Développeur senior
Industrialisez Claude Code dans votre stack : hooks, GitHub Actions, MCP custom, sub-agents, observabilité Langfuse, déploiement Vercel — vous repartez avec un assistant déployé en prod sur votre repo.
- Volume total
- ~39 h
- Niveau
- Expert
- Modules add
- +3
Compétences en sortie
Ce que vous saurez faire à l'issue de la formation.
- Construire un workflow GitHub Actions issue → investigate → PR auto + code review IA
- Implémenter un serveur MCP custom métier en TypeScript (SDK officiel) ou Python (FastMCP)
- Concevoir des skills custom multi-fichiers avec workflows agentiques en plusieurs phases
- Orchestrer des sub-agents selon le pattern Explore → Plan → Implement (parallèles + séquentiels)
- Réduire de 60 à 90 % les coûts API via prompt caching, batch API et model routing intelligent
- Exploiter la fenêtre 1 M tokens d'Opus 4.7 sans tomber dans le position bias (chunking + RAG hybride)
- Déployer en production avec Langfuse (traces, A/B tests, cost monitoring), garde-fous et runbook incident
Pipeline construit pendant la formation
Un workflow agentique de bout en bout.
- Étape 1
Audit settings.json + setup MCP filesystem/fetch/custom
- Étape 2
Skill custom multi-fichiers (SKILL + STAGES + RULES)
- Étape 3
Sub-agents Explore → Plan → Implement orchestrés
- Étape 4
GitHub Action : issue → investigate → PR auto
- Étape 5
Observabilité Langfuse + dashboards de coût
- Étape 6
Déploiement Vercel + runbook + 5 traces capturées
Recette détaillée
Programme nominal + modules ciblés.
Programme nominal Claude Code Expert
Architecture, prompt engineering, hooks, GitHub Actions, skills, SDK, vision, MCP, sub-agents, sécurité IA, observabilité, projet final.
Voir le programme jour par jourCost optimization deep dive (token economics)
Token economics avancé, prompt caching, model routing intelligent, dashboards de coût.
- Input vs output cost ratio Opus/Sonnet/Haiku
- Cache hierarchies, breakpoints, ephemeral 5 min vs 1 h
- Model routing Haiku → Sonnet → Opus
- Atelier : réduction 60-90 % de coût
Long-context strategies (1 M tokens — Opus 4.7)
Hierarchical summarization, chunking intelligent, sliding window, position bias.
- Coût et latence à 1 M tokens
- Stratégies hybrides : grand contexte vs RAG
- Cas pratique : 500 pages PDF en une passe
Specs-as-code et PRD optimisés pour l'IA
Plan Mode, PRD agentiques, AGENTS.md, TDD inversé.
- Modes plan / exec / clear
- PRD AI-ready : structure, contraintes, critères
- AGENTS.md projet
- Atelier : user story → PRD → exécution autonome
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Cadrage individualisé · 15 min · démarrage en 5 jours ouvrés.