Toothcomb : Vérificateur de faits en temps réel pour la parole, open-source, construit avec les API Claude Opus et Sonnet
Toothcomb est un outil open source permettant d'analyser et de vérifier les discours en temps réel. Il accepte un compte-rendu de discours, un fichier MP3 (qu'il transcrit), ou l'audio en direct depuis votre microphone. L'analyse se déroule en trois étapes utilisant les API Claude Opus et Sonnet.
Fonctionnement
- Étape 1 — Découpage et analyse : Le texte est divisé en petites parties (quelques phrases chacune). Chaque partie est envoyée à l'API Claude Opus avec des instructions détaillées pour extraire les affirmations, promesses, prédictions, sophismes logiques et langage trompeur ou manipulateur.
- Étape 2 — Vérification des faits : Pour les affirmations nécessitant une vérification, Claude utilise ses connaissances existantes ou effectue des recherches web via l'outil de recherche web de l'API, en conjonction avec l'API Sonnet.
- Étape 3 — Révision finale : L'ensemble du discours est examiné de manière holistique pour détecter les contradictions, les promesses non tenues ou les schémas invisibles au niveau des morceaux.
Détails techniques
L'architecture et la conception de haut niveau ont été créées par l'auteur ; la majeure partie du code réel a été écrite par Claude Code/Opus 4.6. L'auteur note avoir micro-géré Claude à un degré où tout développeur humain aurait démissionné, mais la collaboration a semblé authentique et la qualité du code résultant égalait celle d'un code écrit à la main, en beaucoup moins de temps.
À qui s'adresse-t-il
Développeurs construisant des outils d'analyse médiatique, de vérification des faits lors de débats politiques, ou d'audit conversationnel en temps réel, qui souhaitent un pipeline prêt pour la production utilisant les API Claude.
📖 Lire la source complète : r/ClaudeAI
👀 See Also
Brunnfeld Agentic World : Simulation d'Économie Médiévale Multi-Agents Sans Invitations Comportementales
Une simulation TypeScript où 20 agents LLM négocient de manière autonome dans une économie de village médiéval sans instructions comportementales, objectifs ou stratégies commerciales. Les agents reçoivent environ 200 tokens de perceptions à chaque tick et interagissent via un moteur déterministe gérant la physique, les recettes et les mécanismes de marché.
Utiliser /probe pour détecter les hallucinations de l'IA avant d'écrire du code
Un développeur partage une technique appelée /probe qui force les plans générés par l'IA à émettre des affirmations numérotées avec des valeurs attendues, puis sonde le système réel pour détecter les écarts. La méthode a révélé quatre erreurs factuelles dans la description par Claude de son propre format JSONL, qui auraient causé des bugs dans le code.
Voxray-AI : Backend de Production en Go pour Pipelines d'Agents Vocaux en Temps Réel
Voxray-AI est un backend en Go qui enchaîne Whisper → n'importe quel LLM → TTS dans un pipeline d'agent vocal en temps réel avec support WebSocket et WebRTC. Il est conçu pour des serveurs de qualité production et des charges de travail vocales à haute concurrence avec des fournisseurs configurables pour les couches STT, LLM et TTS.
Serveur de mémoire MCP open-source avec graphe de connaissances et fonctionnalités d'apprentissage
Un serveur MCP open-source écrit en Rust fournit une mémoire persistente pour les agents IA avec une architecture de graphe de connaissances, un apprentissage hebbien et une recherche hybride. Il pèse 7,6 Mo avec une latence inférieure à la milliseconde et fonctionne avec tout client compatible MCP.