GSD est l'élément manquant pour Claude Code

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Transcript

00:00:00Les frameworks de codage IA ne cessent de se multiplier, et chacun d'eux prétend être
00:00:04la meilleure façon de construire avec des agents.
00:00:05Mais la meilleure méthode ne dépend pas entièrement du framework que vous choisissez.
00:00:09D'autres facteurs sont souvent oubliés, ce qui mène à de la frustration quand le framework
00:00:14ne correspond pas au projet.
00:00:15Ce n'est pas la faute du framework, c'est un problème de sélection.
00:00:18Chaque outil excelle dans l'usage pour lequel il a été conçu ; il n'y a pas de solution
00:00:22universelle ici.
00:00:23Notre équipe a déjà traité des frameworks de codage IA, mais nous en avons
00:00:28récemment découvert un qui gagne beaucoup de terrain.
00:00:31Nous en faisons une vidéo non pas parce que c'est un énième "meilleur framework"
00:00:35qui vous fera abandonner les autres,
00:00:37mais parce que nos tests ont montré qu'il est vraiment différent et répond à des besoins
00:00:41que les autres ne couvrent pas.
00:00:43Nous avons déjà parlé de BMAD ou de Superpowers dans de précédentes vidéos.
00:00:48Choisir le mauvais revient soit à sur-concevoir, soit à sous-préparer.
00:00:51Aujourd'hui, nous analysons GSD, l'abréviation de "Get Shit Done", et
00:00:56vous allez vite comprendre pourquoi.
00:00:57À la fin de cette vidéo, vous saurez quel framework utiliser et quand, en commençant par
00:01:00le premier : GSD.
00:01:02Utilisez GSD quand vous ne savez pas exactement quoi construire et que vous ne voulez pas
00:01:06tout planifier car les besoins pourraient évoluer.
00:01:09Cela ne veut pas dire que vous avancez totalement à l'aveugle.
00:01:11Cela signifie que votre produit nécessite beaucoup d'expérimentation à chaque étape.
00:01:15C'est idéal pour concevoir rapidement des MVP pour des projets expérimentaux
00:01:19le plus vite possible.
00:01:20GSD demande une vision globale, mais contrairement à la méthode BMAD, il ne vous
00:01:25enferme pas.
00:01:26À partir du périmètre initial, il planifie chaque étape d'implémentation au fur et à mesure.
00:01:30Vous n'êtes pas bloqué pour les phases ultérieures car elles n'ont pas été planifiées
00:01:34par le système de manière ultra-détaillée.
00:01:35Si vous développez une solution sur mesure inédite, il vaut mieux
00:01:39privilégier GSD.
00:01:41Imaginons que vous créiez un assistant d'entretien à l'écran, comme Cluely.
00:01:45Il faudrait définir l'expérience utilisateur ou comment s'assurer que les plateformes
00:01:50de partage d'écran ne le détectent pas.
00:01:54Beaucoup d'aspects demandent des tests impossibles à figer avant la planification.
00:01:59À l'inverse, BMAD adopte l'approche opposée.
00:02:02C'est un framework structuré qui crée une documentation complète pour chaque phase
00:02:06avant toute implémentation.
00:02:07Vous devez être sûr de votre projet dès le départ, et ce n'est pas pour autant
00:02:11qu'il est rigide sans raison.
00:02:12Il possède un module de recherche où le créateur de BMAD a intégré tout
00:02:17le contexte de rôles variés, comme analyste d'affaires ou design thinker,
00:02:21pour s'assurer que le produit est pensé sous tous les angles.
00:02:25Mais tout est pré-chargé : c'est ainsi que vous générez votre PRD et vos documents d'architecture,
00:02:30puis des tâches fragmentées que l'équipe d'implémentation n'a plus qu'à
00:02:34exécuter.
00:02:35Dans notre vidéo sur BMAD, nous l'avions loué pour son aspect hermétique.
00:02:39Le système est si bien cadré par les prompts qu'il empêche l'agent de dévier
00:02:43des tâches assignées.
00:02:44Cependant, à l'usage, nous avons remarqué que si les besoins changent,
00:02:48le système devient instable, car même les meilleurs modèles
00:02:52omettent de petits détails lors de la modification des exigences.
00:02:56Certains déplorent aussi le temps nécessaire à la planification avant que
00:03:00l'implémentation ne commence, mais c'est qu'il ne devrait pas être utilisé
00:03:04pour ce genre de projets.
