L'article aborde la problématique du "code sloppé" généré par l'intelligence artificielle, en soulignant que cette notion englobe divers types d'échecs sans cause unique ni solution universelle. Il identifie des schémas récurrents tels que des validations redondantes, la création de fonctions quasi-identiques ou des vérifications excessives pour des entrées impossibles, qui nuisent à la qualité et à la maintenabilité du code.

Une cause majeure de cette accumulation de code de mauvaise qualité réside dans le manque de contexte pour les agents d'IA. Ces derniers, ne disposant pas des informations complètes sur les validations précédentes ou les fonctions existantes, ont tendance à synthétiser des solutions locales et redondantes, exacerbant le "problème de localité" où le code qui devrait évoluer ensemble est difficile à trouver et à modifier.

Pour remédier à ce problème, l'article propose d'identifier précisément les comportements ou problèmes récurrents, de préférer des descriptions de problèmes spécifiques plutôt que des termes vagues comme "code sloppy". L'utilisation d'outils comme des règles de linting ciblées, inspirées par des travaux comme ceux de Dillon Mulroy, peut aider à identifier ces schémas de code problématiques et orienter les efforts de nettoyage, qu'il s'agisse de corrections locales ou de refontes architecturales.

L’article explique pourquoi les IA comme Claude génèrent du code standard, souvent éloigné des conventions spécifiques d’une équipe, et propose une solution via les rules. Sans instructions précises, l’IA se base sur des pratiques moyennes en ligne, ce qui peut entraîner des incohérences dans une base de code. Les rules permettent d’intégrer les bonnes pratiques internes sous forme d’instructions claires, comme des conventions de nommage ou des principes architecturaux, afin d’harmoniser le code produit.

Les rules sont des directives écrites au format DO/DON’T, intégrées à la session de l’IA pour guider ses choix. Elles couvrent des aspects variés, des unités de mesure aux bonnes pratiques comme le debounce pour optimiser les performances. Ces règles, une fois formalisées, réduisent les corrections répétitives en revues de code et facilitent la transmission des savoir-faire techniques au sein de l’équipe.

Tout est dans le titre (via http://emails.hteumeuleu.fr/2019/04/how-to-target-email-clients/ )

Les règles du rugby expliqués par Maître Eolas