LAO — une app macOS qui transforme des idées en spécifications exploitables par une IA de développement

LAO est une app macOS qui se place comme un « bureau de conception » entre l’idée et l’IA de développement.

Quand on utilise des IA de développement comme Claude Code, Codex ou Gemini CLI, on a tendance à jeter directement une idée dans le chat et à démarrer le développement. Au début, cela semble rapide, mais en pratique, ce n’est qu’après avoir construit quelque chose qu’on voit ce qui manque.

Des questions comme la gestion de la connexion, le traitement des états vides, la continuité de la navigation entre les écrans, l’adéquation du modèle de données avec l’interface, ou encore l’existence d’états d’erreur n’apparaissent que plus tard. On entre alors dans un cycle de correction, de réexplication, puis de nouvelle correction.

LAO est une tentative d’ajouter une étape intermédiaire.

Idée
→ exploration et structuration dans LAO
→ conception des écrans / flux / données / API
→ spécifications transmissibles à une IA de développement
→ implémentation

Au départ, je voulais créer un outil pour relier des agents IA afin de mieux les faire travailler ensemble. Mais à force de tests, je me suis rendu compte que le vrai problème était plus en amont : le développement démarrait alors même que ce qu’il fallait construire n’était pas encore suffisamment clarifié.

J’ai donc recentré le rôle de LAO : non pas comme outil de développement, mais comme outil de conception en amont du développement.

Dans LAO, on commence par explorer l’idée dans IdeaBoard. Un panel d’experts IA propose des orientations sous plusieurs angles, et l’utilisateur affine ensuite, par le dialogue, celle qui lui convient.

Une fois la direction clarifiée, on passe au Design Workflow. Ici, le Director découpe le travail en unités comme la conception des écrans, les flux utilisateurs, le modèle de données ou les API. Chaque élément est ensuite rédigé en spécifications concrètes par un Step Agent.

Le point important n’était pas de conserver longtemps le « contenu du chat », mais de laisser des résultats intermédiaires sous forme d’informations de conception structurées.

Les longs échanges perdent leur contexte avec le temps. Les humains s’y perdent, et les IA aussi. C’est pourquoi LAO fait avancer les étapes suivantes non pas à partir de la conversation elle-même, mais à partir de résultats structurés comme le Work Graph et les Deliverable Spec.

Les principales fonctionnalités actuellement implémentées sont les suivantes :

• app native macOS en SwiftUI
• espaces de travail par projet
• exploration d’idées basée sur IdeaBoard
• proposition d’orientations via un panel d’experts IA
• comparaison et sélection d’approches
• structuration de la conception via Design Workflow
• décomposition des éléments de conception : écrans, flux, données, API, etc.
• connexion aux providers Claude / Codex / Gemini CLI
• sauvegarde des sessions de conception et reprise du travail
• gestion des relations entre éléments basée sur Work Graph

Plus qu’un produit abouti, c’est pour l’instant un outil open source expérimental que j’ai créé pour réduire les problèmes rencontrés en construisant moi-même des produits avec l’IA.

J’aimerais particulièrement recevoir des retours de personnes comme :

• celles qui créent souvent des side projects avec Claude Code ou Codex
• celles qui estiment nécessaire de clarifier la planification et la conception avant de confier le développement à une IA
• celles qui ont l’impression que les idées abondent dans le chat, mais se traduisent mal en exécution réelle
• celles qui ressentent de la fatigue à devoir réexpliquer et faire corriger les résultats produits par des agents IA
• celles qui, en solo ou dans une petite équipe, veulent mieux structurer le flux planification → conception → développement

À mesure que les outils de développement IA progresseront, je pense que l’étape consistant à définir précisément ce qu’il faut construire deviendra au contraire encore plus importante.

Si une IA de développement peut implémenter rapidement, elle peut aussi implémenter rapidement une mauvaise direction. C’est pourquoi la structuration en amont me semble devenir plus importante encore que la vitesse d’implémentation.

LAO est une tentative de travailler sur cette étape en amont.

Il reste encore beaucoup de points à améliorer. J’ai surtout besoin de retours sur l’UX, le format des spécifications, la manière de les transmettre à une IA de développement, et leur validité réelle dans des projets concrets.