Formation Claude Code
Devenez un développeur augmenté en maîtrisant Claude Code, l'outil CLI d'Anthropic pour le développement assisté par IA. Cette formation intensive d'une journée vous apprend à collaborer efficacement avec les agents IA : gestion du contexte avec CLAUDE.md, planification avec le Plan Mode, génération de tests, orchestration de sub-agents et création de skills réutilisables. Les participants repartent avec des méthodes concrètes et des workflows directement applicables à leurs projets.
Ce que vous allez apprendre
- Expliquer le concept de développeur augmenté et distinguer le développement augmenté du vibe coding.
- Créer des fichiers de contexte CLAUDE.md efficaces pour guider le comportement de Claude Code selon les conventions projet.
- Appliquer le workflow Plan Mode pour examiner et approuver les refactorisations proposées par l'IA avant exécution.
- Générer des tests unitaires et d'intégration avec Claude Code en atteignant une couverture significative (>=70%).
- Créer des sub-agents autonomes et des skills réutilisables pour automatiser les workflows répétitifs.
- Orchestrer plusieurs sub-agents en patterns parallèles et séquentiels pour les tâches complexes.
- Maîtriser les commandes essentielles et les astuces de productivité de Claude Code.
Prérequis
- Maîtrise pratique d'au moins un langage de programmation (Python, JavaScript, Java, TypeScript, Go...).
- Expérience quotidienne avec Git et l'utilisation d'un IDE moderne (VS Code, IntelliJ, WebStorm, etc.).
- Compétences de base en ligne de commande et en édition de fichiers.
- Un ordinateur portable standard (16 Go recommandé) avec les droits pour installer des logiciels.
- Système d'exploitation récent (Windows 10+, macOS 10.15+, Linux).
- Git installé et configuré avec accès à GitHub/GitLab.
- Version récente de Node.js et npm installés et configurés.
- Une connexion internet stable.
Public cible
- Développeurs logiciels (backend, frontend, full-stack) souhaitant intégrer Claude Code dans leur workflow quotidien., Tech Leads et architectes cherchant à évaluer et adopter le développement augmenté par l'IA pour leurs équipes., Ingénieurs DevOps et Platform Engineers intéressés par l'automatisation avancée avec les agents IA.
Programme de la Formation
6 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Expliquer le concept de développeur augmenté et le distinguer des discours de remplacement par l'IA
- Identifier les tâches adaptées à la délégation IA (refactoring, documentation, tests)
- Classifier les scénarios selon leur adéquation avec l'IA (autonome, collaboratif, dirigé par l'humain)
- Articuler les étapes de vérification appropriées pour le code généré par IA
Sujets abordés
- →Le développeur augmenté : un nouveau paradigme pour le développement logiciel
- →Principes clés : délégation, supervision, collaboration, confiance avec vérification
- →Développeur traditionnel vs augmenté : comparaison des rôles et workflows
- →Répondre aux préoccupations courantes sur le code généré par l'IA
- →Matrice des capacités IA : autonome, partenariat, dirigé par l'humain
- →Attentes réalistes : ce que l'IA fait bien et ce avec quoi elle peine en 2026
- →Vibe Coding vs Développement augmenté : définitions, limites et quand c'est acceptable
- →Faire confiance mais toujours vérifier : vérification automatisée et humaine
Activités
Quiz : rôle du développeur augmenté, workflows, confiance et délégation IA
Objectifs
- Installer et configurer Claude Code sur son poste de travail
- Choisir la méthode d'authentification adaptée à son contexte
Sujets abordés
- →Méthodes d'installation : native (recommandée), Homebrew, npm
- →Installation native sur Windows (PowerShell, CMD), WSL, macOS et Linux
- →Considérations spécifiques aux OS : WSL vs Git Bash sur Windows
- →Authentification : OAuth (recommandé) et clé API
- →Intégration à l'environnement : PATH, vérification
- →Intégration IDE : JetBrains (IntelliJ, PyCharm)
Objectifs
- Créer des fichiers CLAUDE.md efficaces avec le modèle en six sections
- Appliquer le workflow Plan Mode pour les refactorisations multi-fichiers
- Générer des tests unitaires et d'intégration avec couverture >=70%
- Évaluer quand utiliser Plan Mode vs Exécution directe
Sujets abordés
- →CLAUDE.md : fichier de contexte persistant pour Claude Code
- →Modèle en six sections : Project Overview, Architecture, Directory Structure, Coding Conventions, Development Workflow, Context for AI
