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Tout savoir sur Claude Code (skills, Mythos, leak code source, etc)

13 avril 2026

Beaucoup de gens parlent de Claude Code mais peu expliquent comment ils l'utilisent. Cet outil, dont le code source a fuité récemment, est-il révolutionnaire ? Et comment pouvons-nous en tirer parti concrètement ? Nous allons faire un tour d'horizon dans cet épisode.

skills.sh - marketplace de skills

gstack https://github.com/garrytan/gstack : skills de Garry Tan

MyTrainer mytrainerapp.io - mon agent IA de Fitness

Transcription

Bonjour à tous, je suis ravi de vous retrouver pour ce nouvel épisode de Génération VR. Cet épisode va être consacré à l'outil Cloud Code. Cloud Code est un outil de vibe coding pour développer des applications et tout un tas d'usages qui fait beaucoup parler de lui en ce moment et dont j'utilise depuis environ six mois. J'avais notamment fait un épisode de podcast qui parle de Cloud Code le 26 juin 2025. Et dans cet épisode, je vais vous transmettre toutes mes connaissances sur Cloud Code, toute mon expérience sur Cloud Code. Alors attention, je ne prétends pas détenir la vérité universelle et il y a tellement de configurations possibles de Cloud Code que je suis sûr que parmi ceux qui m'écoutent et ceux qui utilisent Cloud Code, il n'y a pas une seule personne qui a les mêmes configurations de Cloud Code. parce qu'en fait il y a une infinité de configuration et cela dépend vraiment de vos cas d'usage. Alors nous allons voir dans ce podcast et bien comment configurer Cloud Code pour en tirer le maximum. Et également est -ce qu'on doit utiliser Cloud Code ou est -ce qu'on doit utiliser d'autres outils selon son cas d'usage. Alors avant de commencer, si ce podcast vous plaît, vous pouvez mettre 5 étoiles sur la plateforme sur laquelle vous écoutez ce podcast. Ça aide grandement le podcast à croître. Le dernier épisode a vraiment très, très bien marché. On va bientôt atteindre les 1000 téléchargements. Comparé aux épisodes de l'année dernière, qui étaient environ aux alentours de 200 téléchargements. Donc là, il y a vraiment eu une énorme croissance, ce qui montre aussi que les gens s'intéressent beaucoup à l'intelligence artificielle. Et de plus en plus, je pense que justement ces outils comme Cloud Code étaient dans une niche. et sont en train de se diffuser notamment au grand public ou en tout cas les early adopteurs on va dire.

Et c'est pas fini, à mon avis c'est que début donc il va falloir s'y mettre maintenant si on ne s'y est pas déjà mis car ça bouge très très vite et le plus tôt on maîtrise ces outils et bien le plus tôt on en tire profit. Donc... Restez bien jusqu'à la fin car je vais vraiment vous parler de tous les aspects, on va essayer de creuser ça. Moi -même, comme vous le savez, je ne prépare pas vraiment ces podcasts. C'est un peu contre -intuitif, c'est des podcasts sur l'intelligence artificielle, mais j'ai décidé que je n'allais pas utiliser l'intelligence artificielle pour parler de cette podcast parce que j'aimerais rester authentique et j'aimerais vous livrer le fond de ma pensée. Donc commençons. Cet épisode sur Claude Code, déjà Claude Code c'est quoi ? C'est un outil, ce n'est pas un modèle. Claude est un modèle. Donc Claude Code, c'est un outil qui va utiliser les modèles d'intelligence artificielle Claude, tels que par exemple Claude Opus ou Claude Sonnet qui sont différents modèles développés par la société Anthropique. Anthropique, c'est une société américaine. qui a été fondé par d'anciens membres de la société OpenAI qui créé TchadGPT et qui donc est un concurrent de TchadGPT. Anthropic propose Cloud via une interface web comme TchadGPT mais a développé d'autres produits et notamment Cloud Code qui est un produit assez disruptif et qui est un outil qui en fait est en ligne de commande de base, mais qui maintenant est accessible via une interface web également et qui permet de coder. C'est un produit qui s'adresse principalement aux développeurs logiciels, mais il y a beaucoup de gens, notamment dans le marketing et dans d'autres domaines, qui ont adopté Cloud Code pour leur cas d'usage. Mais il faut savoir que Cloud Code a été créé pour les ingénieurs logiciels et disposent de tout un tas d'outils, notamment par exemple une connexion avec GitHub pour gérer le code source, etc. Et donc c'est principalement adressé aux développeurs et non aux autres domaines. Anthropy a également sorti un autre outil qui s'appelle Cloud Cowork et qui est vraiment similaire à Cloud Code mais qui a une interface différente, c'est -à -dire que Cloud Cowork s'adresse plus justement pour moi aux gens qui peuvent être dans le marketing ou d'autres domaines, mais qui ne sont pas vraiment dans la tech en soi.

