Vibe coding propre : garder la qualité sans ralentir

Je vais être honnête. Le vibe coding, c’est grisant.

Tu lances un prompt. Ça code. Tu ajustes à peine. Ça recode. Et en 30 minutes tu as un truc qui marche, parfois même un truc qui marche bien. Le problème, c’est le lendemain. Ou la semaine d’après. Quand tu rouvres le repo et que tu te demandes pourquoi tu as une fonction doStuff2() qui appelle handlerFinalV3() et que tout est collé au scotch.

Le but de cet article, c’est pas de casser l’ambiance. Au contraire. Garder ce côté « flow », mais avec un minimum de discipline pour que ton projet reste maintenable, testable, livrable. Bref, propre.

Et si tu veux, je peux aussi en faire une version checklist à imprimer, ou une version « guide équipe » pour un projet client. Tu peux me ping via Le Blog Tech Pro de Samyn-Antoy ABASSE sur https://monblog-sa-abasse.blogspot.com, c’est exactement le genre de méthodes que je documente et que j’applique sur mes projets.

Le vibe coding, c’est quoi exactement (et pourquoi ça dérape vite)

J’appelle vibe coding le fait de coder en pilotant majoritairement via IA. Tu écris l’intention, tu décris le comportement, tu itères rapidement. Tu es plus chef d’orchestre que musicien.

Ça marche très bien pour :

• prototyper une feature
• générer des squelettes
• explorer une API
• faire un script jetable
• produire une base de CRUD

Ça dérape quand :

• tu valides du code sans le lire
• tu ne poses pas de contraintes d’architecture
• tu ne fixes pas de règles de qualité au début
• tu accumules des micro choix incohérents
• tu ajoutes des dépendances pour tout et n’importe quoi

La promesse du vibe coding, c’est « plus vite ». Le piège, c’est « plus vite maintenant, plus lent pour toujours ».

Le principe clé : tu accélères sur la rédaction, pas sur la validation

Si je devais résumer ma règle perso en une phrase.

Tu peux aller vite pour produire du texte, oui. Mais la validation doit rester stricte. Même légère, mais stricte.

Donc on découpe mentalement :

• génération : rapide, sale autorisée, exploration
• stabilisation : lecture, nettoyage, tests, cohérence
• verrouillage : CI, lint, format, conventions, doc minimale

Ce qui casse la vitesse, c’est de vouloir être parfait à la génération. Ce qui casse la qualité, c’est de zapper la stabilisation.

Le vibe coding propre, c’est juste… accepter ces trois phases. Et arrêter de faire semblant que tout est « done » à la fin du prompt.

La base non négociable : un garde fou automatique (format, lint, types)

Tu veux garder ta vitesse. Donc il faut que la qualité soit en grande partie automatique.

Format

• JavaScript/TypeScript : Prettier
• Python : Ruff (format + lint), ou Black + Ruff
• Go : gofmt
• Rust : rustfmt

Tu veux un truc qui tourne :

• en local, sur save si possible
• en pre-commit
• dans la CI

Lint

Le lint n’est pas là pour te faire la morale. Il est là pour éviter les erreurs stupides et homogénéiser les styles générés par l’IA.

Types

Si tu es en TypeScript, ne fais pas semblant. Mets strict: true. Et si ça casse trop, commence par noImplicitAny et remonte petit à petit.

Si tu es en Python, ajoute au moins des types sur les fonctions critiques, et fais tourner mypy ou pyright sur un périmètre réduit. Ce n’est pas tout ou rien.

Ton arme secrète : un « prompt de garde » pour forcer la propreté

Au lieu de répéter les mêmes consignes, tu te crées un prompt standard. Tu le colles au début, tu le réutilises.

Exemple de prompt de garde, à adapter :

« Tu es un senior engineer. Tu dois proposer une solution simple, testable, lisible. Contraintes : TypeScript strict, pas de dépendance inutile, fonctions petites, noms clairs, erreurs gérées, logs minimaux. Tu dois aussi : écrire des tests unitaires, expliquer les choix en 5 bullets, et proposer une version refactor si la première est trop complexe. »

Ce prompt a deux effets :

1. tu limites les sorties « magiques » et verbeuses
2. tu fais produire directement une structure vérifiable

Et oui, tu peux aussi ajouter : « si tu n’es pas sûr, pose des questions au lieu d’inventer ». Ça évite un paquet d’hallucinations.