- →Exemples concrets par section et bonnes pratiques
- →Sans CLAUDE.md vs Avec : impact sur la qualité du code généré
- →Plan Mode : workflow de révision avant exécution en trois phases (Requête → Révision → Exécution)
- →Faire des requêtes efficaces et checklist de révision
- →Approuver, modifier ou rejeter un plan
- →Génération de tests : trois modèles (unitaires, intégration, amélioration)
- →Principes de qualité : structure AAA, noms descriptifs, mocking des dépendances
Activités
Lab 1-1 : Création d'un CLAUDE.md et vérification du contexte
Lab 1-2 : Refactoring avec Plan Mode (analyse, plan, révision, validation)
Lab 1-3 : Génération de tests unitaires et d'intégration
Quiz : impact de CLAUDE.md, Plan Mode vs Exécution directe, couverture vs qualité
Objectifs
- Comprendre le fonctionnement de la boucle agentic de Claude Code
- Organiser la documentation en fichiers .md structurés pour une gestion efficace du contexte
- Mettre en œuvre des règles modulaires dans .claude/rules/ pour les grandes bases de code
- Appliquer des techniques avancées de gestion du contexte
Sujets abordés
- →La boucle agentic : Percevoir (Read) → Raisonner (Reason) → Agir (Act)
- →Les modèles de Claude Code : Sonnet 4.6 (défaut), Opus 4.6, Haiku 4.5
- →Les outils disponibles : fichiers, terminal, recherche, web
- →Contrôle d'accès et permissions : lectures, modifications, commandes dangereuses
- →Sessions et contexte : sessions éphémères, gestion du contexte, parallélisation
- →Documentation structurée : de CLAUDE.md monolithique à docs/ par préoccupation
- →CLAUDE.md comme hub de référence avec chargement sélectif du contexte
- →Règles modulaires : organisation dans .claude/rules/ avec sous-dossiers
- →Hiérarchie de chargement : enterprise, project, rules, user, local
- →Règles inconditionnelles vs spécifiques par chemin (frontmatter YAML paths)
Activités
Lab 2-1 : Organisation de documentation structurée avec chargement sélectif
Lab 2-2 : Création de règles modulaires avec frontmatter YAML paths
Quiz : boucle agentic, CLAUDE.md monolithique, monorepo, docs vs rules
Objectifs
- Créer des sub-agents autonomes avec contextes et permissions spécialisés
- Orchestrer plusieurs sub-agents en patterns parallèles et séquentiels
- Distinguer entre sub-agents (isolation) et skills (automatisation)
- Construire des skills personnalisés pour automatiser les workflows répétitifs
Sujets abordés
- →Sub-agents : contexte séparé, outils limités, prompt spécialisé, permissions indépendantes
- →Agents intégrés : Explore (Haiku), Plan (Sonnet), General-purpose (Sonnet), Bash (Sonnet)
- →Création d'un sub-agent personnalisé avec YAML frontmatter dans .claude/agents/
- →Stockage projet vs utilisateur et modes de délégation (automatique vs explicite)
- →Skills : automatisation des workflows répétitifs avec .claude/skills/*/SKILL.md
- →Anatomie d'un skill : frontmatter YAML, $ARGUMENTS, invocation manuelle vs automatique
- →Types de skills : Reference (knowledge) vs Tâche (action)
- →Sub-agents vs Skills : différences clés (contexte, outils, modèle, performance)
- →Pattern 1 : Recherche parallèle (3 agents simultanés)
- →Pattern 2 : Chaînage d'agents (exploration → révision → correction → validation)
- →Pattern 3 : Isolation d'opérations volumineuses
- →Orchestration avancée : foreground vs background, combinaison sub-agents + skills
Activités
Lab 3-1 : Création d'un sub-agent personnalisé avec restrictions d'outils
Lab 3-2 : Création de skills personnalisés pour workflows répétitifs
Lab 3-3 : Orchestration multi-agents (parallèle et chaînage)
Quiz : sub-agent vs skill, scan de fichiers, automatisation, parallélisation
Objectifs
- Maîtriser les commandes essentielles de Claude Code pour la productivité quotidienne
- Appliquer les techniques d'optimisation de workflow
Sujets abordés
- →Commandes CLI : démarrage, sessions, mode impression, mise à jour
- →Commandes interactives : /resume, /rename, /clear, /compact, /context, /memory, /cost, /stats
- →Checkpointing et rewind : restauration conversation, code, ou les deux
- →Commandes bash (préfixe !) et mode background (Ctrl+B)
- →Bonnes pratiques de workflow et optimisation du contexte
Activités
Quiz : reprise de session, rewind, mode background, contexte saturé
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
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