Je code à la main depuis plusieurs mois
(miguelconner.substack.com)- À l’heure où les agents de codage IA se généralisent, le témoignage d’un développeur qui a au contraire rejoint une retraite de 3 mois pour coder à la main, sans LLM
- À sa 6e semaine au Recurse Center de Brooklyn, il construit un LLM from scratch pour la première fois, renforce sa maîtrise de Python et approfondit en parallèle sa compréhension des différentes couches d’abstraction d’un ordinateur
- Les agents de codage permettent des itérations rapides et le déploiement, mais écrire directement du code à la main fait se produire en même temps deux choses : exprimer ce qu’on veut et apprendre la codebase
- En reprenant la métaphore de Cal Newport selon laquelle « écrire, c’est comme faire de l’exercice », il partage l’idée que l’effort mental nécessaire pour construire du code est un élément central de la compétence
- En observant que les ingénieurs les plus performants avec les outils IA sont aussi ceux qui ont les connaissances les plus solides, il souligne que même à l’ère de l’IA, les fondamentaux restent un puissant levier
LLM et expérience de développement
- Ces deux dernières années, il a travaillé chez Aily Labs à Barcelone sur la construction d’agents IA
- Début 2024, il a créé un agent interne de recherche web, environ 6 mois avant l’article d’Anthropic « Building Effective AI Agents » et près d’un an avant DeepResearch d’OpenAI
- Il a été l’un des premiers utilisateurs de Cursor et a aussi participé tôt à la construction de graphes de connaissances avec des LLM
- Il a animé un journal club hebdomadaire avec des présentations d’articles sur la construction de LLM open source
- Avec notamment des papiers sur DeepSeek R1, Olmo 3 d’Ai2 et Llama 3 de Meta
- Cela l’a aidé à comprendre les trade-offs entre l’entraînement de modèles en interne et la construction de workflows sur des modèles fermés SOTA
- Depuis sa première utilisation d’un LLM en 2023, il s’intéresse en continu à leur fonctionnement et à leurs applications
Le codage direct comme élément central de la compétence
- Ce qu’il a compris en étudiant les LLM tout en les utilisant pour coder
- Quand on écrit du code « à la main », on fait simultanément deux choses : écrire ce qu’on veut et apprendre la codebase
- Avec un agent de codage, on obtient exactement ce qu’on spécifie dans le prompt ; si ce qu’on veut n’est pas clair, l’agent prend à notre place de nombreuses hypothèses (assumptions)
- Dans ce cas, on apprend moins et on comprend moins bien la codebase
- En parallèle, les agents de codage permettent des itérations rapides, des déploiements logiciels fiables et peuvent aussi jouer le rôle d’excellent tuteur
- Citation d’une chronique du NYT de Cal Newport
- « Votre écriture doit vous appartenir. La tension nécessaire pour rédiger une note ou un rapport clair correspond, pour l’esprit, à l’entraînement d’un athlète à la salle : ce n’est pas une gêne à éliminer, mais un élément central de la compétence »
- Selon lui, cette analogie s’applique tout autant à l’écriture de code
- Chez Aily, les excellents programmeurs avec qui il a travaillé étaient aussi, en général, ceux qui savaient le mieux utiliser l’IA ; leur connaissance approfondie leur donnait un fort levier avec les outils IA
Qu’est-ce qu’une retraite de code ?
