La plupart des gens essaient Claude Code comme ils essaient n'importe quel nouvel outil d'IA : ils collent des instructions, obtiennent un extrait de code et passent à autre chose. Cela fonctionne pour les petites tâches, mais cela ne tient pas la route dans les projets réels.
Le code ne correspond pas à votre référentiel, la correction échoue dans l'intégration continue et des informations contextuelles importantes manquent. Vous finissez par passer du temps à rassembler les éléments dans votre terminal, vos problèmes et vos documents.
C'est pourquoi, dans cet article, nous vous expliquons comment démarrer avec Claude Code à partir du terminal et quelles habitudes vous aideront à obtenir des résultats cohérents.
Restez avec nous jusqu'à la fin, car nous examinerons également des alternatives telles que ClickUp qui regroupent la planification, le contexte et les flux de travail de codage et de développement basés sur l'IA dans un seul environnement de travail ! 🤩
Ce que Claude Code est conçu à faire
Claude Code est un outil de codage IA agentique développé par Anthropic, conçu pour aider les développeurs à comprendre l'ensemble des bases de code et à exécuter des tâches de codage complexes à l'aide de commandes en langage naturel.
Il s'intègre directement aux terminaux, aux IDE tels que VS Code et JetBrains, à Slack, aux navigateurs web et même aux applications iOS.
Anthropic a lancé Claude Code début 2025 en tant qu'aperçu de recherche pour ses propres ingénieurs. Depuis, cet outil de ligne de commande basique s'est transformé en un agent de codage plus performant.
Cette évolution montre comment les équipes utilisent l'IA dans le développement de logiciels, allant au-delà des suggestions de code rapides pour proposer des outils capables de comprendre les projets et d'aider dans le travail d'ingénierie réel. Claude Code est alimenté par des modèles tels que Opus, Sonnet et Haiku.
Voici quelques fonctionnalités clés de Claude Code qui vous aideront à devenir un meilleur programmeur:
- Intégration du code source : cartographie et explique la structure, les dépendances et l'architecture du projet en quelques secondes, sans sélection manuelle des fichiers.
- Modifications et automatisation de plusieurs fichiers : effectue des modifications coordonnées, exécute des tests/compilations/lints, corrige les problèmes et effectue des validations/PR de manière autonome.
- Intégration du flux de travail : s'intègre à l'interface CLI native (commande Claude), aux extensions IDE avec différences visuelles, à GitHub Actions pour la CI et aux mentions Slack pour les tâches d'équipe.
- Modes de réflexion : des déclencheurs tels que « think hard » (réfléchir intensément) ou « ultrathink » (réfléchir intensément) allouent davantage de ressources informatiques à la planification complexe avant la mise en œuvre.
- Sécurité et contrôle : nécessite une approbation pour les modifications/commandes et s'exécute localement avec un accès API direct, tout en étant prêt à l'emploi dans les entreprises grâce à l'assistance pour Bedrock/Vertex IA.
🧠 Anecdote : Claude Shannon a fondé la théorie de l'information en 1948, prouvant que la logique et la communication pouvaient être exprimées mathématiquement. Tous les modèles d'IA qui écrivent du code s'appuient sur ce travail.
Comment les équipes utilisent réellement Claude Code dans la pratique
Les équipes utilisent cette alternative à ChatGPT pour le codage comme un agent terminal qui prend en charge du véritable travail de développement et l'exécute de bout en bout. L'objectif est d'accélérer l'exécution du code, des tests et du débogage, les humains intervenant pour la révision et la prise de décision.
Voici à quoi cela ressemble dans les flux de travail quotidiens :
- Déploiement de boucles d'agents autonomes (mode d'acceptation automatique) : les développeurs activent l'acceptation automatique (Shift + Tab) et utilisent Claude pour coder, exécuter des tests, détecter les échecs et les corriger en boucle. Les équipes d'ingénieurs interviennent principalement à la fin pour examiner les différences et orienter les décisions de conception, et non pour microgérer chaque modification en cours.
