Un studio de recherche Claude Code pour un producteur de documentaires
Nous avons construit un studio privé de recherche et d'écriture par IA pour un producteur de documentaires qui pitche aux plus grands diffuseurs publics allemands. Hieronymus Vault combine une base de connaissances Obsidian native, un corpus stylométrique versionné, des compétences Claude Code sur mesure et une architecture multi-agents en fan-out. De l'idée à la DOCX prête à diffuser en moins de trois heures. Dans sa voix. Chaque affirmation traçable à sa source.
Sebastian m'a construit quelque chose que je n'ai vu nulle part sur le marché. Un studio de recherche qui pense dans ma voix, scrute les flux des diffuseurs pendant que je dors et rend la DOCX finale dans la CI sans que je touche un seul modèle. Le coffre est désormais l'endroit où mon travail vit vraiment. Je pitche plus, plus fin, plus vite.
Le défi
Une seule commande documentaire se chiffre à six ou sept zéros et tient à un exposé de quinze pages livré à une responsable de programmation dans le ton exact. Les producteurs en livrent des dizaines par an. Chacun exige une recherche historique profonde à travers les continents, une analyse des lacunes du portefeuille de la chaîne, un casting d'experts et une écriture dans une voix que la rédaction reconnaît au premier coup d'œil. Le travail est créatif ; le substrat est de l'ingénierie. Typographie déterministe, traçabilité des affirmations, fidélité vocale en génération et zéro dérive de ton sur des centaines de pages. Un seul exposé fragile fait perdre la commande. Notre client avait besoin d'un système qui multiplie son rendement sans aplatir sa voix ni ses exigences.
Notre solution
Nous avons construit Hieronymus Vault, un studio de recherche orchestré par Claude Code autour d'un seul coffre Obsidian qui sert à la fois de base de connaissances, de corpus stylométrique et de piste d'audit append-only. Frontmatter YAML validé par schéma sur neuf classes d'entités typées rend chaque note navigable par la machine sans couche de base de données. Un index sémantique posé au-dessus du coffre soutient le recall trans-thématique sans quitter la boucle d'orchestration. Huit de ses pitches existants ont été rétro-conçus en un corpus de voix versionné à l'intérieur duquel le modèle écrit. Une compétence /zdfinfo-format dédiée charge cette voix et déploie des sous-agents de recherche parallèles (document-specialist, scientist, executor, explore) sur les sources, le casting d'experts et l'analyse des lacunes du portefeuille. Chaque sous-agent tourne dans une fenêtre de contexte isolée pour que les pistes ne se mélangent pas ; la synthèse se fait au niveau de l'agent principal. Une couche de veille autonome interroge toutes les trente minutes, jour et nuit, les portails de commande, les sorties d'archives et les fils d'actualité. L'exposé final est rendu en DOCX prêt à diffuser dans l'identité visuelle de l'éditeur via des modèles python-docx à typographie déterministe. Un aller-retour co-auteur réinjecte chaque édition externe dans le coffre, la compare à la révision précédente et nourrit le delta stylistique dans le corpus de voix, de sorte que le système s'ajuste par cycle.
