Pas de théorie compliquée.
Je construis. Je teste. Je partage ce qui fonctionne.
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Si tu veux apprendre à faire travailler l’IA pour toi, suis-moi ↓
Ne demande pas à ton agent de “comprendre”. Demande-lui de produire une sortie vérifiable.
Par exemple :
une catégorie ;
une source citée ;
une action proposée ;
un niveau de confiance ;
un motif d’escalade.
Tu peux contrôler une sortie. Tu ne peux pas auditer une intention vague.
Ton automatisation n’est pas lente. Elle attend juste trois validations invisibles.
Qui vérifie la donnée ? Qui traite l’exception ? Qui autorise l’action finale ?
Si ces rôles ne sont pas écrits, l’agent renvoie le travail vers les humains — mais plus tard, et sans trace claire.
Cartographie le passage de relais avant d’optimiser le modèle
@EnzoDayOne tout à TOUJOURS été à porté mais là on va beaucoup plus vite, meme beaucoup plus vite dans le mur parfois, mais ça permet de tester plusieurs trucs et c'est vraiment incroyable
Ton lundi sera plus simple si tu sais ce qui doit rester humain.
- Décider d’une exception.
- Valider un message sensible.
- Parler à un client mécontent.
L’agent prépare le terrain. Toi, tu gardes les décisions qui comptent.
@marclou le prompt ultime : "fait une séance, mets du poids lourd, garde une bonne execution, ne fait pas d'erreur"
Comme ça votre agent est musclé et vous restez devant le PC à cramé du token
Hermes grossit plus vite en étoiles (+~4 % sur 30 jours contre ~0,6 % pour OpenClaw) et approche les 250 000.
Le récit dominant des comparatifs : OpenClaw gagne sur l’écosystème, les canaux et maintenant l’entreprise ;
Hermes gagne sur l’auto-amélioration, le sandbox et une surface d’attaque publiée plus petite.
En bref : OpenClaw passe du projet viral de fin 2025 à une base utilisée par Microsoft et packagée pour l’entreprise, avec le passif sécurité qui suit.
Hermes reste le challenger technique qui rattrape en adoption.