Lat.md : Un Graphe de Connaissance Basé sur Markdown pour les Bases de Code

Lat.md est un outil qui construit un graphe de connaissances pour votre base de code en utilisant des fichiers markdown. Il résout le problème de l'échelle d'AGENTS.md — à mesure que les projets grandissent, maintenir un seul fichier plat devient impraticable, conduisant à des décisions de conception enfouies, une logique métier non documentée, et des agents IA qui hallucinent du contexte.

Comment ça marche

Vous compressez la connaissance du domaine en un graphe de fichiers markdown interconnectés stockés dans un répertoire lat.md/ à la racine de votre projet. Les sections se lient entre elles avec [[liens wiki]] comme [[fichier#Section#Sous-section]], les fichiers markdown se lient au code avec [[src/auth.ts#validateToken]], et les fichiers source se relient en retour en utilisant des commentaires tels que // @lat: [[section-id]] en TypeScript ou # @lat: [[section-id]] en Python. La commande lat check assure la cohérence référentielle.

Fonctionnalités clés

• Codage plus rapide pour les agents : Au lieu de parcourir le code avec grep, les agents recherchent dans le graphe de connaissances pour découvrir de manière cohérente les décisions de conception, les contraintes et le contexte du domaine.
• Flux de travail plus rapide pour les humains : Les agents maintiennent les fichiers lat ; lors de la revue des différences, commencez par les changements sémantiques dans lat.md/ pour comprendre ce qui a changé et pourquoi, rendant la revue de code secondaire.
• Rétention des connaissances : Les agents capturent le contexte et le raisonnement des invites dans le graphe pendant qu'ils travaillent, de sorte que les sessions futures commencent avec un contexte complet au lieu de le redécouvrir.
• Spécifications de test avec application : Les cas de test peuvent être décrits dans les sections lat.md/ marquées avec require-code-mention: true. Chaque spécification doit être référencée par un commentaire // @lat: dans le code de test, et lat check signale toute spécification sans lien retour.

Commandes CLI

• lat init : Configure les agents de codage populaires avec des hooks et des instructions pour garder lat à jour et correct.
• lat check : Applique la cohérence référentielle ; les agents l'appellent automatiquement avant de terminer leur travail.
• lat search et lat section : Les agents les utilisent pour comprendre les invites et naviguer dans le graphe au lieu d'effectuer d'innombrables appels grep.
• lat locate : Trouve les sections par nom (exact ou approximatif).
• lat refs : Trouve ce qui référence une section.
• lat expand : Développe les [[références]] dans une invite pour les agents.
• lat mcp : Démarre le serveur MCP pour l'intégration de l'éditeur.

Installation et configuration

Installez avec npm install -g lat.md, puis exécutez lat init dans votre dépôt pour créer un répertoire lat.md/. Écrivez des fichiers markdown décrivant l'architecture, la logique métier ou les spécifications de test, et liez-les selon les besoins.

Pour la recherche sémantique (lat search), une clé API OpenAI (sk-...) ou Vercel AI Gateway (vck_...) est requise. La clé est résolue dans cet ordre : variable d'environnement LAT_LLM_KEY (valeur directe), variable d'environnement LAT_LLM_KEY_FILE (chemin vers un fichier contenant la clé), variable d'environnement LAT_LLM_KEY_HELPER (commande shell qui imprime la clé avec un délai d'expiration de 10s), ou un fichier de configuration enregistré par lat.