10 règles pour obtenir de meilleurs résultats avec les agents de codage IA – KDnuggets

 

Les agents de codage IA ne sont plus seulement des automatescomplet Les outils permettent de lire votre dépôt, de modifier plusieurs fichiers, d'exécuter des commandes, de créer des demandes de fusion et de réaliser des tâches de développement complexes. Claude Code, Codex, Cursor, Copilot Agent, Gemini CLI et d'autres outils similaires transforment la façon dont les développeurs conçoivent des logiciels. Cependant, de meilleurs outils ne garantissent pas automatiquement un meilleur code.

Le rapport 2025 de HackerRank sur les compétences des développeurs révèle que 971 millions de développeurs utilisent au moins un assistant IA et que près d'un tiers du code est désormais généré par l'IA. Il souligne également que l'IA accroît la pression sur les délais de livraison, sans pour autant supprimer le besoin d'un jugement technique solide.

La différence entre un développeur performant en IA et un développeur frustré réside souvent dans le flux de travail. Les agents de codage IA sont plus performants lorsqu'on leur fournit des objectifs clairs, le contexte du projet, des règles de validation et une méthode d'itération sécurisée. Voici 10 règles pratiques pour obtenir de meilleurs résultats.

 

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1. Commencer par un cahier des charges, et non par une consigne vague

 Mauvaise consigne :

Créer le tableau de bord.

 

Meilleure invite :

Création d'un tableau de bord de suivi du taux de désabonnement client. Objectif : afficher le taux de désabonnement, le nombre de clients actifs, le chiffre d'affaires mensuel et les principaux facteurs de risque de désabonnement. Périmètre : - Ajouter une page de tableau de bord à l'adresse /dashboard. - Utiliser le client API existant. - Réutiliser le composant graphique actuel. - Ne pas modifier le schéma de la base de données. Critères d'acceptation : - La page se charge sans erreur dans la console. - Les indicateurs correspondent au point de terminaison /analytics/churn. - Ajouter des tests pour la fonction de transformation des données. - Exécuter l'analyse statique du code et les tests avant la réponse finale.

 

Les agents de codage excellent dans l'exécution, mais ils ont besoin d'un objectif. Une spécification pertinente doit inclure le but, le périmètre, les contraintes, les fichiers susceptibles d'être modifiés, les critères d'acceptation et les commandes de test. Cela reflète la méthode de travail des développeurs professionnels : la tâche n'est pas d'“ écrire du code ”, mais d'“ apporter une modification qui réponde à une définition claire de ce qui est terminé ”.”

Un article récent sur l'amorçage d'agents de codage aborde un point similaire d'un point de vue de recherche : pour les agents, la spécification peut devenir l'artefact stable de référence, tandis que les implémentations peuvent être régénérées ou révisées.

 

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2. En utilisant un AGENTS.md, CLAUDE.md, ou fichier d'instructions du copilote

 
Ne répétez pas les mêmes règles de projet à chaque invite. Placez les instructions permanentes dans un fichier agent au niveau du référentiel.

Le format ouvert AGENTS.md se décrit comme un fichier README pour agents : un emplacement prévisible pour fournir aux agents de programmation les commandes de configuration, les commandes de test, les conventions de codage et les instructions spécifiques au dépôt. Il est déjà utilisé par plus de 60 000 projets open source.

Par exemple:

# AGENTS.md ## Configuration - Installez les dépendances avec `pnpm install`. - Démarrez l'application avec `pnpm dev`. - Exécutez les tests avec `pnpm test`. ## Style de code - Utilisez le mode strict de TypeScript. - Privilégiez les composants fonctionnels. - N'ajoutez pas de nouvelles dépendances sans autorisation. ## Avant de terminer - Lancez l'analyse statique du code (lint). - Exécutez les tests pertinents. - Résumez les fichiers modifiés et expliquez les raisons de ces modifications.

 

Codex lit le fichier AGENTS.md avant d'effectuer des opérations et prend en charge une structure de directives hiérarchisée provenant de fichiers globaux, de projet et spécifiques à un répertoire. GitHub Copilot prend également en charge les instructions personnalisées du dépôt dans le fichier .github/copilot-instructions.md, qui peuvent indiquer à l'agent comment compiler, tester, valider et respecter les conventions du projet.

 

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3. Rédiger des instructions courtes et utiles pour l'agent

 
Un fichier d'instructions pour agent n'est pas l'endroit où coller l'intégralité de votre manuel d'ingénierie.

