Le workflow CLAUDE.md : multipliez par 10 votre productivité IA

La plupart des développeurs qui utilisent des assistants de code IA laissent 80 % de la valeur sur la table. Ils traitent Claude, Cursor et Copilot comme de l’autocomplétion sous stéroïdes — un commentaire tapé en espérant le meilleur. Pendant ce temps, les meilleurs ingénieurs ont découvert une approche systématique qui transforme ces outils en programmeurs pairs disciplinés qui comprennent leur codebase, suivent leurs conventions et produisent du code prêt pour la production dès le premier essai.

Le secret ? Un simple fichier markdown appelé CLAUDE.md.

Le problème du « vibe coding »

Le terme « vibe coding » est apparu au début de 2025 pour décrire la façon chaotique et improvisée dont la plupart des développeurs interagissent avec les assistants IA. Vous connaissez le scénario : coller du code, écrire un prompt vague, obtenir une sortie correcte à 70 %, passer 30 minutes à déboguer les cas limites que l’IA a manqués, recommencer.

Addy Osmani, ancien Engineering Lead chez Google Chrome, l’a dit sans détour dans son analyse récente : « La différence entre un développeur junior et senior en coding assisté par l’IA, ce n’est pas le prompt engineering — c’est le context engineering. »

Concrètement, qu’est-ce que ça veut dire ? Les ingénieurs seniors ne demandent pas juste à l’IA d’écrire du code. Ils créent des environnements structurés où l’IA a accès à :

• Les conventions du projet et standards de code
• Les décisions d’architecture et patterns
• Les pièges courants et comment les éviter
• Les exigences de tests et portes de qualité
• Les connaissances spécifiques au domaine

C’est là que le workflow CLAUDE.md entre en jeu.

Qu’est-ce qu’un fichier CLAUDE.md ?

Un fichier CLAUDE.md (aussi appelé fichier de directives ou fichier de contexte) est un document markdown qui vit à la racine de votre projet. Il contient des instructions, des conventions et du contexte que les assistants IA lisent avant de générer du code.

Pensez-y comme un document d’onboarding complet pour votre programmeur pair IA. Au lieu d’expliquer les mêmes choses dans chaque prompt, vous les écrivez une fois et l’IA les consulte automatiquement.

Voici un exemple minimal :

# Project Guidelines for AI Assistants

## Tech Stack
- Next.js 14 with App Router
- TypeScript (strict mode)
- Tailwind CSS
- Prisma ORM with PostgreSQL

## Code Conventions
- Use functional components with hooks
- Prefer named exports over default exports
- Use `type` for object shapes, `interface` for extendable contracts
- Error handling: always use try-catch with typed errors

## File Structure
- Components: src/components/{feature}/{ComponentName}.tsx
- Hooks: src/hooks/use{HookName}.ts
- API routes: src/app/api/{resource}/route.ts

## Testing Requirements
- All new functions need unit tests
- Use React Testing Library for component tests
- Minimum 80% coverage for business logic

## Common Patterns
When creating a new API endpoint:
1. Define the Zod schema first
2. Create the Prisma query
3. Add error handling with proper HTTP status codes
4. Write integration test before marking complete

Quand vous demandez à Claude ou Cursor de générer du code, l’outil lit ce fichier en premier et suit vos conventions automatiquement.

Exemple concret : comment Addy Osmani structure son workflow

Osmani a partagé sa configuration de coding IA dans un fil qui est devenu viral parmi les ingénieurs seniors. Son approche a trois couches :

Couche 1 : Contexte du projet (CLAUDE.md)

Ses fichiers CLAUDE.md sont étoffés — souvent 500+ lignes couvrant :

• Les décisions d’architecture avec leur justification
• Les budgets de performance et contraintes
• Les exigences d’accessibilité (niveau WCAG, approche de test)
• Les considérations de sécurité spécifiques au projet
• Les patterns d’intégration pour les services tiers

Couche 2 : Plans spécifiques par tâche

Avant de s’attaquer à une fonctionnalité significative, il crée un fichier de plan :

# Feature: User Authentication Flow

## Objective
Implement passwordless authentication using magic links

## Constraints
- Must work offline-first (queue magic link requests)
- Session tokens expire after 7 days
- Support "remember this device" for 30 days

## Implementation Steps
1. Create email service abstraction
2. Build magic link generation endpoint
3. Implement token verification
4. Add session management
5. Create React hooks for auth state

## Out of Scope
- Social login (separate ticket)
- 2FA (phase 2)

## Success Criteria
- [ ] User can sign in with email only
- [ ] Sessions persist across browser restarts
- [ ] Rate limiting prevents abuse
- [ ] All happy path tests pass

Couche 3 : Raffinement itératif

Osmani ne s’attend pas à un résultat parfait du premier coup. Il utilise une boucle de rétroaction structurée :

1. Générer l’implémentation initiale
2. Réviser selon les critères de succès
3. Fournir des corrections spécifiques (pas un vague « améliore ça »)
4. Vérifier que les changements répondent au feedback
5. Committer quand tous les critères passent

Cette approche systématique fait qu’il a rarement besoin de basculer en mode débogage. L’IA produit du bon code parce qu’elle a le bon contexte.

Étape par étape : créer votre propre fichier de directives

Prêt à implémenter ce workflow ? Voici comment démarrer :

Étape 1 : Auditer vos points de friction actuels

Avant d’écrire quoi que ce soit, passez une semaine à noter :

• Quelles conventions expliquez-vous de façon répétée à l’IA ?
• Quelles erreurs fait-elle systématiquement ?
• Quels patterns manque-t-elle que vous devez toujours ajouter ?