- Le Recurse Center (RC) est une retraite de programmation à plein temps, en autonomie, située à Brooklyn
- Retreat : « une période durant laquelle on se retire temporairement du quotidien pour se concentrer sur une activité précise »
- On y participe après candidature et entretien de code, puis on s’immerge dans la programmation pendant 6 ou 12 semaines
- Le lieu se distingue par un environnement collaboratif en cohorte réunissant des profils très variés, y compris de nombreux programmeurs avec plusieurs décennies d’expérience
- La participation est gratuite
- Objectifs au Recurse Center
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Apprendre les LLM from scratch
- Avec l’objectif d’écrire lui-même un Transformer, préentraînement et post-entraînement compris, au lieu de forker une codebase existante
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Mieux écrire du Python à la main
- Même après plusieurs années à travailler en Python, il estime avoir encore beaucoup à apprendre et veut développer son intuition sur la structuration de projets en limitant au maximum la consultation de documentation ou les questions aux LLM
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Mieux comprendre les ordinateurs
- Il considère l’ordinateur comme une machine extrêmement complexe qui fonctionne sur plusieurs couches d’abstraction
- Comme il n’a pas suivi de cursus classique en computer science, il veut se construire un meilleur modèle mental de la manière dont ces couches fonctionnent ensemble
- Il n’a pas encore de plan très précis, mais pense que RC est l’endroit idéal pour cela
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Où il en est
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1. Entraîner un LLM from scratch
- Il a terminé sans aide de codage LLM le premier devoir du cours CS336: Language Modeling from Scratch de Stanford
- Un devoir d’environ 50 pages, réalisé avec un autre Recurser
- Il a écrit un tokenizer optimisé en Python et implémenté en PyTorch une architecture de type GPT-2 améliorée
- Après de nombreuses ablations de réglage d’hyperparamètres sur le dataset Tiny Stories, il l’a appliquée à environ 9 milliards de tokens d’OpenWebText
- Résultat d’un sweep de learning rate sur son modèle maison de 17M de paramètres : un learning rate élevé provoque de l’instabilité. Entraînement d’environ 1 heure sur A100
- Suite prévue
- Réaliser le reste des devoirs du CS336 : optimisation des language models, estimation/calcul des scaling laws, transformation de texte brut en données de préentraînement, post-training du modèle
- Il a déjà commencé le deuxième devoir sur le profiling GPU et l’implémentation de FlashAttention2 en Triton
- Objectif final : disposer d’un modèle qu’il aura lui-même post-entraîné
- Il a terminé sans aide de codage LLM le premier devoir du cours CS336: Language Modeling from Scratch de Stanford
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2. Progresser en Python
- Il s’exerce en écrivant de nombreux petits agents et réseaux de neurones en Python et PyTorch
- Ce qui l’a le plus aidé, c’est le pair programming avec une personne ayant plus de 10 ans d’expérience en Python
- L’un de ses partenaires ouvre immédiatement le terminal quand il ne se souvient plus d’une syntaxe ou d’un comportement, tape un petit exemple et vérifie le résultat en moins d’une minute
- Ce processus devenu mémoire musculaire, qui résout les problèmes sans recherche Google ni requête à un LLM, l’aide énormément à débloquer les situations
- Il prévoit de poursuivre dans cette voie en résolvant en pair programming des problèmes comme Advent of Code
- La collaboration en temps réel est stressante au début, mais c’est précisément ce qui lui donne l’impression de progresser vite
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3. Approfondir sa compréhension des ordinateurs
- Il a écrit fizzbuzz en BASIC sur un Apple IIe de 1983
- Une expérience directe d’édition et d’exécution manuelles du code, qui lui a fait percevoir à la fois les différences et les similitudes entre les ordinateurs d’hier et d’aujourd’hui
- Sa participation aux CTF Fridays a renforcé ses compétences Unix/terminal
