Un projet de bibliothèque codé en vibe coding avec Claude Code

(balajmarius.com)

10 points par GN⁺ 2025-12-30 | Aucun commentaire pour le moment. | Partager sur WhatsApp

Exemple de projet personnel utilisant Claude Code pour classer et visualiser automatiquement environ 500 livres
Un problème jusque-là insoluble, car les scanners ISBN ou Goodreads ne reconnaissaient pas les éditions roumaines, résolu grâce à l’API Vision d’OpenAI et à des scripts générés avec Claude
Après une extraction des métadonnées avec une précision de 90 %, le reste a été corrigé manuellement, puis les couvertures ont été récupérées automatiquement via Open Library et SerpAPI
Mise en place d’une interaction proche d’une vraie bibliothèque grâce à des animations basées sur le défilement avec Framer Motion et à une épaisseur des livres calculée à partir du nombre de pages
Le projet illustre un mode de collaboration où l’IA exécute, tandis que l’utilisateur garde la main sur le jugement esthétique et les choix, en soulignant que « le coût d’exécution baisse, mais le goût reste une affaire humaine »

Vue d’ensemble du projet

Avec environ 500 livres possédés mais sans système de suivi, l’auteur a construit un système de classement et de visualisation automatiques à l’aide d’outils IA
Au lieu d’un simple tableur, il a automatisé les étapes d’exécution via Claude Code, ce qui lui a permis d’achever un projet personnel repoussé depuis longtemps
L’enjeu central du projet n’était pas tant la perfection technique que la suppression des goulots d’étranglement de l’exécution

Les applications de scan ISBN et Goodreads ne reconnaissaient pas les éditions roumaines ni certaines publications rares, rendant les données incomplètes
Des données incomplètes ajoutaient davantage de confusion et faisaient interrompre le projet à répétition
Ce qu’il fallait n’était pas une application parfaite, mais une architecture capable de tolérer l’imperfection

Les données ont été construites à partir de 470 photos prises des couvertures et des tranches des livres
Un script écrit par Claude envoie chaque image à l’API Vision d’OpenAI pour extraire auteur, titre et éditeur, puis enregistre le résultat dans des fichiers JSON
Le système a atteint une précision d’environ 90 % ; les erreurs restantes provenaient de problèmes d’éclairage, de détérioration ou de résolution
Les 10 % restants ont été corrigés manuellement, puis le même pipeline a été relancé automatiquement à chaque ajout de nouveau livre

Les couvertures ont d’abord été récupérées via l’API Open Library, mais environ la moitié étaient de mauvaise qualité ou incorrectes
Claude a ajouté un système de notation de qualité et de signalement des erreurs et, en cas d’échec, a basculé vers une recherche Google Images via SerpAPI
Sur environ 460 livres, seuls 10 ont nécessité une correction manuelle, ce qui a permis de conserver une bonne efficacité d’automatisation

Au lieu d’une simple grille de couvertures, le projet reproduit un rendu visuel centré sur les tranches de livres, comme une vraie bibliothèque
Claude s’est chargé de l’extraction des couleurs (color quantization) et du calcul de la couleur de texte offrant le bon contraste
Le projet utilise aussi les données de nombre de pages d’Open Library pour refléter l’épaisseur des livres, avec une légère variation ajoutée pour plus de réalisme
Le résultat donne une texture visuelle proche d’une bibliothèque réelle

Des animations basées sur le défilement ont été ajoutées avec Framer Motion, faisant incliner les tranches lors du scroll
Au départ, des saccades apparaissaient à cause des mises à jour d’état dans React, mais elles ont été corrigées avec des motion values et des animations spring
Une fois corrigé, le mouvement est devenu fluide, et le faible coût des expérimentations a permis de multiplier les itérations

Une fonction de défilement infini avait été ajoutée, mais des incohérences de hauteur de conteneur et des erreurs de scroll dégradaient l’expérience utilisateur
Même si cela fonctionnait techniquement, la fonctionnalité n’était pas nécessaire et a été supprimée
Le projet souligne que supprimer du “code qui fonctionne mais n’est pas utile” reste un rôle humain

Comme le défilement horizontal était peu pratique sur mobile, une vue en pile verticale a été ajoutée
Claude a analysé le code existant pour réutiliser le timing des animations, l’extraction des couleurs et la gestion de la transparence au scroll
Sans explication supplémentaire, il a généré un nouveau composant complet, montrant ainsi les capacités de compréhension et de recomposition du code par l’IA

Même si Claude a écrit tout le code, l’utilisateur a pris les décisions suivantes
- accepter une précision de 90 %
- corriger manuellement 10 couvertures
- choisir un design centré sur les tranches
- supprimer les fonctionnalités inutiles
- valider la qualité sensible des animations
Le résultat final est une bibliothèque web classant et visualisant automatiquement 460 livres
Le projet montre un modèle de collaboration où l’IA prend en charge l’exécution et l’humain le goût et le jugement
En conclusion, « le coût d’exécution continue de baisser, mais le goût reste une affaire humaine »