Introduction
L'auteur a travaillé avec Claude Code pendant deux mois et a constaté que le manque de structure dans les sessions était la principale cause de problèmes. Il a donc créé une équipe de workflow pour améliorer la productivité et la cohérence.
Contexte Technique
Le système est basé sur une équipe de 9 agents spécialisés, répartis en 3 groupes : stratégique, technique et ops. Chaque agent a un rôle défini et des instructions qui ne peuvent pas être contournées. Le cycle de travail comprend les phases de planification, construction, révision, correction et capture des leçons.
Les compétences sont encodées dans 18 capacités qui couvrent chaque phase du cycle. Le système fonctionne en mode manuel ou autonome, avec la possibilité de valider et de corriger les résultats à chaque étape.
Analyse et Implications
L'utilisation de cette équipe de workflow a permis à l'auteur de réaliser plus de 55 sprints sur un projet de production SaaS, avec un ratio de coût de 9,3x inférieur à ce qui aurait été payé sans mise en cache. Les nombres sont vérifiables grâce aux journaux d'utilisation de Claude Code et aux commit SHAs.
Le système n'est pas une solution miracle, mais plutôt une discipline de travail qui permet de rendre les sessions plus efficaces et plus cohérentes. L'auteur souligne que l'IA n'a pas remplacé son équipe, mais plutôt l'a aidé à travailler de manière plus efficace.
Perspective
L'auteur a ouvert le code source de son équipe de workflow sur GitHub et invite les autres à l'essayer et à proposer des améliorations. Il prévoit de publier d'autres articles sur la construction de projets de production avec l'IA.
Les limites de ce système sont encore à explorer, mais les résultats préliminaires sont prometteurs. Il est important de noter que ce système n'est pas une solution universelle, mais plutôt une approche qui peut être adaptée à des projets spécifiques.
