4 techniques pour optimiser l’efficacité du codage de l’IA

Dans un article précédent, j’ai présenté les techniques les plus importantes que j’utilise pour coder efficacement avec les agents IA. Dans cet article, je continue avec quatre techniques supplémentaires, que j’utilise toutes au quotidien.

Je pense que pour être un programmeur efficace aujourd’hui, vous devez utiliser massivement les outils d’IA. Si vous ne codez pas à l’aide d’agents IA, vous prenez du retard. De plus, les agents peuvent également être utilisés pour bien plus que du codage :

• Les agents peuvent lire et créer des problèmes linéaires
• Les agents peuvent effectuer des recherches approfondies sur un sujet qui vous intéresse
• Les agents peuvent consulter les messages de journal du code de production

Ce sont toutes des tâches importantes que les programmeurs doivent effectuer régulièrement.

Ainsi, je plaide pour un usage intensif des agents IA pour être le plus efficace possible. Dans cet article, je couvrirai, à un niveau élevé, quatre autres techniques que j’utilise et qui, selon moi, font de moi un programmeur plus efficace.

1. Macwhisper pour des invites d’agent plus rapides
2. Revue de Claude Code
3. Agents parallèles
4. Interagir avec GitHub à l’aide d’agents

Je suis également très intéressé de savoir si vous disposez de techniques importantes dans vos flux de travail de programmation. Si vous avez des techniques spécifiques en tête, n’hésitez pas à nous contacter, car j’aimerais en entendre parler.

Pourquoi devriez-vous coder avec des agents IA

J’ai déjà décrit comment le codage avec des agents IA me rend beaucoup plus efficace en tant que programmeur. J’ai multiplié mes résultats en programmation à plusieurs reprises grâce à l’utilisation de l’IA, et cela me permet tout simplement de faire bien plus qu’auparavant.

Un contre-argument typique aux agents IA est que vous devez comprendre votre code avant de le mettre en production. Je suis dans une certaine mesure d’accord avec cette évaluation si vous travaillez avec des systèmes critiques sur lesquels il est difficile d’effectuer des tests de bout en bout.

Cependant, la plupart des sites Web et applications ne sont pas comme ça. Premièrement, elles ne sont pas aussi critiques et, deuxièmement, la plupart des tâches sur lesquelles vous travaillez en tant que programmeur sont vérifiable. Cela signifie que vous pouvez souvent tester le comportement simplement en testant littéralement si la fonctionnalité fonctionne lorsque vous interagissez avec elle.

Ainsi, je plaide pour une utilisation accrue des agents IA et pour leur utilisation pour toutes les tâches liées à la programmation. Par exemple:

• Créer des problèmes linéaires
• Corrigez les bugs en créant simplement un lien vers le problème linéaire
• Planification et développement de nouvelles fonctionnalités

4 Techniques pour l’efficacité du codage

Dans cette section, je couvrirai quatre techniques que j’utilise pour mes flux de travail de programmation native d’IA. Ce sont des techniques spécifiques que j’utilise littéralement chaque jour où je programme.

Macchuchoter

MacWhisper est un excellent outil de transcription disponible sur Mac. En termes simples, Macwhisper vous permet d’appuyer sur un bouton, de parler à votre ordinateur, et le texte est automatiquement transcrit et collé là où se trouve le curseur de votre souris.

Ceci est utile car bon nombre de mes flux de travail de programmation sont passés du code pur au langage naturel. Utiliser un outil de transcription pour le codage serait naturellement difficile car le codage nécessite de nombreux caractères spéciaux comme les deux-points, les parenthèses et les tabulations, qui sont plus rapides à saisir sur un clavier.

Avec les agents IA, de plus en plus de travail est effectué en langage naturel, plutôt qu’en langage codé.

Ainsi, chaque fois que j’invite mon agent Cursor, je maintiens généralement le bouton enfoncé et je dis à voix haute ce que je veux demander à mon agent. Je pourrais, par exemple, demander :

Check the logs for this document id, was it processed correctly <document id>

Dans cet exemple, je colle l’identifiant du document après avoir prononcé la phrase à voix haute.

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La raison pour laquelle j’utilise Macwhisper est simplement que je parle plus vite que je ne peux taper. La vitesse moyenne de conversation est d’environ 150 mots par minute, alors que la plupart des gens ne peuvent pas taper 100 mots par minute à vitesse maximale. De plus, vous êtes rarement capable de taper à vitesse maximale alors que vous devez aussi réfléchir.

Revue de Claude Code

Cette étape est divisée en deux parties :

1. Après avoir implémenté une fonctionnalité, je demande au curseur si le code est prêt pour la production et je ne le pousse que lorsque le curseur est satisfait.
2. Chaque fois que je fais un PR, j’ai également Claude Code pour une révision de code, sans autre contexte que la description du PR, et le fichier diff Git vers la branche avec laquelle je fusionne.

