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Module 6 sur 6Leçon 1 sur 3~18 min

Faire travailler un agent de code IA dans un dépôt d'équipe

Leçon 1 du module « Agent de code, versions et livraison de bout en bout » de la formation « Git pour les PM : livrer en équipe sans risquer la prod ».

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de faire travailler un agent de code comme Claude Code dans le circuit de l'équipe : sur une branche dédiée, avec des règles écrites dans CLAUDE.md, des preuves de vérification, des secrets protégés et une relecture humaine de chaque diff avant la fusion.

Dans quel module

Agent de code, versions et livraison de bout en bout

Comment faire travailler un agent IA dans ce circuit, marquer une version et livrer ma première amélioration ?

Leçons du module

  1. Faire travailler un agent de code IA dans un dépôt d'équipe (cette leçon)
  2. Tags, versions et notes de version
  3. Atelier final : livrer une amélioration de bout en bout

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Git pour les PM : livrer en équipe sans risquer la prod

  • Lire un dépôt existant et son pipeline (README, CONTRIBUTING, CODEOWNERS, workflows de CI, environnements) pour savoir qui relit quoi, ce qui est vérifié et ce qui part en production, quand.
  • Travailler sur une branche courte avec les commandes Git du quotidien (ou leurs équivalents GitHub), des commits petits et nommés selon une convention, et rester synchronisé avec main.
  • Ouvrir une pull request petite et bien décrite, obtenir la bonne relecture, passer les checks requis, valider la prévisualisation et choisir la méthode de fusion.
  • Résoudre calmement un conflit de fusion simple, en ligne de commande ou dans GitHub, et savoir quand demander de l'aide.
  • Évaluer les filets de sécurité d'un dépôt (protection de branche, checks requis, relecture obligatoire, feature flags, staging, déploiement progressif) et proposer ceux qui manquent.
  • Choisir la bonne façon d'annuler un changement (restore, revert, reset, retour arrière du déploiement) selon qu'il est local, poussé, fusionné ou déjà en production.
  • Encadrer un agent de code IA dans un dépôt d'équipe (branche dédiée, règles écrites, secrets protégés, preuves de vérification, relecture humaine avant fusion).
  • Relier des changements fusionnés à une version (tag, versionnage sémantique, changelog) et rédiger des notes de version utiles aux utilisateurs.

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