50 items
73. Your IDE Is Now a Conversation
The developers who get the least out of AI coding assistants are the ones who use them like autocomplete — they wait for a suggestion, accept it or reject it, and move on.
74. Give the Assistant Your Constraints, Not Just Your Requirements
"Write a function that parses this config file" produces something.
75. Read Every Line It Writes
The speed of generation is the trap.
76. The Assistant Doesn't Know Your Codebase Unless You Show It
Every session starts fresh.
77. Use It to Understand, Not Just to Produce
The most underused capability of an AI coding assistant isn't code generation — it's explanation.
78. Commit Often, So You Have Somewhere to Return To
Working with an AI coding assistant changes the rhythm of development.
79. The Best Use of an AI Assistant Is the Task You Were About to Skip
Every codebase has work that everyone knows should be done and nobody does.
80. Don't Let the Assistant Drive the Architecture
The assistant is excellent at implementing decisions.
81. Context Is a Skill You Can Improve
Knowing what context to provide — and how to provide it — is the most leveraged skill in working with an AI coding assistant.
82. An AI Pair Programmer Has No Ego — Use That
Human pair programming is valuable and comes with friction.
83. Start Your Prompt with the Outcome, Not the Method
"Refactor this function" is a method instruction.
84. Show the Assistant What Good Looks Like in Your Codebase
Abstract instructions produce generic code.
85. When the Output Is Wrong, Fix the Prompt Before You Fix the Code
When the assistant produces code that isn't quite right, the instinct is to edit the code directly — it's faster, it's familiar, it produces the result you need immediately.
86. Break Large Tasks into Prompts, Not Just Steps
A prompt asking for five hundred lines of code is asking the assistant to make dozens of design decisions without knowing which ones you've already made, which ones are constrained by the rest of t...
87. Tell the Assistant What to Preserve, Not Just What to Change
Every prompt implicitly asks the assistant to optimize for the goal you stated.
88. Use the Assistant to Pressure-Test Your Own Ideas
Before you commit to an implementation approach, describe it to the assistant and ask what could go wrong.
89. Large Projects Need a Document the Assistant Can Always Read
On a small task, the context you need fits in a prompt.
90. Write the Spec Before You Write the Prompt
For a small task — fix this bug, add this field — the prompt can be the spec.
91. Let the Assistant Write the Plan, Then Edit It
When you're starting a substantial piece of work, ask the assistant to write an implementation plan before writing any code.
92. Use Markdown, Not Prose, for Specifications
A specification written as flowing prose is hard to reference, hard to update, and hard to provide as context.
93. Treat Your CLAUDE.md Like a Hiring Document
Claude Code reads a `CLAUDE.md` file at the start of every session.
94. Break the Project into Phases the Assistant Can Complete
A project described as a single continuous flow is hard to work on with an AI assistant.
95. Keep a Decision Log the Assistant Can Reference
Why did you choose this database over the alternatives? Why is the authentication layer structured this way? Why does this module have this interface rather than the more obvious one? If these deci...
96. Let the Tests Define the Contract, Then Let the Assistant Fill It
Writing tests before implementation isn't just a quality practice in an AI-assisted workflow — it's a communication protocol.
97. The Bigger the Project, the More You Need to Stay in Charge
The temptation scales with the capability.
73. Votre IDE est maintenant une conversation
Les développeurs qui tirent le moins des AI coding assistants sont ceux qui les utilisent comme de l'autocomplétion — ils attendent une suggestion, l'acceptent ou la rejettent, et passent à autre chose.
74. Donnez à l'assistant vos contraintes, pas juste vos exigences
"Écris une fonction qui parse ce fichier de config" produit quelque chose.
75. Lisez chaque ligne qu'il écrit
La vitesse de génération, c'est le piège.
76. L'assistant ne connaît pas votre codebase sauf si vous la lui montrez
Chaque session repart à zéro.
77. Utilisez-le pour comprendre, pas juste pour produire
La capacité la plus sous-utilisée d'un AI coding assistant, ce n'est pas la génération de code — c'est l'explication.
78. Committez souvent, pour avoir un endroit où revenir
Travailler avec un AI coding assistant change le rythme du développement.
79. Le meilleur usage d'un assistant IA est la tâche que vous alliez sauter
Chaque codebase a du travail que tout le monde sait qu'il faudrait faire et que personne ne fait.
80. Ne laissez pas l'assistant piloter l'architecture
L'assistant est excellent pour implémenter des décisions.
81. Le contexte est une compétence que tu peux améliorer
Savoir quel context fournir — et comment le fournir — est la compétence la plus à effet de levier quand tu travailles avec un AI coding assistant.
82. Un AI pair programmer n'a pas d'ego — sers-toi de ça
Le pair programming humain a de la valeur et vient avec des frictions.
83. Commence ton prompt par le résultat, pas la méthode
« Refactor this function » est une instruction de méthode.
84. Montre à l'assistant à quoi ressemble du bon code dans ton codebase
Les instructions abstraites produisent du code générique.
85. Quand l'output est mauvais, corrige le prompt avant de corriger le code
Quand l'assistant produit du code qui n'est pas tout à fait correct, l'instinct est d'éditer le code directement — c'est plus rapide, c'est familier, ça produit le résultat dont tu as besoin immédiatement.
86. Découpe les grandes tâches en prompts, pas juste en étapes
Un prompt qui demande cinq cents lignes de code demande à l'assistant de prendre des dizaines de décisions de design sans savoir lesquelles tu as déjà prises, lesquelles sont contraintes par le reste du...
87. Dis à l'assistant ce qu'il faut préserver, pas juste ce qu'il faut changer
Chaque prompt demande implicitement à l'assistant d'optimiser pour l'objectif que tu as énoncé.
88. Utilise l'assistant pour mettre tes propres idées à l'épreuve
Avant de t'engager dans une approche d'implémentation, décris-la à l'assistant et demande ce qui pourrait mal tourner.
89. Les grands projets ont besoin d'un document que l'assistant peut toujours lire
Sur une petite tâche, le context dont tu as besoin tient dans un prompt.
90. Écrivez la spec avant d'écrire le prompt
Pour une petite tâche — corriger ce bug, ajouter ce champ — le prompt peut être la spec.
91. Laissez l'assistant écrire le plan, puis éditez-le
Quand tu commences un morceau de travail substantiel, demande à l'assistant d'écrire un plan d'implémentation avant d'écrire la moindre ligne de code.
92. Utilisez le Markdown, pas la prose, pour les spécifications
Une spécification écrite en prose continue est difficile à référencer, difficile à mettre à jour et difficile à fournir comme contexte.
93. Traitez votre CLAUDE.md comme un document d'embauche
Claude Code lit un fichier `CLAUDE.md` au début de chaque session.
94. Découpez le projet en phases que l'assistant peut compléter
Un projet décrit comme un seul flux continu est difficile à travailler avec un assistant IA.
95. Gardez un journal de décisions que l'assistant peut consulter
Pourquoi as-tu choisi cette base de données plutôt que les alternatives? Pourquoi la couche d'authentification est-elle structurée de cette façon?
96. Laissez les tests définir le contrat, puis laissez l'assistant le remplir
Écrire les tests avant l'implémentation n'est pas juste une pratique de qualité dans un workflow assisté par IA — c'est un protocole de communication.
97. Plus le projet est gros, plus vous devez rester aux commandes
La tentation grandit avec la capacité.