Une règle forte tirée du fichier AGENTS.md de Opencode

Le fichier AGENTS.md de Opencode demande de ne pas compliquer une solution pour des conditions de course hypothétiques ou des scénarios de sécurité improbables sans expliquer d’abord le risque, la probabilité et le coût à l’utilisateur.
Une règle forte tirée du AGENTS.md du projet Opencode:
"Avant de compliquer une solution pour une condition de course hypothétique ou un scénario de sécurité extrêmement improbable, expliquez d’abord à l’utilisateur en quoi le problème peut se manifester, quelle est sa probabilité et quel serait le coût de cette complexité. Obtenez son accord. N’élargissez pas silencieusement le périmètre de la tâche uniquement pour une fiabilité théorique."
Le fichier entier mérite d’être lu: AGENTS.md.
Pourquoi c'est important
AnalyseC’est un garde-fou utile pour les agents de codage IA: il rend explicites les changements de périmètre et évite le surdéveloppement pour des cas rares.
Discuter dans la communauté
Partagez vos questions et vos idées avec les développeurs
Lié dans l'écosystème
Guides pratiques, terminologie clé et compétences d'agents
Codex : onboarding de base, configuration et premières tâches
Il existe trois façons de travailler avec l'IA pour la rédaction de code – et Codex couvre la plus ambitieuse d'entre elles.
Bob Martin publie des règles de code pour agents IA
Le skill ub-mode de Robert Martin fixe des garde-fous pour les agents IA de programmation : modifications minimales, tests réels et correction des causes.
Bob Martin publie des règles pour les agents d’IA qui écrivent du code
Bob Martin, auteur du livre Clean Code, a publié le dépôt GitHub ub-mode contenant des règles destinées aux agents d’IA qui produisent et modifient du code.
Tous les fichiers de Claude Code : ce qui est stocké dans le dossier .claude
Guide complet de l'architecture interne de Claude Code : niveaux de configuration, CLAUDE.md, règles avec filtrage par chemin (path-gating), mémoire automatique, droits d'accès, compétences (skills), sous-agents et nettoyage des transcripts.
Mémoire à court et long terme des agents
Architecture de mémoire hiérarchique pour les agents autonomes. Distinction entre la mémoire à court terme (Short-Term Memory — fenêtre contextuelle active de la session en cours) et la mémoire à long terme (Long-Term Memory — bases de données vectorielles, fichiers de profil utilisateur et journaux épisodiques).
GPT personnalisés (Chatbots sur mesure dans ChatGPT)
Fonctionnalité de ChatGPT permettant de créer des assistants miniaturisés et personnalisés pour des tâches spécifiques. Elle permet de charger vos propres fichiers, de définir des instructions permanentes, d'activer la génération d'images et de connecter des API externes sans écrire une seule ligne de code.