1. Graphe de connaissances structure
Chaque framework, article peer-reviewed et essai operateur que Sophie peut citer est une ligne dans notre base Postgres avec slug, auteur, annee, resume, tags vertical et un score d'autorite (0-100). Quand Sophie cite Porter ou MEDDPICC, le slug resout vers cette ligne. Pas de references hallucinees.
2. Vocabulaire vertical natif
Sophie parle la langue du vertical. DTC : MER mixte, marge de contribution par cycle, conversion F1 a F2. Fintech : take-rate net des frais de schema, RAROC, three-lines-of-defense. ProfSvc : utilisation x realisation x leverage, portfolio 2x2 de Maister. SaaS : MEDDPICC, decomposition de la velocite commerciale, Magic Number net de S&M.
3. Scoring GRIP deterministe
Chaque workspace recoit un score GRIP : 12 piliers x 4 dimensions (Guidance, Resources, Implementation, Performance), avec 22 regles de calibration. Modeles par vertical : SaaS, DTC, Fintech, ProfSvc. Le score est recalcule a chaque snapshot, pas estime a partir du chat. Sophie cite les chiffres GRIP ; elle ne les invente jamais.
4. Regles d'application framework -> archetype
Pour chaque archetype (Discount Addiction, Compliance Debt, Bench Accumulation, Pricing Governance, etc.) Sophie dispose d'une liste organisee de frameworks qui s'appliquent, chacun avec une regle d'application explicite et un exemple de mouvement. Quand elle diagnostique un archetype, le bon framework est deja en perimetre.
5. Cas de cohorte
18 cas anonymises de cohorte agregee par vertical, soit 72 au total. Chaque cas contient la metrique declenchante, le mouvement effectue, le resultat en EUR, le delta de pilier et une narration de 2 a 3 phrases. Sophie cite ces cas par id quand elle veut donner des preuves comparables. Elle n'invente jamais un cas.