Industrialiser son workflow avec Claude Code
Organiser la review et la correction du code produit par un agent, automatiser les contrôles utiles et piloter le coût du résultat accepté. Le participant construit un harnais réutilisable : instructions de review, permissions, hooks et vérifications qui encadrent le travail de l'agent et préparent une décision humaine.
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Le fil rouge
Un dépôt commun, une PR préparée, un comportement attendu explicite. Les tests initiaux passent, mais le changement comporte des défauts. Le groupe organise sa review, pilote les corrections, automatise un contrôle puis examine les ressources nécessaires au résultat.
Quatre modules
Chaque module combine un apport court, une démonstration, un exercice et un débrief.
1. Organiser une review avec l'IA
Objectif : adapter des instructions de review et évaluer les retours obtenus au regard d'une spécification courte.
Exercice : compléter un skill de review fourni ; trier un défaut réel, un doublon et un faux positif ; justifier ce qu'il faut corriger, rejeter ou faire arbitrer. Démonstration comparée des usages interactif et scripté.
2. Piloter les corrections : TDD × IA
Objectif : faire reproduire un défaut, éprouver le correctif et définir une condition de reprise humaine.
Exercice : repérer un test affaibli pour masquer le problème ; obtenir une correction du code ; réintroduire le défaut pour vérifier que le test le détecte. Une modification du test doit rester justifiée par le comportement attendu.
3. Automatiser et encadrer
Objectif : configurer les permissions et un hook adaptés à la tâche, puis vérifier leur effet.
Exercice : adapter les gabarits fournis ; tester une action autorisée, une action refusée et un contrôle échoué. Examiner un rapport portant sur une ancienne version du code.
4. Piloter l'économie : AI FinOps
Objectif : comparer des stratégies au coût par changement accepté, et justifier un levier d'optimisation et une règle d'arrêt.
Exercice : analyser les tentatives, reprises et vérifications de la PR, à partir de traces comparables fournies. Tester un levier : modèle, contexte, filtrage avec RTK ou nombre de relances.
Les relevés commencent dès le premier module. Le bilan AI FinOps distingue quota, coût estimé et facture ; il conserve le temps humain et les contrôles visibles. Réduire les tokens ne suffit pas à démontrer un gain global.
La place des autres sujets
Le spec-driven development (SDD) sert de repère pour relire une modification contre des critères d'acceptation. Les MCP sont situés comme accès à des outils et données, avec leurs permissions et leur consommation à examiner. La CI illustre le prolongement des contrôles sur un exemple préparé. Ces sujets ne font pas l'objet d'ateliers d'installation distincts.
Une courte ouverture présente agent de production, agent de review et isolation du travail avec des worktrees.
Application à son projet
En inter, les manipulations utilisent le dépôt fourni. Après les modules de review et de permissions, un court point de transposition permet de choisir une pratique applicable à son projet et d'identifier ce qu'il faudra adapter. En intra, le code de l'équipe peut devenir le support après préparation.
Ce que chaque participant emporte
Un skill de review adapté.
Un correctif et son test.
Une configuration de permissions et de hook éprouvée.
Un bilan AI FinOps.
Une fiche d'application à son projet.
Cette formation sert à organiser une pratique réutilisable :
Skills : après avoir écrit ses instructions et créé un premier skill, adapter un skill de review et évaluer ses retours.
Vérification : après avoir relu le diff et vérifié le résultat d'une tâche, faire corriger les défauts, vérifier les preuves et borner les relances.
Encadrement : après avoir compris les modes et les autorisations usuelles, configurer des permissions et un hook, puis éprouver leurs effets.
Arbitrage : après avoir structuré le contexte utile au projet, arbitrer qualité, consommation et effort humain sur un workflow.
Formation à distance : le lien de connexion sera envoyé aux inscrits.