Workflow de Développement avec l'IA

L’objectif n’est pas de laisser l’IA “écrire l’app”. L’objectif est de raccourcir les boucles de feedback tout en gardant l’architecture, les tests et les décisions produit sous contrôle.

Rôle des Outils

Outil	Meilleur usage
Cursor	Éditions inline, navigation locale, iteration UI rapide, petits refactors
Claude Code	Changements à l’échelle du repo, terminal, migrations, documentation et raisonnement multi-fichiers
VS Code	Éditeur de secours, extensions et workflows non IA
Docker + MCP Gateway	Chargement dynamique des outils sans transporter toute la définition des outils dans le contexte
Chrome DevTools MCP	Inspection navigateur, reproduction, vérification du DOM et debug réseau
Wrangler	Workflows Cloudflare locaux, bindings, logs et commandes de déploiement

Principes de Base

Partir du problème utilisateur, pas d’un outil.
Demander à l’IA d’inspecter avant d’éditer.
Contraindre le diff au plus petit changement correct.
Vérifier avec des tests, le typecheck et des contrôles manuels ciblés.
Capturer les patterns réutilisables dans la doc pour que les prompts s’ameliorent avec le temps.

Workflow par Défaut

1. Cadrer la tache

Donnez à l’IA le comportement attendu, la contrainte et les critères d’acceptation.

Un bon cadrage contient:

le resultat visible pour l’utilisateur
les fichiers ou la zone à inspecter d’abord
des contraintes comme “n’ajoute pas de dépendances” ou “préserve l’API actuelle”
des étapes de vérification comme pnpm test, pnpm typecheck ou un chemin manuel dans le navigateur

2. Laisser l’IA inspecter le système existant

Avant de changer le code, faites lire à l’agent le code, la doc et les patterns existants. Cela réduit le risque d’introduire une deuxième architecture dans le même repo.

3. Faire le plus petit changement viable

Préférer:

patcher une seule slice de feature
réutiliser les helpers existants
ajouter un test ciblé plutôt qu’une nouvelle couche de framework
documenter une règle plutôt que la laisser prisonniere d’un prompt

4. Vérifier immédiatement

La vitesse de l’IA n’aide que si le feedback est rapide. Lancez d’abord les checks les plus étroits, puis elargissez la vérification quand le changement est stable.

tests unitaires ou d’intégration ciblés
typecheck
lint ou format si le repo l’utilise
chemin UI manuel ou inspection navigateur

5. Documenter ce qui doit se répéter

Si un pattern à de fortes chances de revenir, placez-le dans docs/ plutôt que de compter sur la mémoire ou l’historique du chat.

Formats de Prompts Qui Marchent Bien

Prompt d’implémentation

Task: add the smallest change that implements X.
Context: inspect the existing feature first and follow current patterns.
Constraints: do not add dependencies, keep the public API stable, avoid unrelated refactors.
Verify: run the relevant tests and typecheck.
Deliver: apply the change and explain any tradeoffs briefly.

Prompt de refactor

Refactor this area for clarity without changing behavior.
Read the current tests first.
Keep the diff minimal and preserve external contracts.
Run the existing verification steps after the edit.

Prompt de debug

Investigate this bug by reproducing it first.
Inspect logs, network, and browser state before changing code.
Explain the root cause, then implement the smallest fix and verify it.

Là où l’IA Apporte le Plus de Valeur

le scaffolding et les migrations
l’implémentation slice par slice dans une codebase typée
l’écriture ou l’extension de tests depuis un comportement clair
les refactors avec contraintes existantes
le debugging via le terminal et l’inspection navigateur
la transformation d’une connaissance répétée en documentation

Là où la Revue Humaine Doit Rester Forte

les limites d’auth et de permissions
les migrations de schéma ou de données irreversibles
le pricing, l’analytics et les arbitrages produit
les changements de dépendances avec impact sécurité ou bundle
tout changement dont les critères d’acceptation sont encore flous

Définition de terminé pour un Changement assisté par IA

la tache était formulee en termes de comportement
les patterns existants ont été inspectes avant l’édition
le changement est reste local et intentionnel
les tests ou les étapes de vérification ont été lances
la connaissance réutilisable a été ajoutée à la doc quand c’était pertinent