Les agents IA écrivent désormais une large part du code de mes projets. Ils livrent vite et bien, avec une tendance constante à 

 plutôt qu'à créer un nouveau concept. Au fil des demandes, une fonction de 20 lignes en compte 100, un fichier de 100 lignes en compte 500, et les noms ne décrivent plus qu'une partie de ce qu'ils contiennent.

 corrige cette dérive avec une efficacité redoutable. Avant chaque commit, mon agent exécute Fallow pour mesurer les fonctions et les fichiers du projet. Tant que le verdict n'est pas vert, il découpe. Cette procédure garantit un code composé de petites fonctions, rangées dans des fichiers à responsabilité unique, dont le nom dit exactement ce qu'ils font.

codeTidy

Fallow - Codebase intelligence

, distribué sous licence MIT sous la forme d'un binaire Rust unique. Il construit un graphe complet du dépôt (modules, exports, dépendances, fonctions) et en tire quatre familles d'analyses :

 : la même entrée produit toujours le même résultat. Il s'exécute seul, sans compilateur TypeScript ni runtime Node.js. Selon les mesures publiées par le projet, il est capable d'analyser un dépôt aussi volumineux que le monorepo de Next.js (

Ce déterminisme en fait le bon partenaire d'un agent IA : l'agent propose, Fallow mesure.

sourceNote

Au rythme des agents, je ne relis plus chaque ligne une à une. Demander à un agent « d'écrire du code simple » ne permet pas de s'assurer que la contrainte est respectée.

Fallow devient le garde-fou de chaque commit. Le schéma ci-dessous montre la boucle que suit l'agent pour chaque tâche :

agentLoop

Développement

Mesure

Découpage

Commit

Le découpage s'opère à deux échelles :

Fallow ne dit pas comment corriger : il désigne ce qui est trop long, trop imbriqué, trop central ou répété, et laisse à l'agent le soin de 

 qui réserve automatiquement mes séances de sport, dont les places partent en quelques minutes. Une fois stabilisé, j'ai confié le projet à un agent IA pour qu'il l'intègre à 

, avec une interface graphique, des réservations pilotables et des notifications sur le téléphone.

L'agent a livré rapidement un projet fonctionnel, mais chaque évolution s'était greffée sur le code existant. Une seule fonction contenait la connexion à l'API, la récupération du planning, le choix du créneau puis la réservation, et toute l'interface tenait dans un seul fichier.

Une fois Fallow branché, l'agent a isolé chaque 

 dans une fonction dédiée, avec un nom qui dit ce qu'elle fait. Il a ensuite appliqué 

Le résultat se mesure sur trois parties du projet :

Une source de vérité pour cadrer l'agent

Un agent IA intervient sur un projet comme le ferait un développeur. Il cherche le bon fichier, lit ce qui l'entoure et modifie ce qu'il comprend. Un projet généré prompt après prompt, sans jamais être refactoré, accumule dès les premières demandes les traits d'un code 

 : fichiers aux responsabilités mêlées, noms approximatifs, logique dupliquée. Dans ce contexte, trouver le bon fichier oblige l'agent à en lire davantage, et modifier ce qu'il comprend ne suffit plus, car les effets de bord se multiplient.

Fallow inverse cette pente sans exiger une expertise en architecture logicielle. Les règles de découpage, de nommage et de rangement sont mesurées et le verdict s'impose à l'agent, sans qu'il faille les détailler dans chaque prompt ni les contrôler à la relecture. Le bénéfice se lit sur trois plans :

benefitCards

Des fonctions courtes et des fichiers à responsabilité unique, où chaque modification reste circonscrite à la partie concernée.

Moins de régressions

Une navigation guidée par des noms explicites, sans relecture de fichiers entiers pour trouver la bonne ligne.

Moins de jetons

Un critère objectif et reproductible pour valider le travail de l'agent, là où une consigne en langage naturel reste invérifiable.

Plus de maîtrise

Confiez Fallow à votre agent. À chaque commit, il découpe, nomme et range le code sans que vous ayez à lui dicter chaque règle. Vous gardez un projet lisible, moins coûteux à faire évoluer, et chaque nouvelle demande part d'une base saine. La qualité ne se décrète plus, elle se vérifie.

buttons

D'un côté, une architecture verrouillée et mesurable. De l'autre, un agent qui exécute sans relâche.

Ensemble, ils découpent, nomment et rangent chaque ligne de code.

Le duo qui forme l'architecte logiciel ultime

Fallow mesure, l'IA bâtit

Retour d'expérience : Fallow, analyseur statique TypeScript écrit en Rust, sert de source de vérité à mes agents IA et les guide pour découper fonctions et fichiers en unités claires, bien nommées et bien rangées.

Fallow et agents IA : retour d'expérience sur la qualité de code

Retour d'expérience sur un contrôle déterministe pour TypeScript

Fallow mesure la complexité, le code mort et la duplication d'un projet TypeScript. Branché sur mes agents IA, il fait de chaque commit l'occasion de découper fonctions et fichiers en unités bien nommées et bien rangées.

Fallow : la qualité de code au rythme des agents IA

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Pour implémenter des validations contenant un ou plusieurs contrôles frères, nous devons définir la fonction de validation à un niveau supérieur à celui des contrôles frères.

codeHeader

Ensuite, nous définissons un validateur personnalisé dans un fichier séparé, par exemple 

Si invalide, retourne un objet d'erreur (n'importe quel nom arbitraire), comme, 

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