00:03:05Réservez-le aux cas où les besoins sont certains et où vous voulez un système
00:03:09sans faille, car toutes les spécifications qu'il génère sont étroitement liées.
00:03:14C'est parfait pour des systèmes conventionnels, comme un CRM sur mesure pour un client
00:03:19ou votre propre plateforme de communauté.
00:03:21Ensuite, Superpowers repose sur le TDD ; l'idée est que vous savez exactement
00:03:25ce que vous construisez.
00:03:26Le TDD est crucial quand le coût d'un cas particulier est trop élevé pour être ignoré,
00:03:30et on ne parle pas d'une simple intégration Stripe sur Next.js, mais de quelque chose
00:03:34comme une plateforme d'agents où une action erronée d'un agent IA
00:03:39serait irréversible et trop coûteuse.
00:03:41Côté usage, c'est comme GSD : la planification se fait fonctionnalité par fonctionnalité
00:03:46avec juste un contour du projet.
00:03:49Mais comme les tests sont générés en premier, il y a peu de place pour l'expérimentation
00:03:53et ce n'est pas idéal si tout a déjà été planifié à l'avance.
00:03:57Toutefois, si un projet chevauche les deux domaines, vous pouvez
00:04:02implémenter une version avec GSD pour finaliser les fonctions principales,
00:04:06puis poursuivre le développement en intégrant Superpowers à l'application.
00:04:10Nous avons des vidéos dédiées à Superpowers et à la méthode BMAD ; elles seront
00:04:15liées en description si vous souhaitez approfondir le sujet.
00:04:19GSD a aussi été conçu pour éviter la dégradation du contexte, en utilisant des sous-agents
00:04:23et des processus isolés, gardant le contexte de l'agent principal propre
00:04:28pour qu'il reste concentré sur l'essentiel sans dériver.
00:04:31La plupart des agents de codage IA supportent désormais les sous-agents,
00:04:35donc peu importe si vous utilisez Claude Code avec cela ou non.
00:04:37Mais Claude a aussi reçu une mise à jour : le nouvel Opus 4.6 avec une fenêtre
00:04:42de contexte d'un million de tokens.
00:04:43Ainsi, beaucoup de techniques de gestion active du contexte que nous enseignions
00:04:46sur cette chaîne deviennent moins cruciales.
00:04:49Pour l'installer, copiez la commande et collez-la dans le dossier de votre projet.
00:04:53puis sélectionnez l'agent pour lequel vous voulez l'installer.
00:04:54Dans mon cas, c'était Claude.
00:04:57Vous devez ensuite choisir la portée de l'installation.
00:04:59Je préfère le niveau projet, car chaque projet peut utiliser un framework différent
00:05:02et cela permet de garder la configuration limitée au choix fait pour ce projet précis.
00:05:06Comme nous utilisions Next.js, nous l'avons installé dans notre nouveau projet.
00:05:10Une fois installé, le framework GSD apparaît dans votre dossier .claud sous forme
00:05:15d'agents, de commandes et de hooks.
00:05:19Si vous n'utilisez pas Claude, ils seront dans le dossier .agent à la racine.
00:05:21Il possède plusieurs agents pour des tâches spécifiques, mais contrairement aux prompts
00:05:26Markdown classiques, tout est structuré en format XML, et c'est volontaire.
00:05:30Les modèles Claude sont réputés pour mieux fonctionner avec le XML, car cela facilite
00:05:34l'analyse de la structure ; c'est une optimisation de performance pour l'agent
00:05:39que vous utilisez.
00:05:43Mais avant de continuer, un mot de notre sponsor, Genspark.
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00:05:55en regroupant tout dans un seul abonnement.
00:06:02Il utilise un système de super-agents pour choisir le meilleur modèle pour chaque tâche.
00:06:03Il gère tout votre flux de travail, de la création de slides IA à l'automatisation de feuilles de calcul,
00:06:07en passant par la génération de médias et même des appels réels avec l'option "call for me".
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00:06:31tous les meilleurs modèles sont inclus en accès illimité.
00:06:40Cliquez sur le lien en commentaire épinglé pour commencer avec Genspark.
00:06:43Pour utiliser GSD, lancez cette nouvelle commande de projet.
00:06:46En l'exécutant, l'agent commence à travailler selon le prompt d'initialisation