Cela fonctionne très bien. Demander à Cursor si le code est prêt pour la production oblige Cursor à examiner mes modifications et à résoudre les petits problèmes qui pourraient ne pas fonctionner comme prévu.

De plus, avoir un LLM complètement séparé qui examine le code sans contexte sur la façon dont la mise en œuvre a été effectuée est très utile. Cela découvre souvent d’autres erreurs auxquelles moi (ou Cursor) n’avons pas pensé lors de l’implémentation du code dans le PR. Cela réduit également considérablement le nombre de bogues rencontrés en production et constitue un ajout relativement bon marché que vous pouvez apporter à votre pipeline CICD.

Agents parallèles (tirer et oublier)

Une autre technique importante consiste à utiliser des agents parallèles. Chaque fois que je suis bloqué par un agent en train d’effectuer un travail, je crée toujours un nouvel agent. Il peut s’agir d’un agent de codage implémentant une autre fonctionnalité, ou d’une recherche approfondie de Gemini, recherchant un sujet qui m’intéresse. Le fait est que je n’attends jamais simplement mon agent sans rien faire d’autre.

Lorsque vous exécutez des agents parallèles, vous pourriez commencer à avoir des difficultés avec le changement de contexte. Changer de contexte est souvent très éprouvant pour votre cerveau et c’est certainement quelque chose que vous souhaitez minimiser.

Ainsi, je m’assure toujours de travailler sur une tâche jusqu’à ce que je sois complètement bloqué. J’essaie de minimiser le nombre de fois où je change de contexte et de ne démarrer une tâche parallèle que lorsque je suis sûr de devoir attendre un certain temps pour que mon agent de codage termine sa mise en œuvre.

Un autre point important ici est que vous accordez à vos agents de codage suffisamment d’autorisations pour s’exécuter pendant une période prolongée. Si vous êtes constamment interrompu par le curseur demandant des autorisations, le flux de travail parallèle ne fonctionne pas bien.

Vous devez donner suffisamment d’autorisations à vos agents de codage. Si vous êtes toujours interrompu par une demande d’autorisation, il est difficile de travailler efficacement.

Engagement et relations publiques avec les agents

Enfin, je souhaite souligner comment j’interagis toujours avec GitHub en utilisant mes agents de codage, au lieu d’écrire les commandes moi-même. La raison pour laquelle je fais cela est que c’est tout simplement plus rapide et que je peux faire autre chose pendant que mon agent exécute des hooks de pré-validation, valide, pousse et effectue des demandes d’extraction.

La rédaction de messages de validation, de titres de demandes d’extraction et de descriptions prend un temps surprenant. Surtout lorsque vous effectuez des actions rapides, comme ajouter des traductions ou déplacer un bouton dans l’interface utilisateur. Par conséquent, j’utilise toujours Claude pour rédiger mes messages de commit, mes titres de relations publiques et mes descriptions.

Non seulement cela me fait gagner du temps, mais je pense aussi que Claude réussit mieux à rédiger ces messages pour moi. Avec les pull request, par exemple, il est souvent difficile pour un humain de se souvenir de toutes les modifications apportées et de les résumer de manière agréable. Il est beaucoup plus facile pour Claude de regarder la différence Git et de fournir un résumé de toutes les modifications apportées.

Ainsi, j’ai donné à Cursor la permission d’interagir avec GitHub pour moi. Au lieu d’effectuer moi-même toutes les actions GitHub, telles que :

• Tirer
• Rebasage
• S’engager
• Amendement
• Pousser
• Création de relations publiques

J’invite simplement Cursor à le faire pour moi. Ainsi, je peux simplement tirer et oublier. Mon flux de travail après la mise en œuvre d’une nouvelle fonctionnalité consiste simplement à fournir l’invite suivante au curseur :

Run all precommit checks (black, mypy, pytest), commit and push. 
Then create a PR on this branch <linear branch name> and give me 
the link to the PR

C’est bien plus rapide que d’écrire vous-même les commandes GitHub. Ne pas avoir à écrire de demandes d’extraction moi-même est probablement l’élément le plus important, car cela prenait beaucoup de temps auparavant lorsque je faisais mes demandes d’extraction dans l’interface utilisateur de GitHub. Maintenant, je clique simplement sur le lien que mon agent me fournit et le PR est prêt. Ensuite, je consulte la revue Claude Code qui m’a été fournie et je résout tout problème potentiel.

Conclusion

Dans cet article, j’ai discuté de quatre techniques spécifiques que j’utilise chaque jour lorsque je code. J’ai discuté de Macwhisper pour la transcription, des critiques de Claude Code, des agents parallèles et de l’interaction avec GitHub à l’aide de mon agent. Ensemble, j’estime que ces techniques me font gagner au moins 1 heure chaque jour, ce qui est un temps non négligeable. Libérer ce temps me permet d’accomplir beaucoup plus de tâches au cours d’un projet. Je pense qu’être efficace avec les agents IA est une compétence très importante et certainement un sujet dans lequel vous devriez passer du temps à devenir bon.

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