- Utilisation pour achever rapidement une fonctionnalité : En général, on commence par une invitation Claude IA générale telle que « Ajouter OAuth à ce service et mettre à jour les tests ». Claude s'occupe de la plupart des tâches techniques, puis les humains prennent le relais pour les cas particuliers, les appels d'architecture et le nettoyage. Si cela prend trop de temps, les équipes réinitialisent le git et relancent le processus.
- Intégration à des bases de code volumineuses et inconnues : les nouvelles recrues peuvent demander à Claude de cartographier les dossiers, d'expliquer comment les données circulent entre les services et d'indiquer où les modifications doivent être apportées. Il est utilisé comme une « visite guidée du code » rapide et interactive.
- Débogage sous pression : les équipes d'infrastructure et de sécurité l'utilisent lors d'incidents pour tracer les défaillances dans les services, les configurations et les journaux. Vous pouvez lui fournir des traces de pile, des tests ayant échoué ou même des captures d'écran de tableaux de bord, et obtenir en quelques minutes des étapes ou des commandes concrètes pour y remédier.
- Prototypage interdisciplinaire : les équipes produit et conception installent Claude Code pour transformer des spécifications approximatives ou des conceptions Figma en prototypes fonctionnels. Les non-ingénieurs l'utilisent pour créer des outils internes ou de petites automatisations, puis les transmettent aux développeurs pour les perfectionner.
🧠 Anecdote amusante : avant l'apparition des compilateurs, les programmeurs traduisaient manuellement le code en instructions machine. Le premier compilateur largement utilisé a été créé par Grace Hopper. On lui avait dit que c'était impossible, mais elle l'a quand même construit.
🎥 Bonus : cette vidéo explore comment les équipes utilisent Claude IA pour le codage 👇🏽
Bonnes pratiques pour obtenir des résultats fiables avec Claude Code
Claude Code fonctionne mieux lorsque vous le considérez comme un système que vous pouvez contrôler et vérifier, et non comme une boîte noire dont vous espérez qu'elle fera les choses correctement. Voici comment obtenir des résultats prêts pour la production et surmonter les défis liés au développement logiciel:
- Maintenez un fichier CLAUDE. md : Documentez les règles spécifiques au référentiel, les commandes de test et les flux de travail courants afin que Claude démarre chaque session avec le bon contexte.
- Définissez les critères de vérification à l'avance : indiquez précisément comment prouver que la modification est correcte (tests à effectuer, résultats à vérifier, cas limites à couvrir).
- Renvoyez les erreurs complètes : collez les messages d'erreur complets et les traces de pile, et demandez une analyse des causes profondes, plutôt que des correctifs rapides.
- Validez visuellement les modifications de l'interface utilisateur : pour le travail en front-end, comparez les captures d'écran aux conceptions et répétez l'opération jusqu'à ce qu'elles correspondent.
- Interrompez rapidement les mauvaises approches : appuyez sur Esc pour arrêter l'exécution, ajuster la direction et continuer avant de perdre du temps sur la mauvaise voie.
- Effacez le contexte lorsque vous changez de sujet : utilisez /clear lorsque vous changez de sujet afin de conserver un contexte de travail cohérent.
- Faites de Git votre filet de sécurité : demandez à Claude de valider les modifications et de passer en revue les validations récentes afin de pouvoir revenir en arrière si nécessaire.
- Utilisez les extensions IDE pour la révision des différences : examinez visuellement les modifications dans VS Code ou JetBrains.