00:06:50en explorant d'abord la base de code.
00:06:54Comme j'avais déjà initialisé l'app Next.js, il a détecté la présence de code
00:06:56et a demandé s'il devait d'abord l'analyser.
00:07:01Nous lui avons dit de passer cette étape pour gagner du temps.
00:07:04Sur un projet existant, il vaudrait mieux le laisser faire cette cartographie,
00:07:06mais comme c'était un modèle vide, j'ai passé.
00:07:11Ensuite, il vous demandera de décrire l'idée de l'application.
00:07:14Puis il pose de nombreuses questions sur le public cible, les fonctionnalités,
00:07:18le périmètre du projet, et plus encore.
00:07:22Mais cette session de questions de GSD est très différente de celle de Superpowers.
00:07:24Superpowers essaie d'extraire de vous les cas limites dès cette phase.
00:07:29GSD ne le fait pas ; il se concentre sur ce qu'il faut construire, pas sur les tests de résistance
00:07:32pour voir comment cela pourrait échouer.
00:07:38Une fois les infos recueillies, il crée le fichier project.md dans le dossier
00:07:39dot planning, contenant la description, ce qui est hors sujet, les contraintes et
00:07:43les décisions clés déduites des questions.
00:07:48C'est ici que la prévention de la dégradation du contexte intervient.
00:07:50Il garde project.md délibérément court pour que les agents ne s'égarent pas
00:07:54en se noyant dans la documentation.
00:07:59Il suit tout le travail via git, mais pas avec un simple commit classique.
00:08:01Il lance un script qui effectue des vérifications avant de commiter, s'assurant
00:08:05que tout respecte les normes avant d'utiliser git.
00:08:10Une fois la planification finie, GSD passe à la phase de recherche.
00:08:12Il lance plusieurs agents pour rechercher différents aspects de l'app en parallèle,
00:08:16le tout en arrière-plan.
00:08:20Après la recherche, l'agent synthétiseur prend le relais.
00:08:21Comme ces agents sont réglés pour utiliser les modèles adaptés, le synthétiseur
00:08:24utilise Sonnet, et non le lourd Opus.
00:08:29GSD possède une cartographie associant chaque sous-agent au bon modèle
00:08:32selon la charge de travail pour ne pas gaspiller de ressources.
00:08:36Il condense les résultats et signale aussi les problèmes potentiels à surveiller
00:08:39qui pourraient freiner le travail à long terme.
00:08:44Après la synthèse, l'étape des besoins commence.
00:08:46Il vous pose des questions ciblées sur le MVP pour identifier les fonctions
00:08:49vraiment essentielles pour la version 1.
00:08:55Comme GSD vise une livraison rapide, il s'assure que la V1 ne contient que le nécessaire.
00:08:56Après avoir confirmé le MVP, il génère la structure de la feuille de route
00:09:01que vous devez approuver pour finaliser l'initialisation.
00:09:05Si vous aimez notre contenu, n'hésitez pas à cliquer sur le bouton Hype,
00:09:09cela nous aide à créer plus de vidéos et à toucher plus de monde.
00:09:14Maintenant que l'initialisation est finie, place à l'implémentation du plan.
00:09:17Auparavant, il avait divisé le projet en 4 phases selon les besoins.
00:09:22Il propose deux modes : passer les discussions ou procéder avec discussions.
00:09:26La discussion ici signifie des sessions de questions avec l'agent pour s'assurer
00:09:31qu'il comprend parfaitement le plan.
00:09:35Nous avons choisi de discuter pour clarifier les besoins au maximum, mais
00:09:37vous pouvez passer si vous jugez la session précédente suffisante.
00:09:41Une fois la discussion finie, il crée un fichier context.md dans le dossier des phases
00:09:45au sein de .planning.
00:09:47Ce fichier contient tous les détails discutés et cartographie la phase
00:09:52que nous venons d'aborder avec l'agent.
00:09:54Fidèle à la philosophie GSD, ce fichier est concis pour que Claude reste
00:09:58focalisé sur l'essentiel.
00:09:59Ensuite, on commence la planification de la phase 1.
00:10:04Elle débute par une recherche basée sur le context.md fraîchement créé,
00:10:06avec un agent de recherche dédié utilisant Sonnet pour explorer divers aspects.
00:10:08On pensait qu'il utiliserait Context 7 ou consulterait proprement la doc.
