Vibe coding : guide technique pour débuter le développement avec l’IA

Le vibe coding, côté pratique, c’est une méthode de dev où l’IA sert à scaffolder, écrire des patches, déboguer, générer des tests et documenter avec une boucle très courte : prompt → code → run → logs → patch. Voici une version plus technique, orientée résultats, sans théorie.

1) Setup “propre” : IDE + terminal + modèles

IDE : ce qu’il faut activer

Dans VS Code / JetBrains / Cursor / Windsurf :

• Complétions inline (autocomplétion contextuelle)

• Chat latéral (pour demandes longues)

• Actions sur sélection : Explain / Refactor / Generate tests

• Raccourci “apply patch” (ou copier-coller rapide)

Objectif : passer de “question” à “patch” en quelques secondes.

Modèles : local vs cloud

• Local (ex. Ollama) : utile si vous voulez confidentialité + itérations rapides sur de petits modèles.

• Cloud (OpenAI/Anthropic) : utile pour gros refactors, codebase large, multimodal, meilleure qualité globale.

Astuce : gardez les deux. Local pour 80% des micro-tâches, cloud quand ça coince.

2) Gestion du contexte : le minimum qui change tout

Créez 2 fichiers dans le repo :

README.md (court, 30–60 lignes)

• Stack (langage, framework, DB)

• Architecture (2–3 blocs)

• Commandes : run / test / lint

• “Definition of done” (critères concrets)

TODO.md (ou issues)

• Tâches petites et testables (“Ajouter validation X”, “Écrire tests Y”)

• Liens vers fichiers concernés

Ensuite, quand vous parlez à l’IA : collez seulement :

• la section du README utile

• le fichier (ou extrait) concerné

• le message d’erreur/log

3) Les prompts qui produisent du code exploitable (formats)

A) Demander un patch (recommandé)

Quand vous voulez éviter les réponses “blabla” :

Prompt

• “Retourne un patch unifié (git diff) uniquement.”

• “Ne modifie que ces fichiers : …”

• “Contrainte : Node 20 / Python 3.12 / etc.”

Exemple de consigne :

• “Donne un git diff pour corriger le bug, ajouter la validation, et mettre à jour les tests.”

B) Demander une fonction isolée

Idéal pour micro-tâches :

• “Écris une fonction parseFoo(input: string): Foo.”

• “Cas limites : …”

• “Complexité : O(n).”

• “Retourne uniquement le code.”

C) Demander une refacto contrôlée

• “Refactorise en gardant l’API publique identique.”

• “Ne change pas le comportement, seulement la structure.”

• “Ajoute typage + erreurs explicites.”

4) Workflow concret : bootstrap d’un projet en 5 minutes

But : obtenir un “vertical slice” exécutable rapidement (serveur, CLI, script).

Prompt type

• “Génère une structure de projet + code minimal exécutable en 5 minutes.”

• “Inclue : Dockerfile (optionnel), lint, tests basiques, CI minimal.”

Exécution réelle

1. Vous créez la structure proposée

2. Vous lancez :

   • npm test / pytest / go test

   • npm run dev / python -m …

3. Vous collez les erreurs à l’IA

4. Vous demandez un patch

C’est mécanique, et ça marche très bien.

5) Débogage assisté : boucle logs → hypothèses → patch

Quand ça plante, ne demandez pas “pourquoi ça marche pas” en vague. Donnez :

• la commande exécutée

• la stack trace complète

• le fichier et les ~40 lignes autour

• votre objectif attendu

Prompt de debug efficace

• “Voici la stack trace + code. Donne 3 causes probables classées, puis un patch pour la cause la plus probable.”

Boucle recommandée

1. Run

2. Capture logs/trace

3. Patch IA

4. Run

5. Si échec : renvoyer le nouveau log (pas le même)

6) Tests avec l’IA : unit tests, edge cases, property-based

A) Générer les tests d’abord

• “Écris les tests unitaires pour cette fonction, couvre edge cases et erreurs.”

• “Framework : Jest/Vitest/Pytest/Go test…”

• “Retourne un patch + nouveaux fichiers de tests.”

B) Forcer l’IA à définir “correct”

Ajoutez des exigences :

• “Inclure au moins : cas vide, cas très long, caractères invalides, valeurs limites, erreurs attendues.”

C) Property-based / fuzz (logique critique)

• “Génère des tests property-based (Hypothesis / fast-check) pour vérifier invariants.”

• “Invariants : …”

Résultat : moins de régressions, refactors plus sûrs.

7) Documentation auto : garder une base maintenable

Quand vous avancez vite, la doc devient un point dur. Faites-la générer :

• README (installation, commandes, troubleshooting)

• “Architecture overview” (2 pages max)

• ADR (une décision = 1 fichier)

Prompt concret :

• “À partir de ce code + structure, génère un README avec : installation, run, test, variables d’env, endpoints.”

8) Aller au-delà : RAG et multi-agents (quand la codebase grossit)

RAG : éviter “l’IA invente”

Quand le projet dépasse ce que vous pouvez coller en prompt :

• Indexez docs + fichiers clés (README, architecture, modules principaux)

• Ajoutez une étape de retrieval (vector DB)

• Injectez 3–8 extraits pertinents dans le prompt

Concret : l’IA répond avec des références internes, et réduit les hallucinations.

Multi-agents (optionnel)

Utile si vous faites beaucoup de tâches parallèles :

• Agent “planner” : découpe en tâches

• Agent “builder” : génère patches

• Agent “critic” : review + détection de risques

Dans la pratique : vous pouvez simuler ça avec 3 prompts successifs et un format de sortie strict.

9) La boucle “vibe coding” prête à l’emploi (checklist)

1. README.md minimal (stack + run/test)

2. Choisir une tâche dans TODO.md (petite, testable)

3. Prompt : “Retourne un git diff”

4. Appliquer patch

5. Run + tests

6. Coller logs si échec

7. Patch correctif

8. Fin de session : “Résume changements + limites + next steps”

9. Coller le résumé dans README/TODO

Conclusion

Développer efficacement avec l’IA, techniquement, c’est surtout :

• travailler en patches

• découper en micro-tâches

• forcer des formats de sortie (diff, JSON, fichiers)

• maintenir une discipline de contexte

• automatiser tests + doc

• passer à RAG/agents quand la base grossit