Rayon de la bibliothèque · 11 fiches

IA et agents de code

Ce rayon réunit les livres et les cours sur l'IA appliquée au code : Claude Code, agents, MCP, évaluation des modèles. Le sujet bouge vite et presque tous ces titres datent de 2026 et ils sont notés plus sévèrement qu'ailleurs dans la bibliothèque. Pour commencer, AI Engineering pose les bases et reste le mieux noté du rayon ; les titres consacrés à Claude Code servent ensuite, quand on a déjà un agent entre les mains.

Couverture de Claude Code Enterprise Mastery: Ship Faster, Ship Safer

Claude Code Enterprise Mastery Ritesh Vajariya · 2026 Un cours vidéo pour verrouiller Claude Code dans une équipe : refus d'abord, réglages imposés, coûts, conformité, déploiement par phases. 5.4/10

Couverture de MCP Mastery - Model Context Protocol with n8n & Claude

MCP Mastery Yogesh Raheja · 2026 Le protocole MCP expliqué sans code (qui parle à qui, ce qu'un serveur offre, comment passent les messages), puis Claude branché sur n8n. 6/10

Couverture de 101 Claude Code Tips: A Battle-Tested Field Guide for Agentic Coding

101 Claude Code Tips Zenva Academy · 2026 Cent une astuces de terrain d'une équipe qui produit des cours avec Claude Code : les plus utiles tiennent en six réflexes. 6.2/10

Couverture de Agentic Coding with Claude Code: The everyday developer's guide to agentic coding with Claude Code

Agentic Coding with Claude Code Eden Marco · 2026 Un cours vidéo mis par écrit qui apprend à gérer la mémoire de travail de Claude Code, des CLAUDE.md aux sous-agents. 5.4/10

Couverture de Best Practices for Claude Code: Advanced Agentic Coding for Real-World Codebases

Best Practices for Claude Code Zenva Academy · 2026 Un cours de discipline pour faire modifier du code existant par Claude sans qu'il réécrive la moitié du projet. 6/10

Couverture de Beyond Code: Build Reliable AI-Assisted Software with Context Engineering, Mechanical Gates, and AI Agent Control

Beyond Code Jeremy McEntire · 2026 Avec l'IA, écrire du code ne coûte presque plus rien, se tromper coûte autant : la fiabilité vient des tests et du découpage. 6.6/10

Couverture de Practical LLM Evaluation for Production Systems: Measure, monitor, and improve AI system reliability across training and inference

Évaluer des LLM en production Ammar Mohanna, Indrajit Kar, Zonunfeli Ralte · 2026 Un mode d'emploi pour décider qu'un produit à LLM peut sortir : preuves, seuils, portes, boucle fermée. Solide en méthode, mais rien de mesuré sur le juge dans les parties lues. 6.4/10

Couverture de Agentic Architectural Patterns for Building Multi-Agent Systems: Proven design patterns and practices for GenAI, agents, RAG, LLMOps, and enterprise-scale AI systems

Patterns d'architecture agentique Ali Arsanjani, Juan Pablo Bustos · 2026 Un catalogue d'une cinquantaine de patterns multi-agents : il nomme bien les pannes, il prescrit des métriques sans en publier. 5.6/10

Couverture de Spec-Driven Development with BMAD: Master Agentic Workflows using Cursor, BMAD, and Context Engineering

Spec-Driven Development with BMAD Marlon Vidal Ferreira · 2026 Un mode d'emploi de BMAD, un cadre de specs et d'agents à rôles : le tutoriel est daté, mais cinq boucles de contrôle valent le détour. 5.2/10

Couverture de The Claude Code Operating Model: Build scalable AI coding systems with Skills, MCP, Hooks, agent orchestration, and SDK patterns

The Claude Code Operating Model Jia Huang · 2026 Le manuel qui transforme Claude Code d'assistant bavard en système configuré : mémoire, skills, sous-agents, hooks, CI. 6.6/10

Couverture de AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

AI Engineering Chip Huyen · 2025 Construire des applications sur les LLM : RAG, agents, évaluation. Le canon émergent de l'ingénierie IA. 8.2/10

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