00:10:13Au lieu de cela, il utilisait une recherche web avec l'année 2025 comme mot-clé,
00:10:17ce qu'il n'aurait pas dû faire.
00:10:21Cela aurait été plus contrôlé en connectant le MCP Context 7 pour que
00:10:27ses recherches soient mieux ancrées.
00:10:28Pensez donc à connecter ce genre de MCP pour un meilleur ancrage.
00:10:32Il a créé un fichier research.md documentant tout, incluant le niveau de
00:10:33confiance de ses recherches, indiquant la fiabilité de ses sources.
00:10:37Après la recherche, il a élaboré un plan.
00:10:42Ces plans détaillaient les dépendances de chaque phase et tous les besoins
00:10:46avec des identifiants précis.
00:10:48C'est là que GSD se démarque : au lieu de simplement écrire le plan d'un bloc,
00:10:52il le vérifie sous plusieurs angles et valide s'il est réellement
00:10:53réalisable et aligné avec les objectifs.
00:10:57Il utilise des agents de planification et de vérification : l'un crée les plans,
00:11:02l'autre les contrôle et renvoie des alertes.
00:11:06Il effectue donc une planification contradictoire de lui-même sans que
00:11:11nous ayons à intervenir manuellement.
00:11:14Une fois le plan finalisé et validé, il a commité et divisé le tout
00:11:19en deux vagues.
00:11:20Il segmente en autant de vagues que nécessaire et parallélise ce qui est
00:11:24indépendant pour que les sous-agents s'en occupent simultanément.
00:11:25Il a commencé l'implémentation des vagues via l'agent dédié pour
00:11:30exécuter le plan établi.
00:11:33Une fois terminé, il vérifie le point de contrôle avec des tests Playwright,
00:11:37créant des scripts, les supprimant après usage pour nettoyer, et effectuant
00:11:38plusieurs tâches automatisées en coulisses.
00:11:43Il nous a ensuite résumé ce qui a été construit avec des instructions pour
00:11:47que nous puissions vérifier nous-mêmes.
00:11:49La première itération construit une application factice, avec les éléments
00:11:53de base visibles pour montrer l'aspect final.
00:11:54Les itérations suivantes bâtissent un aspect à la fois pour aboutir
00:11:58à une application complète à la fin du cycle.
00:12:01Toute l'itération a consommé 138 000 tokens, ce qui est peu au regard
00:12:05d'une fenêtre d'un million de tokens.
00:12:06Mais avec un agent limité à 200 000 tokens, il signalerait qu'il faut compacter.
00:12:12Comme cela repose sur la documentation des phases, même en vidant le contexte,
00:12:13les agents sauraient où reprendre.
00:12:18Une fois le travail approuvé, il a lancé plusieurs tests et validé la vague 2.
00:12:23Ensuite, il a relancé le vérificateur GSD pour s'assurer que l'implémentation
00:12:25correspondait bien à l'objectif initial.
00:12:29Une fois vérifié, il a marqué la phase 1 comme terminée et nous a invités
00:12:34à passer à la phase suivante de l'application.
00:12:36Après avoir parcouru toutes les phases, les fonctionnalités qui n'étaient
00:12:41que des ébauches étaient opérationnelles.
00:12:43GSD est excellent pour les applications complexes à multiples fonctionnalités,
00:12:47mais c'est trop pour une application simple qui ne demande pas autant d'efforts.
00:12:49Pour des apps simples, Claude ou n'importe quel agent seul suffit sans
00:12:54besoin de cette planification rigoureuse.
00:12:59Cependant, pour une exécution contrôlée avec un plan sérieux sans perdre
00:13:03trop de temps, GSD est le bon choix.
00:13:04C'est un framework parmi d'autres, mais parfois les solutions existantes
00:13:08ne suffisent pas et vous devez créer la vôtre.
00:13:11Pour cela, il faut connaître certains principes de base.
00:13:16Nous les avons abordés dans une vidéo précédente pour vous aider à créer
00:13:18de meilleurs workflows.
00:13:22Elle devrait s'afficher sur l'écran final, vous n'aurez qu'à cliquer
00:13:26au lieu de la chercher.
00:13:30C'est la fin de cette vidéo.
00:13:31Pour soutenir la chaîne et nous aider à continuer, vous pouvez
00:13:33rejoindre AI Labs Pro.
00:13:37Comme toujours, merci de nous avoir suivis et à la prochaine.
00:13:38Comme toujours, merci d'avoir regardé et je vous dis à la prochaine.

