Plandex est un open-source, qui se pilote directement depuis votre terminal, qui grâce à ses agents intelligents tournant en tâche de fond, est capable de prendre en charge des tâches complexes qui s’étalent sur plusieurs fichiers et nécessitent de nombreuses étapes.

Le principe est simple : vous balancez une tâche à Plandex, et il se charge de la découper en sous-tâches plus digestes qu’il va réaliser une par une jusqu’à ce que le job soit bouclé. C’est encore mieux qu’un stagiaire ^^.

Plandex vous permet d’avancer plus rapidement sur votre backlog, de vous débloquer quand vous séchez sur une techno et de passer moins de temps sur les trucs chiants, tout ça sans risque, puisque les modifications sont d’abord appliquées dans un bac à sable protégé (sandbox) que vous pouvez valider avant de les intégrer à votre projet. Et grâce à son système de gestion de versions, vous pouvez facilement revenir en arrière ou tester différentes approches en parallèle.

Autre point fort de Plandex : la gestion du contexte. Vous pouvez ajouter des fichiers ou des dossiers entiers au contexte de l’IA en un clin d’œil, et ils seront automatiquement mis à jour au fur et à mesure de votre travail. Comme ça, vous êtes sûr que l’IA a toujours accès à l’état le plus récent de votre projet pour un résultat optimal.

Plandex est compatible avec les principaux OS du marché (Mac, Linux, Windows…) et se lance directement depuis un exécutable standalone, sans dépendances. Il suffit de l’installer, de lui refiler votre clé d’API OpenAI, et c’est parti mon kiki !

Mais attention, Plandex ne va pas coder votre projet à votre place du début à la fin. Il faut le voir comme un assistant qui va vous mâcher le boulot et vous faire gagner un temps précieux, mais vous devrez quand même garder un œil sur ce qu’il fait. Les mises à jour de fichiers automatiques peuvent parfois avoir besoin d’un petit coup de polish manuel.

Mais dans l’ensemble, les résultats sont plutôt satisfaisants surtout quand on prend le temps de bien formuler ses instructions et de sélectionner les bons fichiers à mettre dans le contexte. C’est sûr que si vous balancez votre projet en vrac dans sa totalité, l’IA va avoir du mal à s’y retrouver et à produire un code propre mais utilisé intelligemment, ça peut vite devenir votre meilleur pote.

D’ailleurs, les mecs derrière le projet ne manquent pas d’idées pour améliorer leur bébé. Support des modèles open-source, intégration avec d’autres providers d’IA comme Google ou Anthropic, plugins communautaires… Les chantiers en cours ne manquent pas, et c’est tant mieux !

Jetez un œil au repo GitHub du projet, y’a de quoi s’amuser !

Depuis que l’IA a débarqué dans nos vies, il est maintenant possible de lui déléguer une grande partie de nos tâches fastidieuses et chronophages, ce qui nous permet de nous concentrer sur l’essentiel. Des outils comme ChatGPT ont évidemment démocratisé l’accès à cette technologie, mais ses capacités vont bien au-delà d’un simple agent conversationnel.

En effet, l’IA peut devenir un véritable assistant personnel pour booster à la fois notre créativité et notre productivité. Perso, je ne peux plus m’en passer, et que vous soyez développeur, designer, écrivain ou entrepreneur, il existe de nombreuses façons de l’intégrer dans vos workflows. Génération de code, création de visuels, rédaction et correction de texte, analyse de données, relecture de contrats, automatisation de tâches… La liste est infinie pour peu que vous ayez un peu d’imagination.

C’est là qu’entre en scène le projet open-source Fabric qui permet justement de créer des workflows basés sur l’IA totalement sur-mesure en combinant différents modèles et différentes APIs. Comme ça vous pourrez concevoir vos propres assistants adaptés à vos propres besoins.

Concrètement, Fabric fonctionne comme un framework avec différents composants réutilisables :

• Des Patterns qui sont des templates de prompts répondant à un besoin précis (ex : résumer un article, extraire les idées clés d’une vidéo, etc).
• Des Stitches qui permettent d’enchaîner plusieurs Patterns pour créer des workflows avancés.
• Un serveur central appelé Mill qui héberge et sert les Patterns.
• Des apps clientes appelées Looms qui invoquent les Patterns via des APIs.

Plutôt que d’utiliser des services IA fermés, Fabric vous donne le contrôle total sur vos workflows. Comme ça, vous pouvez héberger vous-même les différents composants et garder vos données en local. Le tout étant bien sûr basé sur des standards ouverts et interopérables.

L’idée pour les gens derrière Fabric, c’est de rendre l’intégration de l’IA aussi simple que l’utilisation de commandes Unix. Par exemple, pour résumer le contenu d’une page web avec l’IA, il vous suffit de chaîner les deux commandes suivantes :

curl https://example.com | fabric --pattern summarize

Vous pouvez même créer des aliases pour vos patterns les plus utilisés. Par exemple pour analyser un article :

alias analyze="fabric --pattern analyze" cat article.txt | analyze

Bien sûr, tout ceci nécessite un peu de pratique et de changements dans vos habitudes de travail mais une fois les bons réflexes pris, le gain de temps sera considérable.

Certains craignent que l’IA nous mette tous au chomage mais je pense au contraire qu’elle va surtout nous aider à torcher rapidement les tâches ingrates pour nous permettre d’être plus créatifs et de bosser sur les sujets de fond avec plus de valeur ajoutée.

Si ça vous dit d’essayer Fabric, la doc est ici.