Explorer le développement AI-first, les garde-fous de code et l'architecture de la jetabilité.
Les outils d'AI coding excellent à générer la version un. Le vrai défi commence plus tard, quand l'équipe doit changer le système sans tout casser autour.
Chaque démo d'AI coding suit le même arc. Quelqu'un prompte un modèle. Une application qui fonctionne se matérialise. Le public est impressionné. Et il a…
La qualité du code généré par AI ne se mesure pas au jour 1, mais à votre capacité à le remplacer au jour 30 sans tout réécrire autour.
La plupart des discussions sur la qualité du code généré par AI se concentrent sur la correction au moment de la génération. Est-ce que la sortie compile ?…
La relecture humaine est incohérente, la revue AI pire. Pour les codebases AI, seuls des garde-fous déterministes qui cassent le build passent à l'échelle.
Le conseil standard pour le code généré par AI, c'est : « relisez-le soigneusement ». Ce conseil est juste et inutile à grande échelle. Un développeur qui…
Les métriques de code coverage créent un faux sentiment de sécurité. Voici pourquoi les tests unitaires laissent passer les bugs qui vous coûtent du sommeil, et quoi tester à la place.
Vous avez 90% de code coverage et vous avez quand même reçu une alerte à 2 h du matin. Les tests unitaires passaient. Le CI était vert. Le bug a quand même…
Rust élimine automatiquement les debug assertions, mais un vrai design-by-contract nécessite plus que debug_assert!. Voici comment construire des runtime contracts sans coût qui disparaissent de votre binaire release.
Rust peut appliquer des runtime contracts en développement et les effacer complètement des builds release. La mise en garde est que le langage ne traite pas…
Les développeurs dispersent les assertions comme des confettis ou les évitent totalement. Voici le cadre de décision qui distingue les invariants utiles des déclencheurs de crash en production.
La plupart des codebases de production se divisent en deux camps. Le camp A traite comme un assaisonnement décoratif, en saupoudrant une ligne sur deux jusqu'à…
La validation manuelle alourdit votre codebase et laisse encore passer des cas limites. Voici comment appliquer des runtime contracts avec des schémas déclaratifs qui restent discrets.
Chaque fois que votre API reçoit une requête, vous la validez. Chaque fois qu'une fonction reçoit un argument d'un système externe, vous le vérifiez. Faites-le…
Le mode strict attrape les null que vous écrivez, pas les null qui arrivent à l'exécution depuis les API, les requêtes DOM et JSON.parse. Voici où le système de types s'arrête et où vos défenses commencent.
Vous avez activé dans . Vous avez corrigé chaque soulignement rouge. Vous avez mis en production en étant convaincu que et étaient des problèmes résolus. Puis…
Quand l'AI peut générer l'implémentation, les tests et les contracts à partir d'une spec, le travail humain le plus rentable remonte en amont. L'artefact qui demande le plus de rigueur, c'est la spécification elle-même.
Si vous shippez avec l'AI depuis plus de quelques semaines, vous connaissez probablement déjà cette sensation. Vous ouvrez une pull request. Le code est…
Si vous voulez que du code généré par AI tienne en production, le code review seul ne suffit pas. Il faut une safety stack en couches, des type constraints jusqu’au mutation testing et au runtime containment.
Le vrai danger du code généré par AI n’est pas qu’il soit toujours faux. Le vrai danger, c’est qu’il est souvent suffisamment plausible pour être mergé. C’est…