Contenu evergreen. Des méthodes et configurations testées en production, pas des tutoriels de demo.
Un workflow agentique ne consiste pas à "utiliser l'IA pour coder plus vite" — c'est une restructuration de la façon dont on décompose, délègue et vérifie le travail. Les gains réels viennent de trois pratiques : décomposer les tâches en unités vérifiables, gérer le contexte de façon active, et traiter l'agent comme un junior compétent qui a besoin d'instructions précises.
Router les tâches mécaniques sur des modèles budget ou gratuits (MiniMax 2.5 via Kilo Gateway, Gemini Flash), réserver les modèles premium pour le raisonnement. Résultat : les tâches mécaniques (~65% du volume) ne coûtent plus rien, sans dégradation perçue.
Le context window est une ressource finie qui se dégrade. La clé est de le traiter comme tel : sessions courtes avec livrables vérifiables, fichiers de contexte persistants entre sessions, découpage en agents spécialisés sur les tâches parallèles. Les workflows multi-agents ne sont pas une complexité supplémentaire — ils sont la façon de travailler à grande échelle sans perdre en qualité.
OpenCode s'intègre naturellement dans un workflow Neovim/tmux : un split tmux dédié, l'agent dans un panneau, ton éditeur dans l'autre. L'architecture client/serveur permet de démarrer OpenCode côté serveur et de s'y connecter via SSH sans configuration supplémentaire. Setup complet en 30 minutes.
Un bon prompt d'agent de coding a trois composants : ce qu'on veut (tâche précise), comment le valider (condition de sortie vérifiable), et ce qu'on ne veut pas (contraintes explicites). La plupart des résultats décevants viennent d'instructions qui manquent l'un des trois.