Planifier avec des fichiers : résoudre le problème de contexte des agents IA à la manière de Manus

• Le problème

  • Les agents IA (Claude Code, Cursor, etc.) perdent leur objectif sur les tâches longues à cause des limites de la fenêtre de contexte
  • Ils oublient les consignes initiales et répètent les mêmes erreurs (le contexte = une RAM volatile)
  • On peut résoudre ce problème en utilisant le système de fichiers comme une mémoire persistante (disque)

• Le secret du succès de Manus (rétro-ingénierie)

  • 100 millions de dollars de chiffre d'affaires en 8 mois → acquisition par Meta pour 2 milliards de dollars
  • Point clé : utiliser des fichiers Markdown comme cerveau externe de l’IA
  • Manipulation de l’attention + conservation de l’historique des erreurs → évite de répéter les échecs
  • La capacité de récupération après erreur est l’indicateur central de la performance d’un agent

• Le modèle des 3 fichiers (cœur de Planning with Files)

  • task_plan.md
    → plan étape par étape + suivi de l’avancement avec des cases à cocher
    → le fichier le plus important pour rappeler en permanence l’objectif
  • findings.md
    → stocke les résultats de recherche, les informations découvertes et les analyses
  • progress.md
    → enregistre les actions réellement tentées + les résultats + toutes les erreurs

• Les 4 règles d’usage principales

  • Toujours commencer par écrire le plan dans task_plan.md
  • Si le même sujet est consulté plus de 2 fois → l’organiser et le sauvegarder dans findings.md
  • Toutes les erreurs survenues doivent impérativement être consignées dans progress.md
  • Interdiction de répéter un échec de la même manière → changer d’approche puis réessayer

• Mise en pratique

  • Installer le plugin dans Claude Code : /plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files
  • Exécuter automatiquement ou manuellement sur les tâches complexes (plus de 3 étapes, besoins de recherche ou de refactoring) avec /planning-with-files
  • Effet : l’IA n’oublie pas son objectif et la répétition des erreurs diminue nettement

• Insight clé & conclusion

  • Pour améliorer les performances des agents IA, une gestion efficace de la mémoire est bien plus importante qu’un modèle plus grand
  • Trois fichiers Markdown suffisent à faire fortement monter en niveau l’ingénierie du contexte
  • Le plugin Planning with Files → implémentation open source de l’approche Manus → utilisable immédiatement par tous