Vous rêvez de lancer Claude sur un projet et de le laisser bosser tout seul pendant que vous faites autre chose, du genre jouer à Animal Crossing en attendant la fin de la journée ? Hé bien c'est exactement ce que propose Auto-Claude, un outil open source qui transforme l'assistant IA préféré des devs en armée de développeurs plus autonomes que votre mère quand il s'agit d'échanger un billet de train.

J'avais déjà parlé de Claude Engineer c'est vrai. C'est un framework CLI en Python qui permettait de faire bosser Claude en autonomie. Mais Auto-Claude, alalalala, c'est un autre délire les amis ! Déjà c'est une vraie application desktop avec interface graphique, tableau Kanban pour gérer vos tâches, et surtout... 12 terminaux qui peuvent tourner en parallèle. Oui, DOUZE agents Claude qui bossent simultanément sur votre code pendant que vous candy crushez pépouze dans les WC de votre entreprise.

Les terminaux d'Auto-Claude en action, chacun gérant un agent autonome

Le truc génial, c'est que chaque agent travaille dans son propre git worktree. Du coup, pas de conflit (de canard ^^ - J'ai pas pu résister désolé), pas de branches qui s'emmêlent, et chaque tâche est isolée proprement.

Puis quand c'est fini ? Hop, vous validez et ça merge parfaitement sans vous prendre la tête. Ce truc est fou !

Installation

Alors pour commencer, il vous faut un abonnement Claude Pro ou Max. Pas le choix...

Ensuite, installez Claude Code via npm si c'est pas déjà fait :

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Maintenant on clone Auto-Claude :

git clone https://github.com/AndyMik90/Auto-Claude.git
cd Auto-Claude

Et on installe les dépendances. L'outil gère à la fois le frontend Electron et le backend Python :

npm run install:all

Et c'est tout. Si si sérieux. Bon, là je vous l'ai fait en mode installe de barbu.e.s mais sachez aussi qu'il y a des binaires à télécharger directement pour Windows, macOS (Intel ou Silicon) et Linux (AppImage, deb ou flatpak).

Lancement et utilisation

Pour démarrer l'interface graphique, ensuite, c'est :

npm start

Une fenêtre s'ouvre avec le fameux tableau Kanban. Vous ajoutez vos tâches, vous les assignez aux agents disponibles, et c'est parti. Chaque terminal affiche en temps réel ce que fait son agent.

Le tableau Kanban pour orchestrer vos agents IA

Pour les fans de ligne de commande, y'a aussi un mode CLI :

python run.py --spec 001

Le numéro correspond à un fichier de spec dans le dossier specs/. Vous écrivez ce que vous voulez, et Auto-Claude s'occupe du reste.

Comment ça fonctionne ?

L'architecture est plutôt bien pensée puisque le frontend Electron communique avec un backend Python via WebSocket. Chaque agent a son propre processus isolé, sa propre branche git, son propre contexte.

Ainsi, quand vous lancez une tâche, Auto-Claude :

1. Crée un worktree git dédié
2. Lance un agent Claude Code dessus
3. Monitore l'avancement en temps réel
4. Gère le pipeline QA automatiquement

Le tout avec une interface qui vous permet de suivre 12 conversations en parallèle, soit de quoi bien jouer au chef d'orchestre si vous avez un gros projet à abattre.

Je commence à peine à découvrir l'outil et faut que je le ponce un peu plus pour voir ce que je peux faire avec ça, mais si vous êtes chaud bouillant comme moi sur ce genre de truc, je vous invite à tester l'autonomie IA poussée à fond avec Auto-Claude.

C'est gratuit, open source, et ça tourne sur Mac, Windows et Linux . Et un grand merci à Louis pour la découverte !

Anthropic n’essaie pas de vous vendre un énième autocompléteur. Avec Claude Code, l’idée est plus radicale : faire du CLI (et de quelques commandes bien choisies) un espace où l’IA peut raisonner, planifier, agir, puis revenir vers vous avec un résultat vérifiable. Et, c’est précisément pour ça que l’outil fascine… autant qu’il inquiète. Ce que Claude […]

L’article Claude Code d’Anthropic : Comment l’IA qui « vit » dans votre terminal change tout ? est apparu en premier sur BlogNT : le Blog des Nouvelles Technologies.

Alors, est ce que vous AUSSI, vous avez succombé à la tentation de Claude Code, le nouvel agent en ligne de commande d'Anthropic ?

J'suis sûr que oui !! Ahaha, C'est vrai que c'est hyper pratique de laisser une IA fouiller dans son repo pour corriger des bugs ou refactorer du code. Mais comme toujours avec ces outils qui ont un pied dans votre terminal et un autre dans le cloud, la question de la sécurité finit toujours par se poser.

