Nouveau record de productivité : mon système de QA automatisé a commencé à s’embrouiller sur le périmètre et la mesure des délais du projet. Avant ça, les estimations de délais de Claude semblaient aussi complètement à côté de la plaque, mais j’ai ignoré le problème, pensant que c’était un artefact du système.
Sauf que là, j’étais perplexe, parce que Mini (un système de processus QA basé sur ChatGPT) est conçue pour être minutieuse et pointilleuse, et elle n’avait jamais fait ça auparavant. Rappel : c’est elle le point de contrôle de cohérence.
Résultat : en vérifiant le nombre de lignes et les détails de complexité cognitive qu’on mesure actuellement, je me suis rendu compte qu’on abat environ un an de code chaque semaine.
J’ai réglé le problème de qualité du code (tant qu’on reste sur du Go pythonique) et j’utilise le processus de « Kanban robot » que j’ai pondu.
C’est intéressant, parce que ma façon de gérer le contexte consiste à rendre le processus de documentation absurdement pédant et formel, tout en réduisant les tests unitaires jusqu’à ce que les jalons du projet soient atteints. Avec des humains, ce serait d’une stupidité sans nom, mais avec l’IA, c’est la seule chose qui ait du sens.
L’idée centrale, c’est que le processus de documentation est tellement formel qu’en 30 ans de développement, je n’ai jamais vu une seule équipe humaine faire tout ça au même endroit. Honnêtement, je ne pense pas qu’un humain puisse jamais le faire. C’est énorme, mais les pistes d’audit sont PARFAITES.
Ce genre de vitesse de production pose de nouveaux défis pratiques en termes d’architecture, de focus et d’organisation que je dois résoudre.
Du coup, je suis en train d’écrire un outil spécialisé pour gérer ça. 59 fichiers. Le truc le plus simple que j’ai construit de cette manière depuis un moment.