La règle des petits blocs : une feature = un chemin de lecture simple

Quand tu vibe codes, l’IA a tendance à :

• multiplier les couches
• créer des abstractions prématurées
• ajouter des patterns « par défaut »
• te sortir 12 fichiers au lieu de 3

Toi, tu veux un chemin de lecture clair.

Une feature propre, souvent, c’est :

• un point d’entrée
• un module de logique métier
• un module d’I/O (API, DB, filesystem)
• des tests

Et c’est tout.

Si tu sens que tu ne peux pas expliquer ta feature en 30 secondes à voix haute, c’est déjà trop gros, ou trop abstrait.

« Lis avant de merge » : comment relire vite sans devenir parano

Relire tout le code IA, c’est lourd. Mais tu n’as pas besoin de tout relire pareil. Tu relis par risque.

Voici mon tri, simple.

À relire à 100 %

• auth, permissions, rôles
• paiement, facturation, tokens
• requêtes SQL, migrations
• crypto, hashing, JWT
• upload de fichiers
• logique de suppression
• tout ce qui touche aux secrets, clés, env

À relire à 60 %

• parsing d’inputs
• transformations de données
• pagination, tri, filtres
• gestion d’erreur

À relire à 30 %

• UI simple
• composants de présentation
• scripts internes non critiques

Et surtout, tu cherches des signaux faibles :

• fonctions trop longues
• try/catch qui avale tout
• erreurs transformées en null
• conditions incohérentes
• dépendances ajoutées pour une seule ligne

Les tests sans se ralentir : le combo minimal qui marche

Le secret, c’est de viser des tests qui donnent un maximum de confiance pour un minimum de maintenance.

1. Tests unitaires sur la logique pure

Dès que tu as une fonction qui prend un input et renvoie un output, tu peux tester. C’est rapide, stable, utile.

2. Un test d’intégration par « chemin utilisateur »

Un chemin critique. Un seul au début.

Exemple : « créer un compte », « créer un item », « exporter un CSV ».

3. Snapshot, avec parcimonie

Les snapshots, c’est tentant, surtout avec l’IA. Mais ça devient vite du bruit. Utilise-les pour du rendu stable, pas pour de la logique.

La dette IA la plus fréquente : l’incohérence de conventions

Un jour l’IA te code en camelCase, le lendemain en snake_case, puis elle te mélange service, manager, helper, util, provider. Et tu te retrouves avec un dictionnaire de synonymes.

Solution : tu imposes un mini standard. Genre 10 lignes.

Exemple :

• services/ : logique métier orchestrée
• lib/ : fonctions pures réutilisables
• adapters/ : DB, API externes, providers
• routes/ : endpoints
• tests/ : tests unitaires et intégration

Et une règle de nommage :

• getUserById
• createUser
• updateUserEmail
• deleteUser

Bête. Mais quand tu la poses tôt, tu gagnes du temps ensuite. Vraiment.

Dépendances : la règle du « pas maintenant »

Le vibe coding pousse à ajouter des libs.

• une lib pour valider
• une lib pour logger
• une lib pour config
• une lib pour retry
• une lib pour date
• une lib pour tout

Mon garde fou :

1. Si c’est 20 lignes, je code moi-même.
2. Si c’est du standard de l’écosystème, ok.
3. Si c’est une dépendance lourde, je demande : « est-ce qu’on la gardera dans 6 mois ? »
4. Je refuse les dépendances qui ne font gagner que du confort.

Ça garde le projet léger. Et ça évite le patchwork IA.

La documentation qui ne fait pas perdre de temps : 3 fichiers, pas plus

Tu n’as pas besoin de wiki. Tu as besoin d’un repo qui s’explique.

Minimum viable :

• README.md : setup, run, tests, env
• DECISIONS.md : 5 à 15 décisions techniques, datées, courtes
• CONTRIBUTING.md : conventions, format, CI, branches

Le fichier DECISIONS.md est sous coté. Pourtant c’est là que tu notes des trucs comme :

• « on a choisi X plutôt que Y parce que… »
• « on refuse les ORM magiques »
• « on garde l’API REST pour l’instant »

Et ça t’évite de re débattre avec toi même plus tard. Ou avec un futur client. Ou un futur collègue.

Un workflow simple qui garde le rythme

Voilà un workflow que j’utilise souvent. Rapide, propre, pas cérémonial.