Voici à quoi ressemble le flux de travail Claude Code d'un utilisateur de Reddit, si vous cherchez une source d'inspiration concrète :
📖 À lire également : Claude IA Review (fonctionnalités, tarifs et avis des utilisateurs)
Erreurs courantes à éviter
Si l'outil de codage agentique semble peu fiable, c'est généralement à cause de ces erreurs évitables. Voici ce à quoi vous devez faire attention et ce que vous devez faire à la place pour améliorer la productivité des développeurs.
| Erreurs | Solutions |
| Rédaction d'invites vagues | Spécifiez le comportement attendu, les entrées/sorties, les contraintes et l'endroit où le bug apparaît, afin que les modifications restent ciblées. |
| Accepter aveuglément la première ébauche et passer outre les améliorations itératives | Vérifiez le résultat, demandez une deuxième passe et répétez l'opération jusqu'à ce que les cas limites et les chemins d'échec soient couverts. |
| Laisser l'agent tourner en boucle sans interruption | Arrêtez la boucle, ajoutez des journaux ou des tests, collez les résultats réels et basez la correction sur ce qui a réellement échoué. |
| Ignorer les tests ou la vérification locale | Exécutez des tests localement, reproduisez le problème et confirmez la correction avant de passer à l'étape suivante. |
| Autorisation des modifications automatiques non sécurisées des fichiers ou dossiers | Limitez l'accès en écriture, examinez les différences avant d'appliquer les modifications et protégez les chemins d'accès et les répertoires critiques. |
📖 À lire également : Programmation en binôme avec l'IA : comment améliorer l'efficacité du codage grâce à l'IA
Quand Claude Code commence à montrer ses limites
Même les meilleurs éditeurs de code ont leurs limites. Claude Code est performant pour lire les référentiels, raisonner sur le code et apporter des modifications à plusieurs fichiers, mais il commence à rencontrer des difficultés lorsque le travail sort du cadre de l'éditeur.
Voici les principaux domaines dans lesquels Claude Code intervient dans les flux de travail quotidiens des ingénieurs :
- Logique de l'entreprise subtile et nuances de domaine : Claude peut produire un code syntaxiquement valide qui semble correct, mais qui ne parvient pas à saisir les nuances de la logique ou des contraintes du monde réel.
- Le travail prolongé sur plusieurs sessions pose des problèmes de mémoire : au cours de sessions longues, la dégradation du contexte ou la compression de la mémoire peuvent faire « oublier » des décisions à l'agent, ce qui oblige à redémarrer fréquemment.
- Les modifications multi-morceaux et inter-fichiers restent risquées : les refactorisations automatisées qui couvrent des régions disjointes d'une base de code peuvent endommager les interfaces ou introduire des régressions.
- Failles de sécurité et d'exactitude : le code généré par l'IA peut passer à côté de failles de sécurité ou de vulnérabilités profondes, car les données et les modèles d'entraînement ne garantissent pas une conception sûre.
- L'hallucination persiste : des appels API ou des implémentations qui semblent plausibles mais qui n'existent pas dans votre référentiel ou vos dépendances continuent de se produire et doivent être corrigés manuellement.
🧠 Anecdote : Lors de la conférence de l'OTAN sur le génie logiciel en 1968, les experts ont débattu pour savoir si le développement logiciel méritait d'être qualifié d'ingénierie. Le terme a été sélectionné intentionnellement par Fritz Bauer comme une provocation afin de souligner la nécessité d'adopter des approches disciplinées et basées sur la fabrication pour la création de logiciels.
Pourquoi le codage n'est plus seulement un problème de référentiel
La plupart des bugs ne proviennent pas d'une seule ligne de code erronée. Ils surviennent en raison de la manière dont le code s'exécute dans l'intégration continue, de son déploiement, des paramètres définis en production, des données qu'il voit au moment de l'exécution ou du comportement des dépendances sous une charge réelle.
Vous pouvez utiliser Claude IA pour corriger le code et continuer à perturber le système, car le problème réside dans la manière dont tous ces éléments fonctionnent ensemble.