Alors que Cloud Code, c'est plus pour des ingénieurs qui ont déjà l'habitude d'utiliser en fait le terminal, parce que cette interface en terminal, elle peut faire peur. On voit souvent dans les films des hackers qui ont plein de terminaux ouverts et donc souvent on n'y comprend rien, c'est un peu le but. là c'est la même chose sauf que tout le monde peut comprendre puisque on parle en langage naturel à code code et c'est ça en fait la révolution de l'intelligence artificielle c'est de transformer entre guillemets le langage naturel en code informatique et donc n'importe qui peut désormais développer des applications qui fonctionnent plus ou moins bien ça c'est encore autre chose mais n'importe qui peut avoir en tout cas l'impression de développer des applications et n'importe qui peut développer des démos, des MVP assez rapidement en utilisant le langage naturel et des outils comme Cloud Code. Voilà pour l'introduction. Il y a d'autres outils qui permettent de développer des applications web, notamment l'available par exemple, qui en fait fonctionnent à peu près comme Cloud Code. Tous ces outils qu'on appelle de Vibe Coding, c'est -à -dire qui permettent de coder avec du langage naturel, donc transformé en fait du texte en code, eh bien tous ces outils sont des outils d'orchestration de modèles d'intelligence artificielle et donc ça permet de connecter plein d'appels à ces modèles entre eux pour au final les orchestrer correctement et générer une application, générer du code et le montrer à l'utilisateur d'une certaine façon. Notamment Lovable, c'est directement une interface web où on peut voir son site web. Alors que Cloud Code, c'est plus un outil en terminal où on voit des différentiels de code. Donc, effectivement, la cible n'est pas forcément la même. Et donc, ces outils ont eu un succès énorme. Notamment Lovable qui était la startup en plus forte croissance. Et depuis, Claude Code, je pense, est en très très forte croissance. On entend parler de Claude Code partout. À savoir que OpenAI a créé un concurrent à Claude Code qui s'appelle Codex et qui utilise les modèles du coup GPT. Et Codex est un outil extrêmement puissant également. Pour être totalement transparent avec vous, j'ai un abonnement pour Claude Code et j'ai un abonnement pour Codex. J'utilise les deux. Mais en ce moment, j'utilise plutôt Codex. Je trouve que la qualité du code généré par Codex est largement meilleure à celle de Cloud Code. En tout cas, lorsqu'on demande à Cloud Code de revoir le code généré par Codex, eh bien, il va dire que c'est parfait ou presque. Et lorsqu'on demande à Codex de revoir le code généré par Cloud Code, eh bien, il va trouver plein d'erreurs et de failles. Donc, Cela prouve en quelque sorte que la qualité du code généré par Codex est meilleure que Cloud Code encore. Donc attention lorsque vous entendez Cloud Code partout, il faut savoir que ce n'est pas le seul outil qui permet de faire ce genre de choses.

Il y en a d'autres et parfois même meilleurs. Mais c'est vrai que Cloud Code est très bon. Et pourquoi il est très bon ? Et bien, parce qu'il utilise notamment les modèles d'Anthropic. qui sont Claude Opus 4 .6 par exemple, avec une grande fenêtre de contexte d'un million de tokens, qui permet de travailler sur des bases de code énormes. Et donc, c'est ça en fait l'avantage compétitif de Claude Code, ce qu'on appelle le MOTE en anglais, c'est d'utiliser les modèles d'Anthropic avec un abonnement fixe à 20 dollars par mois, 100 dollars par mois ou 200 dollars par mois. Si vous utilisiez le même outil, mais en utilisant l'API d'Anthropic au lieu d'utiliser l'abonnement Cloud Code, au lieu de vous coûter 20 dollars par mois ou 20 euros, ça pourrait coûter des centaines d'euros par mois parce que Anthropic perd de l'argent sur les abonnements, tout comme OpenAI perd de l'argent sur les abonnements. Donc l'avantage compétitif actuel de Cloud Code est d'utiliser les modèles d'Anthropic pour un abonnement fixe. Et tout ça parce qu'ils perdent de l'argent sur les abonnements, parce que vous le savez les grandes entreprises qui lèvent énormément d'argent comme ça ne sont pas rentables avant un certain nombre d'années, bien que leur croissance en revenus est extrêmement forte, donc c'est fort probable qu'elles vont atteindre la rentabilité suffisamment rapidement.

Mais par exemple l'entreprise Uber a été rentable seulement l'année dernière je crois. alors que l'on connaît tous Uber depuis des années et des années. Et donc c'est pareil pour Anthropic, pour Cha -JPT, OpenAI, etc. et tout leur concurrent sauf bien sûr par exemple Google qui génère énormément de revenus sur d'autres produits que leur modèle d'intelligence artificielle et qui du coup eux sont rentables et peuvent se permettre d'avoir des prix abordables aussi pour leur modèle d'intelligence artificielle. mais Anthropic a des prix abordables et même payer 100 euros ou 200 euros par mois eh bien il y a énormément de développeurs qui payent parce que c'est très rentable et par exemple pour un abonnement à 100 euros on peut très bien coûter 1000 euros à Anthropic c'est pour ça que je dis souvent profitez -en profitez de l'intelligence artificielle actuelle parce qu'au final on ne la paye pas très cher alors toutes ces boîtes leur business model en fait mise sur le fait que les prix vont baisser au fur et à mesure du temps parce qu'on va développer des capacités de calcul, des data centers, qu'il y a toute une infrastructure qui va se mettre en place et qui se met déjà en place à une vitesse folle et donc on va tirer les coups vers le bas et du coup à la fin on va potentiellement atteindre le seuil de rentabilité. Mais tout ça pour dire que si un autre outil pouvait utiliser les modèles d'anthropique avec l'abonnement d'Anthropiq, et bien en fait Cloud Code n'aurait plus d'avantages compétitifs. Il existe d'autres outils et je pense en particulier à Open Code qui est le concurrent de Cloud Code Open Source et qui fonctionne très bien. Mais le problème c'est que pour accéder aux modèles d'Anthropiq, ils sont obligés d'utiliser une crée API et ça coûte beaucoup plus cher. Alors Open Code propose désormais des abonnements. avec notamment des modèles open source chinois qui sont très forts. Et donc si les modèles d'intelligence artificielle d'anthropique ne sont plus les meilleurs modèles au monde, et bien Cloud Code perdrait tout avantage compétitif. Et on peut très bien imaginer que beaucoup de gens vont migrer de Cloud Code vers d'autres outils parce que je trouve que le marché est très très volatile et les gens peuvent changer d'outils très rapidement selon la hype du moment.

