Pratique Python, IA Engineering et bien plus avec des exercices interactifs et des tests automatiques.
Tu as construit chaque brique separement. Il est temps de tout assembler. C'est l'exercice final du projet Mini Claude Code : creer la classe MiniClaudeCode …
Un bon outil est un outil configurable. Le vrai Claude Code utilise des fichiers de configuration pour definir le modele, les permissions, les patterns a …
Un assistant IA qui peut lire et ecrire des fichiers, executer du code, c'est puissant. Mais c'est aussi un risque enorme si on ne met …
Les LLM ont une fenetre de contexte limitee. GPT-4o supporte 128 000 tokens, Claude 200 000. Ca parait enorme, mais quand tu inclus le contenu …
Un bon assistant ne se contente pas de repondre a une question et de quitter. Il reste disponible pour la suite. Tu lui poses une …
C'est ici que tout prend vie. Un agent, c'est un LLM qui tourne en boucle : il recoit une instruction, decide quoi faire, execute une …
Tu as maintenant quatre outils : lire un fichier, lister les fichiers, ecrire dans un fichier, et chercher du texte. Mais le LLM ne peut …
Quand tu demandes a Claude Code "trouve ou on utilise la variable API_KEY dans le projet", il fait un grep. Il parcourt tous les fichiers, …
La vraie puissance de Claude Code, c'est de pouvoir executer du code. Le LLM ecrit un script, le lance, voit les erreurs, corrige, relance. C'est …
Claude Code ne fait pas que lire du code : il en ecrit aussi. Quand tu lui dis "cree un fichier utils.py avec une fonction …
Quand tu demandes a Claude Code "montre-moi la structure du projet", il utilise un outil pour lister les fichiers. C'est comme faire un ls ou …
Claude Code peut lire n'importe quel fichier de ton projet pour comprendre ton code. Quand tu lui dis "corrige le bug dans app.py", il commence …
Ton CLI sait recevoir des commandes, mais pour l'instant il ne fait rien d'intelligent. C'est comme avoir un telephone sans ligne. Il est temps de …
Tu demarres un projet ambitieux : construire ton propre Mini Claude Code. Un assistant IA en ligne de commande qui peut lire tes fichiers, ecrire …
Felicitations, tu as toutes les briques. Il est temps de tout assembler. Dans cette derniere etape, tu vas creer une classe AgentWeb qui integre tout …
Ton agent est fonctionnel, mais pour le moment il vit dans un fichier Python qu'on execute dans un terminal triste. Pour en faire un vrai …
Tu as construit un agent. Mais comment savoir s'il est bon ? En production, tu ne peux pas te contenter de le tester a la …
Ce qui fait la force de Perplexity par rapport a ChatGPT, c'est la transparence. Chaque affirmation est accompagnee d'une source. L'utilisateur peut verifier, approfondir, ou …
En production, tout peut echouer. L'API Tavily renvoie une erreur 429 (trop de requetes). Le serveur web que tu scrapes est en panne. L'API OpenAI …
Un agent intelligent ne traite pas toutes les questions de la meme facon. "Combien font 15% de 250 ?" devrait aller directement a la calculatrice, …
A l'exercice precedent, tu as construit une boucle agent "a la main". Ca marche, mais des que le flux devient complexe (plusieurs chemins possibles, des …
Imagine que tu demandes a ton agent "Quelles sont les nouveautes de Python 3.13 ?" puis "Et celles de Python 3.12 ?" puis "Compare les …
Tu as les briques : des outils (recherche web, lecture de page, calculatrice) et un mecanisme pour les appeler (function calling). Maintenant il faut le …
Les LLM sont nuls en maths. Demande a ChatGPT de calculer 17.3 * 28.7 et il y a de bonnes chances qu'il se trompe. C'est …