C'est pourquoi le débogage est différent aujourd'hui. Dans les systèmes modernes, de nombreux problèmes ne se trouvent pas dans le référentiel. Cela peut être dû à :
- Bugs causés par la configuration CI
- Échecs causés par les variables d'environnement de production
- Problèmes déclenchés par les données en production
- Changement de comportement dû aux Feature Flags
- Pannes causées par l'infrastructure, les conteneurs ou les versions de service
Le référentiel n'est qu'une entrée parmi d'autres. Le système correspond à l'expérience de l'utilisateur. Les choses ne fonctionnent que lorsque le code, les configurations, les déploiements, les données et le comportement d'exécution s'alignent dans l'environnement réel.
C'est là que les outils de codage IA basés uniquement sur les fichiers montrent leurs limites. Ils peuvent modifier les fichiers dans le référentiel, mais ils ne peuvent pas voir les échecs de CI, les journaux, l'état du déploiement ou le comportement de l'interface utilisateur.
C'est aussi pourquoi les outils agentiels sont importants. Ils fonctionnent sur toutes ces surfaces, exécutant des tests et des builds, inspectant les résultats de l'intégration continue, utilisant des journaux et des commandes, et vérifiant même l'état de l'interface utilisateur.
ClickUp AI comme alternative au codage Repo-First
Le codage « repo-first » échoue parce que le travail réel ne commence ni ne se termine dans un éditeur de code. Les exigences se trouvent dans les documents, les bugs dans les tickets, le contexte dans les commentaires, et la livraison dépend de la coordination entre les personnes et les systèmes.
C'est là qu'intervient ClickUp for Software Teams. En tant que premier environnement de travail IA convergent au monde, ClickUp considère le codage comme faisant partie intégrante du flux de travail complet, qui commence par un problème et se termine par un travail livré et vérifié. Il centralise l'ensemble de votre cycle de vie d'ingénierie en un seul endroit, éliminant ainsi la prolifération des outils.
Voyons comment ClickUp prend en charge un système axé sur le flux de travail pour les équipes logicielles :
Connectez le code à un contexte de travail réel avec ClickUp Brain
ClickUp Brain est l'assistant IA contextuel intégré à votre environnement de travail ClickUp. Il a accès à l'ensemble du flux de travail logiciel autour de votre code, y compris les tâches, les commentaires, l'historique des sprints, les décisions, les dépendances et les échéanciers. Cela permet de garantir que le code généré et les conseils techniques sont en adéquation avec la portée, les critères d'acceptation et l'état actuel du projet.
Voyons comment cela se passe dans la réalité :
Transformez un contexte dispersé en une direction claire
En tant qu'IA contextuelle ayant accès à des données en temps réel, ClickUp Brain analyse vos tâches, vos PRD, vos spécifications, vos commentaires et vos décisions passées afin de comprendre ce que votre équipe est réellement en train de construire et pourquoi.
📌 Par exemple, vous pouvez poser des questions telles que « Qu'est-ce qui n'est pas encore clair concernant la migration de l'API ? » ou « Qu'avons-nous convenu pour la fonctionnalité X ? » et obtenir des réponses fondées sur votre environnement de travail. Cela est utile lorsque vous vous lancez dans un projet en cours de sprint, que vous reprenez une fonctionnalité à moitié terminée ou que vous examinez un travail qui concerne plusieurs équipes.
Et si vous manquez constamment des mises à jour, perdez le fil des décisions ou fouillez dans de longs fils de discussion à la recherche d'éléments à entreprendre, ClickUp Brain peut résumer les comptes rendus, les rétrospectives, les revues PRD et les chaînes de commentaires désordonnées en conclusions claires et exploitables.
🧠 Anecdote amusante : En 1999, la NASA a perdu le contact avec le Mars Climate Orbiter peu avant qu'il n'entre en orbite autour de Mars. Une équipe utilisait les unités impériales tandis qu'une autre utilisait le système métrique pour calculer la poussée et les corrections de trajectoire, et cette incompatibilité est passée inaperçue. Cette erreur a coûté 125 millions de dollars à la NASA. Même les équipes les plus brillantes tirent profit de l'automatisation et de la validation.
