save

.specstory/.what-is-this.md

@@ -0,0 +1,65 @@
+
+# SpecStory Artifacts Directory
+    
+This directory is automatically created and maintained by the SpecStory extension to preserve your Cursor composer and chat history.
+    
+## What's Here?
+    
+- `.specstory/history`: Contains markdown files of your AI coding sessions
+    - Each file represents a separate chat or composer session
+    - Files are automatically updated as you work
+- `.specstory/cursor_rules_backups`: Contains backups of the `.cursor/rules/derived-cursor-rules.mdc` file
+    - Backups are automatically created each time the `.cursor/rules/derived-cursor-rules.mdc` file is updated
+    - You can enable/disable the Cursor Rules feature in the SpecStory settings, it is disabled by default
+
+## Valuable Uses
+    
+- Capture: Keep your context window up-to-date when starting new Chat/Composer sessions via @ references
+- Search: For previous prompts and code snippets 
+- Learn: Meta-analyze your patterns and learn from your past experiences
+- Derive: Keep Cursor on course with your past decisions by automatically deriving Cursor rules from your AI interactions
+    
+## Version Control
+    
+We recommend keeping this directory under version control to maintain a history of your AI interactions. However, if you prefer not to version these files, you can exclude them by adding this to your `.gitignore`:
+    
+```
+.specstory
+```
+
+We recommend not keeping the `.specstory/cursor_rules_backups` directory under version control if you are already using git to version the `.cursor/rules` directory, and committing regularly. You can exclude it by adding this to your `.gitignore`:
+
+```
+.specstory/cursor_rules_backups
+```
+
+## Searching Your Codebase
+    
+When searching your codebase in Cursor, search results may include your previous AI coding interactions. To focus solely on your actual code files, you can exclude the AI interaction history from search results.
+    
+To exclude AI interaction history:
+    
+1. Open the "Find in Files" search in Cursor (Cmd/Ctrl + Shift + F)
+2. Navigate to the "files to exclude" section
+3. Add the following pattern:
+    
+```
+.specstory/*
+```
+    
+This will ensure your searches only return results from your working codebase files.
+
+## Notes
+
+- Auto-save only works when Cursor/sqlite flushes data to disk. This results in a small delay after the AI response is complete before SpecStory can save the history.
+- Auto-save does not yet work on remote WSL workspaces.
+
+## Settings
+    
+You can control auto-saving behavior in Cursor:
+    
+1. Open Cursor → Settings → VS Code Settings (Cmd/Ctrl + ,)
+2. Search for "SpecStory"
+3. Find "Auto Save" setting to enable/disable
+    
+Auto-save occurs when changes are detected in Cursor's sqlite database, or every 2 minutes as a safety net.

prompt.txt

@@ -35,3 +35,35 @@ Formatage de la réponse:
 - je voudrai que ta réponse soit dans un fichier .md que tu pourras ajuster et corrigé en fonction de mes ajustements et qu'il soit téléchargeable
 - je te joint le fichier .md du code récupérer sur le projet
 
+Tu es spécilaiste en LLM et RAG.
+Je voudrai que:
+    1. dans un premier fichier .md tu m'expliques en détails avec de la documentation le fonctionnement d'un RAG dans le cadre d'une utilisation de LLM locaux
+    2. dans un autre fichier tu récoltes un maximun d'informations sur RAGFLOW en particulier
+    3. dans un autre fichier dans le cadre de mon travail mon superviseur a besoin de mon aide pour mieux utiliser et formater les fichiers dans ragflow j'y ai en partie accès par une adresse locale dans le navigatuer:
+        - je voudrai savoir ce que je peux faire dans ce cadre qu'elles sont les possibilités de configuration et autre dont je dispose
+        - comment m'organiser
+        - j'ai un système d'agents avec mes différents modèles LLM au travail:
+            -dois je créer une classe dédié au rag si oui comment procéder dans le cadre de ragflow
+    4. dans un dernier fichier dans le cadre d'une utilisation personnelle je voudrai installer ragflow sur mon serveur local:
+        - il est sous windows puis je l'installé sous windows sinon qu'elles sont mes possibilités et mes limitations si je dois passer par un sous système linux
+        - je vais créer une base de donnée pour mes notes obsidian
+        - une autre base de donnée avc mes projets mon code
+        - de la documentation concernant mes projets ou tout autre intérêts qui m'est propre
+        - comment mettre en place tout cela
+
+Je voudrai que tu analyses ces deux projets AIangent2 étant l'ancien et llm_lab-test le nouveau:
+    1. je voudrai que tu enregistres ton analyse dans llm-lab-test en .md
+        -différences structurelle entre les deux projets
+        -tout ce qui te semble important
+    2. Je sais que dans l'ancien projet le choix a été fait de créer une classe "abstraite"? pour les agents également:
+        - es ce que je me trompe? en tout cas il y a une classe générale je voudrai que tu m'explique cela et tu le rajoute dans le .md
+        - Quel est l'intérêt de créer une telle classe
+            -si intérêt significatif peut on le reproduire dans le nouveau projet sans modifier son fonctionnement
+            -si possible le faire
+        - Ensuite dans l'ancien projet il existe comme dans le nouveau des classes spécifiques à différents llm
+         -tu peux documenter et expliquer chacun d'eux dans le .md j'ai vu qu'il s'agit souvent de llm en ligne?
+         -Il existe également un classe mistral mais ce n'est pas le même que dans le nouveau projet
+            - tu peux la recréé dans un nouvelle classe
+            - j'ai également vu pour llama-vision l'ancien projet possède beaucoup plus de paramètres que le nouveau
+                - je voudrai adapter le nouveau en fonction de ces paramètres
+Si tu le peux résumes moi ma demande afin de vérifier que nous soyons daccord sur la marche à suivre si c'est ok je te le dirai et tu pourras commencer le travail.