Découvre Claude Code et installe-le

Pourquoi Claude Code change la donne

La plupart des outils d'IA pour le code se contentent de compléter une ligne. Tu tapes le début d'une fonction, l'outil devine la suite. C'est utile, mais c'est de l'assistance passive : toute l'intelligence de l'orchestration — quoi faire, dans quel ordre, comment vérifier — reste dans ta tête. Claude Code fait autre chose : c'est un agent. Il lit tes fichiers, exécute des commandes dans ton terminal, écrit du code, lance des tests, et raisonne sur plusieurs étapes pour atteindre un objectif que tu lui donnes en langage naturel.

La différence est fondamentale. Un chatbot classique te répond du texte que tu dois copier-coller toi-même. Un autocomplete te propose la ligne suivante. Claude Code, lui, agit : si tu lui demandes « corrige le bug dans le script de publication », il va chercher le fichier concerné, lire le code, comprendre l'erreur, proposer un correctif, l'appliquer, puis relancer le script pour vérifier que ça marche. Toi, tu supervises. C'est le passage du rôle d'exécutant à celui de directeur.

Pour Léa, ça veut dire qu'elle ne va pas « demander des bouts de texte » à une IA. Elle va lui confier une mission complète — « publie ce sujet sur mes 4 réseaux » — et Claude orchestre tout : recherche, rédaction, visuel, publication. Et comme tu vas le découvrir, ce qui rend cette approche vraiment puissante, c'est qu'elle se capitalise : chaque automatisation construite reste disponible pour toujours.

La boucle agentique : lire, exécuter, écrire, raisonner

Sous le capot, Claude Code tourne en boucle : il observe l'état de ton projet, décide d'une action, l'exécute, observe le résultat, puis décide de la suite. Cette boucle continue jusqu'à ce que l'objectif soit atteint — ou qu'il ait besoin de toi pour trancher. C'est exactement comme déléguer à un collaborateur : tu donnes la mission et les contraintes, il gère les étapes intermédiaires.

flowchart LR
  U["Toi : mission en langage naturel"] --> C["Claude Code"]
  C --> L["Lit tes fichiers"]
  C --> X["Exécute des commandes"]
  C --> W["Écrit du code"]
  L --> R["Raisonne et enchaîne les étapes"]
  X --> R
  W --> R
  R --> OK["Objectif atteint"]

Cette boucle a une conséquence pratique importante : la qualité de ce que tu obtiens dépend de la qualité de la mission que tu donnes. « Écris-moi un post » produira un résultat médiocre. « Écris un post LinkedIn de 150 mots sur le zéro déchet, ton chaleureux, terminé par une question ouverte » produira quelque chose d'utilisable. Tout ce cours t'apprend à encoder ces précisions une fois pour toutes, au lieu de les retaper à chaque fois.

Installer Claude Code

Claude Code s'installe via npm, le gestionnaire de paquets de Node.js. Tu as donc besoin de Node.js 18 ou plus — si tu ne l'as pas, télécharge la version LTS depuis le site officiel de Node.js, l'installation prend deux minutes. Ensuite, ouvre un terminal et lance :

# Vérifier que Node.js est installé (18+ requis)
node --version

# Installer Claude Code globalement
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Se placer dans le dossier de son projet
cd mon-projet

# Lancer Claude Code
claude

Au premier lancement, Claude Code te demande de te connecter à ton compte Anthropic. Deux options : un abonnement Claude (Pro ou Max), ou une clé API de la console Anthropic facturée à l'usage. Pour débuter, l'abonnement est plus simple : un quota mensuel prévisible, pas de surprise. Une fois authentifié, tu es prêt.

Sur Windows, Claude Code fonctionne nativement dans PowerShell, mais beaucoup d'utilisateurs préfèrent le lancer dans WSL (Windows Subsystem for Linux) ou Git Bash pour profiter d'un environnement de commandes Unix plus standard. Si une commande shell se comporte bizarrement, c'est la première piste à vérifier.

Ta première session

Une fois dans la session, tu parles à Claude en langage naturel, comme à un collègue. Mais quelques commandes intégrées — celles qui commencent par / — méritent d'être connues dès le premier jour :

• /help — liste toutes les commandes disponibles.
• /init — analyse ton projet et génère un premier fichier CLAUDE.md (la mémoire projet, on y consacre le chapitre 8).
• /clear — efface la conversation pour repartir d’un contexte propre.
• /model — affiche et change le modèle utilisé.
• Échap — interrompt Claude en pleine action si tu vois qu’il part dans la mauvaise direction.
• @chemin/fichier — référence un fichier précis dans ton message pour que Claude le lise.

Prends cinq minutes pour jouer : demande-lui « liste les fichiers de ce dossier et décris ce que tu comprends du projet ». Tu verras la mécanique en direct : il propose d'exécuter une commande, te demande la permission, l'exécute, lit le résultat, et te fait une synthèse. Cette demande de permission systématique peut sembler lourde — c'est justement le sujet du chapitre 2.

Extension VS Code ou terminal ?

Claude Code fonctionne de deux façons dans VS Code : l'extension officielle (interface en barre latérale) ou le terminal intégré (commande claude). Les deux exécutent exactement le même moteur — la différence est purement ergonomique.

Quel modèle utiliser ?

Claude Code te laisse choisir le modèle via /model. La règle simple : utilise le modèle le plus capable disponible pour presque tout — raisonnement technique, création de skills, intégrations d'API, débogage. Ces tâches demandent de tenir un raisonnement sur de nombreuses étapes, et c'est exactement là que les modèles les plus puissants creusent l'écart.

Réserve les modèles plus légers (et moins chers) aux tâches simples et répétitives : reformater un fichier, renommer des variables, générer des variantes d'un texte déjà validé. Pour ce cours, garde le modèle le plus puissant partout — l'orchestration et la coordination de subagents en profitent directement. Une erreur de raisonnement au milieu d'une chaîne de 10 étapes coûte bien plus cher en temps que la différence de prix entre deux modèles.

Ce que tu vas construire dans ce cours

Chaque chapitre ajoute une brique au système de Léa. Chapitre 2 : les réglages qui rendent le travail fluide. Chapitre 3 : un premier skill /post qui publie sur un réseau. Chapitre 4 : la voix de marque pour que les posts sonnent humain. Chapitre 5 : un hook qui bloque toute publication non conforme. Chapitre 6 : des subagents qui publient sur 4 réseaux en parallèle. Chapitre 7 : la commande capstone /plan-week qui programme une semaine entière. Chapitre 8 : la mémoire projet qui fait que tout survit d'une session à l'autre.

L'ordre n'est pas anodin : c'est la progression naturelle de toute automatisation sérieuse. D'abord faire fonctionner une fois (skill), puis rendre fiable (hook), puis passer à l'échelle (subagents), puis capitaliser (mémoire). Tu pourras rejouer exactement cette séquence sur n'importe quel autre projet — comptabilité, support client, veille concurrentielle.