L’article décrit comment créer une compétence (skill) pour Claude Code qui implémente un système de mémoire de projet, capable de conserver automatiquement les décisions architecturales, bugs résolus, faits clés et historiques de travail pour éviter que l’assistant n’oublie d’une session à l’autre; ce système, appelé project-memory, tient en moins de 300 lignes et a permis à l’auteur de gagner beaucoup de temps en réduisant la répétition des explications et erreurs déjà traitées, tout en montrant comment structurer et déclencher une skill via un fichier SKILL.md et l’installer (par exemple via le CLI skilz) pour standardiser la mémoire de projet à travers plusieurs outils d’aide au développement.
En 2026, l'utilisation d'outils d'IA comme Copilot ou ChatGPT pour générer du code crée des "zones mortes" de 5 à 15 secondes dans le flux de travail des ingénieurs, fragmentant leur journée et réduisant leur productivité. Ces micro-pauses invitent aux distractions, brisant la concentration et le travail en profondeur. L'article propose un protocole "AI Detox" pour maintenir l'état de flux et éviter le coût caché du changement de contexte, qui inclut la perte de temps et la détérioration de la qualité du code.
Ce tutoriel explique comment créer un assistant de codage basique en seulement 200 lignes de Python. Il démystifie le fonctionnement des outils d'IA comme Claude Code, en montrant que leur fonctionnement repose sur une boucle simple : l'IA envoie des requêtes pour lire, lister ou modifier des fichiers, et votre code exécute ces actions localement. L'article détaille l'implémentation de ces trois outils essentiels et montre comment les intégrer dans une conversation avec un LLM pour créer un agent de codage fonctionnel.
L’article explique comment transformer des prompts AI efficaces en assistants personnalisés et réutilisables, évitant ainsi de retaper ou copier-coller les mêmes instructions. L’auteur présente les avantages des assistants AI sur mesure (comme les CustomGPTs, Agents ou Gems) : gain de temps, cohérence, adaptation au contexte spécifique d’une équipe, et capitalisation de l’expertise. Il détaille aussi quand ne pas en créer (tâches ponctuelles, données sensibles, processus complexes, etc.).
Le processus MATCH (Map, Add knowledge, Tailor, Check, Hand off) est proposé pour concevoir un assistant, illustré par l’exemple d’un outil analysant des retours clients. L’article souligne l’importance de partir des besoins utilisateurs, d’ajouter des fichiers de connaissance, et de tester rigoureusement. Enfin, il encourage à créer ses propres assistants plutôt que d’utiliser des modèles publics, pour une meilleure adéquation avec ses workflows et son ton. Une lecture utile pour les équipes souhaitant optimiser leur usage de l’IA au quotidien.