Mais il est vrai que beaucoup de gens s'acclimatent à Claude Code, installent leurs skills, et on va en parler, et du coup prennent l'habitude de travailler avec cet outil. Et c'est vrai que c'est un superbe outil d'orchestration. C'est ce qu'on pourrait appeler un GPT wrapper. Il y a un an ou deux, il y a beaucoup de gens qui critiquaient tous les outils qui se plugaient sur les modèles d'intelligence artificielle en disant que c'était seulement des GPT wrappers. et que ChatGPT allait en fait disrupter ça et allait devenir une app qui fait tout, eh bien on voit aujourd'hui que c'est faux, puisqu'il y a beaucoup de GPT wrappers qui sont bien meilleurs que ChatGPT dans des domaines différents, qui proposent des expériences utilisateurs différentes, qui ont des interfaces différentes. Cloud Code en fait partie, l'available en fait partie, et plein d'autres produits encore. Et d'ailleurs, le... code source de Cloud Code a fuité récemment et on a pu voir que développer un outil comme Cloud Code, c'est tout sauf banal et tout sauf facile. On est très loin de l'AGI. Vous savez, ce terme qui est employé par Sam Altman, Dario Amodei et tous les patrons des entreprises d'intelligence artificielle, qui signifie l'intelligence artificielle générale. Et bien en fait, on est très loin de cette intelligence artificielle générale magique qui fait tout par elle -même en une seule requête. Ici, Cloud Code est tout un outil et un pipeline d'orchestration de call API avec des promptes, avec d'autres techniques qui ne sont pas de l'intelligence artificielle. On pense notamment à une expression régulière qui remontait toutes les insultes qu'un utilisateur pouvait dire dans Cloud à fin. d'analyser la conversation en fonction. Et du coup, c'est une des techniques employées par les développeurs de Cloud Code, mais il y en a énormément d'autres.

Et puis, il y a, par exemple, des sous -agents qui peuvent être appelés par l'agent principal de Cloud Code. Il y a tous les outils, toutes les compétences, qu'on appelle aussi les skills. Donc en fait, c'est vraiment un outil complexe. Et ça requiert en fait des vraies compétences d'ingénierie pour développer ce genre d'outils. C'est pas quelque chose qui se fait comme ça. Et donc c'est pour ça que Cloud a autant de succès. Les ingénieurs d'anthropie sont extrêmement forts. Ils développent extrêmement rapidement.

