Claude Code : planifier et exécuter des tâches depuis le web

 (code.claude.com)
7 points par GN⁺ 2026-03-29 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • La planification dans le cloud permet d’automatiser les tâches répétitives et de les exécuter en arrière-plan même lorsque l’ordinateur est éteint
  • Trois modes de planification sont proposés : Cloud, Desktop et /loop, avec des différences sur le lieu d’exécution et la granularité de la périodicité
  • Il est possible de créer une planification depuis le web, l’application desktop ou le CLI en définissant le nom de la tâche, le dépôt, l’environnement, la périodicité et les connecteurs
  • La conversion automatique du fuseau horaire, les périodicités personnalisées et l’intégration des connecteurs MCP permettent une intégration avec Slack, Linear et Google Drive
  • Les développeurs peuvent ainsi mettre en place des workflows d’automatisation continue pour la revue de code, l’analyse CI, la synchronisation de documentation, etc.

Exécuter des tâches planifiées depuis le web

  • Les tâches planifiées dans le cloud permettent d’automatiser les travaux répétitifs
    • Elles s’exécutent sur une infrastructure gérée par Anthropic, et continuent donc de fonctionner même lorsque l’ordinateur de l’utilisateur est éteint
    • Exemples : revue quotidienne des Pull Requests chaque matin, analyse nocturne des échecs CI, synchronisation de documentation ou audit hebdomadaire des dépendances
    • Fonction disponible pour tous les utilisateurs de Claude Code on the web (Pro, Max, Team, Enterprise)

Comparaison des options de planification

  • Claude Code prend en charge trois modes d’exécution planifiée : Cloud, Desktop et /loop
    • Cloud s’exécute dans le cloud d’Anthropic et fonctionne même si l’ordinateur est éteint
    • Desktop et /loop s’exécutent sur la machine locale, avec des différences concernant le maintien de session et les droits d’accès aux fichiers
  • Les tâches Cloud peuvent être configurées avec un intervalle minimum d’1 heure, tandis que Desktop et /loop permettent un intervalle par minute
  • Cloud s’exécute automatiquement sans invite d’autorisation, tandis que Desktop permet de configurer les permissions tâche par tâche

Procédure de création d’une tâche planifiée

  • Les tâches planifiées peuvent être créées depuis le web, l’application desktop ou le CLI
    • Web : cliquer sur New scheduled task sur claude.ai/code/scheduled
    • Desktop : choisir New remote task sur la page Schedule
    • CLI : configuration interactive avec la commande /schedule, ou définition directe comme /schedule daily PR review at 9am
  • Étapes de création
    • Rédiger le nom de la tâche et le prompt : comme l’exécution est autonome, le prompt doit être clair et complet
    • Choisir le dépôt : ajouter un dépôt GitHub, le cloner depuis la branche par défaut puis pousser les modifications vers une branche préfixée par claude/
    • Choisir l’environnement : définir l’environnement cloud, y compris l’accès réseau, les variables d’environnement et les scripts d’installation
    • Choisir la périodicité : par défaut, tous les jours à 9 h selon l’heure locale ; réglages fins possibles dans le CLI avec /schedule update
    • Vérifier les connecteurs : choisir d’inclure ou non les connecteurs MCP tels que Slack, Linear ou Google Drive
    • Finaliser la création : une fois créée, la tâche apparaît dans la liste et s’exécute automatiquement à l’heure prévue, ou immédiatement avec Run now

Options de périodicité

  • La planification prend en charge la conversion automatique du fuseau horaire et s’exécute à l’heure locale spécifiée
  • L’exécution peut être retardée de quelques minutes, mais chaque tâche conserve un décalage constant
  • Périodicités fournies par défaut
    • Hourly : exécution toutes les heures
    • Daily : une fois par jour, 9:00 AM par défaut
    • Weekdays : exécution uniquement les jours ouvrés
    • Weekly : exécution hebdomadaire au jour et à l’heure définis
  • Les périodicités personnalisées comme toutes les 2 heures ou le 1er de chaque mois peuvent être définies avec /schedule update dans le CLI

Dépôt et autorisations sur les branches

  • À chaque exécution, le dépôt est cloné à nouveau en partant de la branche par défaut
  • Par défaut, seules les branches préfixées par claude/ peuvent recevoir des pushes
  • Si une modification d’une branche protégée est nécessaire, la restriction peut être levée avec l’option Allow unrestricted branch pushes

Connecteurs

  • Les tâches planifiées peuvent interagir avec des services externes via les connecteurs MCP
    • Exemple : lire des demandes de support dans un canal Slack et créer des tickets dans Linear
  • Par défaut, tous les connecteurs déjà reliés sont inclus, mais les éléments inutiles peuvent être retirés
  • Les connecteurs peuvent être gérés depuis le formulaire de création de tâche, Settings > Connectors ou le CLI avec /schedule update

Configuration de l’environnement

  • Chaque tâche s’exécute dans un environnement cloud où l’on contrôle l’accès réseau, les variables d’environnement et les scripts d’installation
  • Une configuration préalable est nécessaire pour l’accès API, l’installation de dépendances ou les restrictions réseau
  • Il est possible de créer des environnements personnalisés en plus de l’environnement par défaut (Default)

