, feedback, project, reference
• Recherche sémantique par embeddings (Ollama nomic-embed-text)
• Recherche lexicale FTS5 en parallèle
• Score de similarité cosinus via sqlite-vec
• CRUD complet — add, list, search, delete

Architecture

• Serveur FastMCP Python, déclaration d'outils par décorateurs
• SQLite avec extension sqlite-vec pour les vecteurs 768 dim
• Embeddings locaux via Ollama (zéro dépendance cloud)
• distance_metric=cosine explicite — bug subtil sqlite-vec bien documenté

Le projet

Mémoire décisionnelle d'équipe, git-native.

Les décisions d'architecture (ADR) se perdent dans Slack, les PR et les réunions. Six mois plus tard, personne ne sait pourquoi telle bibliothèque a été choisie ou pourquoi telle approche a été abandonnée. TeamBrain stocke ces décisions en Markdown versionné dans .decisions/, directement dans le repo git — pas de service externe, pas de BDD à maintenir.

Publié sur PyPI : pip install "teambrain[desktop]"

Fonctionnalités

• CLI complet — init, add, list, search, show, index
• Interface web (fenêtre native PyWebView) pour les non-développeurs (PO, designers)
• Serveur MCP — expose les ADR aux agents IA (Claude, Cursor, Cline)
• Brouillons IA via Ollama (facultatif) pour structurer une décision en quelques mots
• Recherche sémantique sur l'historique des ADR
• Scanner git/code — détecte les décisions implicites dans les commits et commentaires
• Bot Slack optionnel — capture les décisions en réunion, propose un ADR à valider

Architecture

• Core Python 3.13, distribution PyPI avec extras ([desktop], [slack])
• Stockage Markdown versionné dans le repo — aucune dépendance d'infrastructure
• Serveur HTTP local FastAPI + PyWebView (WebKit) pour la fenêtre native
• Serveur MCP stdio pour les agents, mode HTTP pour les intégrations distantes
• Recherche sémantique via embeddings Ollama (qwen3:1.7b) — facultatif

Le projet

Collection de skills Claude Code — un dépôt, un dossier par skill, installables à la carte via skills.sh. Chaque skill encapsule un workflow réutilisable : détection de tics IA, boucle générative adversariale, audit sécurité MCP.

Skills publiés

• deia-fr / deia-en — détection et élimination des marqueurs IA dans un texte (tirets cadratins, formules vides, connecteurs mécaniques, flatterie). Modes AUDIT (score de densité) ou RÉÉCRITURE.
• gan-dev — boucle générative adversariale pour le code : le générateur écrit la feature, l'évaluateur la rejette avec un feedback détaillé jusqu'à atteindre un score qualité. Stack-aware (Swift, TS, Python, React).
• gan-DA — variante visuelle de gan-dev : maquette HTML autonome rendue via Playwright, notée par un critique « Directeur Artistique » sur 7 axes (palette, géométrie, signature, tension, vocabulaire, lisibilité, cohérence).
• mcts-scoring — audit sécurité d'un serveur MCP via le scanner MCTS (Model Context Threat Scanner) : scoring v2 sur 8 dimensions, distinction faux positifs / vraies vulnérabilités, baseline pour détection de régression.

Installation

Chaque skill est installable indépendamment :

• npx skills add OnyxynO/onyxskills@deia-fr --global
• npx skills add OnyxynO/onyxskills@gan-dev --global
• npx skills add OnyxynO/onyxskills@mcts-scoring --global