Méthode 2026

Spec-driven AI coding

Tu rédiges la spec une fois. L'agent l'exécute, te livre un diff, ferme le ticket. Le prompt one-shot, c'est l'étape d'avant.

AgentsRoom branche un agent Claude Code, Codex ou Gemini sur chaque ticket de ton backlog Kanban. La spec devient l'unité de travail.

C'est quoi le spec-driven AI coding ?

Une spec, c'est un ticket bien écrit : un objectif, des contraintes, des critères d'acceptation. Le spec-driven AI coding consiste à confier ce ticket à un agent IA qui code, teste et livre une PR. Tu n'écris plus de prompt à la volée. Tu écris une spec qu'un humain ou un agent peut exécuter, et tu la donnes à un agent.

La différence avec le vibe-coding : le vibe-coding est conversationnel, tu pilotes l'agent à vue. Le spec-driven, c'est de l'asynchrone discipliné. Tu rédiges, tu lances, tu reviens quand c'est fait. Sur 1 agent c'est une habitude propre. Sur 10 agents en parallèle, c'est la seule façon de garder la tête hors de l'eau.

“Une bonne spec économise dix prompts.”

Règle de base

Les 4 piliers d'une boucle spec-driven

Sans ces quatre étapes, tu fais du prompt-driven déguisé. Avec, tu industrialises.

Spec lisible

Un ticket court avec contexte, objectif, contraintes, critères d'acceptation. Pas un roman. Pas un mémo flou. Le format qu'un nouveau dev humain lirait sans poser de question.

Task isolée

Une spec, une branche, un agent. Pas deux specs sur le même agent. Pas un agent qui touche à trois zones du code en même temps. Le découpage propre vient du backlog, pas du chat.

Agent autonome

L'agent lit la spec, planifie, code, lance les tests, ouvre la PR. Tu n'interviens que si quelque chose bloque. Pas de babysitting. Notifications push quand c'est fini ou quand il a besoin de toi.

Review humaine

Tu relis le diff scopé à l'agent, pas un blob mélangé. Tu acceptes, tu corriges, tu mergres. La spec ferme le ticket. La boucle redémarre.

Pourquoi AgentsRoom est taillé pour le spec-driven

Le backlog, le ticket et l'agent vivent dans la même app. C'est rare.

Backlog Kanban natif

Tu drag-and-drop un ticket dans une colonne, un agent se lance dessus. Pas besoin de Jira ou Linear pour démarrer : le backlog d'AgentsRoom suffit, et il est versionné dans ton repo.

Backlog public optionnel

Tu peux exposer ton backlog à tes clients via une URL. Ils filent des specs depuis l'extension Chrome. Tu valides, tu lances l'agent. Le client driven development arrive sans pipeline custom.

Multi-provider par ticket

Un ticket dans Claude Code, le suivant dans Codex, un autre dans Gemini CLI. Tu choisis le modèle qui colle à la spec. Tout cohabite dans le même dashboard.

Review par agent

Le diff de chaque agent est isolé. Tu relis ce que UN agent a fait, pas un mélange de cinq sessions. La spec ne ferme un ticket que si la review passe.

FAQ spec-driven AI coding

Quelle différence avec le prompt engineering ?+

Le prompt engineering optimise un message envoyé à un LLM. La spec, elle, vit hors du chat : c'est un ticket avec un objectif, des contraintes et des critères d'acceptation. Tu peux la stocker, la versionner, la confier à un humain ou à un agent. Le prompt est éphémère. La spec est un asset.

Faut-il un outil de ticketing externe (Jira, Linear) ?+

Non. Le backlog Kanban d'AgentsRoom est intégré et stocké dans ton repo. Si tu utilises déjà Jira ou Linear, tu peux brancher un MCP et lire les tickets depuis l'agent. Mais pour démarrer, le backlog natif suffit.

Combien de specs un agent peut-il traiter en parallèle ?+

Un agent traite une spec à la fois. Tu paralléllises en lançant plusieurs agents sur plusieurs specs. Avec AgentsRoom, des utilisateurs gèrent 5 à 10 agents simultanés, chacun sur son ticket, chacun sur sa branche.

À quoi ressemble une bonne spec pour un agent IA ?+

Trois sections : contexte (où ça vit, pourquoi), objectif (ce qu'on veut), critères d'acceptation (comment on saura que c'est fini). Si possible, un lien vers le fichier ou la fonction concernée. Évite les specs floues : si un humain hésiterait, l'agent partira dans le mur.

Le spec-driven, ça marche aussi sur du legacy ?+

Oui, et c'est même là qu'il brille. Le legacy, c'est mille petits tickets de cleanup. Tu les écris une fois, tu lances un agent par lot pendant la nuit, tu relis les PR le matin. C'est plus efficace qu'un humain qui se traîne sur le même refactor pendant deux semaines.