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La session de planification (Ideate)

Ideate est la skill de planification d'Almirant. Vous prenez les seeds que vous accumulez depuis un moment, ouvrez une session et l'IA les transforme en tâches si bien définies qu'un agent comme une personne pourrait les implémenter.


Comment la lancer

Depuis Claude Code :

> /ideate

L'IA démarre avec accès au board du projet, aux seeds en attente et au contexte technique. Vous n'avez rien à réexpliquer.

Depuis l'assistant :

"Ouvre une session de planning pour le projet X"

Les phases d'une session

Phase 1 : Analyser l'état du projet

L'IA commence par examiner le board : ce qui est en cours, en review ou en attente. Cela évite de proposer des éléments déjà lancés ou en conflit avec un travail existant.

Phase 2 : Examiner les seeds

Elle lit les seeds en attente une par une et évalue le contexte disponible pour chacune :

  • Seeds claires et concrètes → passent directement à la recherche technique
  • Seeds ambiguës ou vagues → activent le mode de clarification

Phase 3 : Clarification (si nécessaire)

Pour les seeds vagues, l'IA n'invente rien. Elle pose des questions précises ou propose des alternatives :

« Vous me dites que le dashboard charge lentement. Il y a trois causes possibles : les queries de la base de données, le nombre de composants rendus simultanément ou la taille des données téléchargées. Avez-vous une indication sur laquelle est en cause ? Sinon, je peux proposer des tâches pour les examiner chacune. »

Elle peut aussi détecter que plusieurs seeds concernent en réalité le même problème :

« Vous avez trois seeds sur les performances. Je vais les traiter comme une seule Feature pour ne pas dupliquer le travail. Cela vous convient ? »

Phase 4 : Recherche technique

Une fois l'intention claire, l'IA analyse le codebase :

  • Les fichiers pertinents pour cette seed
  • La manière dont un sujet similaire est résolu dans le projet (patterns, conventions)
  • L'approche technique la plus pertinente dans ce contexte
  • Les dépendances ou risques à prendre en compte

Phase 5 : Proposition de tâches

L'IA présente sa proposition : une ou plusieurs tâches avec :

ChampContenu
TitreClair et actionnable
DescriptionCe qui doit être fait et pourquoi
Definition of doneCritères concrets et vérifiables
Fichiers pertinentsLes parties du codebase qui seront modifiées
Considérations techniquesDécisions d'approche, risques, alternatives écartées

Phase 6 : Votre approbation

Vous examinez la proposition. Vous pouvez :

  • L'approuver telle quelle : les tâches sont créées dans le board
  • Demander des ajustements : « sépare cette tâche en deux » / « ajoute le critère d'acceptation X »
  • En rejeter certaines : si quelque chose ne convient pas, vous l'écartez

L'IA conserve le contexte de la conversation. Vous pouvez itérer jusqu'à ce que la proposition convienne.

Phase 7 : Création dans le board

Après votre approbation, les tâches sont automatiquement créées dans le board et liées aux seeds qui les ont générées. Elles restent dans le backlog, prêtes à être implémentées.


Ce qui change par rapport à une planification « manuelle »

AvantAvec Ideate
Créer les tâches une par une à partir de zéroL'IA propose la structure complète
Réfléchir seul aux fichiers concernésL'IA analyse le codebase pour vous
Oublier le contexte d'une idée datant de trois joursLes seeds préservent le contexte initial
Dupliquer le travail sans le savoirL'IA détecte les recouvrements entre seeds
Tasks à la définition vagueTasks avec une definition of done concrète

Exemple de session réelle

> /ideate

[Ideate] Examen du board du projet "App de facturation"...
→ 2 tâches dans In Progress, 1 dans Review, 4 seeds en attente

[Ideate] Seeds détectées :
1. "Le dashboard charge lentement" (il y a 2 jours)
2. "Ajouter l'export de rapports" (hier)
3. "Examiner les permissions admin" (aujourd'hui)
4. "Bouton d'archivage dans la vue des factures" (aujourd'hui)

[Ideate] Les seeds 1 et 2 sont liées à la vue principale.
Je vais les analyser ensemble comme une Feature possible.

[Ideate] Analyse du codebase pour "Dashboard"...
→ Détectés : DashboardPage.tsx, reportService.ts, api/reports.ts
→ Aucun index sur `reports.created_at` (cause probable de la lenteur)
→ Export non implémenté ; les factures ont un précédent dans exportInvoices.ts

[Ideate] Proposition :

Feature: Améliorations du dashboard et des rapports
├── Task: Ajouter un index sur reports.created_at
│ DoD: query < 200ms avec 1000 enregistrements, migration incluse
│ Fichiers: migrations/, reportService.ts

├── Task: Lazy loading des composants du dashboard
│ DoD: LCP < 2.5s dans Lighthouse, aucune régression visuelle
│ Fichiers: DashboardPage.tsx, composants/

└── Task: Bouton d'export dans les rapports (CSV et PDF)
DoD: export correct avec filtres actifs, même pattern que les factures
Fichiers: reportService.ts, api/reports.ts, composants/ExportButton.tsx (nouveau)

Approuvez-vous ces trois tâches ou souhaitez-vous ajuster quelque chose ?

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