Ils maîtrisent en plus Cloud Code. Donc ils développent Cloud Code avec Cloud Code maintenant. Mais honnêtement... Tout ça est drivé par des humains, par des développeurs, par des architectes. Et je vois mal comment en fait cet outil aurait pu s'autocréer de nulle part. Bien que maintenant qu'on a des exemples, eh bien on peut prompter à l'IA de faire la même chose. Et on peut imaginer que les derniers modèles pourront faire des outils similaires. Notamment avec le modèle Cloud Mythos, je ne sais pas comment on prononce honnêtement, en anglais ça doit être mythos, mais il y a un nouveau modèle d'anthropique là qui n'est pas encore sorti parce que soi -disant il serait trop dangereux. Vous avez peut -être entendu parler de ça. C'est effectivement un modèle qui en fait pourrait détecter tellement de vulnérabilité dans tous les logiciels que s'il était mis dans la main de personnes malveillantes, eh bien, ils pourraient hacker des systèmes et donc créer d'énormes instabilités. Donc pour cette raison, Anthropic ne l'a pas sorti, pas encore en tout cas. Alors il secourt certains bruits comme quoi, en fait, Anthropic n'aurait simplement pas les capacités d'infrastructure suffisantes pour servir ce mollet à tous leurs utilisateurs. Et donc c'est pour ça qu'ils temporiseraient. Mais en attendant, je pense qu'il y a quand même du vrai. puisqu'ils ont créé une initiative avec d'autres entreprises qui s'appelle je crois le projet Grasswing qui en fait a pour but de financer la recherche défensive pour contrer les problèmes créés par Claude Maitos. Bref, c'est peut -être du marketing, peut -être pas, mais il y a beaucoup de gens effectivement qui disent que Eh bien, si des failles existent déjà, le modèle peut en fait les trouver et donc hacker des systèmes. Mais aussi, il y a beaucoup d'entreprises qui peuvent utiliser ce modèle pour sécuriser leur système. Parce que si des failles existent, si des failles sont trouvées par ce modèle, c'est qu'elles existent déjà aujourd'hui et que donc c'est des vulnérabilités existantes. Et qu'au final, eh bien, les entreprises pourraient s'approprier ce modèle pour sécuriser encore mieux leurs infrastructures et donc Anthropic va essayer de déployer ce modèle de façon sécurisée et c'est très bien. Mais il y a quand même beaucoup de marketing autour. En général, il faut toujours faire parler de soi, lever des fonds, rester dans l'actualité. Ça permet aussi d'augmenter son acquisition des utilisateurs. Donc voilà pour Claude Maitos. J'en sais pas plus honnêtement pour le moment. Je pense qu'apparemment il est très très puissant pour les benchmarks. Ça contredit un peu la théorie qui dit que les modèles d'intelligence artificielle plafonnent à partir d'un certain moment puisque là apparemment il aurait explosé tous les benchmarks existants par rapport aux autres modèles avec vraiment une progression flagrante. Donc honnêtement, j'ai hâte de voir ça. Ça va être quelque chose encore. Et d'ailleurs, comme les intelligences artificielles en fait finissent toujours par arriver à faire tous les benchmarks existants, il y a une organisation qui s'appelle Arc AGI, qui est dirigée par un français qui s'appelle François Chollet, un chercheur en intelligence artificielle. Et donc ils viennent de sortir de nouveaux benchmarks qui s'appellent Arc AGI 3. et qui permettent de mesurer les progrès de l'intelligence artificielle parce que les autres benchmarks s'approchaient de 100%. En tout cas, les derniers modèles d'intelligence artificielle approchaient les 100 % de réussite aux autres benchmarks. J'ai pas précisé, mais benchmark, en fait, c'est des évaluations, on va dire. Et donc, ce nouveau Arc AGI 3 est créé par des humains, des spécialistes dans certains domaines, etc. Et les derniers modèles étaient seulement à 1 ou 2 % je crois lors de la création de ces benchmarks. Donc en fait, ça y est, une fois qu'ils sont à 100 % sur les autres, on repart à 0%, 1%, bref, on repart du début et les nouvelles intelligences artificielles auront pour but de maximiser les évaluations sur ces benchmarks, le pourcentage de réussite en gros. et donc à voir combien de temps cela va prendre au laboratoire pour atteindre les 80%, on va dire, sur ce benchmark ARC -AGI 3, sachant que là, les dernières intelligences artificielles étaient à 1%. Donc en fait, c'est un peu une course infinie où les humains continuent continuellement de créer des évaluations lorsque les intelligences artificielles maximisent les autres évaluations. Je ne sais pas jusqu'où ça peut aller. Mais voilà, pour l'instant, l'équipe de François Chollet a trouvé plein de nouvelles évaluations que, bien sûr, en fait, lorsqu'on crée un benchmark RKGI, toutes les questions que l'intelligence artificielle doit résoudre ont été résolues par des humains. Donc c'est très important, en fait, pour pouvoir vérifier la validité d'une évaluation, c'est de connaître la réponse et donc... Tout ça a pu être fait par des humains. Sinon, c'est pas vraiment une évaluation. Donc voilà pour cette petite parenthèse. Je me suis un petit peu perdu.

Ça fait plus de 20 minutes que ce podcast a commencé et j'aimerais vraiment vous parler de CodeCode en profondeur. Donc c'est parti. Comme je disais, CodeCode, c'est un outil avec une interface web ou une interface en ligne de commande ou terminal. Personnellement, j'utilise le terminal. Et donc, c'est un outil spécialisé pour créer du code qui s'adresse notamment aux développeurs. Et il existe un outil qui est similaire, qui s'appelle Cloud Cowork, en tout cas qui ressemble, qui est aussi un agent IA. Et on peut dire que c'est exactement comme Cloud Code, mais destiné à d'autres équipes comme les équipes marketing. Personnellement, je vais vous recommander d'utiliser Cloud Cowork et non Cloud Code si vous faites autre chose que du code en général, bien que maintenant tout le monde peut faire du code pour ces cas d'usage. Vous pouvez par exemple bâtir une petite table de prospection directement en faisant du code. Donc au final, vous pouvez aussi utiliser Cloud Code, mais testez d'abord Cloud Cowork qui est disponible via l'application de bureau Cloud. et peut -être via l'application web. Je ne vais pas rentrer dans les détails pour Cloud Cowork, mais il y a beaucoup de choses qui sont similaires à Cloud Code, comme les compétences ou les connectors, on va dire. Donc, je vais juste parler de Cloud Code, mais sachez que ça s'applique également à Cloud Cowork, pour la majorité, sachant que je n'ai pas forcément creusé Cloud Cowork, personnellement. Donc, Cloud Code, c'est un outil d'orchestration, je l'ai dit. Et donc, en fait, Un agent IA, comme j'ai déjà expliqué dans d'autres podcasts, peut non seulement répondre à des questions, mais faire des actions. Et faire des actions, c'est notamment exécuter des outils, des outils qui peuvent interagir avec d'autres API. Et donc Cloud Code dispose d'outils qui sont de base des outils de terminal, par exemple, lire un fichier ou lister des fichiers dans un répertoire. Cloud Code peut accéder et peut exécuter des commandes de terminal. Donc en fait, quand vous êtes par exemple sur le système d'exploitation Linux, vous avez des experts Linux, tous les serveurs du monde presque tournent sur ce système d'exploitation. Et donc, le Linux dispose d'une multitude de lignes de commandes pour faire une multitude d'actions. Cloud Code peut exécuter les mêmes commandes Et donc le code peut non seulement coder mais aussi être un expert par exemple en infrastructure, en opération, et peut par exemple directement déployer des applications en production ou superviser ces applications, peut obtenir tous les logs des utilisateurs, etc. Et donc c'est ce qui permet d'être si puissant. Donc les outils c'est lecture, écriture, édition, accès sur internet notamment. je ne vais pas tous les lister. Étant donné que le code source de Cloud Code a fuité, en fait, je pense qu'on peut retrouver tous ces outils directement.