Trouvez des réponses dans tous vos outils
Avez-vous déjà perdu du temps à passer d'un outil à l'autre pour trouver « cette demande de tirage » ou le document qui explique pourquoi une fonctionnalité existe ?
Grâce à la recherche IA d'entreprise de ClickUp, vous pouvez rassembler en un seul endroit toutes les informations contextuelles provenant de votre environnement de travail et des outils connectés. Cela inclut les PR de GitHub, les fichiers de conception de Figma, les documents de Google Drive ou SharePoint et les problèmes provenant d'autres outils.
Cela est particulièrement utile lorsque vous devez :
- Trouvez rapidement les exigences et les spécifications : affichez les récits d'utilisateurs, les spécifications techniques et les critères d'acceptation sans avoir à fouiller dans des dossiers ou à rechercher d'autres Outils d'IA pour les développeurs.
- Suivez les décisions de bout en bout : suivez une fonctionnalité depuis l'idée initiale jusqu'à sa mise en œuvre, y compris les discussions associées, les fichiers de conception et les modifications des exigences.
- Ajoutez du contexte aux revues de code : affichez les spécifications associées, les rapports de bogues antérieurs et les décisions de conception antérieures liées à une tâche avant de la réviser ou de la livrer.
- Accélérez l'intégration : aidez les nouveaux membres de l'équipe à rechercher les décisions passées, les documents architecturaux et le contexte du projet sans avoir à solliciter cinq personnes pour obtenir des informations générales.
Changez de modèle en fonction de la tâche à accomplir
L'accès à plusieurs LLM dans ClickUp offre à votre équipe un avantage pratique. Différents modèles sont plus adaptés à différents types de travail, et ClickUp vous permet de choisir l'IA qui convient le mieux aux équipes logicielles.
📌 Par exemple, les récits stratégiques et la réflexion sur les produits ont souvent un meilleur flux via Claude (Sonnet et Opus), tandis que la rédaction destinée aux clients est plus rigoureuse via ChatGPT lorsque la clarté, le ton et la structure sont importants. Et lorsque vous avez besoin de recherches et d'analyses techniques plus précises, vous pouvez choisir Gemini.
Si le résultat d'un modèle ne vous convient pas pour une tâche, vous pouvez changer instantanément et comparer les résultats sans changer les Outils d'IA ni reformater les entrées.
📖 À lire également : Modèles de développement logiciel
Transformez vos exigences en code fonctionnel avec Codegen
ClickUp Codegen est un agent de codage autonome conçu pour générer du code prêt à l'emploi et automatiser les tâches d'ingénierie à partir des exigences réelles d'un projet.
Au lieu de partir de zéro, il s'appuie sur la source d'informations fiables que votre équipe utilise déjà, afin que la mise en œuvre reste conforme à ce qui a été prévu. Au fil du temps, il s'adapte à la manière dont votre équipe structure le travail et révise le code, afin que ses résultats correspondent à vos conventions.
Voici ce que Codegen gère dans votre flux de travail :
- Génération de code à partir des exigences : lisez les tâches, les documents et les commentaires pour produire un code prêt à être utilisé qui correspond à la portée, aux contraintes et aux critères d'acceptation.
- Révisions de code automatisées : vérifiez les modifications par rapport aux exigences, aux directives de style et aux bonnes pratiques de base ; signalez les lacunes ou proposez des corrections.
- Intégration du référentiel : effectuez la connexion à GitHub et à d'autres référentiels pour conserver les modifications liées aux tâches afin d'assurer la traçabilité, depuis les exigences jusqu'au déploiement.
Une fois la connexion effectuée, Codegen s'intègre à la manière dont votre équipe travaille déjà dans ClickUp de trois façons :
- Attribuez des tâches pour déclencher la mise en œuvre : attribuez une tâche ClickUp à Codegen, qui se chargera du travail en utilisant la description de la tâche, les documents liés, les critères d'acceptation et les dépendances. Un propriétaire humain reste chargé de la révision et de la fusion.