Les recommandations d'Anthropic concernant la création de compétences indiquent que les bonnes compétences doivent être concises, bien structurées et testées en situation réelle. Elles signalent également qu'une fois les instructions chargées, chaque jeton entre en concurrence avec le reste du contexte de la tâche.

Une étude récente portant sur les fichiers AGENTS.md et CLAUDE.md a mis en évidence des anomalies de configuration courantes, notamment des fuites de code inutiles, un contexte excessif, des fuites de compétences et des instructions contradictoires. Sur un échantillon de 100 dépôts populaires, des fuites de code inutiles ont été observées dans 621 030 fichiers et un contexte excessif dans 421 030 fichiers.

Les bons fichiers d'instructions comprennent :

• Comment installer, compiler, tester et analyser le code.
• Notes d'architecture spécifiques au projet.
• Règles de dénomination et de style.
• Contraintes de sécurité.
• Ce qu'il ne faut pas toucher.
• Comment signaler l'achèvement.

Les fichiers d'instructions erronés comprennent :

• Conseils de codage génériques que le modèle connaît déjà.
• Explications détaillées des cadres de référence courants.
• Règles contradictoires.
• Commandes obsolètes.
• Trop d'instructions du type “ toujours ” et “ jamais ”.

 

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4. Demander à l'agent d'inspecter avant de modifier

 
Pour non-trichanger

Exemple:

Avant toute modification, examinez les fichiers concernés et récapitulez : 1. les fichiers gérant l’authentification, 2. l’emplacement probable du bogue, 3. les tests couvrant déjà cette zone, 4. la plus petite modification sans risque. Ne modifiez aucun fichier avant d’avoir effectué ce récapitulatif.

 

Cela évite le problème courant où l'agent écrit une solution plausible au mauvais endroit. Il faut donc s'assurer que l'agent localise le système avant de lui demander de le modifier.

 

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5. Planifier les tâches complexes, mais ne pas surplanifier les petites modifications.

 
Pour les changements importants, un plan est utile. Pour les petits changements, trop de planification ralentit le processus.

La documentation des bonnes pratiques de l'interface de ligne de commande GitHub Copilot recommande explicitement le mode planification pour les tâches pour lesquelles un plan d'implémentation structuré est utile avant l'écriture du code.

Utilisez la planification pour :

• Migrations.
• Refactorisations multi-fichiers.
• Modifications d'authentification.
• Modifications apportées à la base de données.
• Travail de performance.
• Corrections de bugs en production.
• Tout ce qui touche à la sécurité ou aux paiements.

Évitez les planifications complexes pour :

• Corrections de fautes de frappe.
• Ajouts mineurs aux tests.
• Modifications CSS simples.
• Refactorisations à une seule fonction.

 

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6. Faire des tests le contrat

 
Le code généré par l'IA semble souvent correct avant de l'être réellement.

HackerRank affirme que le débogage devient une compétence essentielle à l'ère de l'IA, car le code généré par l'IA nécessite encore des améliorations en matière de fiabilité, de sécurité et d'intégration. Ses recommandations préconisent des scénarios de débogage pratiques et multi-fichiers, incluant des tests en échec, des journaux d'erreurs et des cas limites d'intégration.

Utilisez les tests comme contrat de l'agent :

Commencez par rédiger des tests défaillants pour ce bogue. Confirmez leur échec. Ensuite, implémentez la correction minimale. Ne modifiez pas les tests après leur implémentation, sauf si le test lui-même est erroné. Exécutez la suite de tests pertinente avant de terminer.

 

Ce modèle est particulièrement efficace avec les agents car il leur offre une boucle de rétroaction. Sans tests, l'agent optimise le code pour un code plausible. Avec des tests, il optimise le code fonctionnel.

 

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7. Donner des exemples du style souhaité

 
Les agents suivent mieux les exemples que les goûts abstraits.

Au lieu de dire :

Rendez-le propre et prêt pour la production.

 

Dire:

Suivez le style de `src/features/billing/CreateInvoice.tsx`. Utilisez le même modèle de gestion des erreurs que dans `src/lib/apiClient.ts`. Utilisez le résultat existant. ` type au lieu de générer des erreurs brutes.

 

Le guide des bonnes pratiques de Copilot sur GitHub recommande de décomposer les tâches complexes, d'être précis, de fournir des exemples d'entrées et de sorties, et de suivre les bonnes pratiques de codage lors des invites. Les exemples réduisent l'ambiguïté. Ils empêchent également l'agent d'inventer un nouveau style qui entre en conflit avec le code existant.