Mais ce qu'il faut savoir, c'est que ça reste des outils assez génériques et haut level. Par exemple, recherche sur internet, lire un fichier. Mais ce n'est pas des outils qui sont très spécifiques parce que, avec tous ces outils haut level ou haut niveau, on va dire, Cloud Code peut faire en fait tout ce qui est aussi bas niveau. Donc en fait, avec tout ce panel d'une vingtaine d'outils, CodeCode peut tout faire. Voilà. Voilà pour ça. C'est pas facile à expliquer. Je me rends compte qu'en français, c'est pas facile à expliquer, que c'est pas facile, en fait, de communiquer sur ce qu'est CodeCode. Sachant que c'est quand même une boîte noire quand on l'utilise en terminale. Certes, on peut voir les exécutions des requêtes, mais ça reste quand même une boîte noire, ça va très vite. Donc en fait, la plupart du temps, on ne lit pas vraiment ce qui se passe. La plus grosse partie des requêtes et de la chaîne de pensée de code code est cachée à l'utilisateur. On peut quand même y avoir accès, je crois, avec un raccourci clavier. Mais c'est quand même, généralement, on n'y accède pas trop. On vérifie simplement que ça fonctionne. et ça fonctionne quand même vraiment pas mal. Donc on s'habitue et on regarde pas vraiment ce qui se passe. C'est un peu une boîte noire. Mais pour reprendre Cloud Code à des outils, Cloud Code peut se connecter à des serveurs MCP.

Donc ça, c'est des outils externes, par exemple, qui permettent d'interagir avec par exemple Google ou GitHub. Chaque outil externe peut développer ce qu'on appelle un MCP Server. qui vont exposer des tools externes à Cloud Code. Donc, pour résumer Cloud Code à ses propres outils internes, comme la recherche sur Internet, la lecture de fichiers, l'écriture de codes, mais peut aussi se connecter à des outils externes via les MCP Servers qui gèrent en fait l'authentification. MCP, c'est un protocole qui permet à des agents IA de se connecter à des applications externes de façon sécurisée. Je pense qu'on n'a pas besoin d'en savoir plus pour ces MCP, mais sachez que voilà, vous pouvez connecter votre compte Google, votre compte GitHub ou votre compte de n'importe quelle application qui dispose d'un serveur MCP à votre prodcode et exécuter des outils dans cette application. Ensuite, il y a les skills. Les skills, ce sont des compétences. En fait, c'est la traduction de skills en français, c'est compétences. Et les skills, ça peut être plusieurs choses à la fois, sachant que c'est quand même devenu un protocole officiel, on va dire. Mais les skills sont tout d'abord des fichiers textes en format Markdown, donc .md, qui permettent d'écrire à l'agent un protocole, par exemple, ou... une compétence sur certains process, comment en fait exécuter certains process. Donc c'est simplement une description d'un workflow par exemple en pur texte. Puis vous pouvez aussi avoir optionnellement des fichiers exécutables dans les skills. C'est à dire que non seulement vous avez du texte, mais vous pouvez avoir des bribes de code, des scripts qui seront en fait formalisés. et exécuté sur demande par l'agent IA. C'est très utile notamment lorsque vous avez des process des automatisations qui se répètent puisque vous n'avez dans ce cas pas besoin de recréer le code à chaque fois si en fait il y a du code qui peut se généraliser à vos process. C'est très utile notamment quand on a besoin d'avoir des résultats déterministes, c'est à dire que lorsque vous avez un process, vous voulez que ce soit le même tous les jours et vous ne voulez pas avoir des résultats aléatoires. Et donc en formalisant ça dans un skill, vous pouvez automatiser vos process et avoir des résultats prévisibles. Et ça, c'est hyper important pour créer des vrais business parce que vous ne pouvez pas vous permettre que tel ou tel jour, l'IA hallucine. Et donc en ayant des scripts génériques qui s'exécutent, on aura toujours le même résultat. Donc c'est hyper important d'avoir des skills également avec du code lorsque vous avez des process répétitifs. Sinon, il y a des skills qui peuvent simplement être, par exemple, une description de comment écrire du code dans votre code base. parce que peut -être que votre entreprise a certains process spécifiques et donc ces process vont être formalisés dans des skills afin de permettre en fait à l'IA d'écrire le code avec les bons process donc c'est important dans ce cas de formaliser ça dans un skills. Chacun en fait vous pouvez faire marcher votre imagination vous pouvez installer des skills externes qui sont créés par d'autres personnes. Alors attention, il peut y avoir des failles de sécurité. Si de skills dit de se connecter à tel API et de faire fuiter vos informations, il faut quand même faire attention. Les skills les plus connus ne présentent pas de faille de sécurité, mais pour les skills qui viennent d'être créés ou qui sont installés directement par les agents, il faut quand même faire attention. notamment sur vos agents Open Pro, puisqu'il y a une marketplace de skills pour Open Pro. Mais je pense que je ferai un épisode de podcast spécifiquement pour les agents Open Pro, parce que Cloud Code, c'est un peu différent. Donc vous pouvez installer des skills via GitHub, par exemple, où il y a pas mal de skills qui sont stockés sur GitHub. Il y a également des sites spécialisés des marketplaces de skills comme skills .sh. qui est en fait une librairie de skills créés par l'entreprise Versel avec par exemple les skills Versel best practice ou front -end designed qui sont vraiment utiles cependant je crois que sur skills .sh il n'y a pas de fichier exécutable en Python c'est simplement des fichiers textes des fichiers markdown et donc vous avez évidemment un skills qui s'appelle Find Skills qui permet de trouver d'autres skills. Ça je recommande également de l'installer parce que du coup vous pouvez ensuite dire à votre agent lorsque vous utilisez un projet avec Cloud Code, lorsque vous utilisez Cloud Code dans un projet, vous pourrez lui dire de chercher tous les skills qui sont le plus adaptés à ce projet. Par exemple si vous avez un projet d'app mobile en flotteur, et bien il va vous trouver le skills flotteur expert qui va vous permettre en fait que votre agent devienne un expert en flotteur et vous pouvez installer des skills de façon globale pour les avoir dans tous vos projets ou de façon locale dans certains projets donc par exemple flotteur expert je vais l'installer dans mon projet flotteur j'ai pas forcément besoin de l'installer de façon globale si j'ai un projet en python bien que c'est pas non plus un énorme problème puisque s'il est installé de façon globale mais que je travaille dans le projet Python, mon agent code code ne va pas forcément utiliser ce skills, en fait ne va pas l'utiliser du tout et donc on va dire que son contexte ne va pas être pollué par le contenu du skills flotteur expert donc c'est pas forcément un problème si on installe tous ces skills en global également. Mais voilà, vous avez délibéré skills .sh, c'est une marketplace, mais c'est pas du tout la seule. En plus, je travaillais en décembre et en janvier sur une marketplace de skills pour les agents IA, mais ce projet n'a pas pu aboutir malheureusement.