- @mention pour des suivis ciblés : intégrez Codegen dans un fil de tâches pour des tâches spécifiques telles que la gestion des cas limites, l'ajout de tests ou la correction d'une compilation défaillante.
- Automatisations pour des transferts répétables : déclenchez Codegen lorsque des tâches complexes passent à certains statuts (par exemple, « Prêt pour la mise en œuvre ») afin d'éliminer les retards ou de normaliser la manière dont les bogues et les petites fonctionnalités sont pris en charge.
🧠 Anecdote : Linus Torvalds a créé Git en 2005 après que la communauté du noyau Linux ait perdu l'accès au système de contrôle de version propriétaire BitKeeper en raison de désaccords sur les licences. Torvalds a rapidement développé le système Git initial en quelques jours seulement pour répondre aux besoins du développement Linux, et celui-ci est depuis devenu le système de contrôle de version distribué qui sous-tend aujourd'hui la plupart des flux de travail logiciels modernes.
Automatisez la livraison dans tous les flux de travail avec ClickUp Super Agents
Les Super Agents ClickUp sont des coéquipiers IA avancés et personnalisables intégrés directement à la plateforme ClickUp. Ils vont bien au-delà des simples chatbots ou assistants de codage comme Claude Code en agissant comme des agents autonomes natifs du flux de travail, capables de raisonner, d'automatiser et de coordonner des processus complexes de développement logiciel et de codage dans l'ensemble de votre environnement de travail.
Grâce à cette alternative à Claude, vous pouvez décomposer le travail, créer des tâches, attribuer des propriétaires, suivre les progrès et assurer le suivi des obstacles. Le codage devient une étape dans un flux coordonné qui comprend la révision, l'assurance qualité et la livraison. C'est là que les outils axés sur les référentiels ne peuvent pas combler le fossé.
📌 Imaginons que votre équipe lance une fonctionnalité et que les utilisateurs commencent à signaler des problèmes. Un agent de triage des bogues analyse les rapports de bogues entrants, appose les étiquettes critiques sur ceux-ci et les attribue aux ingénieurs appropriés en fonction de leur gravité et de la charge de travail.
Lorsque les ingénieurs commencent à proposer des corrections, un coordinateur de révision du code désigne des réviseurs, résume les principaux commentaires dans la tâche et garde un œil sur les commentaires non résolus. Si une correction est bloquée ou commence à dépasser sa date d'échéance, un moniteur de santé Sprint la signale rapidement et alerte le responsable avant que le retard ne devienne un risque pour la publication.
🚀 Avantage ClickUp : Exploitez la puissance de ClickUp AI en dehors de la plateforme grâce à une expérience IA dédiée sur votre bureau avec ClickUp Brain MAX. Cette solution unifie la recherche, plusieurs modèles d'IA et le contexte du répertoire de projets en direct dans l'ensemble de votre pile d'ingénierie.
Au lieu de coller des extraits de référentiel ou de reconstruire le contexte pour chaque invitation, Brain MAX fonctionne à partir de la même source fiable que celle utilisée par votre équipe pour planifier, construire et livrer. Vous bénéficiez des avantages suivants :
- Recherche unifiée dans tous les outils d'ingénierie : extrayez instantanément les exigences à partir de documents, les décisions à partir des commentaires sur les tâches, les PR à partir de GitHub et les conceptions à partir de Figma.
- Des réponses contextuelles basées sur le travail réel : posez des questions telles que « Quelles décisions affectent cette refonte ? » et obtenez des réponses basées sur l'historique des sprints, les PRD et les discussions de l'équipe.
- Flexibilité multimodèle pour les travaux d'ingénierie : utilisez Claude pour un raisonnement approfondi, ChatGPT pour la clarté et la structure, ou Gemini pour la recherche technique sans quitter votre flux de travail.
- Intégration plus rapide et récupération en cours de sprint : les nouveaux ingénieurs peuvent comprendre ce qui a été décidé, ce qui est bloqué et ce qui reste à livrer.
