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Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : Workflow
Un flux de travail d’agent LLM local construit à partir de dossiers et de fichiers Markdown
Créez un pipeline d’agents locaux à plusieurs étapes avec des contrôles d’accès, où chaque étape correspond à un dossier, les prompts sont en markdown modifiable, et un humain examine le résultat avant l’étape coûteuse.
25 min de lectureUne configuration en huit couches pour Claude Code : CLAUDE.md, mémoire, hooks et garde-fous.
Comment huit couches de configuration, allant des fichiers CLAUDE.md ciblés et des hooks jusqu’à la vérification des dispositifs et aux règles de réversibilité, rendent le flux de travail de Claude Code fiable.
9 min de lecturePourquoi les agents de codage comme Claude Code ont besoin d’une couche de gouvernance, et non de meilleures instructions.
Une instruction détermine un échange, pas un flux de travail. Comment une couche de gouvernance composée de règles, d’un contexte défini, de limites d’autorité et de preuves d’achèvement rend Claude Code fiable.
11 min de lectureLes vidéos d’IA ont besoin d’orchestration : leçons tirées de la conception du pipeline VideoAgent.
La vidéo générée par l’IA a besoin davantage d’orchestration qu’un générateur amélioré : planification globale, récupération du grossier au détaillé, graphes exécutables, boucles de réparation et les lacunes de VideoAgent.
8 min de lectureLe développement piloté par des spécifications avec des agents de codage IA : un guide pratique
Développement piloté par des spécifications avec des agents de codage IA : un flux de travail en quatre phases, fichiers AGENTS.md et SPEC.md, rôles des multiples agents, niveaux de maturité et moyens de détecter les écarts.
16 min de lectureAmélioration continue des agents grâce aux compétences : réutilisation, sélection, réparation et vérification.
Un modèle en quatre étapes pour des agents qui améliorent leurs propres compétences : enregistrer le code fonctionnel, affiner les descriptions, proposer des corrections vérifiées et valider les résultats avant la transmission.
15 min de lectureUne boucle de codage à deux agents sans tête utilisant OpenCode et Ollama
Comment répartir la planification et l’évaluation entre deux agents dans OpenCode avec Ollama, en utilisant des permissions, des compétences, des règles de censure, des captures d’écran et des commits réservés uniquement aux humains.
11 min de lectureArrêtez de donner des souhaits aux agents d’IA : un processus axé sur les spécifications pour les petites équipes.
Cessez de formuler des souhaits pour les agents d’IA : une approche axée sur les spécifications pour les petites équipes, avec une revue par deux familles de modèles, des tests en temps réel, des fusionnements effectués par des humains et un suivi de la mémoire.
7 min de lectureDéveloppement axé sur les spécifications : s’accorder sur l’intention avant que l’IA n’écrive le code.
Lorsque le code est peu coûteux, l’intention devient le goulot d’étranglement. Un flux de travail pratique basé sur des spécifications avec OpenSpec, des scénarios à examiner avant de coder, ainsi que des conseils pour le mettre en œuvre au sein d’une équipe.
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