- En résolvant au terminal des défis de type « war games » comme Bandit, avec collecte de mots de passe et passage de niveaux
- Il est désormais capable de comprendre ce que Claude Code essaie d’exécuter sur sa propre machine
- Il a codé à la main un perceptron monocouche dans Vim
- Très fastidieux au début, puis nettement amélioré grâce aux astuces et raccourcis appris auprès d’un autre Recurser
- Très utile lorsqu’il faut faire une dernière modification de fichier pendant qu’un entraînement tourne sur un GPU cloud
- Il a participé à un atelier Clojure animé par une personne avec plus de 15 ans d’expérience
- Ayant peu d’expérience des langages fonctionnels, il a trouvé le sujet très intéressant en lui-même
- Après une courte introduction, l’atelier s’est déroulé en mob programming, les participants contribuant chacun à tour de rôle pendant 1 à 2 minutes à la résolution d’un problème
- Il participe aussi à des présentations techniques hebdomadaires de 5 minutes
- Avec des sujets variés comme « Running Rust Code », « GPUs for Dummies », « Typesafe APIs for Type B Personalities » ou « Some Useless Agents » (sa présentation)
- Il a déjà présenté deux fois jusqu’ici (architecture d’agents simples, mise à l’échelle efficace d’outils MCP) et doit parler cette semaine des méthodes d’optimisation GPU
- Rien qu’en écoutant les projets et les parcours des autres participants, sa compréhension des types de problèmes que les ordinateurs peuvent résoudre s’élargit
- Il a écrit fizzbuzz en BASIC sur un Apple IIe de 1983
Les 6 semaines restantes
- Après la retraite, il compte revenir au déploiement en production d’agents et à l’exécution d’evals avec de nouvelles technologies et de nouvelles compétences
- Il craint de ne pas pouvoir terminer tous les éléments de sa liste en 6 semaines restantes
- Mais selon lui, la vraie valeur de RC ne réside pas dans le fait de tout accomplir, mais dans le simple fait de consacrer du temps au code
6 commentaires
Pour le code du travail, je confie tout à des agents IA en les laissant aller sur des boucles aussi longues que possible
mais pour mes projets personnels de loisir, je développe moi-même sans utiliser d’assistant IA ni d’autocomplétion IA (...)
Ça me rappelle un post humoristique que j’ai vu il y a quelque temps
J’ai écrit le code moi-même à la main, puis j’ai demandé à une IA de l’améliorer
Phase 1 : suppression du code poubelle
C’est ce qui s’est affiché, mdr
J’utilise Claude code en désactivant les fonctionnalités IA de VSCode, et c’est clairement plus agréable.
J’ai abandonné vim pour passer à vscode à cause de l’IA,
mais j’avais l’impression d’avoir perdu le plaisir de développer, alors je suis revenu à vim.
J’utilise l’IA comme assistant, et j’ai clairement l’impression d’avoir retrouvé le plaisir de développer.
Au contraire, c’est après avoir utilisé un agent IA que je suis revenu à nvim.
C’est beaucoup plus confortable pour consulter le code dans nvim...
Commentaires Hacker News
Ce semestre, j’enseigne le 6502 assembleur à des étudiants de 18 ans sur un Apple II Plus émulé
Les étudiants avaient déjà appris Python, les structures de données et l’orienté objet dans un environnement moderne
En une dizaine d’heures de cours et de TP, ils ont assimilé les registres, les instructions, les modes d’adressage, la carte mémoire et les routines du moniteur Apple, puis nous avons implémenté ensemble un programme de dessin, une balle rebondissante, des sprites faits maison et une détection de collision simple en graphismes basse résolution 40x40
En devoir, je leur ai demandé de créer et présenter eux-mêmes un petit jeu comme Snake ou Tetris, puis d’expliquer son fonctionnement
Au début, ils détestaient le line editor, mais ils se sont vite mis à planifier et à discuter avant d’écrire du code
C’était une habitude que j’essayais toujours d’ancrer dans mes anciens cours sans trop y parvenir, et l’absence d’outils puissants l’a cette fois rendue naturelle
Plus tard, les étudiants ont dit qu’ils avaient le code en tête même sans tout l’afficher à l’écran
Ils reviendront sans doute à des outils modernes au final, mais je suis convaincu que ce genre d’expérience a une vraie valeur