Est-ce que Claude Code est vraiment sûr ?

Pour Anthropic, la réponse est un grand oui, avec tout son système de permissions basé sur une "blocklist" d'arguments dangereux...

Sauf que voilà, RyotaK , un chercheur en sécurité chez GMO Flatt Security, a décidé d'aller voir sous le capot, et ce qu'il a trouvé devrait normalement, vous faire lever un gros sourcil.

En effet, le gars a dégoté pas moins de 8 façons différentes de faire exécuter n'importe quelle commande arbitraire à Claude Code, le tout sans que vous ayez à cliquer sur "Approuver".

En fait, Claude Code autorise par défaut certaines commandes jugées "inoffensives" comme man, sort ou sed, parce qu'elles sont censées être en lecture seule. Et pour éviter les dérives, Anthropic filtre les arguments avec des expressions régulières.

C'est du classique mais RyotaK a montré que c'est un vrai champ de mines. Par exemple, sur la commande "man", il suffisait d'utiliser l'option --html pour lui faire exécuter un binaire arbitraire chargé de "formater" la page.

man --html="touch /tmp/pwned" man

sort --compress-program "gzip"

Vous connaissez probablement les prouesses de Claude Code pour décompiler du code , ou encore son utilisation pour automatiser la création d'outils , mais là, on a passé un cap.

Bernard Lambeau, un développeur belge avec plus de 25 ans d'expérience et un doctorat en informatique, a décidé de pousser le concept jusqu'au bout à savoir utiliser Claude Code non pas pour écrire quelques scripts, mais pour générer un langage de programmation complet.

Carrément ! Il est chaud Bernard, car quand je dis complet, je parle d'un compilateur entier avec analyseur lexical, un parseur, un système de typage, des backends multiples...etc. Voilà, comme ça, en full pair-programming avec une IA.

Ça s'appelle Elo et l'idée, c'est de proposer un langage tellement sécurisé by design qu'on peut le confier à des non-développeurs… ou à des IA. Pas de variables mutables, pas d'effets de bord, pas de références qui traînent dans tous les sens. Bref, un langage où il est quasi impossible de faire une bêtise, même en essayant très fort.

Alors pourquoi créer un énième langage alors qu'on en a déjà des centaines ?

Hé bien le truc, c'est que la plupart des langages existants partent du principe que vous savez ce que vous faites. JavaScript, Python, Ruby… Ils vous font confiance. Trop, parfois.

Elo, lui, adopte l'approche inverse... le "zero-trust". Le langage ne fait confiance à personne, ni au développeur, ni à l'IA qui pourrait l'utiliser. Ainsi, chaque expression est pure, chaque fonction est déterministe, et le compilateur vérifie tout avant d'exécuter quoi que ce soit.

Et surtout Elo est un langage d'expressions portables, ce qui veut dire que vous écrivez votre logique une fois, et vous pouvez la compiler vers JavaScript, Ruby ou même du SQL PostgreSQL natif. Oui, oui, le même code peut tourner dans votre navigateur, sur votre serveur Ruby, ou directement dans votre base de données. Et là, y'a de quoi faire des trucs sympas pour peu qu'on ait besoin de partager de la logique métier entre différents environnements.

Le typage est volontairement minimaliste mais costaud et se compose de 10 types de base : Int, Float, Bool, String, DateTime, Duration, Tuple, List, Null et Function. Pas de classes, pas d'héritage, pas d'objets au sens classique mais juste des valeurs et des fonctions, ce qui peut paraître limité dit comme ça, mais c'est justement cette contrainte qui rend le langage sûr.

Moins de features, c'est moins de façons de se planter !

L'opérateur pipe |> est le cœur du langage car au lieu d'imbriquer des appels de fonctions comme des poupées russes, vous chaînez les transformations de gauche à droite. Par exemple, pour récupérer tous les clients actifs et compter combien il y en a, vous écrivez quelque chose comme customers |> filter(active: true) |> size. C'est lisible, c'est fluide, et même quelqu'un qui n'a jamais codé comprend ce qui se passe.

Et il y a aussi l'opérateur alternative |. Comme ça, si une expression peut retourner null, vous pouvez prévoir un fallback avec ce simple pipe. Genre user.nickname | user.firstname | "Anonymous". Ça essaie dans l'ordre et ça prend la première valeur non-nulle.

Comme ça, fini les cascades de if/else pour gérer les cas où une donnée manque ! Youpi !

Voilà pour le langage...

