Le concept
Chez DJUST, j'ai développé un écosystème de 25+ skills personnalisés pour Claude Code, transformant l'IA d'un simple assistant de code en un véritable membre de l'équipe. Chaque skill est un prompt spécialisé qui encode nos conventions, notre architecture et nos processus métier.
Cas d'usage concrets
- Code Review automatisée : analyse le diff GitLab, vérifie le respect de nos conventions Spring Boot, détecte les problèmes de sécurité et de performance, génère un commentaire structuré
- Génération de tests E2E : à partir d'un ticket Jira, génère les scénarios de test adaptés à notre framework, avec les fixtures et les assertions
- Briefing MEP : compile automatiquement les changements de la release, identifie les risques, prépare le message Slack pour l'équipe
- Analyse de bugs : à partir d'un stack trace ou d'un log, remonte la chaîne causale dans notre codebase multi-modules
Architecture MCP
L'intégration repose sur le Model Context Protocol (MCP), qui permet à Claude Code d'interagir avec nos outils :
- Slack : lecture des channels, envoi de messages, création de threads
- Jira : lecture des tickets, ajout de commentaires, transitions de statut
- Notion : consultation de la documentation technique
- GitLab : lecture des merge requests, commentaires de review
Impact mesuré
Après quelques semaines d'adoption progressive :
- Temps de code review : -67% (45min → 15min en moyenne)
- Temps d'écriture de tests : -63% (2h → 45min par feature)
- Couverture de tests : +40% sur les nouveaux modules
- Onboarding : les juniors montent en compétence plus vite grâce aux reviews IA détaillées
Philosophie
L'IA ne remplace pas le développeur — elle amplifie son expertise. Les skills sont conçus pour que l'humain reste décisionnaire : l'IA propose, le dev dispose. C'est cette approche "human-in-the-loop" qui a permis l'adoption par toute l'équipe.