Présentation

Whiteboard est une application de bureau open source, distribuée sous licence MIT, qui propose un canvas partagé où développeurs et agents d’intelligence artificielle peuvent concevoir du logiciel conjointement. Le dépôt GitHub compte 1.4 k étoiles, 57 forks et 448 commits, ce qui indique une adoption communautaire notable. L’application s’installe nativement sur macOS et Fedora, et fonctionne contre les dépôts locaux, garantissant que le code reste sous contrôle de l’utilisateur.

Architecture et intégration IA

Le cœur de Whiteboard repose sur un SDK permettant aux modèles de génération de code – notamment Claude Code, Codex, GPT‑6 Sol et Claude Opus 5.5 – d’interagir avec le canvas. Les agents reçoivent un system prompt pré‑configuré, puis dessinent leurs suggestions sous forme de diagrammes ou de traces. L’interface exploite le Language Server Protocol (LSP) de VSCode pour offrir autocomplétion, navigation et diagnostics directement dans la vue de code. Un composant critique, le visualiseur de diff sémantique, est implémenté en Rust et analyse l’AST (Abstract Syntax Tree) afin de ne présenter que les changements pertinents ; les fonctions volumineuses sont résumées en pseudocode, tandis que les tests unitaires et la documentation sont masqués par défaut. Cette logique est extensible grâce à un système de plugins basé sur WebAssembly, ce qui permet d’ajouter des transformations ou des visualisations personnalisées sans recompilation du binaire principal.

# Exemple de prompt pour un changement d’API
For a new API change:
- Show proposed API examples
- Explain motivations if available
- Dive into implementation details

Analyse des fonctionnalités et limites

Le lien direct entre diagrammes (séquence, ER) et lignes de code élimine le besoin de copier‑coller manuellement des spécifications, réduisant ainsi les erreurs de synchronisation. Le visualiseur de diff, en se basant sur l’AST, filtre le bruit généré par les diff textuels classiques, mais il dépend de la précision du parseur Rust ; des constructions syntaxiques non supportées peuvent entraîner des omissions. L’absence d’édition de fichiers dans l’interface constitue une contrainte majeure : les utilisateurs doivent revenir à leur éditeur habituel pour appliquer les modifications, ce qui fragmente le flux de travail. De plus, la prise en charge multi‑repo reste limitée, rendant les revues transversales difficiles. Le modèle d’intégration IA repose sur des appels externes à Claude ou Codex, impliquant des coûts d’API et une latence variable, bien que les auteurs privilégient des modèles « intelligents, économiques et rapides ». Enfin, la sécurité dépend de la protection des clés d’API et du sandboxing du WASM ; aucune fonctionnalité de chiffrement des données locales n’est mentionnée.

Perspectives d’évolution

Le projet prévoit une version hébergée pour les équipes, tout en conservant la possibilité d’auto‑hébergement. Les améliorations attendues incluent l’édition directe de fichiers, une meilleure prise en charge de plusieurs dépôts et l’enrichissement du système de plugins WASM pour couvrir davantage de langages. Si ces axes sont réalisés, Whiteboard pourrait devenir un hub centralisé pour la conception assistée par IA, en consolidant spécifications, traces d’agents et code source dans un même environnement.