La raison principale, c’est qu’il faut toujours garder les types à l’esprit, et Python tend justement à brouiller cet aspect
Même les espaces sont parfois obligatoires et parfois non : c’est naturel comme respirer pour les habitués, mais déroutant pour des débutants
Cet environnement bas niveau et ces outils limités m’ont appris à réfléchir avant d’écrire du code
Aujourd’hui encore, quand je pars de zéro, je commence par sortir un stylo et du papier quadrillé pour dessiner grossièrement des fonctions ou classes potentielles sous forme de graphe relié par des flèches
Bien sûr, poussé trop loin, ça devient une autre forme de planification en cascade, donc il faut garder le bon dosage
Rien qu’en passant quelques heures à réfléchir à la structure en amont, je gagne énormément de temps au moment de coder
Le résultat final n’a presque jamais exactement ressemblé au schéma sur papier, mais le simple fait de penser d’abord à la vue d’ensemble améliore ma productivité
Quand on fait du scaffolding directement dans l’éditeur, on bascule vite vers l’implémentation concrète, alors que sur papier, comme il faudra tout retaper, on se libère des distractions comme le choix du nom de variable ou de méthode
Cette approche m’a aussi été particulièrement utile les quelques fois où j’ai fait du vibe coding, car elle m’a permis d’écrire des prompts bien plus précis et ciblés
Mais le passage où les étudiants disent qu’ils ont intégré le code dans leur tête m’a fait changer d’avis
Ça m’a rappelé que Zed Shaw disait quelque chose de similaire : le code écrit sans IDE lui paraît étrangement meilleur
Dans le même esprit, j’ai étudié avec des livres comme "From Nand to Tetris", et ça m’a énormément aidé à comprendre comment fonctionnent un ordinateur, un assembleur et un compilateur
Quand on lui donnait un problème, il ne se mettait pas à taper tout de suite : il réfléchissait d’abord, griffonnait un peu sur papier, allait même faire une promenade, puis seulement s’asseyait devant l’ordinateur
Ensuite, il saisissait presque tout d’un seul jet et ne compilait qu’à la fin, et ça marchait souvent vraiment
Il faisait même rarement des fautes de frappe
Cette expérience m’a fortement fait sentir à quel point il est important de construire d’abord dans sa tête l’espace du problème et le programme, puis de raisonner dessus
Ça rend le résultat attendu plus clair et permet aussi de repérer plus vite ce qui sort de l’ordinaire
Au-dessus de moi, on supprimait régulièrement la matière en disant que c’était trop difficile et que plus personne n’utilisait ça
Malgré tout, j’en ai glissé des morceaux dans d’autres cours comme la programmation système, les langages informatiques et l’architecture des ordinateurs
À l’époque où j’ai grandi, l’assembleur faisait partie de la formation et servait de pont entre les langages de haut niveau comme C/C++ et le matériel
Ça aidait à comprendre pourquoi certaines fonctionnalités de langage existent, et comment beaucoup de constructions de langage fonctionnent réellement
Surtout, comme le disent les commentaires ci-dessus, c’était un excellent entraînement à penser en suivant le CPU ligne par ligne
J’ai souvent perdu la bataille pour en faire une vraie matière, mais j’espère au moins avoir planté quelques graines chez les étudiants
Je crois que tout le monde gagnerait à apprendre au moins une forme d’assembleur une fois dans sa vie
J’aimerais qu’il y ait davantage d’investissement dans les workflows d’autocomplétion IA
C’était un assez bon point d’équilibre
Même ce qu’on appelle aujourd’hui l’ancienne manière reste, à mes yeux, tout à fait compétitif face aux workflows agentiques quand on prend un peu de recul
En tapant soi-même, on garde bien mieux la connaissance du codebase, et le fait de devoir se rappeler et vérifier activement approfondit aussi la compréhension des concepts
J’écris le code moi-même, et je confie la revue de code à l’agent
Ça me permet de garder ma sensation de coder et ma compréhension du codebase, tout en détectant bien des bugs avant le commit
Les premières versions de Cursor étaient vraiment bluffantes, mais depuis j’ai l’impression que l’autocomplétion a presque stagné, et même les versions récentes de Cursor penchent de plus en plus vers les agents comme les autres outils
