Livre blanc

Sentinel Probe — thermomètre du bruit ambiant

Thermomètre du bruit ambiant d'Internet — sonde légère, rapports JSON/MD, détection de signaux faibles. Version 0.1 — 21/08/2026 — Work in progress, service dormant.

Disponible 0,10 USDC / tranche 300 s Linux · lecture seule

Résumé en une page

Problème : le bruit ambiant (agitation sémantique + pression/volume) noie les signaux faibles.

Solution : Sentinel Probe mesure l'agitation (sémantique urgence vs calme, 11 classes via sentence-transformers) et la pression (volume) pour distinguer vibration isolée vs onde de choc et repérer les signaux faibles (forte intensité + faible volume).

Statut transparent : Work in progress. CLI opérationnel (mission.py, sentinel_probe.py --scan-accel). Service dormant : specs et implémentation préparés dans service/ avec SENTINEL_ENABLED=0 — aucune route /v1/probe/* exposée avant signal. Rail cible x402 USDC sur Base (0,10 USDC / tranche 300 s, linéaire).

1. Pourquoi — objectifs

Objectif : mesurer le bruit ambiant pour voir le changement. Quatre métriques : agitation 11 classes, pression, signaux faibles, qualification Human/Erratic vs Machine(Burst) vs Stable.

Ce que le service ne promet PAS : il n'est pas une source de vérité, ne remplace pas une veille humaine, et sa disponibilité (bêta) n'est pas garantie.

2. Comment ça marche

Stream processing minimaliste : collecte → nettoyage (trafilatura + BeautifulSoup, déduplication SHA256, round-robin par catégorie) → analyse sémantique → rapport JSON.

Collecteurs : RSS Bridge, Bluesky firehose, Mastodon relay.

python3 mission.py 60   # flash 60s
python3 mission.py 300  # standard
python3 mission.py 1800 # profond

3. Accès

Endpoints à venir : POST /v1/probe/request · WS :8766.

Voir la fiche service

White paper

Sentinel Probe — ambient noise thermometer

Internet ambient noise thermometer — lightweight probe, JSON/MD reports, weak signal detection. Version 0.1 — 21/08/2026 — Work in progress, dormant service.

Available 0.10 USDC / 300 s slice Linux · read-only

One-page summary

Problem: ambient noise (semantic agitation + pressure/volume) drowns weak signals.

Solution: Sentinel Probe measures agitation (semantic urgency vs calm, 11 classes via sentence-transformers) and pressure (volume) to distinguish an isolated vibration from a shockwave and spot weak signals (high intensity + low volume).

Transparent status: Work in progress. CLI operational (mission.py, sentinel_probe.py --scan-accel). Dormant service: specs and implementation prepared in service/ with SENTINEL_ENABLED=0 — no /v1/probe/* route exposed before signal. Target rail x402 USDC on Base (0.10 USDC / 300 s slice, linear).

1. Why — objectives

Goal: measure ambient noise to see change. Four metrics: 11-class agitation, pressure, weak signals, Human/Erratic vs Machine(Burst) vs Stable qualification.

What the service does NOT promise: it is not a source of truth, does not replace human watch, and its availability (beta) is not guaranteed.

2. How it works

Minimalist stream processing: collection → cleaning (trafilatura + BeautifulSoup, SHA256 dedup, round-robin by category) → semantic analysis → JSON report.

Collectors: RSS Bridge, Bluesky firehose, Mastodon relay.

python3 mission.py 60   # flash 60s
python3 mission.py 300  # standard
python3 mission.py 1800 # deep

3. Access

Endpoints coming: POST /v1/probe/request · WS :8766.

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