Agentic coding : piloter des agents de code sur un projet Mixte : présentiel / à distance

Module 1 – De l'assistant à l'agent

• Boucle agentique : raisonnement, appels d'outils, lecture et écriture de fichiers, exécution de commandes
• Vibe coding et développement piloté : acceptable pour un prototype, pas pour la production
• Agents dans l'IDE (GitHub Copilot, Cursor, Kiro), en ligne de commande (Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI) et dans le cloud (agent de code GitHub Copilot)
• Permissions, approbations et bac à sable : régler le niveau d'autonomie
• Démonstration : une même évolution réalisée en vibe coding puis en mode piloté, comparaison des résultats

Module 2 – Préparer le projet pour les agents (context engineering)

• Fichiers d'instructions : AGENTS.md, CLAUDE.md, copilot-instructions.md, règles par dossier
• Contenu utile : commandes de build et de test, conventions, architecture, interdits
• Gestion de la fenêtre de contexte : compaction, nouvelle session, notes de travail
• Atelier : rendre un projet existant « prêt pour les agents » et mesurer l'effet sur une même tâche

Module 3 – Le cycle explorer, planifier, implémenter, vérifier

• Exploration du code avant toute modification
• Mode plan : produire, critiquer et amender un plan avant exécution
• Implémentation par petites étapes, commits intermédiaires, retour arrière
• Vérification : tests, linters, exécution, relecture du diff
• TP : implémenter une fonctionnalité transverse (pagination et filtrage d'une API avec affichage côté front) en suivant le cycle complet

Module 4 – Développer à partir de la spécification et des tests

• Du besoin à une spécification exploitable : user stories, critères d'acceptation, contraintes techniques
• Découpage en tâches vérifiables ; outillage spec-driven (GitHub Spec Kit, spécifications Kiro) : intérêt et limites
• TDD avec un agent : tests d'abord, implémentation ensuite, tests verrouillés
• Tests de bout en bout pilotés par l'agent avec Playwright
• TP : à partir d'un besoin métier rédigé, produire la spécification, le plan de tâches, les tests puis l'implémentation

Module 5 – Intervenir sur du code existant

• Cartographier un module ancien et documenter son comportement
• Refactoriser sous couvert de tests de caractérisation
• Déboguer avec méthode : reproduction, hypothèse, correctif, test de non-régression
• TP : refactoriser un module fourni sans régression, puis corriger une anomalie décrite dans un ticket

Module 6 – Étendre l'agent : MCP, skills, sous-agents, hooks

• Model Context Protocol : principe client-serveur, outils, ressources ; serveurs courants (Playwright, Context7, GitHub, base de données)
• Risques des serveurs MCP : droits accordés, données exposées, injection d'instructions via un contenu externe
• Skills (format SKILL.md), commandes et prompts réutilisables
• Sous-agents et agents personnalisés : déléguer la revue, les tests ou la recherche
• Hooks : déclencher formatage, tests ou contrôles automatiquement
• Atelier : connecter deux serveurs MCP, créer une skill de projet et un sous-agent de revue

Module 7 – Git, revue et agents en parallèle

• Branches et worktrees pour faire travailler plusieurs agents sans conflit
• Délégation asynchrone : confier un ticket à un agent cloud et relire sa pull request
• Revue de code assistée : obtenir une critique, vérifier chaque affirmation de l'agent
• Choisir son outil et maîtriser sa consommation : modèles, quotas, coûts
• Cas de synthèse évalué : faire évoluer l'application fil rouge d'une fonctionnalité complète, de la spécification à la pull request relue

• Mettre en œuvre un cycle explorer, planifier, implémenter, vérifier avec un agent de code.
• Structurer le contexte d'un projet pour les agents : instructions, conventions, spécifications.
• Faire réaliser une fonctionnalité complète pilotée par la spécification et les tests.
• Intervenir avec un agent sur du code existant sans régression.
• Étendre un agent avec des outils (MCP) et des instructions réutilisables (skills, commandes, sous-agents).

• Pratique professionnelle d'au moins un langage de programmation.
• Usage courant de Git : branches, fusion, pull requests.
• Aisance avec la ligne de commande.
• Première expérience d'un assistant IA de code (niveau IF-IADEV1 ou équivalent).