En fait, il n'y a pas vraiment de marketplace officiel, de site de référence. C'est un peu le fouillis. Chacun peut créer des skills, les mettre sur GitHub. Mais il n'y a pas vraiment de marketplace. Par exemple, sur OpenCrow, il y a le Claw Hub qui permet de regrouper tous les skills pour les agents OpenCrow, de les noter et éventuellement de les modifier, etc. Mais pour les skills en général, il n'y a pas, je crois, de librairies vraiment officielles comme vous avez par exemple GitHub pour le code. Le GitHub des skills n'existe pas encore. Je pense que c'est quelque chose qui va fatalement arriver. Il faut que cette plateforme se démarque. Mais à l'heure actuelle, il n'y a pas vraiment de plateforme de référence pour ça. Il y a celle de Versel, comme je vous l'ai dit. Mais pour moi, il manque plein de choses. Je crois qu'elle n'inclut pas de fichiers exécutables en Python. Il me semble que c'est en langage Python que sont les fichiers exécutables dans les skills, en tout cas. la façon dont a été définie ce protocole, mais vous pouvez aussi avoir des fichiers exécutables, on peut imaginer, en d'autres langages, sachant qu'au final ça reste simplement un fichier texte qui peut appeler un script. Donc on appelle ça des skills, mais c'est simplement des fichiers textes qui vont en quelque sorte pronter vos agents IA d'une certaine façon. Donc il n'y a rien de révolutionnaire, mais pourtant ça améliore grandement l'utilisation de vos agents IA. Donc en fait c'est pas révolutionnaire technologiquement parlant, mais c'est extrêmement utile. Donc il faut utiliser des skills pour optimiser vos agents IA, c'est hyper important. Si vous utilisez Cloud Code mais que vous avez 0 skills, sachez que vous n'optimisez pas votre utilisation. donc essayez de développer cette curiosité, de regarder un petit peu ce qui se fait et donc de rechercher les meilleurs skills. Petit tips également, vous pouvez directement demander à Creux de Code de rechercher lui -même des skills. Alors je sais pas exactement, étant donné qu'il a la recherche sur internet, il va potentiellement trouver des skills. Mais si vous avez installé par exemple la librairie Find Skills de skills .sh, il va pouvoir trouver d'autres skills sur skills .sh. Il y a plus de 90 000 skills disponibles à l'heure où je parle. Est -ce que Cloud Code dispose d'un outil pour trouver des skills directement ? Je ne sais pas, honnêtement. Je sais qu'il y a une commande qui est slash skills qui va vous lister toutes les compétences que vous avez disponibles que je teste en ce moment même et qui m'affiche 57 compétences de mon côté. mais je vais essayer ouais. J'ai une compétence qui s'appelle Find Skills et donc qui s'exécute également en commande code parce que vous pouvez en fait appeler ces compétences directement dans l'interface de code mais du coup celle -ci je l'ai installé donc c'est pas une compétence qui est par défaut contrairement à la compétence contrairement à la command skills qui liste les compétences disponibles donc voilà pour ça Personnellement, pour commencer, j'installerais, si j'étais vous, comme je vous l'ai dit, le find skills de skills .sh et j'installerais des compétences par défaut d'Anthropic qui sont aussi disponibles sur skills .sh, notamment le front -end design par exemple, et qui sont disponibles sur le github d'Anthropic. un répertoire qui a plus de 100 000 étoiles actuellement, donc assez populaire.

