FORMATION IA
Claude Code pour les workflows d'ingénierie
Les équipes d'ingénierie maîtrisent Claude Code en CLI pour automatiser des tâches de développement complexes en toute sécurité.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Cette formation de niveau praticien permet aux ingénieurs logiciels et aux équipes DevOps d'acquérir une maîtrise approfondie de Claude Code, l'outil d'IA agentique en ligne de commande d'Anthropic. Les participants apprennent à orchestrer des sous-agents, configurer des serveurs MCP (Model Context Protocol), créer des commandes slash personnalisées et concevoir des boucles autonomes sécurisées avec des hooks de permission. Les sessions alternent enseignement structuré et exercices pratiques en laboratoire, couvrant des scénarios concrets tels que les pipelines de revue de code automatisée, la refactorisation à l'échelle d'un dépôt et l'intégration CI/CD. À l'issue de la formation, les équipes sont capables de concevoir, auditer et maintenir des workflows Claude Code fiables en environnement de production.
À l'issue, vous saurez
- Configurer un projet Claude Code avec des serveurs MCP, des outils personnalisés et des politiques de permission à partir de zéro
- Construire un flux de travail subagent multi-étapes qui complète de façon autonome une tâche d'ingénierie définie dans des limites sûres
- Écrire et publier des commandes slash personnalisées qui encapsulent des motifs de codage spécifiques à l'équipe
- Intégrer Claude Code dans un pipeline CI/CD pour automatiser la revue de code et la génération de tests sur les pull requests
- Concevoir et valider des hooks de permission qui préviennent les modifications de fichiers non sécurisées ou les appels externes dans les boucles autonomes
Sujets abordés
- Configuration de Claude Code CLI, authentification et paramétrage de projet
- Orchestration de subagents et conception de tâches agentic multi-étapes
- Model Context Protocol (MCP) : configuration de serveur, enregistrement d'outils et gestion du contexte
- Commandes slash personnalisées et automatisation de flux de travail par scripting
- Hooks de permission et conception de boucles autonomes sûres
- Intégration de Claude Code dans les pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)
- Revue de code automatisée, génération de tests et refactoring à l'échelle du dépôt
- Monitoring, observabilité et récupération d'erreurs pour les flux de travail agentic
Modalité
Dispensé comme un bootcamp intensif de 2-3 jours, disponible en présentiel ou en sessions en direct animées par un instructeur en ligne. Chaque bloc demi-journée est réparti approximativement à 30 % instruction et 70 % travaux pratiques dans les propres dépôts des participants ou dans des bacs à sable fournis. Les participants doivent disposer d'une machine avec Claude Code installé et un accès API provisionné à l'avance. Les exercices de lab utilisent des bases de code réelles si possible ; des dépôts synthétiques sont fournis en secours. Un canal Slack ou Teams partagé est maintenu pour les questions asynchrones pendant et après le bootcamp.
Ce qui fait que ça marche
- Commencer par des tâches agentic étroitement délimitées et en lecture seule avant d'étendre aux permissions d'écriture ou d'exécution
- Établir une bibliothèque partagée de commandes slash approuvées et de configurations MCP dans un dépôt d'équipe dès le premier jour
- Instrumenter les flux de travail agentic avec logging et suivi des coûts dès le départ pour détecter les anomalies tôt
- Organiser une rétrospective sans blâme après le premier flux de travail Claude Code en production pour capturer les enseignements et affiner les politiques de permission
Erreurs fréquentes
- Accorder des permissions de système de fichiers ou shell trop largement aux agents sans limiter les hooks, entraînant des opérations destructrices involontaires
- Ignorer la validation du serveur MCP et supposer que Claude Code hérite des paramètres par défaut sûrs de l'environnement IDE
- Construire des boucles autonomes sans circuit-breakers ou points de vérification humain-dans-la-boucle, causant des pics de coûts API incontrôlés
- Traiter les commandes slash comme des scripts ponctuels plutôt que comme des ressources d'équipe versionnées et documentées stockées dans le dépôt
Quand NE PAS suivre cette formation
Cette formation ne convient pas aux équipes qui n'ont pas encore adopté Claude ou un outil LLM dans leur flux de travail, elles manqueront du contexte pour évaluer les risques agentic et bénéficieraient davantage d'une fondation en littératie IA générale ou en prompt engineering d'abord.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
- Détection et classification automatisée des bugsDétectez, classifiez et priorisez automatiquement les bugs pour que vos équipes corrigent ce qui compte vraiment.
- Génération automatique de cas de test et détection de régressions UIGénérez automatiquement des cas de test à partir des spécifications et détectez les régressions d'interface pour vos équipes d'ingénierie.
- Priorisation Intelligente des Tests par MLClassez et sélectionnez automatiquement les tests selon les modifications du code pour détecter les défauts plus vite et à moindre coût.
- Assistant Intelligent de Migration de CodeAccélérez les migrations de bases de code entre langages, frameworks ou architectures grâce à l'IA générative.
- Surveillance d'infrastructure et remédiation par AIOpsCorrélation automatique des alertes, prédiction des incidents et remédiation autonome pour les équipes IT.
Autres formations à ce niveau
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.