- De l'analyse à l'action, instantanément : transformez les résumés, les risques et les questions ouvertes directement en tâches, commentaires ou suivis.
Regardez cette vidéo pour en savoir plus :
Ancrez la documentation dans ClickUp Docs
ClickUp Docs offre à votre équipe un espace unique pour rédiger des PRD, des spécifications techniques, des notes d'architecture et des plans de lancement, et les maintenir en connexion avec le travail réel au fur et à mesure qu'il se déroule.
Lorsque les exigences changent en cours de sprint (ce qui est toujours le cas), vous ne vous retrouvez pas avec une documentation obsolète pour le code. Vous pouvez lier des tâches directement dans Docs, intégrer des listes de tâches en direct et référencer des dépendances, afin que les ingénieurs puissent voir la portée actuelle juste à côté de ce qu'ils sont en train de construire.
Docs s'intègre également directement à votre flux de livraison :
- Transformez les sections d'un PRD en tâches avec des propriétaires et des dates d'échéance.
- Gardez les spécifications, les conceptions et les critères d'acceptation avec une visibilité pendant la mise en œuvre.
- Commentez en ligne les décisions et les compromis
- Utilisez l'IA pour résumer les spécifications longues, extraire les éléments à entreprendre et mettre à jour les documents après chaque sprint.
📮 ClickUp Insight : 33 % de nos répondants citent le développement des compétences comme l'un des cas d'utilisation de l'IA qui les intéresse le plus. Par exemple, les employés non techniques peuvent souhaiter apprendre à créer des extraits de code pour une page web à l'aide d'un outil d'IA.
Dans ce cas, plus l'IA dispose d'informations sur votre travail, meilleures seront ses réponses. En tant qu'application tout-en-un pour le travail, l'IA de ClickUp excelle dans ce domaine. Elle sait sur quel projet vous travaillez et peut vous recommander des étapes spécifiques ou même effectuer des tâches telles que la création facile d'extraits de code.
Quand les équipes choisissent Claude Code plutôt que ClickUp
Voici un tableau comparatif qui présente ClickUp et Claude à travers plusieurs dimensions du travail logiciel moderne.
| Critères | ClickUp | Claude Code |
| Intégration du flux de travail | Intégré à l'ensemble du cycle de vie de l'ingénierie, y compris les tâches, les documents, les sprints, les versions et l'automatisation en un seul endroit. | Axé sur le codage et le raisonnement ; le contexte du flux de travail provient des discussions/contributions. |
| Coordination et automatisation des tâches | Automatise les flux de travail en plusieurs étapes, attribue des propriétaires, surveille la santé et coordonne les équipes de bout en bout. | Peut exécuter des tâches de codage agentique, mais ne gère pas les flux de travail de l'équipe ni les cycles de vie des tâches. |
| Connaissance du contexte du projet | Il lit les tâches, les documents, les commentaires et l'historique pour prendre des décisions et faire des suggestions liées au contexte réel du projet. | Comprend les extraits de code et les spécifications, mais n'est pas natif du contexte de gestion de projet. |
| Flexibilité du modèle IA | L'assistance prend en charge plusieurs LLM (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek) afin que vous puissiez choisir le modèle adapté à la tâche. | Utilise les modèles Claude ; raisonnement très solide et compréhension du contexte à long terme, mais avec une limite à une seule famille de modèles. |
| Génération de code | Génère du code à partir d'exigences réelles stockées dans des tâches et des documents, en accord avec le contexte du projet. | Fort en codage autonome et en compréhension approfondie du code source ; capable d'exécuter des refactorisations et des tests multi-fichiers. |
| Demandes de tirage automatisées | Peut générer des PR à partir de tâches et les garder liées aux exigences | Génère des PR et des validations directement dans les flux de travail du terminal. |
| Rapports et résumés | Permet de créer des résumés de projet, des notes de mise à jour, des rapports sur les risques et des mises à jour de statut automatisées. | Peut résumer du texte et des raisonnements, mais ne génère pas de rapports de projet structurés. |