Key Takeaway

Le framework GSD comble une lacune majeure dans le développement IA en privilégiant une planification dynamique et une isolation du contexte par sous-agents, idéale pour les projets expérimentaux complexes.

Highlights

Présentation de GSD (Get Shit Done), un framework conçu pour l'expérimentation rapide et le développement de MVP sans planification rigide initiale.

Comparaison détaillée entre GSD, BMAD (structuré et pré-planifié) et Superpowers (basé sur le Test-Driven Development).

Utilisation de sous-agents isolés et de formats XML pour optimiser les performances des modèles Claude et éviter la dégradation du contexte.

Processus d'implémentation itératif divisé en phases et en vagues, incluant une planification contradictoire entre agents.

Annonce de la fenêtre de contexte d'un million de tokens de Claude Opus 4.6 et son impact sur la gestion du développement.

Automatisation des tests de validation avec Playwright et nettoyage systématique de l'environnement après chaque cycle.

Recommandation d'utiliser GSD pour des projets complexes et évolutifs, tout en privilégiant des solutions plus simples pour des tâches basiques.

Timeline

Introduction aux frameworks de codage IA et au concept GSD

L'orateur explique que l'efficacité du développement avec des agents IA ne dépend pas uniquement du framework choisi, mais de l'adéquation entre l'outil et les besoins spécifiques du projet. De nombreux développeurs éprouvent de la frustration lorsque le framework impose une structure qui ne correspond pas à la nature du travail. La vidéo introduit GSD, acronyme de "Get Shit Done", comme une alternative flexible aux méthodes existantes. Ce nouveau framework se distingue par sa capacité à répondre à des besoins que les outils traditionnels ne couvrent pas encore. L'objectif est de permettre aux utilisateurs de savoir exactement quel outil activer selon le scénario de développement rencontré.

Analyse comparative : GSD contre BMAD et Superpowers

Cette section détaille les cas d'usage de GSD, particulièrement recommandé lorsque les besoins du produit sont évolutifs et nécessitent une expérimentation constante. Contrairement à BMAD, qui exige une documentation complète et une architecture figée avant l'implémentation, GSD planifie chaque étape au fur et à mesure pour éviter tout blocage. BMAD reste toutefois idéal pour des systèmes conventionnels et critiques comme des CRM sur mesure où la rigueur est primordiale. De son côté, Superpowers se focalise sur le TDD (Test-Driven Development) pour les projets où les erreurs d'exécution des agents seraient financièrement irréversibles. Le locuteur souligne qu'il est possible de combiner GSD pour le prototypage rapide et Superpowers pour la fiabilisation finale des fonctions.