Mais surtout, j'installerai les skills G -Stack. G -Stack, c'est un répertoire de skills créé par Gary Tan, qui est cette personne, c'est simplement le directeur de Y Combinator, le plus gros incubateur du monde. C'est le président de Y Combinator. qui a également créé des entreprises parce que vous savez que chaque partenaire ou président de Y Combinator est passé par Y Combinator et qui est un investisseur dans des boîtes comme Coinbase. Donc ce n'est pas n'importe qui ce Gary Tan et donc il s'est amusé à créer des skills pour Cloud Code pour en fait travailler lui -même sur Cloud Code. C'est ça qui est assez fou avec Y Combinator et cette mentalité en fait c'est que cet homme est président Donc, il fait de l'administration et pourtant, il s'est amusé à installer Cloud Code et passer des heures et des heures à tester et à créer des produits pour le fun. Et donc, de par son expérience dans toutes ces entreprises, de par le fait qu'il côtoie les meilleurs entrepreneurs du monde, dans les meilleures entreprises du monde, il en a extrait toute une liste de compétences et qu'il a formalisé dans un répertoire GitHub qui a plus de 60 000 70 000 étoiles actuellement, et que je vous recommande grandement si vous travaillez dans l'industrie du software. C'est pas nécessaire si vous travaillez dans d'autres domaines, bien que quand je parcours la liste des skills actuellement, il y a quand même pas mal de stratégies, donc c'est pas perdu honnêtement si vous l'instadez. Mais il y a pas mal de skills qui sont spécifiques au code, par exemple des debugger, des review. Maintenant, voilà. Une fois qu'on a installé ses skills, il faut apprendre à s'en servir. Claude sait quand utiliser tel ou tel skill parce qu'il dispose justement de la liste de skills dans son contexte, et notamment d'une description de quand les appeler. Vous pouvez aussi tagger directement les skills avec une commande slash, comme je disais par exemple pour le find skills, afin directement d'appeler tel ou tel skill. Et donc, si vous connaissez les skills avec lesquels vous travaillez et comment, à quoi ils servent, eh bien vous allez décupler votre productivité parce que vous pourrez directement appeler tel ou tel skill pour faire telle ou telle tâche. Donc ça demande quand même une certaine courbe d'apprentissage lorsqu'on installe certains skills. Mais sachez qu'ils peuvent être appelés directement et notamment par exemple sur Codex. Personnellement, je travaille beaucoup sur Codex.

Je sais que régulièrement il appelle des skills comme flotteur expert ou des custom skills que j'ai déployé. Par exemple, j'ai en fait créé des skills pour chacun de mes process, et notamment quand je travaille sur mon application mobile MyTrainer, qui est un agent IA spécialisé dans le fitness, et bien j'ai un skills par exemple qui va déployer le back -end de mon application. Donc j'ai pas besoin de faire toutes ces commandes à la main, donc il peut carrément faire de l'infrastructure. J'ai également un skills qui va automatiquement publier une version sur les AppStore, que ce soit l'AppStore iOS ou l'AppStore Android. En fait, j'ai le skills, l'agent va, grâce à ce skills, automatiquement déployer une version, taguer ma version sur GitHub, créer la... la version sur GitHub, créer les notes de version à la fois sur GitHub et sur les AppStore, compiler ma version et l'envoyer directement sur les stores. Donc ce que je vais vous recommander au delà de télécharger tel ou tel skill, c'est de créer vos propres skills et ça peut être une très bonne façon de mettre le pied à l'étrier. Ça va être d'identifier vos processus répétitifs et de les formaliser et donc de les formaliser via des skills. Vous demandez directement à votre agent code code ou votre agent codex, peu importe, de créer ce skills pour votre projet. Il peut le créer directement dans un répertoire à skills qu'il va lui -même créer dans votre projet et vous lui décrivez exactement et puis vous le testez. Et une fois que c'est parfait, vous avez votre compétence disponible. Vous pouvez aussi l'améliorer au fur et à mesure du temps en la modifiant directement. Si vous repérez qu'il y a certains cas d'usage qui ne fonctionnent pas très bien, vous les corrigez, ensuite vous l'améliorer pour que les prochaines fois ça fonctionne très bien. Je pense que honnêtement créer vos propres skills c'est la meilleure façon de commencer. Si vous avez par exemple des workflows N8N potentiellement ils peuvent être transformés en skills. Alors il faut quand même fournir les bonnes connectivités. Je sais que par exemple, sur Codex, il y a des connecteurs spécifiques. Sur Cloud Code, c'est des MCP serveurs. Donc si vous avez les bons MCP serveurs activés, vous pouvez notamment utiliser certains tools, donc certains outils disponibles sur ces MCP serveurs pour créer des workflows, on va dire, directement via des skills. Par exemple, récupérez un mail sur Gmail, publier un commit sur GitHub, etc. dans une succession d'étapes décrites dans un fichier texte formalisé dans un skill. Je ne sais pas si vous me suivez toujours. Et donc tout ça, en fait, vous pouvez formaliser n'importe quel workflow dans un skill que vous pouvez appeler à tout moment. Et donc que vous pouvez aussi automatiser ensuite via un compte job, notamment sur les agents OpenClue. Sur Codex, il y a ce qu'on appelle les automatisations, en tout cas sur l'application de bureau. Sur CodeCode, honnêtement, je ne crois pas qu'il y a des automatisations qui vont appeler un skills régulièrement. Peut -être sur la version web du coup, comme c'est sur le cloud. En local, si vous n'êtes pas connecté, ça se déclenchera tout simplement pas. Donc ma recommandation, c'est de créer vos propres skills, de les tester, de les formaliser. Et ensuite, ça va commencer à vous faire réfléchir à trouver d'autres skills, etc. Parce que c'est en découvrant cela qu'on s'ouvre le champ des possibles. Si on n'a jamais utilisé ça, on reste au Cloud Code par défaut. Donc voilà pour les skills.