Étape 2 : Créer votre template de base

Partez de cette structure et personnalisez :

# AI Assistant Guidelines for [Project Name]

## Project Overview
[2-3 sentences describing what this project does]

## Tech Stack
[List all major technologies with versions]

## Code Style
[Your linting rules, naming conventions, file organization]

## Architecture Patterns
[How you structure features, handle state, manage data flow]

## Testing Approach
[What needs tests, what framework you use, coverage expectations]

## Security Requirements
[Input validation, authentication patterns, data handling]

## Common Mistakes to Avoid
[Things the AI gets wrong that you've had to fix repeatedly]

## Example Patterns
[Copy-paste examples of how you want things done]

Étape 3 : Ajouter le contexte spécifique au projet

Le template générique vous amène à 50 %. Le reste de la valeur vient des connaissances propres au projet :

## Domain Knowledge

### Business Rules
- Orders over $500 require manager approval
- Users can only belong to one organization
- Trial accounts expire after 14 days with no extension

### Integration Notes
- Stripe webhook signatures must be verified in production
- SendGrid has a 100 email/minute rate limit on our plan
- Redis cache TTL should be 5 minutes for user data

### Performance Constraints
- Initial page load must complete in under 2 seconds
- Database queries should not exceed 100ms
- Bundle size cap: 250KB gzipped

Étape 4 : Itérer selon les résultats

Votre fichier CLAUDE.md est un document vivant. Chaque fois que l’IA fait une erreur que vous avez déjà vue, ajoutez une note. Chaque fois que vous vous retrouvez à expliquer quelque chose deux fois, documentez-le.

Intégration avec Cursor, Copilot et d’autres outils

Les différents outils lisent les fichiers de contexte de manière différente. Voici comment configurer chacun :

Configuration de Cursor

Cursor supporte nativement les fichiers .cursorrules. Créez-en un à la racine de votre projet :

{
  "rules": [
    {
      "pattern": "**/*.ts",
      "instructions": "Follow TypeScript strict mode. Use explicit return types on all functions."
    },
    {
      "pattern": "**/api/**",
      "instructions": "All API routes must validate input with Zod and return typed responses."
    }
  ],
  "globalContext": [
    "Always read CLAUDE.md before generating code",
    "Prefer composition over inheritance",
    "Use early returns to reduce nesting"
  ]
}

GitHub Copilot

Copilot lit un fichier .github/copilot-instructions.md. Le format est similaire à CLAUDE.md :

# Copilot Instructions

When generating code for this repository:
1. Follow the patterns established in existing files
2. Use TypeScript strict mode
3. Include JSDoc comments for public APIs
4. Write tests for new functionality

Claude (CLI et API)

Claude Code CLI lit automatiquement CLAUDE.md à la racine du projet. Pour l’utilisation via API, ajoutez le contenu du fichier à votre system prompt :

with open('CLAUDE.md', 'r') as f:
    guidelines = f.read()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    system=f"Follow these project guidelines:\n\n{guidelines}",
    messages=[{"role": "user", "content": user_prompt}]
)

Erreurs courantes et comment les éviter

Erreur 1 : Des directives trop vagues

Mauvais : « Write clean code »

Bon : « Functions should be under 20 lines. Extract complex conditionals into named boolean variables. Use guard clauses instead of nested if statements. »

Erreur 2 : Pas d’exemples

Les règles abstraites sont difficiles à suivre. Incluez des exemples concrets :

## API Response Format

Always return responses in this shape:

```typescript
// Success
{ success: true, data: T }

// Error
{ success: false, error: { code: string, message: string } }

Do NOT use:

• Bare data returns
• HTTP status codes for business logic errors
• Generic “Error” messages

### Erreur 3 : Informations périmées

Planifiez une révision mensuelle de votre fichier CLAUDE.md. Les technologies changent, les patterns évoluent, et des directives périmées causent plus de tort que pas de directives du tout.

### Erreur 4 : Trop long pour être utile

Si votre fichier de directives dépasse 1 000 lignes, divisez-le en documents ciblés :

- `CLAUDE.md` — Conventions principales
- `ARCHITECTURE.md` — Décisions de conception système
- `TESTING.md` — Approche et patterns de test
- `API.md` — Directives de design d'API

Référencez-les depuis le fichier principal :

```markdown
See also:
- [Architecture Decisions](./docs/ARCHITECTURE.md)
- [Testing Guide](./docs/TESTING.md)

Le ROI du context engineering

Les ingénieurs qui adoptent ce workflow rapportent :

• 60-70 % de réduction des allers-retours pour corrections
• Onboarding plus rapide pour les nouveaux membres d’équipe (ils lisent les mêmes docs que l’IA)
• Codebase plus cohérente puisque tout le monde suit des patterns documentés
• Meilleures revues de code parce que la sortie de l’IA correspond déjà aux standards de l’équipe

L’investissement initial est de 2 à 4 heures pour créer votre premier fichier de directives complet. Le retour se compose avec chaque prompt que vous écrivez ensuite.

Passez à l’action dès aujourd’hui

Nous avons créé un Starter Kit CLAUDE.md qui inclut :

• Un template de base avec toutes les sections essentielles
• Des exemples de configuration pour Cursor, Copilot et Claude
• Des templates de plans de prompts pour les fonctionnalités courantes
• Une checklist pour auditer votre workflow actuel

Démarrez votre propre workflow CLAUDE.md et transformez votre façon de travailler avec les assistants de code IA.

La différence entre le coding assisté par l’IA qui frustre et celui qui accélère, ce n’est pas l’IA — c’est le contexte que vous lui donnez. Commencez à bâtir ce contexte dès aujourd’hui.

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