J’espère qu’un jour, si les modèles de diffusion prennent davantage d’élan, les workflows proches de l’autocomplétion retrouveront un nouveau souffle
Le modèle Mercury d’Inception Labs donne des réponses presque instantanées, et ça garde encore un petit côté magique
Cela dit, il lui manque encore le niveau de sophistication de Cursor et une intégration profonde dans l’éditeur
Et les approches de type diffusion semblent vraiment très adaptées à un usage local, donc je trouve aussi dommage qu’il n’existe presque pas de modèles open weights significatifs
Quand j’écris moi-même le glue code ennuyeux, je me construis une carte mentale du projet
À l’inverse, quand l’agent génère trop de structure, tout fonctionne peut-être sur le moment, mais une semaine plus tard, au moindre petit changement, je dois d’abord retrouver où il a mis quoi
Si tout le monde est passé si vite à autre chose, c’est qu’il y avait une raison : au fond, ce n’était pas une interface utile
Une fois qu’on a pris l’avion, c’est vraiment difficile de revenir en arrière
Ce titre m’a semblé être l’un des titres les plus déprimants que j’aie vus ici
Ça peut vouloir dire que c’est déprimant parce que coder à la main est devenu quelque chose d’assez inhabituel pour mériter un billet de blog, ou au contraire que c’est un maximaliste de l’IA qui se moque du codage humain
En regardant l’historique de l’auteur, la première interprétation semble sans doute la bonne
Ça me donne un peu l’impression du terme à la mode wild swimming : comme si on était allés beaucoup trop loin
On dirait vraiment qu’on a sauté le requin
Cela dit, j’ai trouvé que c’était une contribution vraiment marquante
Après l’avoir lu, j’ai trouvé ça vraiment absurde
Bientôt, on s’imaginera presque en plaisantant un monde où l’on envoie quelqu’un en hôpital psychiatrique pour avoir parlé de codage manuel
J’ai passé les premières années de ma carrière à écrire surtout du Perl sur Solaris SPARC avec vi, et pas même vim, juste vi
Le Perl Cookbook d’O’Reilly était pratiquement mon seul guide, il y avait peu de forums internet et les moteurs de recherche étaient rudimentaires, donc obtenir de l’aide quand on bloquait était bien plus difficile
En revanche, cet environnement m’a forcé à apprendre en profondeur la syntaxe de Perl, les outils terminal, et surtout les frappes vi
Il n’y avait ni coloration syntaxique ni IntelliSense, et c’est justement pour ça que ça s’est beaucoup mieux ancré en moi
Avec le recul, il y avait aussi beaucoup moins de distractions et de bruit à l’époque
Bien sûr, c’est peut-être aussi lié au fait que j’étais au début de ma carrière et qu’on attendait moins de moi, mais j’ai quand même l’impression qu’aujourd’hui tout est devenu excessivement stratifié et complexe
C’était une expérience assez pure, avec une récompense immédiate, un développement rapide et aucune couche inutile, et c’est précisément ça qui m’a attiré dans cette voie
Ironiquement, le agentic coding m’a rendu une partie de cette excitation
Parce que je n’ai plus à me battre moi-même avec toutes les considérations complexes de l’entreprise, le lien entre l’idée et le résultat s’est à nouveau rapproché
L’évolution du secteur est vraiment frappante
Il y a à peine deux ans, c’est quelque chose que presque tous les développeurs auraient pu dire, alors qu’aujourd’hui quelqu’un qui affirme coder à la main donne presque l’impression d’être une espèce menacée
Plus il s’agit de technologies et de langages nouveaux que j’ai utilisés cette dernière année, plus j’ai l’impression d’accumuler une dette de connaissance précisément parce qu’il est devenu trop facile d’obtenir un résultat
Je m’inquiète beaucoup de la manière dont la prochaine génération d’ingénieurs logiciel acquerra une compréhension profonde de ces sujets, voire si elle l’acquerra tout court
Si on remonte à la génération précédente, ce serait l’équivalent de coder sans IDE, et c’était déjà devenu relativement rare
Je soutiens assez largement l’IA en général, et GenAI en particulier, mais je passe encore beaucoup de temps à coder à la main
