Agentic Coding Avancé - Claude Code

Objectifs

• Expliquer les fondamentaux de l'AI Engineering : tokens, embeddings, RNN, Transformers
• Disséquer l'anatomie d'un agent de coding : contexte, tool calling, boucle ReAct
• Construire un outil custom et un agent autonome avec le Claude Agent SDK

Au programme

• Fondamentaux d'AI Engineering : tokens et tokenization, embeddings, RNN, Transformers et attention
• Comment un agent construit et gère son contexte d'exécution (exploration du filesystem)
• Tool calling : du texte à une requête d'action structurée
• La boucle agentique ReAct : Reasoning → Act (tool call) → Observe
• Composants communs : modèle, runtime, outils, mémoire, qualité de l'observation
• Construire avec le Claude Agent SDK : primitives (messages, hooks, tools)
• Définir un outil custom : schéma d'entrée, handler, valeur de retour
• Câbler l'outil et piloter la boucle via les hooks (PostToolUse), l'exposer en SDK ou MCP
• Exercice : construire un agent custom avec le SDK TypeScript (ou Python) et un outil sur mesure

Objectifs

• Distinguer les patterns d'orchestration : séquentiel, parallèle, déterministe (script) vs piloté par modèle
• Mettre en place du loop engineering avec /loop, /goal et /schedule
• Décomposer une feature en sous-tâches orchestrées via des workflows dynamiques

Au programme

• Rappel sur les sous-agents : isolation de contexte, spécialisation, parallélisme
• Patterns d'orchestration : séquentiel, parallèle, déterministe (script) vs piloté par modèle
• Table de décision : tour normal / sous-agent / workflow
• Loop engineering avec /loop : polling temporel, CI, déploiement, revue, condition de sortie
• Loop engineering avec /goal : ligne d'arrivée mesurable et prouvée par évaluation
• Limites : portée circonscrite à la session, durabilité via /schedule
• Workflows dynamiques : orchestration scriptée, fan-out, branchement, agrégation déterministe
• Primitives : agent, parallel, pipeline, phase ; sortie structurée par schéma
• Exercice : décomposer une feature en sous-tâches et l'orchestrer sur plusieurs agents

Objectifs

• Définir un skill comme un contrat : nom, description, corps Markdown, fichiers
• Identifier pourquoi un skill échoue : ambiguïté, coût, latence, dérive
• Mesurer la précision de déclenchement (trigger accuracy) au regard de la performance de la tâche

Au programme

• Un skill comme un contrat : nom, description, corps Markdown, fichiers
• La description comme surface de déclenchement (trop vague, trop large ou trop étroite)
• Pourquoi les skills échouent : ambiguïté, coût, latence, dérive
• Trigger accuracy vs performance de la tâche
• Harnais de test (workflows, sous-agents, worktrees, JSONL) et métriques clés
• Exercice : évaluer un skill de vérification de traduction (ground truth depuis les locales, exécutions AVEC/SANS, parsing JSONL)
• Mesurer les appels d'outils, les tokens, les faux positifs/négatifs, les violations de diff, la trigger accuracy
• Exercice : améliorer un skill de façon bornée avec /goal jusqu'à un npm run smoke convaincant
• Contraindre le goal : 0 faux positif/négatif, 0 violation, portée de fichiers, arrêt à 6 tours

Objectifs

• Optimiser la consommation de tokens sur trois leviers : retrieval, contexte/input, output
• Mettre en place une base de connaissances locale avec du retrieval (QMD/MCP, BM25 + sémantique)
• Assembler les compétences de la journée en un workflow end-to-end complet

Au programme

• Trois leviers d'optimisation : retrieval, contexte/input, output
• Retrieval : base de connaissances locale avec QMD (MCP), BM25 + sémantique, pattern Wiki de Karpathy
• Contexte/input : compression de la sortie des commandes avec RTK, principes et compromis
• Output : réduction des tokens de sortie avec Caveman, principes et compromis
• Exercice : assembler les compétences de la journée en un workflow end-to-end
• Mettre en place une base de connaissances avec la documentation d'un projet fourni
• Intégrer le retrieval dans le workflow d'orchestration construit précédemment
• Conclusion : récapitulatif des concepts clés, questions/réponses et partage d'expérience