Claude Code, Gemini CLI et Codex CLI : 5 techniques pour optimiser votre productivité
C'est la nouvelle verticale de l'IA qui promet un véritable ROI. Les agents de code semi-autonomes sont plébiscités par les développeurs. Ils permettent de gagner du temps et de focaliser son attention sur l'aspect création et architectural plutôt que sur le seul plan technique. Mais pour optimiser pleinement sa productivité, les agents IA spécialisés en code nécessitent une prise en main rigoureuse, articulée autour de bonnes pratiques. Voici nos 5 meilleurs conseils, à utiliser avec Claude Code d'Anthropic, Codex CLI d'OpenAI ou Gemini CLI de Google.
1. Utiliser des prompts structurés
On ne prompte pas un agent de code comme on prompte ChatGPT. Les agents de code nécessitent des prompts qui fonctionnent comme de véritables cahiers des charges techniques. Adressez-vous à l'IA comme vous le feriez avec un développeur junior en sortie d'école. Précisez les technologies à utiliser (librairie, frameworks, API…) et la manière dont vous souhaitez les implémenter. N'hésitez pas à donner des instructions claires et détaillées.
Plus le prompt initial est précis, plus l'IA sera efficace et moins d'erreurs ou de bugs potentiels ou de conflits de versions il y aura. Enfin des exemples de la sortie attendue par votre programme peuvent clairement aider l'IA à comprendre vos intentions et éviter des aller-retours chronophages. La structure idéale du prompt suit un format en trois blocs : contexte, action, contraintes. Commencez par préciser le contexte technique, puis définissez l'action précise, et terminez par les contraintes spécifiques.
Exemple d'un prompt bien structuré :
CONTEXTE : Tu dois créer un site web vitrine HTML/CSS/JavaScript vanilla avec Bootstrap 5 pour le responsive. Le site contient déjà un header avec navigation, une section hero, et un footer. Pas de framework JS complexe. ACTION : Ajoute un bouton de contact fixe en bas à droite de l'écran qui ouvre une modale avec un formulaire de contact simple. CONTRAINTES : - Utilise Bootstrap 5 pour la modale et les composants du formulaire - Positionne le bouton en position fixed, bottom: 20px, right: 20px - Style le bouton avec un fond bleu (#007bff), icône envelope, et effet hover - Crée une modale Bootstrap avec formulaire (nom, email, message) - Ajoute une validation HTML5 basique (required, email type) - Implemente l'envoi du formulaire via fetch() vers /contact.php - Affiche un message de succès dans la modale après envoi - Gère les erreurs avec un message d'alerte - Rend le bouton responsive (plus petit sur mobile) - Ajoute une animation d'apparition au scroll (fadeIn) - Inclus les icônes Font Awesome pour l'enveloppe et la croix de fermeture - Assure que la modale se ferme après envoi réussi SORTIE ATTENDUE : Un bouton rond bleu avec icône enveloppe qui reste collé en bas à droite, s'agrandit au hover. Clic ouvre une modale Bootstrap classique avec formulaire 3 champs et bouton "Envoyer". Message de confirmation vert après envoi.
2. Définir le contexte et les consignes générales dans les fichiers .md
Claude Code, Codex CLI et Gemini CLI permettent tous trois d'utiliser des fichiers d'instruction. Ces derniers permettent à l'IA de disposer d'une mémoire persistante qui évite de répéter le contexte projet à chaque session. Les fichiers GEMINI.md pour Gemini CLI, CLAUDE.md pour Claude Code et codex.md pour Codex CLI permettent de définir les règles du projet : normes de code, bibliothèques autorisées, commandes de build et architecture générale .On commence par une description concise du projet, puis on liste les commandes essentielles. Viennent ensuite les conventions de code à respecter et l'architecture générale du projet.