Gestion des tâches planifiées

  • En cliquant sur une tâche dans la liste Scheduled, on accède à sa page de détail
    • Il est possible d’y consulter le dépôt, les connecteurs, le prompt, la périodicité et l’historique des exécutions

  • Voir l’historique d’exécution et interagir

    • En cliquant sur chaque exécution (run), celle-ci s’ouvre comme une session complète
    • On peut examiner ce qu’a fait Claude, revoir les modifications, créer une Pull Request et poursuivre la conversation
    • Le menu déroulant à côté du titre de la session permet de renommer, archiver ou supprimer

  • Modifier et contrôler une tâche

    • Run now permet une exécution immédiate
    • Le bouton Repeats permet de mettre en pause ou de reprendre
    • L’icône d’édition permet de modifier le nom, le prompt, la périodicité, le dépôt, l’environnement et les connecteurs
    • L’icône de suppression permet de retirer la tâche (les sessions existantes sont conservées)
    • La gestion est également possible dans le CLI avec les commandes /schedule list, /schedule update et /schedule run

Ressources associées

À lire aussi

1 commentaires

 
GN⁺ 2026-03-29
Commentaires sur Hacker News

  • Il est intéressant de voir que le site officiel annonce le lancement de la fonctionnalité, tandis que les limitations d’usage sont communiquées via le compte Twitter d’un membre de l’équipe
    Quand le doublement du quota d’utilisation avait été annoncé auparavant, certains avaient prédit qu’un tel « rug pull » finirait par arriver (tweet lié)

    • Cette approche me paraît raisonnable. Au lieu d’augmenter les prix pour tout le monde, elle pousse certains comportements. C’est un peu comme une tarification différenciée selon l’heure
    • À cause de la politique tarifaire d’Anthropic, j’utilise davantage GLM-5 ces derniers temps. Ce n’est pas au niveau d’Opus, mais c’est tout à fait utilisable. J’avais eu la chance d’obtenir un forfait bon marché pour l’Alibaba Coding Model, mais cette offre a depuis disparu
    • Si on passe par un fournisseur cloud, il faut accepter ce genre de contraintes. Si on veut de la stabilité, mieux vaut acheter du matériel local comme un Mac Studio ou Strix Halo et monter soi-même son environnement d’inférence
    • En regardant les réponses au deuxième tweet, on voit qu’un ingénieur Claude Code d’Anthropic a indiqué que cette information était fausse. C’est un cas classique de désinformation qui se propage

  • On se rapproche de plus en plus d’un monde où le développement logiciel itératif piloté par l’IA devient la norme
    Des utilisateurs de confiance fournissent du feedback, une IA le transforme en tickets, une autre IA génère des PR, puis après revue le tout est déployé
    On a l’impression que c’est presque prêt

    • Avant, j’y croyais aussi, mais aujourd’hui je suis sceptique. Le taux d’erreur est trop élevé à chaque étape, et même les systèmes censés le réduire créent à leur tour d’autres erreurs
      L’IA n’écrit pas de code maintenable et, au contraire, ralentit le travail. Au final, le codage assisté par IA est bien plus efficace
      Si les FAANG dépensent 300 dollars par ligne, ce n’est pas pour la vitesse, mais pour la précision et la structure
    • J’aime bien cette direction, mais le coût de l’inférence est beaucoup trop élevé. Le coût d’entraînement reste acceptable, mais si l’inférence devient moins chère, l’incitation à publier les modèles disparaît
      Si Taalas arrive à graver directement les modèles dans le matériel, ce serait une avancée majeure, mais cela reviendrait surtout à déplacer le problème vers un goulot d’étranglement matériel
      Peut-être qu’un jour on vivra dans un monde où l’on branchera des modèles comme des cartouches de Game Boy
    • Du point de vue de l’utilisateur, il est déjà tellement éloigné des logiciels créés par des humains qu’il ne se soucie pas vraiment de savoir qui les a faits
      Même lire un article sur Hacker News, c’est déjà consommer le produit final d’un empilement de couches d’automatisation
    • Même dans plusieurs décennies, il sera toujours difficile d’amener les utilisateurs à rédiger des tickets corrects
    • Ce genre de boucle de feedback ne fait au fond qu’amplifier de façon exponentielle le garbage-in → garbage-out. C’est le même fantasme que « les robots se réparent eux-mêmes »

  • J’avais autrefois configuré quelque chose de proche de ChatGPT avec : « préviens-moi uniquement quand il y a des embouteillages sur mon trajet à 8 h du matin », mais je recevais une alerte tous les jours, même sans trafic

    • La plupart des systèmes d’agents essaient simplement de résoudre ça avec cron, mais ignorent la notion de prospective memory
      Voir aussi The Missing Memory Type
    • Au final, il faut juste rendre le prompt plus explicite. Comme dans les blagues de programmeurs, si la condition est mal formulée, on obtient n’importe quoi
    • Les agents exécutent des outils dans une boucle. Si on veut des résultats reproductibles, il faut définir clairement « embouteillage » via les outils
      J’utilise pour ça une combinaison de météo, horaires de train, calendrier de travail et outil de notification Telegram
      En réalité, cron suffit largement pour implémenter tout ça
    • On peut aussi utiliser directement quelque chose comme pi-mono pour définir les critères d’évaluation (lien GitHub)
    • J’ai eu exactement le même problème. Le système n’est pas capable de n’envoyer que les true positives et envoie aussi tous les false positives. C’est d’une stupidité affligeante

