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Tu utilises déjà l'IA. Tu écris des prompts, tu fais tourner des chains, tu as peut-être branché un tool ou deux. Cette phase t'apprend ce qui se trouve sous tout ça : le harness.
Un mot va changer de sens, et autant le dire à voix haute. Jusqu'ici, un agent, c'était un brief écrit dans un tool de chat. À partir de maintenant, agent veut dire coding agent : un logiciel qui modifie des fichiers, lance des commandes et travaille dans un repository. Même mot, machine bien plus grosse. Les deux premières leçons plantent ce décor avant qu'on construise quoi que ce soit dessus.
Le harness, c'est tout ce que tu construis autour d'un modèle — le context que tu lui donnes, les tools que tu l'autorises à appeler, la boucle dans laquelle il tourne. Remplace Claude par GPT, Gemini ou un modèle ouvert : le harness bouge à peine. C'est justement l'idée. Le modèle est un produit banalisé que tu loues. Le harness, c'est ce que tu conçois, et c'est ce qui sépare un agent fiable d'un agent capricieux sur la même tâche.
Quatre modules devant toi — le premier présente la machine, les autres construisent chacun une couche du harness :
- Le coding agent — ce qu'il est, le repository dans lequel il travaille, et une première exécution supervisée que tu valides étape par étape.
- L'état d'esprit — traiter le context window comme un budget. Décider ce que le modèle voit, et ce qu'il ne verra jamais.
- La couche statique — les fichiers d'instructions et les skills que le modèle charge avant de commencer. AGENTS.md et sa famille.
- L'exécution — les tools, les boucles, l'isolation et la vérification. Ce que le modèle peut faire, et comment tu le contrôles.
Tout ici est indépendant des tools et transposable. On cite Claude Code, Codex, Cursor comme exemples, jamais comme la seule voie. AGENTS.md sert de référence par défaut parce qu'il marche avec tous. Apprends le harness une fois et il te suivra jusqu'au modèle que tu feras tourner l'an prochain.