Tout dépend en fait de ce que tu es en train de faire.
Dans mon cas précis, je construis un prototype pour de l'analyse de code basé sur joern histoire de faire des mesures sur certains paquets de code et en tirer des conclusions.
Je n'ai jamais utilise joern de ma vie bien que j'ai pas mal de connaissances théoriques en ce qui concerne taint tracking et analyse de code. Si j'avais du écrire ce truc à la main, j'aurais du lire comment faire cela avec joern, me familiariser avec sont langage, etc...
J'ai demandé à l'agent de me génerer le code, et surtout de me génerer des tests pour vérifier que l'analyse de code est faite correctement, et je me suis concentré sur la revue des tests plutôt que du code de l'outil, pour m'assurer que les tests couvrent les situations qui importent et que j'aie des résultats corrects. Parce qu'au final, comment le code est écrit je m'en fous un peu tant que les tests couvrent tous les cas qui m'importent et que eux sont corrects.
C'était vraiment bluffant.
Quand à OpenAI, on s'en fout un peu en fait, on a nos propres modèles, on a Anthropic, il y a les Llama de Meta, DeepSeek, ... et vu qu'on est AWS ben ils tournent en interne, chez nous. Moi j'utilises principalement Claude Sonnet 4.5
[^] # Re: Toujours pas convaincu
Posté par pasBill pasGates . En réponse au journal Retour d'expérience sur le développement d'une application par l'utilisation d'IA. Évalué à 2.
Tout dépend en fait de ce que tu es en train de faire.
Dans mon cas précis, je construis un prototype pour de l'analyse de code basé sur joern histoire de faire des mesures sur certains paquets de code et en tirer des conclusions.
Je n'ai jamais utilise joern de ma vie bien que j'ai pas mal de connaissances théoriques en ce qui concerne taint tracking et analyse de code. Si j'avais du écrire ce truc à la main, j'aurais du lire comment faire cela avec joern, me familiariser avec sont langage, etc...
J'ai demandé à l'agent de me génerer le code, et surtout de me génerer des tests pour vérifier que l'analyse de code est faite correctement, et je me suis concentré sur la revue des tests plutôt que du code de l'outil, pour m'assurer que les tests couvrent les situations qui importent et que j'aie des résultats corrects. Parce qu'au final, comment le code est écrit je m'en fous un peu tant que les tests couvrent tous les cas qui m'importent et que eux sont corrects.
C'était vraiment bluffant.
Quand à OpenAI, on s'en fout un peu en fait, on a nos propres modèles, on a Anthropic, il y a les Llama de Meta, DeepSeek, ... et vu qu'on est AWS ben ils tournent en interne, chez nous. Moi j'utilises principalement Claude Sonnet 4.5