Vibe coding : ingénierie avancée
L'ingénierie assistée par IA pour les gens qui livrent déjà. Écrit pour les ingénieurs senior et staff qui savent coder et veulent désormais piloter modèles et agents au niveau professionnel. Ingénierie du contexte, développement piloté par la spécification, votre propre banc d'essai, boucles de vérification, relecture du code généré, archéologie du code hérité, grandes migrations, débogage, sécurité, et le jugement de savoir quand ne pas recourir du tout à l'IA.
12 leçons, dans l’ordre
- 135 min
Context Is The Whole Game
Presque toutes les plaintes visant les outils de codage par IA (« il a halluciné une API », « il a réécrit du code qui était déjà juste », « ça...
Context window as a budget you spendWhat the model actually sees versus what you think it seesCurating a repo map instead of dumping filesContext rot and why longer is not better - 225 min
Choisir le bon cerveau, payer le bon prix
Le choix d'un modèle est une décision d'ingénierie de même nature que le choix d'une base de données ou d'une file d'attente : il n'existe pas de...
Capability tiers and when a bigger model is not the answerReasoning models versus fast modelsThe latency, cost, and quality trianglePrompt caching and why request shape drives the bill - 335 min
Spec-Driven Development
Le chemin le plus court pour obtenir du code correct d'un modèle consiste à cesser de décrire ce que vous voulez et à commencer à le définir. Un...
Writing the acceptance criteria before the promptExecutable specs as the contract with the modelSpecifying error behavior and boundaries, not just the happy pathPlan before code, and reviewing the plan instead of the diff - 435 min
Build Your Harness
Les ingénieurs qui obtiennent des résultats constamment bons d'un modèle écrivent rarement de meilleurs prompts que les autres. Ils ont construit un...
The harness as the thing that makes good output the defaultProject rules files and what belongs in themGiving the model tools instead of instructionsSubagents and scoped delegation - 540 min
Boucles de vérification : qu'il le prouve lui-même
Un modèle vous dira que son code est correct. Il ne ment pas et il n'a pas raison : il n'a aucun moyen de le savoir. La justesse est une chose que...
Properties and invariants instead of example testsGenerated inputs find what handwritten examples missShrinking a counterexample before handing it overClosing the loop so the model checks itself - 640 min
Lire du code généré comme un vétéran
Vous savez déjà relire du code. Ce qui change avec le code généré, c'est la répartition des erreurs. Le code humain échoue là où l'humain était...
The failure taxonomy of plausible-but-wrong codeReading the docstring and the code as two competing claimsReviewing intent and seams instead of tokensDuplication the model cannot see - 740 min
Archéologie du code hérité
Remettre à un modèle une base de code que personne ne comprend et lui demander « qu'est-ce que ça fait ? » est l'un des usages les plus rentables que...
Facts before narrative when mapping unfamiliar codeCharacterization tests that pin current behaviorDistinguishing intent from accident in old codeUsing a model to generate hypotheses, not conclusions - 840 min
Migrations At Scale
Demander à un modèle de modifier quatre cents fichiers, c'est le moment où l'assistance par IA devient soit un vrai multiplicateur, soit une source...
Mechanical rewrites versus judgment callsKeeping a large migration reviewableThe escape hatch list of cases the tool refuses to touchStaging, verifying, and rolling back a wide change - 940 min
Déboguer du code que vous n'avez pas écrit
Déboguer son propre code part avec un avantage : vous vous souvenez de ce que vous vouliez faire. Déboguer du code généré supprime complètement cet...
Hypothesis-driven debugging instead of guess-and-patchDeterministic reproduction before diagnosisShrinking to the smallest failing inputBisecting a change set and reading the fix for scope - 1040 min
The Security Model Of An Agent
Un agent doté d'outils est un programme qui reçoit ses consignes d'un texte et agit sur vos systèmes. Une partie de ce texte vient de vous. Une autre...
Prompt injection as a structural property, not a model bugThe lethal trifecta of private data, untrusted content, and exfiltrationBlast radius, allowlists, and approval gatesGenerated code risks: secrets, dependencies, and licence provenance - 1130 min
L'IA dans une équipe
Les gains de productivité individuels apportés par l'IA sont réels, et ils ne deviennent pas automatiquement des gains de productivité pour l'équipe....
Review capacity as the real bottleneckShared conventions and rules files as team artifactsWhat review bots and CI agents are good and bad atMeasuring impact without gaming the metric - 1235 min
Le jugement : savoir quand s'abstenir
Toutes les leçons précédentes portaient sur la façon de bien faire cela. Celle-ci porte sur la décision qui vient avant toutes les autres, et sur...
The cases where reaching for a model is the wrong callUnderstanding as the thing you are actually paying forDeliberate practice and skill maintenancePutting the whole method together on one change
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