Playbook · en préparation

The AI-Native Product Engineering Playbook

De l'idée à la production avec des agents IA, sans perdre le contrôle de la qualité.

Le Playbook rassemblera en un seul document la méthode que les articles de ce site explorent un par un. Il n'est pas encore écrit. Je préfère le construire à partir de ce qui a tenu sur le terrain plutôt que de l'annoncer complet.

Voici son ossature actuelle. Chaque chapitre s'appuie sur des articles déjà publiés ; ceux qui n'en ont pas encore sont marqués comme tels.

1. Cadrer le problème avant le premier prompt Entretien sans biais, Faits avant Insights avant Recommandations, le mur entre problème et solution.
   La question qui contenait sa propre réponse · Idéalement, Réalité, Conséquences
2. Garder le pourquoi dans la chaîne Une traçabilité qui survit au passage de relais, entre humains comme avec un agent.
   Le pourquoi que je devais aux ingénieurs suivants
3. Donner le contexte au dépôt Posture, conventions, anti-patterns : le contrat que l'agent lit avant d'écrire.
   Le dépôt AI-native
4. Spécifier le comportement, relire le comportement Le scénario exécutable comme unité de relecture et comme suite de non-régression.
   Quand l'agent livre plus vite que je ne lis · Les agents ont rendu le BDD rentable. Pas délégable.
5. Des portes qualité déterministes Ce qu'une machine peut attester, ce qu'un humain doit décider.
   L'IA produit le code en dix minutes. Votre CI a-t-elle suivi ? · Expérience : workline
6. Livrer, puis apprendre de la production Fermer la boucle entre ce qui tourne et ce qu'on décide ensuite.
   à écrire