| Recherche et traçabilité | Recherche d'entreprise alimentée par l'IA dans les tâches, les documents et les outils connectés pour les exigences, les spécifications et l'historique. | Recherche de discussion basée sur le contexte fourni ; manque de recherche unifiée entre les outils |
| Collaboration entre les équipes | Source centrale d'informations fiables pour les produits, l'ingénierie, l'assurance qualité et la conception ; réduit les silos et les doublons. | La collaboration se fait par le biais du chat et des sorties de code, et non par la gestion intégrée des tâches. |
| Facilité d'intégration | Les nouveaux membres de l'équipe peuvent trouver les décisions, les documents architecturaux et l'historique dans ClickUp sans avoir besoin d'outils supplémentaires. | Nécessite une documentation externe et un contexte pour une intégration efficace. |
| Assistance au codage autonome | Une bonne génération de code lorsqu'elle est liée au contexte des tâches/flux de travail | Exceptionnel pour le raisonnement approfondi sur la base de code et les boucles de codage autonomes |
| Fenêtre contextuelle pour les tâches de codage | Dépend du modèle choisi ; peut exploiter des modèles à contexte long. | Fenêtres de contexte très grandes (par exemple, jusqu'à environ 200 000 jetons), idéales pour les tâches complexes impliquant plusieurs fichiers. |
🎥 Bonus : si vous recherchez une alternative à Claude Code pour le codage d'ambiance, découvrez les meilleurs outils ici :
Construisez, planifiez et livrez dans ClickUp
Claude Code est particulièrement efficace lorsque vous savez déjà ce que vous voulez créer. Bien utilisé, il peut accélérer le débogage, la refactorisation, la rédaction de tests et la mise en œuvre de petits éléments à partir du terminal. Mais la qualité du résultat obtenu dépend étroitement de votre capacité à contrôler le contexte, la vérification et le flux de travail qui l'entoure.
Dès que le travail englobe la planification, les dépendances, les révisions, les transferts et la coordination des versions, les agents qui privilégient le terminal commencent à se sentir limités.
Si vous souhaitez que l'IA fasse réellement avancer le travail tout au long du cycle d'ingénierie, et ne se contente pas d'aider à écrire du code, c'est là que ClickUp entre en jeu. En tant qu'espace de travail convergent basé sur l'IA, il vous offre un endroit unique pour planifier, coordonner, exécuter et livrer. De plus, avec ClickUp Brain, vous avez accès à une IA qui fonctionne directement sur vos flux de travail réels, et pas seulement sur votre référentiel.
Inscrivez-vous gratuitement à ClickUp dès aujourd'hui ! ✅
Foire aux questions (FAQ)
Oui. Claude travaille bien pour les tâches de codage, les refactorisations multi-fichiers et le raisonnement sur de grandes bases de code existantes, avec une forte adhésion aux instructions spécifiques et une connaissance approfondie du contexte. Cependant, il nécessite toujours une révision et des tests humains pour une utilisation en production.
ClickUp ne remplace pas directement la génération de code approfondie de Claude, mais il peut remplacer le recours à un assistant de codage distinct en intégrant la génération de code et l'automatisation du flux de travail dans un contexte de projet plus large.
Utilisez les résumés de Claude comme points de départ utiles, mais vérifiez-les par rapport aux sources originales et aux tests. Comme tous les modèles d'IA, Claude peut passer à côté de nuances ou introduire des erreurs dans des contextes complexes et à fort enjeu.
Oui. Grâce à ClickUp Codegen, vous pouvez générer du code prêt à être utilisé, créer des demandes de tirage et réviser le code en fonction des exigences réelles des tâches au sein de votre environnement de travail.
Consultez toujours le document original. Les résumés générés par l'IA et les résultats de code peuvent passer à côté de certaines nuances, mal interpréter des détails techniques ou omettre des cas particuliers. La source reste donc essentielle pour garantir l'exactitude des informations.