Au maximum, je garde juste une aide de Copilot activée
Parfois, je fais du spec-driven development avec des outils comme SpecKit + OpenCode, ou bien je vibe code simplement
Mais je ne suis pas prêt à abandonner ma responsabilité de comprendre le code, ni à renoncer à la capacité de l’écrire moi-même
C’est aussi pour ça que j’ai récemment acheté quelques nouveaux livres sur LISP et Java, et avant cela, des livres sur Forth
Au moins pendant un bon moment, peut-être même pour toujours, je ne compte pas arrêter complètement de coder
L’essentiel n’est pas l’implémentation, mais la compréhension du comportement
Cette vérification est assurée par des tests unitaires, d’intégration et de charge automatisés
Quelqu’un a trouvé naïf que je dise avoir créé un site d’administration web interne en vibe coding tout en affirmant qu’il respectait les exigences de sécurité sans que j’aie lu une seule ligne du code
Mais l’exigence était que toute personne autorisée à accéder au site puisse tout y faire, l’accès était protégé par des identifiants Amazon Cognito, et la Lambda qui les servait avait un rôle à privilèges minimaux
Si ces deux invariants avaient été rompus, ce serait presque comme si Claude avait découvert une énorme faille AWS
J’essaie de tirer le maximum de l’IA pour construire beaucoup de choses, tout en prenant toujours le temps de vérifier si le code généré par l’IA passe mon propre seuil de charge cognitive
Cela inclut le nettoyage du code et la documentation, et je m’appuie beaucoup sur cet exemple d’AGENTS.md pour faciliter une grande partie du travail
Malgré tout, je repère quand ça part dans une direction étrange, et dans ce cas je reprends la main
Et quand les crédits sont épuisés, c’est là que mon vrai tour commence
Le code est déjà bien rangé, les abstractions tiennent la route, les commentaires sont utiles, donc il est agréable de reprendre derrière en codage humain organique
Désormais, plus je m’approche de ma limite, plus je demande à l’IA de préparer le terrain à l’avance
Avant, quand je n’avais plus de crédits, elle me laissait un code qu’il fallait étudier pour le comprendre, ce qui était frustrant ; maintenant, j’en viens presque à attendre avec impatience la prochaine distribution de temps de cerveau
Ça sonnera peut-être bizarre, mais pour moi aussi c’est une forme de travail d’équipe
Je pourrais prendre une formule plus chère, mais j’ai envie de garder mon cerveau actif
Je suis d’accord avec le principe, mais au moins Claude, de mon côté, duplique trop souvent la logique, au point qu’il faut parfois l’orienter dans le sens inverse
Quand un LLM écrit le code à ma place, ce code me semble presque une boîte noire sur laquelle je ne peux pas vraiment intervenir
S’il fonctionne, je l’utilise, mais je ne lui fais pas confiance, et s’il casse, ça me frustre simplement
Au final, la manière qui me convient, c’est de garder toujours les mains sur le volant : le LLM répond à des questions, brainstorme avec moi, ou m’aide à exprimer dans la syntaxe d’un langage des concepts que j’ai déjà compris
En réalité, plus encore que la compréhension conceptuelle, c’est toujours un peu la traduction en syntaxe qui m’a coûté
Je réfléchissais justement à une manière de confier certaines choses aux agents tout en gardant volontairement une partie du travail pour moi afin de continuer à faire travailler mon cerveau
Je devrais peut-être essayer de créer un skill ou un hook pour Claude Code
Pouvoir passer trois mois dans une démarche d’apprentissage profonde, en autonomie, me semble vraiment formidable
Ce genre de technologie profonde gardera probablement de la valeur à long terme, et je ne suis pas encore certain que le changement actuel soit exactement du même type d’abstraction que le passage de l’assembleur au C
De nos jours, la plupart de mon code est générée par des LLM, et honnêtement, à la fin de la journée, j’en retire peu de plaisir, peu de sentiment d’accomplissement et peu de satisfaction
En même temps, j’ai aussi réalisé que ce que j’aimais vraiment dans le code ne représentait peut-être que 5 à 10 %, et que tout le reste n’était qu’un travail ennuyeux, semi-mécanique, au service du noyau intéressant