 

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8. Contrôle des dépendances et des autorisations

 
Les agents ont tendance à résoudre les problèmes en installant des paquets, en modifiant les configurations ou en élargissant les autorisations. Cela peut fonctionner localement, mais engendre des risques de maintenance à long terme.

Ajoutez des règles telles que :

Politique de dépendances : - N’ajoutez pas de dépendances de production sans autorisation. - Privilégiez les utilitaires existants avant d’ajouter de nouveaux paquets. - Si une nouvelle dépendance est nécessaire, expliquez-en la raison et indiquez les alternatives.

 

Ceci est particulièrement important car les agents de codage modernes peuvent exécuter des commandes et interagir avec les outils de développement. Si votre outil prend en charge les hooks ou les contrôles d'autorisation, utilisez-les. Les hooks de Claude Code peuvent exécuter des commandes déterministes à des points précis du cycle de vie, ce qui est utile lorsque vous avez besoin que certains contrôles soient effectués de manière fiable plutôt que de compter sur le fait que le modèle s'en souvienne.

 

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9. Examen des changements apportés à l'IA

 
N’évaluez pas le code généré par l’IA en vous demandant : “ Est-ce que ça a l’air bien ? ”

Examinez-le en posant les questions suivantes :

• Cela a-t-il résolu le problème demandé ?
• Cela a-t-il modifié des comportements sans rapport avec le sujet ?
• Cela a-t-il ajouté une abstraction inutile ?
• Cela a-t-il affaibli la sécurité ?
• A-t-il masqué les erreurs au lieu de les corriger ?
• Les tests ont-ils été mis à jour ?
• Le projet a-t-il respecté les conventions ?
• La différence peut-elle être plus petite ?

Les développeurs expérimentés apprécient les agents comme outils de productivité, mais conservent la maîtrise de la conception et de l'implémentation car ils sont attachés à la qualité. C'est le bon modèle de pensée. L'agent peut concevoir, explorer, refactoriser et tester. Le développeur reste responsable de l'architecture, de l'exactitude et de la maintenabilité.

 

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10. Itération sur les instructions de votre agent

 
Votre premier AGENTS.md ne sera pas parfait

Lorsqu'un agent commet une erreur, ne vous contentez pas de corriger le code. Corrigez également l'instruction qui a permis cette erreur.

Exemple:

Erreur de l'agent :

Il a modifié directement les fichiers générés.

 

Mise à jour des instructions :

Fichiers générés : ne modifiez pas les fichiers dans `src/generated/`. Mettez plutôt à jour le schéma ou le code source du générateur. En cas de doute, demandez conseil avant de modifier les fichiers générés.

 

Erreur de l'agent :

Il a exécuté l'intégralité de la suite de tests lents à chaque fois.

 

Mise à jour des instructions :

Stratégie de test ## : Pour les modifications apportées aux composants frontend, exécutez d’abord les tests des composants concernés. N’exécutez la suite de tests complète qu’avant la finalisation ou lorsque les utilitaires partagés sont modifiés.

 

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Réflexions finales

 
Les agents de codage IA récompensent les développeurs capables de rédiger des spécifications claires, de concevoir des boucles de rétroaction efficaces et de relire le code avec soin. L'objectif n'est pas de coder au feeling pour les systèmes de production, mais de faire de l'agent un partenaire d'implémentation plus rapide au sein d'un flux de travail d'ingénierie contrôlé.

Les meilleurs résultats s'obtiennent en donnant à l'agent :

• Une tâche claire.
• Un contexte restreint et précis.
• Un fichier d'instructions de dépôt.
• Exemples de style existant.
• Les tests comme contrat.
• Limites de permission.
• Un examinateur humain qui reste responsable du résultat.

En bref: L'amélioration des performances des agents ne repose pas sur un meilleur modèle, mais sur une meilleure rigueur d'ingénierie.
 
 

Kanwal Mehreen Ingénieure en apprentissage automatique et rédactrice technique, elle est passionnée par la science des données et l'intersection de l'IA et de la médecine. Elle est co-auteure du livre numérique “ Maximizing Productivity with ChatGPT ”. Lauréate du programme Google Generation Scholars 2022 pour la région Asie-Pacifique, elle défend la diversité et l'excellence académique. Elle est également reconnue comme boursière Teradata Diversity in Tech, boursière de recherche Mitacs Globalink et boursière Harvard WeCode. Militante engagée pour le changement, elle a fondé FEMCodes afin de promouvoir les femmes dans les domaines des sciences, des technologies, de l'ingénierie et des mathématiques (STEM).

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Source: www.kdnuggets.com