Guide pratique d'optimisation basé sur six mois d'utilisation intensive du code Claude Ce témoignage, publié par un utilisateur de Reddit fort de sept ans d'expérience en ingénierie logicielle, relate son expérience de six mois avec Claude Code (CC) pour une refonte logicielle à grande échelle. Plus précisément, il a migré seul une application web interne de plus de 300 000 lignes de code d'une pile technologique obsolète (React 16 JS + Material UI v4) vers un framework moderne (React 19 TS + TanStack Query/Router + MUI v7). Il souligne que si les outils d'IA sont puissants, un résultat cohérent et de haute qualité exige des flux de travail structurés, des indications précises et une supervision humaine. Contenu principal et principaux enseignements : Les auteurs ont conçu un écosystème complet, comprenant des compétences, des points d’ancrage, la gestion de la documentation et des outils d’automatisation, afin de résoudre les problèmes courants rencontrés par Claude dans ses tâches de longue durée, tels que la perte de contexte, les incohérences de code et les difficultés de débogage. Voici les principales stratégies d’optimisation : 1. Activation automatique des compétences : Claude n’active pas automatiquement les compétences prédéfinies par défaut. L’auteur a développé un système de hooks (tels que UserPromptSubmit et Stop Event) permettant d’injecter de force des alertes de compétences (comme les spécifications de gestion des erreurs) via des déclencheurs par mots-clés (comme les chemins de fichiers ou les modèles de contenu). Ceci garantit une application cohérente des compétences dans les grands projets et réduit considérablement la variabilité du code. 2. Système de documentation de développement : Pour pallier le problème d’« oubli partiel » de Claude, des documents dédiés (tels que [nom-de-la-tâche]-plan.md, -context.md et -tasks.md) sont générés avant chaque tâche importante et mis à jour en temps réel via des commandes slash (telles que /create-dev-docs). Ces fichiers servent de « mémoire » externe, permettant la reprise de session et une compression automatique pour assurer la continuité des tâches. 3. Débogage automatisé du backend : Surveillance des journaux de 7 microservices via le gestionnaire de processus PM2. Claude peut exécuter automatiquement la commande `pm2 logs ` pour localiser et redémarrer rapidement les services défaillants. Cette fonctionnalité transforme le traçage manuel des journaux en un diagnostic en temps réel piloté par l'IA, améliorant ainsi l'efficacité du débogage. 4. Pipeline de gestion des erreurs à tolérance zéro : des hooks suivent les modifications de fichiers, exécutent des vérifications de compilation (comme la détection des erreurs TypeScript) et déclenchent des alertes d’auto-inspection en cas de détection de comportements à risque (comme les appels asynchrones). Les auteurs avaient initialement tenté un formatage automatique (Prettier), mais y ont renoncé en raison d’une consommation excessive de jetons, privilégiant désormais un contrôle qualité préventif. 5. Documentation et évolution des agents : Le fichier CLAUDE.md du répertoire racine est simplifié et ne conserve que les informations essentielles du projet ; la documentation au niveau du dépôt utilise des compétences de référence modulaires. Des agents dédiés sont introduits (tels que strategic-plan-architect pour la planification et build-error-resolver pour la correction), chacun avec un rôle et des spécifications de sortie clairement définis. La commande slash simplifie davantage les suggestions répétitives. 6. Conseils de bonnes pratiques : L’auteur suggère de commencer par des modèles de planification afin d’éviter les instructions ambiguës ; si le résultat est insatisfaisant, ajoutez du contexte et réessayez. La leçon principale est la suivante : l’IA a besoin de l’aide de l’intuition humaine, notamment pour la prise de décision complexe. Adresse postale :
