Cortex v1.2 ajoute l'enrichissement par LLM, les questions-réponses avec citations et la résolution de conflits.

Cortex est une couche de mémoire locale conçue pour les agents OpenClaw, destinée à prévenir la perte de contexte lors de la compaction. Le projet a récemment atteint 10 étoiles sur GitHub et est passé de la version 1.0 à la version 1.2 en une semaine, le développeur l'utilisant quotidiennement avec deux agents.
Nouvelles fonctionnalités de la version 1.2
- Enrichissement augmenté par LLM activé par défaut : Lors de l'importation de fichiers, Cortex utilise désormais Grok pour enrichir les faits extraits avec du contexte comme les relations, les classifications et la provenance. L'ensemble du pipeline d'enrichissement coûte moins d'un dollar par mois. Vous pouvez le désactiver avec
--no-enrichpour un mode purement hors ligne. - Questions-réponses avec citations : La nouvelle commande
cortex answervous permet de poser des questions et de recevoir des réponses synthétisées avec des citations renvoyant aux mémoires originales. Elle inclut une défense intégrée contre l'injection d'invites pour empêcher le contenu importé de détourner les réponses. - Déduplication et résolution de conflits :
cortex cleanup --dedup-factstrouve les faits quasi-dupliqués et remplace les plus anciens.cortex conflicts --resolve llmdétecte les contradictions et les résout automatiquement à l'aide d'un LLM, en conservant une trace des modifications et des raisons. - Configuration unifiée :
cortex config doctormontre exactement ce qui est configuré, d'où provient chaque valeur (par défaut, variable d'environnement, drapeau ou fichier de configuration) et ce qui manque. - Pré-filtrage de recherche basé sur l'intention : La recherche classe désormais l'intention de la requête (recherche, temporelle, relationnelle, etc.) et pré-filtre les résultats par type de fait avant de les noter. Par exemple, "quand ai-je déployé la version 2 ?" priorise les faits temporels, tandis que "qui travaille sur XXX ?" priorise les faits relationnels.
Développements à venir
Le développeur teste actuellement la version 1.3, qui ajoute des vues délimitées pour les configurations multi-agents et un connecteur Obsidian qui synchronise les coffres dans Cortex en tant que couche de connaissances consultable. Le connecteur Obsidian est disponible dans le dépôt mais n'a pas encore été audité.
Installation
Installez via Homebrew : brew install hurttlocker/cortex/cortex
Ou via ClawHub : clawhub install hurttlocker-cortex
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

Votre outil de part équitable : Calculez votre part égale des bénéfices de l'entreprise
Un développeur a créé un outil web utilisant Claude Code et Vercel qui calcule quelle serait votre part égale des bénéfices annuels de votre employeur sur la base des déclarations SEC 10-K. L'outil montre des chiffres spécifiques comme les 747 000 $ par employé d'Apple et les 2,8 millions de dollars par employé de NVIDIA.

Nakkas MCP Server Génère des SVGs Animés à Partir de Descriptions IA
Nakkas est un serveur MCP où l'IA construit des configurations SVG animées complètes à partir de descriptions, générant des SVG animés propres avec des formes, des dégradés, des animations et des filtres. Il prend en charge les courbes paramétriques, 15 préréglages de filtres, les animations CSS @keyframes et SMIL, et fonctionne partout où le SVG s'affiche.

Révision : Éditeur IA conçu avec des outils de codage agentique et Y.js CRDT
Revise est un éditeur de documents IA développé entièrement à partir de zéro sur 10 mois à l'aide d'outils de codage agentique, avec un moteur de traitement de texte et une couche de rendu personnalisés qui n'utilisent Y.js que pour la pile CRDT. Il intègre plusieurs modèles d'IA, y compris des variantes de GPT-5.4 et des modèles Claude pour la relecture et la révision.

Gérer le contexte de l'IA avec un magasin de connaissances SQLite et des outils MCP
Un développeur a construit RunawayContext, un système sous licence MIT qui stocke les leçons de projet dans SQLite avec FTS5 et sqlite-vec optionnel, en maintenant le contexte par session sous 3K tokens grâce à des outils de requête MCP et des limites codées en dur.