Architecture

Prise en main des Superpowers : installation, flux de travail et essai

Prise en main des Superpowers : installation, flux de travail et essai

Compétences SDD imposées, installées en une seule commande.

Superpowers regroupe une méthodologie complète pilotée par les spécifications dans des compétences Claude installables, en imposant le brainstorming, la planification, la mise en œuvre pilotée par des sous-agents et un TDD strict, au lieu de laisser cette structure à votre charge.

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Pourquoi votre stack IA devient plus collante chaque mois.

Chaque appel d’API semble être une transaction simple — jusqu’à ce que leur nombre accumulé fasse en sorte que vos données de réglage fin, vos outils d’évaluation et vos schémas d’outils soient tous conçus autour d’un seul fournisseur, et que le changement cesse d’être une simple modification de routage.

Maintenir la synchronisation des spécifications, des tests et du code dans le développement de l'IA

Maintenir la synchronisation des spécifications, des tests et du code dans le développement de l'IA

Évitez que les agents IA ne s’éloignent des spécifications, des tests et du code.

Les agents de codage IA déploient des fonctionnalités rapidement, mais les spécifications, les tests et le code dérivent silencieusement. Ce guide couvre un modèle de traçabilité, la cartographie spécification-test et spécification-code, ainsi que les vérifications d’intégration continue (CI) qui détectent les écarts avant une fusion.

Le motif Circuit Breaker en Go : stopper les pannes en cascade

Le motif Circuit Breaker en Go : stopper les pannes en cascade

Stoppez les défaillances en cascade dans les microservices Go.

Un disjoncteur (circuit breaker) empêche votre service Go de harceler une dépendance défaillante, évitant ainsi les défaillances en cascade qui consomment goroutines, sockets et mémoire jusqu’à l’effondrement total du système.

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Flux de travail SDD de Claude Code

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Flux de travail SDD de Claude Code

La profondeur de traitement plutôt que la portabilité, et non l’outil optimal.

Les développeurs qui comparent les configurations de développement piloté par spécifications (Spec-Driven Development) en 2026 ne se demandent généralement pas quel modèle est le plus intelligent. Ils se demandent quel flux de travail permettra de garder un agent IA aligné sans les noyer dans la cérémonie.

Sécurité des agents A2A et MCP : identité, délégation et traçabilité

Sécurité des agents A2A et MCP : identité, délégation et traçabilité

La sécurité du protocole concerne qui peut agir, non le modèle.

L’injection de prompt attire la majeure partie de l’attention en matière de sécurité dans les systèmes de LLM, et cela est justifié, mais ce n’est pas le seul problème une fois que les agents commencent à utiliser des outils et à déléguer du travail à d’autres agents.

Modèles d’orchestration multi-agents : un guide pratique

Modèles d’orchestration multi-agents : un guide pratique

40 % des pilotes multi-agents échouent. Voici comment choisir le bon modèle d’orchestration – et éviter ceux qui sont source de problèmes.

Les systèmes d’IA à agent unique ont atteint leur apogée en 2025 : on confiait un prompt, quelques outils et un objectif à un seul LLM, et celui-ci fonctionnait plutôt bien sur des tâches délimitées.

Le modèle Outbox transactionnel en Go avec PostgreSQL

Le modèle Outbox transactionnel en Go avec PostgreSQL

Écrivez l'événement avec les données. Ne les séparez jamais.

Deux écritures qui devraient réussir ensemble finiront par échouer séparément. Votre service de commande enregistre la commande dans la base de données, puis publie un événement order.created vers un courtier de messages (message broker).

Registres de décision pour le développement logiciel piloté par l’IA

Registres de décision pour le développement logiciel piloté par l’IA

Gardez l'intention proche du code.

Les registres de décision constituent la couche de mémoire manquante dans le développement logiciel assisté par l’IA. Ils capturent non seulement ce qui a été construit, mais aussi pourquoi — et cette distinction devient critique lorsque les outils d’IA écrivent votre code.