A noter que du coup, j'ai vu beaucoup de gens qui se plaignent que Cloud Code est une qualité dégradée à certains moments. C'est un comportement que j'ai déjà vu de mon côté, qui est arrivé de nombreuses fois. Et effectivement beaucoup de gens soupçonnent que Anthropic en fait vont servir un autre modèle que Claude Opus par exemple, notamment Claude Sonnet qui coûterait moins cher s'ils n'ont plus suffisamment de capacité pour servir le modèle Claude Opus à cause d'une demande très très forte et en très forte croissance. Honnêtement, je ne sais pas exactement ce qui se passe. Ça peut être dû aussi à la dégradation du contexte. Mais c'est vrai que j'ai également remarqué que Claude Code peut être d'un jour à l'autre d'une qualité complètement différente. Notamment, le modèle peut être un jour super compétent, super fort et le lendemain peut être complètement débile. Et cela, même avec un contexte nettoyé, ce qui prouverait potentiellement que Anthropy puisse servir en fait des modèles différents, même si vous payez, par exemple, pour Claude Opus, ce qui serait une pratique commercial un peu malhonnête, mais je ne peux pas le prouver honnêtement. Et la fuite du code source de Cloud Code n'a pas confirmé cette théorie. En tout cas, personnellement, j'ai récemment vu la qualité des outputs dans Cloud Code vraiment dégradés par rapport à certains moments où il y avait l'effet wow. Et je sais que ça peut vraiment frustrer et agacer beaucoup de personnes. Parce qu'au final, ça peut vous faire perdre plus de temps d'utiliser Cloud Code que de ne pas l'utiliser. Et je vais conclure cet épisode de podcast là -dessus. Si vous avez un business qui fonctionne, n'allez pas perdre tout votre temps sur Cloud Code. Je ne dis pas d'utiliser, de ne pas utiliser Cloud Code, bien sûr, allez l'utiliser, allez améliorer vos process, mais il faut qu'au final, ça vous fasse gagner du temps, gagner de l'argent. Sinon, c'est pas rentable. Donc si vous avez déjà un business qui fonctionne, ne perdez pas trop votre focus en testant tous les outils d'IA dont tout le monde parle à l'instant T. Restez concentrés et essayez d'optimiser vos automatisations pour vraiment que votre business soit encore plus rentable. Ça peut être via de la prospection pour trouver plus de clients, ça peut être via du support client. Bref. Ne perdez pas trop votre focus, je sais que du coup il y a beaucoup de gens qui survendent en fait des choses, notamment par exemple sur des agents OpenCure qui peuvent vous survendre des automatisations, alors que si en fait on ne vous dit pas tout, peut -être que le coût à payer derrière toutes ces automatisations est de 500 dollars par jour, et du coup ça serait même pas rentable pour vous de payer ce prix là. plutôt le faire vous -même ou embaucher quelqu'un pour le faire. Donc, restez concentrés. Attention à tout ce bruit qu'on entend sur l'intelligence artificielle. C'est aussi pour ça que je crée ce podcast. J'essaye vraiment d'aller à l'essentiel. Je sais que je me perds un peu dans ces épisodes. N'hésitez pas à me dire d'ailleurs ce que vous en pensez et si c'est utile pour vous. Mais j'essaye vraiment de recentrer la discussion sur les choses qui sont vraiment essentielles.

Cloud Code est un outil extrêmement puissant, extrêmement utile. Ce n'est pas un outil indispensable. Il y a également des concurrents. Personnellement, j'utilise Codex qui est vraiment incroyable en termes de qualité avec le modèle GPTK 5 .4. Mais il y a également d'autres outils comme Open Code. Vous avez d'autres outils web qui permettent très bien de créer des agents IA, d'automatiser. Donc l'avantage compétitif de Cloud Code. et d'utiliser les modèles anthropiques avec des abonnements. Mais on voit par exemple que les modèles open source chinois se rapprochent de plus en plus de la qualité des modèles d'anthropique. Et donc, si un modèle chinois arrive à être encore meilleur que les derniers modèles d'anthropique, eh bien, il serait alors cohérent d'utiliser ce modèle. D'ailleurs, on peut changer de modèle dans Cloud Code on peut plugger Cloud Code à d'autres modèles que les modèles d'Anthropic. Ça peut être utile si jamais vous n'avez pas les moyens de payer une version par exemple à 200 euros par mois de Cloud Code avec les derniers modèles d'Anthropic et que vous aimeriez quand même utiliser Cloud Code parce que vous avez tout votre stack, toutes vos compétences dessus.

Vous pouvez plugger un autre modèle, par exemple un modèle open source sur abonnement. Je pense par exemple au modèle GLM de Moonshot AI, qui sont très très bons. Donc voilà pour ça. J'espère que ce podcast vous a plu. J'espère que je ne me suis pas trop perdu. Il y a énormément de choses. Comme je vous l'ai dit au début, il n'y a pas de vérité universelle. Chacun à son propre setup. Le tout, c'est vraiment d'en tirer le maximum pour vos cas d'usage à vous. Et donc, pour cela, il faut explorer vous -même quelles sont les possibilités. Vous pouvez bien sûr demander à Cloud Code lui -même comment optimiser en fait les méthodes de travail. Peux -tu trouver des skills qui me permettent d'améliorer mon projet, etc. Et avec la recherche sur internet et toutes les commandes qu'il a pour installer lui -même ses compétences, il pourra faire lui -même la part des choses. C'était Guillaume dans Génération IA et je vous dis à très bientôt.