  • Beaucoup de personnes et d’entreprises voulaient faire de l’automatisation web, mais les opérateurs des sites la bloquaient
    Et maintenant, il suffit d’ajouter IA dans le nom pour que cela semble soudain acceptable

  • Je suis récemment passé de GitHub Copilot Pro à Claude Code Max (20x)
    Claude est excellent sur plusieurs points, mais il est faible sur la partie agents distants/cloud
    J’ai essayé de configurer « Claude on the web » sur un projet Elixir, mais j’ai échoué à cause d’un problème de pare-feu réseau
    Les logs n’affichent en plus que la fin, ce qui rend le débogage difficile
    À l’inverse, les « Coding Agents » de Copilot s’appuient sur l’infrastructure GitHub Actions et sont bien plus fiables
    « Schedule task on the web » repose sur la même architecture, donc je crains d’y retrouver des problèmes similaires

  • Au final, les gens vont sans doute essayer d’utiliser l’IA pour des tâches qui seraient largement couvertes par une simple automatisation à base de règles
    En entreprise aussi, on entend souvent « réglons X avec de l’IA », alors que ce n’est bien souvent pas nécessaire

    • On a l’impression que l’industrie bloque délibérément les automatisations de base du type « exécuter une tâche avec cron »
      L’IA peut aider sur la partie « then », mais si on gère déjà bien la condition « if », c’est souvent largement suffisant
    • C’est pareil dans notre entreprise. On est en pleine fusion-acquisition, et les investisseurs font pression en disant qu’il faut « utiliser davantage l’IA pour ne pas perdre en compétitivité »
      Le problème, c’est quand l’adoption de l’IA devient une fin en soi
    • Ce type de système est plus adapté à des tâches souples et intuitives du genre « vérifie s’il y a de bonnes offres aujourd’hui »
    • Si l’utilisateur est capable d’exprimer clairement son intention, ça peut fonctionner.
      J’ai écrit un article pour aider les gens à comprendre les compétences des agents
      Building Agent Evals
      Et j’ai aussi un texte sur le problème de non-déterminisme
      Error Compounding
    • Pour le grand public, écrire la partie « then » est difficile. Au final, une IA capable d’interpréter l’intention en langage naturel abaisse réellement cette barrière

  • J’ai le forfait Claude Code Max 20x, et pourtant les tâches planifiées dans le cloud sont limitées à trois
    Cela dit, la fonctionnalité elle-même est très sympa. En local, c’était pénible à cause des permissions, mais là on peut l’exécuter dans un sandbox cloud
    Voici les trois tâches que j’ai configurées

    1. Tous les lundis, exécuter pnpm audit et pnpm outdated, puis rédiger un rapport de sécurité/mises à jour
    2. Chaque jour ouvré, analyser les logs et métriques Sentry pour créer un rapport sur les nouveaux problèmes
    3. Examiner les commits de la veille sur la branche develop pour repérer des bugs, problèmes de sécurité ou manques dans la documentation
      Si tout cela tourne automatiquement tous les jours/toutes les semaines, ce serait vraiment utile. Le connecteur Sentry de Claude Code s’est montré assez précis
      Plus tard, j’essaierai probablement d’automatiser aussi la création d’issues ou l’envoi de PR
    • En vrai, une seule ligne cron suffit
      0 7 * * 1-5 ANTHROPIC_API_KEY=sk-... /path/to/claude-cron.sh /path/to/repo >> ~/claude-reports.md 2>&1

  • La vitesse de Claude est impressionnante.
    Grok proposait déjà cette fonctionnalité, et les autres ne font que rattraper leur retard
    Ce genre de fonction crée un fort effet de verrouillage utilisateur. Grok offre 10 tâches simultanées gratuitement
    Je l’utilise pour extraire chaque matin des actualités depuis plusieurs sources

  • Cette fonctionnalité est un peu limitée. On ne peut ni prendre de captures d’écran, ni envoyer des requêtes curl vers des domaines arbitraires
    C’est pour ça que j’ai créé un service cloud nommé Cronbox
    Je l’avais présenté avec « Show HN: Cronbox – Schedule AI Agents »,
    et il existe aussi un exemple de tâche : Pelican Rides a Bicycle

  • J’ai l’impression qu’il manque l’essentiel. Je comprends qu’on exécute un prompt sur un dépôt Git, mais où va le résultat ?
    Est-ce qu’on lui donne les droits de commit pour qu’il applique directement les changements, ou est-ce que ça fonctionne via des outils MCP ?

    • C’est fourni via le bundling MCP. C’est une approche assez élégante
    • Nous faisions tourner chaque semaine un audit de sécurité automatique, puis publiions le résultat dans Slack