Maintenant parlons un peu du bonhomme car Bernard Lambeau n'est pas un inconnu dans le monde du développement. Il est derrière Bmg (une implémentation de l'algèbre relationnelle), Finitio (un langage de schémas de données), Webspicy (pour tester des APIs), et Klaro Cards (une app no-code). Tout cet écosystème partageait déjà une certaine philosophie, et Elo vient unifier le tout. Son langage est d'ailleurs utilisé en production dans Klaro Cards pour exprimer des règles métier que les utilisateurs non-techniques peuvent modifier.

Ce qui m'a intéressé dans toute cette histoire, c'est surtout la méthode de développement de Bernard qui a travaillé en pair-programming avec Claude Code pendant des semaines, voire des mois. L'IA générait du code, et lui relisait, corrigeait, guidait, et l'IA apprenait de ces corrections pour les itérations suivantes. Sur l'ensemble du projet, chaque ligne de code, chaque test, chaque doc a été écrit par Claude et croyez le ou non, le code est clean car Bernard est un pro !

D'ailleurs, il a enregistré une démo de 30 minutes où il montre le processus en live .

En regardant cette démo, on découvre une vraie méthodologie de travail avec l'IA car il n'a pas juste balancé des prompts au hasard en espérant que ça marche. Au contraire, il a mis en place tout un système pour que la collaboration soit efficace et sécurisée.

Premier truc : le "safe setup". Bernard a configuré un environnement Docker sandboxé dans un dossier .claude/safe-setup afin de laisser Claude Code exécuter du code dans un conteneur Alpine isolé, sans risquer de faire des bêtises sur la machine hôte. En entreprise, c'est exactement le genre de garde-fou qu'on veut quand on laisse une IA bidouiller du code. Le conteneur a ainsi accès aux fichiers du projet, mais pas au reste du système.

Ensuite, il y a la documentation projet via un fichier CLAUDE.md à la racine. Ce fichier décrit l'architecture du langage avec le parser, l'AST, le système de typage, les différents backends, comme ça, quand Claude démarre une session, il lit ce fichier et comprend la structure du projet.

La gestion des tâches est aussi bien pensée puisqu'il utilise un système de dossiers façon Kanban : to-do, hold-on, done, et analyze. Chaque tâche est un fichier Markdown qui ressemble à une user story.

Ainsi, quand il veut ajouter une feature, il crée un fichier dans to-do avec la description de ce qu'il veut. Claude lit le fichier, implémente, et Bernard déplace le fichier dans done une fois que c'est validé. Le dossier analyze sert pour les trucs à creuser plus tard, et hold-on pour ce qui attend des décisions.

Ce qui est bien trouvé aussi, c'est qu'il utilise trois modes d'interaction selon les situations. Le mode "accept-it" pour les trucs simples où Claude propose et Bernard dispose. Le "plan mode" quand la tâche est complexe avec Claude qui pose des questions de design avant d'écrire du code. Et le mode autonome avec --dangerously-skip-permissions quand il a parfaitement confiance pour une série de modifications.

Bernard a aussi créé plusieurs personas spécialisés (des agents) que Claude peut invoquer. Un agent "security" qui analyse le code du point de vue sécurité. Un agent "DDD" (Domain-Driven Design) qui vérifie la cohérence du vocabulaire métier. Un agent "skeptic" qui cherche les cas limites et les bugs potentiels. Et un agent "Einstein" qui détecte quand le code devient trop complexe et suggère des simplifications.

En gros, 4 cerveaux virtuels qui relisent chaque modification.

Et là où ça devient vraiment ouf, c'est que Elo se teste lui-même. Les tests d'acceptance sont écrits en Elo, avec une syntaxe d'assertions qui se compile vers JavaScript, Ruby et SQL. Comme ça quand Bernard ajoute une feature, il écrit d'abord le test en Elo, puis Claude implémente jusqu'à ce que le test passe. Le langage valide sa propre implémentation.

Comme je vous l'avais dit, c'est propre !

Bernard n'a fait que valider et refuser et ne retouche jamais le code lui-même. C'est Claude qui fait tout le reste et ça c'est un sacré changement dans la façon de développer.

Il évoque aussi l'idée que quand on délègue une compétence à quelqu'un (ou quelque chose) qui la maîtrise, on peut se concentrer sur le reste. Comme ça, Bernard ne s'occupe donc plus d'écrire du code mais s'occupe plutôt de définir ce que le code doit faire, de valider les résultats, et de guider l'architecture.

C'est vraiment le métier de développeur nouvelle génération et c'est très inspirant si vous cherchez votre place de dev dans ce nouveau monde.

En tout cas, même si ce n'est pas la première fois qu'on voit Claude Code produire des résultats impressionnants là c'est carrément autre chose.

Maintenant si vous voulez tester, l'installation est simple. Un petit

`npm install -g @enspirit/elo`

eloc -t js votre_fichier.elo.

eloc -t ruby.

eloc -t sql.