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Un boilerplate m’a fait économiser 2 semaines de dev quand j’ai commencé SendShort. Je t’explique comment : Déjà un boilerplate, c’est quoi ? Ça se représente souvent en un dépôt github qu’on peut cloner, et ce dépôt contient toute une base de code permettant de démarrer un projet très rapidement. En fonction du boilerplate, tu auras une base de code avec plus ou moins de fonctionnalités déjà incorporées. Certaines auront uniquement l’authentification et la liaison avec un moyen de paiement par exemple, d’autres auront déjà incorporé la liaison avec une base de données, des tests, un panel admin etc. Le seul désavantage : C’est que vous partez avec un code qui est créé par quelqu’un d’autre, et s’il n'est pas super bien fait, vous pouvez mettre du temps à comprendre comment le template fonctionne. En plus, vous êtes dépendant du choix de technos qu’a utilisé le créateur. Mais, il y a tellement de templates disponibles que tu ne devrais pas avoir de mal à en trouver une avec les technos que tu aimes. Je te mets un lien en commentaire qui répertorie les meilleurs boilerplates disponibles dans plusieurs langages !

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Peut-on vraiment confier l’écriture de code à une intelligence artificielle ? 🧪 J’ai voulu tester pour toi. Le défi : créer un pipeline GitLab CI grâce à l’IA. Quand j’ai commencé à travailler sur My GitLab Check Instance, un projet sur lequel je planche depuis plusieurs mois, et dont je te reparlerai l’an prochain, j’avais un besoin bien précis : créer un code GitLab CI capable de modifier dynamiquement des jobs en fonction d’une variable d’environnement. En clair, je voulais exécuter certains jobs sur des runners spécifiques, en ajoutant des tags dynamiques contenus dans des variables CI/CD. Ce défi technique, je l’ai confié à deux IA : ChatGPT et GitLab Duo. Et j’étais curieux de voir si elles pouvaient me proposer une solution innovante. Spoiler : l’expérience a tourné au fiasco. 🥺 Après une heure, ChatGPT me proposait du code… inutilisable. Il "hallucinait", littéralement. Des bouts de script impossibles à intégrer dans un fichier GitLab CI. Chaque suggestion semblait plausible, mais dès que je les comparais à la documentation, ça ne tenait pas debout. Si je les avais intégrés dans GitLab CI, ça aurait planté avec des erreurs partout. Pire : il mélangeait des concepts incompatibles. Quant à GitLab Duo, il est resté bloqué dans une réflexion interminable. Après une heure, j’ai arrêté la session. 🙃 En parallèle, j’ai fini par écrire moi-même le code. C’était technique, certes, mais pas impossible. Le problème n’était pas la difficulté du code, mais le besoin de créativité et de logique humaine. Je mets dans le premier commentaire le commit lié à cette expérience. 😩 Pourquoi l’IA a échoué ? Les IA ont échoué parce qu’elles ne comprennent pas vraiment ce qu’elles font. Elles se basent sur des modèles statistiques, là où un humain mobilise intuition, expérience et vision stratégique. Nous avons quelque chose d’unique : la créativité. 🎨 🪄 L’IA : un outil, pas un magicien Attention, je ne dis pas que ChatGPT est inutile. Au contraire. Il peut être une excellente boîte à idées ou un assistant pour les tâches basiques. Si tu es novice et que tu te fies aveuglément à ses réponses… tu risques de gros problèmes. Il faut te méfier. Ce que l’IA propose n’est pas la vérité absolue. Il faut toujours vérifier, toujours valider. Pour l’instant, l’expertise humaine reste irremplaçable. Et c’est une bonne nouvelle. Parce que là où les IA hallucinent, nous, humains, innovons. 💼 Et les pros dans tout ça ? Avec la montée en puissance des outils IA, les développeurs qui les maîtrisent auront un avantage compétitif. Mais remplacer complètement l’expertise humaine ? Pas demain. Je continue néanmoins à penser qu’une partie des personnes qui codent vont être remplacées, grâce aux gains de productivité permis par l’IA. 🦊 Tu as un projet complexe sur GitLab CI ? Plutôt que de te perdre dans des suggestions bancales d’IA, fais appel à des pros. Détails dans le premier commentaire. ⤵️ #GitLabCI #DevOps #IntelligenceArtificielle

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