L’article explique comment simplifier le déploiement d’agents IA en conteneurisant une application Symfony avec Docker. Il présente trois stratégies (monolithique, sidecar, hybride) pour adapter la conteneurisation aux besoins du projet, en privilégiant une approche hybride combinant Nginx, PHP-FPM et Supervisord dans un seul conteneur, tout en permettant des tâches spécifiques via des sidecars. L’auteur détaille la configuration des fichiers Nginx, PHP, PHP-FPM et Supervisord, ainsi que la création d’un Dockerfile et d’un docker-compose.yml pour une image auto-suffisante et scalable. L’objectif est d’assurer la portabilité, la robustesse et l’évolutivité, notamment pour des environnements Kubernetes, tout en évitant les anti-patterns comme la reconstruction d’image par environnement. L’article insiste sur l’utilisation de UTC, la séparation des configurations par environnement et l’automatisation via CI/CD pour un déploiement fiable et reproductible.
L’article présente 5 workflows essentiels pour maîtriser l’utilisation des agents IA et obtenir des résultats fiables et reproductibles, au-delà des simples prompts ad hoc. Il détaille :
1. Le chaînage de prompts (prompt chaining) pour décomposer les tâches complexes en étapes successives, réduisant les erreurs et améliorant la clarté.
2. Le routage (routing) pour diriger chaque requête vers le modèle le plus adapté (léger ou lourd), optimisant coûts et qualité.
3. La parallélisation pour exécuter simultanément des sous-tâches indépendantes (ex : analyse de document, revue de code) et fusionner les résultats, gagnant en rapidité et précision.
4. L’orchestrateur-travailleurs (orchestrator-workers) où un modèle central planifie et distribue les sous-tâches à des modèles spécialisés, idéal pour des projets complexes comme la rédaction ou le développement.
5. L’évaluateur-optimiseur (evaluator-optimizer) qui introduit une boucle de feedback : un modèle génère une réponse, un autre l’évalue et demande des révisions jusqu’à ce que les critères soient remplis, garantissant une qualité constante.
L’auteur insiste sur l’importance de structurer les processus pour éviter les sorties incohérentes, réduire les coûts et gagner en contrôle, avec des exemples de code pour chaque workflow. Une approche systématique qui transforme l’usage des IA en outil professionnel fiable.
Dockeriser une application Symfony pour déployer un agent IA de manière scalable : Cet article explique comment containeriser une application Symfony avec Docker et Docker Compose, en explorant trois stratégies (monolithique, sidecar, hybride). L’approche hybride est privilégiée pour allier simplicité et flexibilité, en utilisant Supervisord pour gérer Nginx, PHP-FPM et les consommateurs de messages. Les fichiers de configuration (Nginx, PHP, PHP-FPM) sont intégrés à l’image, et un Dockerfile optimisé permet de créer un environnement reproductible et portable. L’article souligne l’importance d’utiliser UTC pour la gestion du temps, de séparer les configurations par environnement, et d’éviter de reconstruire l’image pour chaque déploiement. Enfin, un fichier docker-compose.yml orchestrerait le tout, avec Redis pour la gestion des messages, offrant une base solide pour un déploiement scalable et observable, prêt pour Kubernetes.
Il s'agit d'une collection de règles communes pour les assistants de code IA comme Claude Code ou Cursor
Ce dépôt propose une collection d’agents personnalisés pour Claude Code, conçus pour assister les développeurs dans diverses tâches.
Installation
- Pour un projet spécifique : Copier les agents dans
.claude/agents/à la racine du projet. - Pour une utilisation globale : Copier les agents dans
~/.claude/agents/.
Agents disponibles
- code-refactorer : Aide au refactoring de code
- content-writer : Rédaction de contenu
- frontend-designer : Assistance en design frontend
- prd-writer : Rédaction de documents de spécifications produit
- project-task-planner : Planification de projets et découpage des tâches
- security-auditor : Audit de sécurité
- vibe-coding-coach : Coaching et guidance en codage
Utilisation
Une fois installés, Claude Code détecte et utilise automatiquement ces agents selon les besoins.
Gonzalo Ayuso partage un projet d’agent IA personnalisé pour recommander des films, développé avec Python et Strands Agents. L’objectif ? Automatiser le choix de son film du samedi après-midi en croisant les horaires des cinémas locaux (via SadeCines.com), ses notes et préférences personnelles (Letterboxd), ainsi que les critiques (IMDb/Metacritic). L’agent utilise des outils comme un navigateur sandboxé pour scraper le web, un interpréteur de code Python sécurisé pour traiter les données, et des prompts détaillés pour affiner les recommandations selon ses goûts (action, science-fiction, comédie) et exclusions (films familiaux, drames). Le code, simple et basé sur AWS Bedrock, illustre le potentiel des agents multi-outils, même si l’auteur reconnaît un certain over-engineering pour un usage individuel. Le projet, open source, montre comment combiner LLM, scraping et exécution de code de manière sécurisée pour créer un assistant sur mesure.