// agent-ready
Utiliser l0g avec un agent
l0g expose désormais une surface machine lisible sans scraping : manifeste, contrat OpenAPI, flux NDJSON, evidence graph, claims sourcées, historique point-in-time des signaux, fraîcheur, intégrité et MCP public. L’objectif n’est pas de faire parler un agent plus vite, mais de l’obliger à conserver la source, la date et le niveau de preuve.
// chemin recommandé
- Lire /agents.json pour comprendre les capacités et les règles d’usage.
- Vérifier /api/v1/freshness.json avant de répondre à une question sensible au temps ou aux signaux de marché.
- Utiliser /api/v1/catalog.ndjson pour trouver les documents pertinents.
- Utiliser /api/v1/claims.json ou /api/v1/evidence-graph.json pour relier une affirmation à sa preuve.
- Utiliser /api/v1/signals/history.csv ou .ndjson pour backtester les signaux point-in-time.
- Citer l’URL canonique, la date de publication ou de source, et le type de claim.
- Pour un suivi continu, consommer /api/v1/changes.ndjson plutôt que rescanner tout le site.
// choisir la bonne surface
/agents.json Point de départ : capacités, endpoints, règles d’usage, attribution et limites.
Construire un client/openapi.json Contrat OpenAPI 3.1 pour intégrer les endpoints JSON sans deviner les champs.
Ingestion RAG/api/v1/catalog.ndjson Catalogue ligne à ligne, plus robuste qu’un scraping HTML complet.
Audit de preuve/api/v1/evidence-graph.json Graphe articles, claims, références, hôtes, sources primaires et datasets.
Citation précise/api/v1/claims.json Assertions typées : fait revu, estimation, inférence, scénario ou assertion non classée, avec références datées quand détectable.
Veille incrémentale/api/v1/changes.ndjson Flux machine pour suivre publications, révisions et changements éditoriaux.
Backtester les signaux/api/v1/signals/history.csv Observations point-in-time à plat, plus exports JSON et NDJSON, pour rejouer les signaux sans look-ahead bias.
Fraîcheur/api/v1/freshness.json Derniers contenus, endpoints et temporalité des signaux : observedAt, computedAt, expiration et couverture.
Intégrité/api/v1/integrity.json Empreintes SHA-256 canoniques des surfaces publiques.
Tool calling/api/mcp Serveur MCP public en lecture seule, adapté aux agents qui préfèrent appeler des outils.
// prompts prêts à coller
Réponds uniquement avec les données publiques de l0g.fr. Avant de conclure, vérifie /api/v1/freshness.json. Pour chaque affirmation importante, cite l’URL canonique, la date disponible et le type de claim : fait revu, estimation, inférence, scénario ou assertion non classée.
Pars de /api/v1/evidence-graph.json. Identifie les claims liés au sujet, puis remonte vers les références et sources primaires. Sépare clairement les faits observés, les estimations et les scénarios.
Surveille /api/v1/changes.ndjson. Ne retraite que les entrées nouvelles ou révisées. Si une réponse dépend d’un snapshot figé, vérifie son empreinte dans /api/v1/integrity.json.
Pour évaluer un signal l0g dans le temps, utilise /api/v1/signals/history.csv ou /api/v1/signals/history.ndjson. Ne reconstitue pas une valeur après coup : conserve observedAt, retrievedAt, computedAt, level et levelChange.
// règles de citation
- URL canonique de l’article ou de l’endpoint.
- Date de publication, de révision ou de source quand elle existe.
- Type de claim : fait revu, estimation, inférence, scénario ou assertion non classée.
- Source primaire citée quand l’evidence graph la connaît.
- Mention explicite des limites si la donnée est incomplète.
// MCP public
Le serveur MCP expose les outils de lecture en mode read-only : recherche, articles, manifestes, fraîcheur, claims, evidence graph, sources, intégrité et changefeed. Pour un agent capable de tool calling, c’est l’interface la plus naturelle.
POST https://l0g.fr/api/mcp // exemples curl
curl -s https://l0g.fr/agents.json
curl -s https://l0g.fr/api/v1/freshness.json
curl -s https://l0g.fr/api/v1/signals/history.ndjson | head
curl -s https://l0g.fr/api/v1/catalog.ndjson | head
curl -s https://l0g.fr/api/v1/evidence-graph.json // ce qu’un agent ne doit pas faire
- Ne transforme pas une estimation ou une inférence en fait établi.
- Ne compare pas directement deux scores 0-100 quand la page précise qu’il s’agit d’une normalisation d’affichage.
- Ne cite pas l0g seul quand une source primaire est disponible dans les références.
- Ne supprime pas les dates : elles font partie de la preuve.
- Ne présente pas le contenu comme un conseil en investissement.