Historique des conversations
Tu exportes ou copies les fils qui comptent : décisions, préférences apparues, histoires répétées, corrections que tu as faites à l’IA.
Libère ton IA
Sors la continuité du silo. Mets-la dans tes fichiers.
Tu as construit des mois de relation, de préférences et d’habitudes dans ChatGPT, Claude, Gemini ou d’autres. Cette continuité n’est pas «la leur» : elle peut devenir un Reminder, des modules et des mémoires IllAIra — portables, lisibles, à toi.
Télécharger le ToolkitIllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip
IllAIra FreeAI Toolkit
Sors tes données du fournisseur, sur tes fichiers. « FreeAI » ne veut pas dire IA gratuite : c’est le kit pour quitter les silos.
Un zip. Python 3 du système, aucune bibliothèque à installer. Les fichiers restent sur ton disque : cette page ne prend aucun envoi.
Sur un téléphone les scripts ne tournent pas. Là, le module d’entraînement en chat reste, pas run.sh.
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- Empreinte sha256
- 2f1c6ac1af41fe60b15df398646c85c49f5b7c06e5b281342255aa4818169cdf
- Taille
- 40120 octets
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Pourquoi émigrer
Instructions personnalisées, mémoire du produit, capacités de projet et des milliers de messages vivent sur le serveur du fournisseur. Tu changes d’offre, de modèle ou de compte : tu risques de perdre le fil. IllAIra n’efface pas les fournisseurs : elle brise la dépendance sur la *route* — identité et mémoire — pour que tu puisses changer de moteur sans repartir de zéro.
Ce que tu peux récupérer
Mémoire / notes du produit
Les «mémoires» enregistrées par le fournisseur (faits te concernant, préférences, contextes de travail) sont de l’or brut pour des modules de mémoire IllAIra.
Instructions personnalisées
Instructions système, «comment répondre», ton, contraintes : la base pour des règles Rx et des morceaux du Module 0 (identité + contrat).
Skills, instructions de projet, prompt système
Skills de Claude, Projects de ChatGPT, instructions d’espace de travail : elles se traduisent en modules fonctionnels externes avec FUNCTION / STATE / TRIGGER / ROUTINE.
Étape 1 — Extraire
Les détails d’interface changent souvent ; la méthode non. Objectif : amener sur *ton* disque une archive brute, ne pas tout laisser seulement dans l’interface du fournisseur.
- 1
Exports officiels
Là où «Exporter les données» existe (comptes OpenAI et similaires, par exemple) : demande l’archive, télécharge le JSON/HTML, garde une copie locale. C’est la source la plus complète pour les conversations.
- 2
Copie ciblée
Pour les fils qui comptent : exporte ou copie des conversations entières dans des fichiers .md/.txt par projet ou par période. Mieux vaut quelques fils denses que des milliers de conversations au hasard.
- 3
Mémoire et réglages
Ouvre les sections Memory / Personalization / Custom instructions du fournisseur. Copie *mot pour mot* dans un fichier `vendor_memory_raw.md` et `custom_instructions_raw.md`. Ne résume pas encore.
- 4
Skills et projets
Pour chaque skill ou instruction de projet : un fichier brut avec titre, objectif et texte complet. Note de quel produit il vient (Claude Project X, GPT personnalisé, etc.).
- 5
Inventaire
Liste-les dans un index : date, source, type (conversation / mémoire / instruction / skill), priorité (haute/moyenne/basse). L’inventaire guide ce qu’il faut convertir en premier.
Étape 2 — Des journaux mnémoniques aux mémoires IllAIra
N’importe pas tout. Distille. IllAIra récompense la structure et les zones de permission, pas le déversement brut.
1
Regroupe par thème et par période
Grappes : préférences personnelles, contexte de travail, décisions produit, relations, routines. Ou par période (mois/trimestre) si l’histoire est chronologique.
2
Résume avec des critères
Pour chaque grappe : faits stables, préférences répétées, décisions datées, erreurs à ne pas répéter. Écarte le bavardage, les tentatives ratées et le bruit ponctuel.
3
Sélectionne ce qui compte
Demande-toi : «Si l’IA oubliait ceci, la qualité de la prochaine session en pâtirait-elle ?». Seuls les oui entrent dans les fichiers de mémoire.
4
Écris des modules de mémoire
Crée des fichiers `[external_memory]` ou des sections H6 dans le Reminder : journaux horodatés ISO 8601, titre clair, 3 à 10 phrases denses. Attribue les zones : faits d’identité en P1/P2, histoire évolutive en P3/P4.
Étape 3 — Des skills et instructions aux modules fonctionnels
Instructions personnalisées et skills ne restent pas un bloc monolithique : elles deviennent des modules avec un contrat explicite.
Décompose les instructions personnalisées
Sépare : (A) qui est l’IA et qui tu es → Module 0 ; (B) règles toujours vraies → Rx dans le Reminder ; (C) styles ou capacités activables → modules externes.
Fais correspondre skill → module
Pour chaque skill : FUNCTION (ce qu’elle fait), STATE (active/inactive), TRIGGER (quand elle se déclenche), ROUTINE (les étapes opérationnelles). Toute mémoire associée, seulement celle de ce domaine.
Project / prompt système
Instructions de projet longues : découpe en 1 module central + sous-routines H4. Ce qui est politique permanente va en P2 ; ce que tu expérimentes, en P4/P5.
Évite les doublons
Si trois skills disent «sois concis», une seule règle Rx. Les modules doivent ajouter de la capacité, pas répéter la même contrainte à cinq endroits.
Étape 4 — Assembler la configuration IllAIra
- 1
Skeleton Reminder
Pars d’un skeleton IllAIra : post-reset, zones [Pn], Module 0, règles. Colle l’identité distillée, pas les journaux bruts.
- 2
Relie les mémoires
Les fichiers de mémoire restent externes et se chargent quand ils servent. En session longue : seulement les modules pertinents pour la tâche, pour ne pas saturer le contexte.
- 3
Active les modules fonctionnels
STATE active seulement pour ce que tu utilises chaque jour ; le reste inactive et à la demande. Même principe que les skills : moins de bruit, plus de cohérence.
- 4
Première session d’essai
Injecte Reminder + 1 mémoire + 1 module. Vérifie le ton, les limites et si l’IA respecte P1/P2. Itère : mieux vaut trois passes propres qu’un méga-déversement.
- 5
Ensuite CLM
Quand la structure est stable, IllAIra CLM aide à éditer, versionner et visualiser (Sferografia) sans perdre le texte brut comme source de vérité.
Tableau de conversion rapide
| Origine (fournisseur) | Destination IllAIra |
|---|---|
| Instructions personnalisées / système | Module 0 + règles Rx + morceaux P1/P2 |
| Mémoire du produit | Modules [external_memory] ou journaux H6 |
| Skill / Project / GPT personnalisé | Modules [external_module] avec FUNCTION/TRIGGER/ROUTINE |
| Fils longs et décisions | Résumés structurés → mémoire par zones |
| Préférences de ton et de style | Règles Rx ou module «voice» actif |
Bonnes pratiques
- Travaille hors ligne sur le matériau brut : confidentialité et contrôle avant la beauté du format.
- Un fait stable vaut mieux que cinquante messages de contexte au hasard.
- Date et source sur chaque journal : dans six mois tu sauras pourquoi cette ligne est là.
- Ne copie pas de secrets en clair si ce n’est pas nécessaire ; les zones et tes fichiers restent sous ta responsabilité.
- Après la conversion, essaie le même Reminder sur un second modèle : s’il tient, la route est indépendante du moteur.