Exemple :
Description du projet Site web vitrine HTML/CSS/JS avec Nginx. Serveur de production Ubuntu. Commandes essentielles Redémarrer Nginx : sudo systemctl restart nginx Tester config Nginx : sudo nginx -t Recharger Nginx : sudo systemctl reload nginx Logs Nginx : sudo tail -f /var/log/nginx/error.log Logs accès : sudo tail -f /var/log/nginx/access.log Certificat SSL : sudo certbot renew --dry-run Conventions de code HTML : Validation W3C, sémantique CSS : Mobile-first, pas de framework JS : Vanilla JavaScript, ES6+ Images : WebP optimisées, max 500kb Architecture /var/www/html/ ├── index.html ├── css/ ├── js/ ├── images/ └── contact/ Configuration Document root : /var/www/html/ Config Nginx : /etc/nginx/sites-available/default SSL : Let's Encrypt automatique Utilisateur web : www-data
3. Gérer efficacement la mémoire
C'est la partie sensible des agents de code : la mémoire. Claude Code et Codex CLI ne disposent "que" de 200 000 tokens de contexte. Avec des bases de code de grande taille, il est possible de rapidement saturer la mémoire. L'IA va alors commencer à oublier les instructions précédentes ou à produire des réponses incohérentes avec le contexte initial (sauf celles dans le fichier d'instructions .md). Même Gemini et son million de tokens de contexte peut être impacté : plus le contexte est long, plus le modèle a tendance à perdre en précision.
Pour éviter cette saturation, la pratique recommandée consiste à démarrer une nouvelle conversation pour chaque fonctionnalité ou bogue distinct. Exemple : une session pour l'architecture générale, une autre pour chaque composant majeur, et des sessions dédiées pour les tâches de refactoring ou de débogage.
Par ailleurs, Claude Code permet de compacter la mémoire de contexte pour ne retenir que les éléments importants : décisions architecturales, modifications de code réalisées, problèmes identifiés et leurs solutions. La commande peut être personnalisée via des instructions spécifiques en langage naturel (exemple "/compact Focus on code samples and API usage"). Dans tous les cas, le compact intervient automatiquement lorsque 95% de la mémoire est saturée. Toutefois, le compact ne permet pas de retenir l'ensemble des informations précédentes, vous perdez donc, quand même, en précision.
4. Loger les avancées et les tâches réalisées
Pour maintenir un historique technique exploitable, demandez systématiquement à l'agent de documenter ses actions dans un fichier texte ou md. Demandez à l'IA à ce que le fichier capture les modifications apportées (fichiers touchés, fonctionnalités implémentées), les problèmes rencontrés et les solutions adoptées.
Exemple d'instruction à ajouter dans votre prompt ou dans le fichier d'instructions :
Pour chaque tâche réalisée, tu DOIS mettre à jour le fichier `AI_LOG.md` avec : - Date/heure de l'intervention - Fichiers modifiés avec résumé des changements - Problèmes rencontrés et solutions appliquées - Tests exécutés et résultats - Prochaines étapes recommandées
On crée ainsi une mémoire persistante qui permet de tracer l'évolution du projet et de comprendre rapidement les choix techniques passés lors des reviews de code ou du debugging. Enfin, lors de nouvelles sessions, le log permet à l'IA de comprendre plus précisément les dernières modifications.
5. Versionner le code généré par les agents
Le code produit par les IA doit être traité avec la même rigueur que celui écrit par un développeur junior. Il convient de bien versionner le code généré par l'agent pour disposer d'une traçabilité complète et revenir en arrière en cas d'erreur. Il faut donc créer des branches dédiées pour les modifications importantes. Il est également bon d'identifier les commits avec du code généré par IA en utilisant des messages de commit qui précisent l'outil utilisé. Exemple : "feat: add user validation via Claude Code."
Bonus : utiliser le protocole MCP
Actuellement, seuls Claude Code et Gemini CLI supportent nativement le protocole MCP. Vous pouvez connecter directement vos bases de données, APIs Jira/Linear, ou services de génération d'images. Il est ainsi possible, par exemple, de créer des tickets, mettre à jour des statuts ou commenter des issues directement depuis la console. Pratique.
L'agent peut également interroger une base de données PostgreSQL, déployer le script sur votre environnement de production, publier automatiquement des mises à jour de statut dans Slack/Teams, générer et envoyer des rapports de build par email ou même créer des pages de documentation dans Confluence ou Notion. Les possibilités sont nombreuses.