1. Prompt pour générer un squelette
2. Exécution immédiate : ça compile, ou ça tourne
3. Ajout du format + lint + tests basiques
4. Refactor rapide : découper, renommer, enlever les trucs inutiles
5. Ajout d’un test d’intégration minimal
6. Commit petit, message clair
7. CI verte, puis merge

Le point important, c’est que tu ne « finis » pas une feature tant que la CI n’est pas verte. Pas parce que c’est corporate. Parce que sinon tu accumules des trucs cassés et tu perds ta vitesse.

Checklist express : vibe coding propre, en 2 minutes

• Le code passe le format automatiquement
• Le lint est activé et ne crie pas pour rien
• Les types ne sont pas contournés avec des any partout
• Le chemin de lecture de la feature est simple
• Les fonctions longues ont été coupées
• Les dépendances ajoutées sont justifiées
• Un test unitaires sur la logique pure existe
• Un test d’intégration sur un chemin critique existe
• README mis à jour si besoin
• CI verte

Si tu coches ça, tu peux vibe coder autant que tu veux. Tu gardes le flow, et tu gardes ta qualité.

Conclusion : aller vite, mais laisser un terrain propre derrière toi

Le vibe coding, c’est une vraie opportunité. Pour builder plus vite, tester des idées, shipper, apprendre. Mais seulement si tu traites la qualité comme un système, pas comme une humeur.

Automatiser le format et le lint. Forcer quelques conventions. Tester le minimum utile. Relire par risque. Et surtout, stabiliser avant de dire « c’est fini ».

Si ce genre de méthode t’intéresse, passe sur Le Blog Tech Pro de Samyn-Antoy ABASSE (https://monblog-sa-abasse.blogspot.com). Je publie régulièrement des trucs très concrets sur le prompt engineering, la productivité dev, l’admin Linux, et le côté « build/scale/sell » qui va avec. Et oui, parfois je partage aussi mes checklists et mes templates réutilisables.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que le vibe coding et pourquoi peut-il déraper rapidement ?

Le vibe coding consiste à coder principalement en pilotant via une IA, en écrivant l'intention et en itérant rapidement. C'est idéal pour prototyper ou générer des squelettes, mais cela dérape quand on valide du code sans le lire, qu'on ne fixe pas de règles d'architecture ou de qualité, et qu'on accumule des choix incohérents ou des dépendances inutiles.

Comment garder le flow du vibe coding tout en assurant la maintenabilité du projet ?

Il faut adopter un minimum de discipline en divisant le travail en trois phases : génération rapide (exploration), stabilisation (lecture, nettoyage, tests) et verrouillage (intégration continue, linting, formatage). Ainsi, on conserve la vitesse tout en garantissant un code propre, testable et livrable.

Quels outils automatiques utiliser pour garantir la qualité du code généré par vibe coding ?

Il est essentiel d'utiliser des outils comme Prettier pour le formatage JavaScript/TypeScript, Ruff ou Black+Ruff pour Python, gofmt pour Go, rustfmt pour Rust. Ces outils doivent tourner localement à chaque sauvegarde, en pre-commit et dans la CI afin d'assurer cohérence et qualité automatiquement.

Quelle est l'importance du linting et du typage strict dans le vibe coding ?

Le linting permet d'éviter les erreurs basiques et d'homogénéiser le style généré par l'IA sans être moralisateur. Le typage strict (comme strict:true en TypeScript) est crucial pour garantir la robustesse du code. En Python, il est conseillé d'ajouter des types sur les fonctions critiques et d'utiliser mypy ou pyright sur un périmètre réduit.

Comment créer un prompt efficace pour guider l'IA vers un code propre et maintenable ?

Il faut élaborer un "prompt de garde" standardisé qui précise clairement les contraintes techniques (ex : TypeScript strict), les bonnes pratiques (fonctions petites, noms clairs), les exigences de tests unitaires et d'explications. Ce prompt sert de cadre réutilisable à chaque génération pour garantir cohérence et qualité.

Quels sont les pièges courants à éviter lors du vibe coding pour ne pas ralentir son projet sur le long terme ?

Les principaux pièges sont vouloir la perfection dès la génération (ce qui casse la vitesse), zapper la phase de stabilisation (lecture, nettoyage), accumuler des micro choix incohérents sans règles claires, valider du code sans lecture attentive et ajouter trop de dépendances inutiles qui complexifient la maintenance.