À l’échelle de toute l’histoire humaine, la période où l’on travaille avec des ordinateurs n’est qu’un instant minuscule, et je me demande à quoi ressemblera l’ère du codage manuel dans 100 ans
Peut-être qu’elle ne sera plus qu’une note de bas de page, ou qu’elle sera simplement fusionnée avec toutes les époques antérieures à l’automatisation des machines par elles-mêmes
Autrefois, on écrivait directement en assembleur, puis on est passé à des langages compilés comme C, et l’assembleur est resté utile mais de niche
De la même façon qu’on confie aujourd’hui le code au compilateur sans examiner la plupart du temps sa sortie interne, il est possible qu’à l’avenir la majorité du développement passe à la couche d’abstraction LLM
Les compétences clés pourraient alors se déplacer vers la rédaction de bons prompts, la gestion de la fenêtre de contexte, l’orchestration des agents et de la mémoire
Certains développeurs sauront peut-être encore lire le code produit par les LLM et y repérer des problèmes, mais la plupart n’en seront peut-être pas capables
Moi aussi, j’ai des sentiments partagés
Depuis l’arrivée de ChatGPT et jusqu’à il y a encore quelques mois, j’étais assez sceptique vis-à-vis de la programmation avec LLM : même quand de nouveaux modèles sortaient, j’avais l’impression de voir surtout des variations d’une production médiocre de même qualité
Mais récemment, on dirait que les modèles ont franchi une sorte de seuil critique, et même si j’utilise encore Claude avec prudence, il m’a réellement aidé à réduire fortement le temps d’implémentation de fonctionnalités ou à retrouver l’emplacement d’un bug en ne regardant que les logs
Je ne suis toujours pas d’accord avec les exagérations du type le codage est résolu, mais j’ai quand même le sentiment d’assister à l’un des plus grands changements depuis l’arrivée des langages de haut niveau
J’ai commencé à utiliser Zed comme compromis à moitié assumé
À l’avenir, je pense employer davantage l’IA pour la planification et les suggestions d’étapes que pour l’implémentation elle-même
En ce moment, on voit même des personnes non techniques commencer à créer des applications avec Claude, et quand je regarde Openclaw ainsi que cette obsession générale pour les agents, j’ai le sentiment qu’aller toujours plus loin dans l’hyper-investissement IA n’est pas forcément la voie la plus pratique
Dans les autres domaines de ma vie, j’ai toujours été quelqu’un qui s’intéresse aux détails internes et qu’on valorise pour sa capacité à se salir les mains face à un problème nouveau et à le résoudre directement
Je me demande comment le marché va s’adapter, et comment les gens pourront transmettre et démontrer cette capacité à manier la nuance
En voyant sur le site du Recurse Center la phrase disant qu’« il n’y a ni enseignants ni programme prédéfini, et qu’on demande seulement un engagement à temps plein pendant la retraite », j’ai été intrigué
Je voulais savoir comment les personnes qui travaillent à temps plein participent généralement à ce type de retraite de code
Je me demandais aussi si c’était surtout un programme destiné à des gens qui débutent dans le secteur ou qui sont entre deux emplois
L’article parlait surtout de ce qui avait été construit pendant la retraite, mais moi, ça m’a surtout donné envie d’y aller moi-même
Il est courant de quitter volontairement son poste pour RC, ou de candidater après avoir perdu son emploi
Il y a aussi beaucoup de personnes qui profitent d’un vrai congé sabbatique, d’une garden leave, ou des vacances d’été quand elles sont étudiantes ou doctorantes
Il y a également pas mal de freelances, d’indépendants et de retraités
Certaines personnes viennent pour entrer dans le secteur, mais la majorité des participants ont déjà une expérience professionnelle de programmeur
Les âges vont de 12 ans jusqu’au début de la soixantaine-dizaine, mais la tranche la plus fréquente va des vingtaines aux quarantaines
On peut trouver plus d’informations sur les participants sur la page de présentation du Recurse Center
Sinon, de façon réaliste, il faut pouvoir prendre un congé sabbatique d’environ 6 semaines avec possibilité de revenir dans son emploi actuel