Optimisation technique et gestion du contexte avec Claude

GSD utilise une architecture de sous-agents et de processus isolés pour prévenir la dégradation du contexte, une problématique fréquente dans les longs dialogues avec l'IA. Bien que Claude Opus 4.6 propose désormais une fenêtre de contexte massive d'un million de tokens, cette isolation reste une bonne pratique pour maintenir l'agent principal focalisé. L'installation se fait au niveau du projet, intégrant des agents et des commandes spécifiques dans des dossiers dédiés comme ".claud" ou ".agent". Une particularité notable est l'utilisation exclusive du format XML pour les instructions, car les modèles Claude traitent mieux cette structure que le Markdown. Cette approche permet une analyse plus fine de la structure des tâches et une meilleure performance globale du système.

Partenariat avec Genspark : Un écosystème IA tout-en-un

La vidéo présente Genspark, un sponsor offrant un espace de travail IA consolidé pour éviter la multiplication des abonnements individuels. Ce service regroupe des modèles de pointe tels que GPT 5.2, Claude Opus 4.6 et Gemini 3.1 Pro sous une seule interface. Genspark utilise un système de super-agents capable de sélectionner automatiquement le modèle le plus performant pour une tâche donnée, qu'il s'agisse de création de slides ou d'automatisation. Des fonctionnalités innovantes comme "call for me" ou la transformation de recherches en podcasts sont mises en avant. En 2026, la plateforme propose un accès illimité aux générations de texte et d'images pour simplifier le flux de travail des professionnels.

Initialisation du projet et phase de planification GSD

Le processus démarre par l'exploration de la base de code existante pour établir une cartographie précise avant de poser des questions stratégiques à l'utilisateur. Contrairement à Superpowers qui cherche les cas limites, GSD se concentre sur la définition du périmètre fonctionnel et du public cible. Il génère ensuite un fichier "project.md" volontairement court dans un dossier de planification pour éviter que les agents ne se perdent dans une documentation excessive. Le framework utilise Git avec des scripts de vérification pré-commit pour garantir que chaque ajout respecte les normes établies. Enfin, des agents de recherche parallèles synthétisent les informations nécessaires pour définir les besoins du MVP (Produit Minimum Viable).

Exécution de l'implémentation et validation contradictoire

L'implémentation se divise en phases, chacune commençant par une session de discussion pour clarifier les intentions du développeur. GSD emploie une méthode de planification contradictoire où un agent crée le plan tandis qu'un autre le critique et identifie les failles potentielles. Le travail est ensuite segmenté en "vagues" indépendantes qui peuvent être exécutées simultanément par différents sous-agents pour gagner du temps. Une fois le code écrit, des tests automatisés avec Playwright valident les points de contrôle avant que les scripts de test ne soient supprimés pour garder l'environnement propre. Ce cycle itératif permet de construire une application complète, une fonctionnalité à la fois, tout en restant économe en tokens.

Conclusion et recommandations finales sur l'usage des frameworks

L'orateur conclut en affirmant que GSD est l'outil idéal pour les applications complexes nécessitant une exécution contrôlée et un plan sérieux. Pour des projets très simples, l'utilisation directe d'un agent comme Claude sans surcouche de planification reste suffisante et plus rapide. La vidéo rappelle que si les frameworks existants ne conviennent pas, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux pour créer ses propres workflows. Les spectateurs sont encouragés à consulter les vidéos précédentes sur la création de workflows et à rejoindre AI Labs Pro pour approfondir leurs connaissances. La session se termine par un remerciement habituel et une invitation à suivre les prochaines mises à jour de la chaîne.

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