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claude -p, --json-schema et codex exec : lancer un agent IA sans terminal, avec une réponse JSON qu'un script peut lire, puis passer à un workflow IronFlow.

Le mod charts dessine les blocs vega-lite, mermaid et dot de Claude Code en images, même dans AskUserQuestion. Open source, 60 ms pour redessiner un graphique.

28 avis de sécurité pour Claude Code en 13 mois, un CVSS de 10 pour Gemini CLI : les failles viennent du harnais, pas du modèle. Les 5 motifs et la parade.

Jev Ultrafast MCP remplace 20 appels navigateur par un seul browser_goal. 10x moins de tokens, 10x moins cher que Claude in Chrome. Setup et benchmarks.

Un framework à 3M req/s ne tient jamais ce chiffre en production. Les 5 murs qui font fondre le débit, mesurés sur HTTP Arena : JSON, TLS, base, cloud.

Au-delà de ~30 skills, un agent IA choisit de moins en moins le bon outil. Le vrai coupable n'est pas le contexte alourdi mais le mauvais routage. Chiffres, mécanisme, et contre-mesures concrètes.

Les trois approches pour connecter des outils à Claude : JSON schema avec boucle manuelle, Tool Runner SDK, et appel programmatique. Comparaison, code, et retour d'expérience.

Entities, store, engine, routes : structurer une API Rust en couches strictes avec Axum, SQLx et utoipa. Exemples concrets tirés d'IronFlow en production.

CodeRift analyse chaque merge request GitLab en 7 étapes : parsing de diff, AST tree-sitter, règles TOML, agents IA et commentaires inline automatiques.

IronFlow est un moteur de workflows où les workflows sont du code Rust impératif, pas du YAML. FSM typée, 10 providers IA, parallélisme natif avec Tokio.

Structurer un SKILL.md, exploiter le progressive disclosure et éviter les anti-patterns. Guide avec des exemples de skills en production.

CLAUDE.md, 40 skills, 15 rules contextuelles, hook RTK (276M tokens économisés) et un repo de config portable. Mon setup Claude Code réel avec fichiers.