Ce n’est qu’en comprenant le mécanisme que l’on peut maîtriser l’outil. Des bases pour débutants aux pratiques de niveau entreprise, maîtrisez systématiquement les principaux outils de codage IA tels que Cursor, Copilot et Claude Code.
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Les nouveaux arrivants peuvent créer un profil d'apprentissage local. Les données sont stockées uniquement dans le navigateur actuel et servent à enregistrer vos visites réelles, les chapitres terminés et votre progression d'apprentissage.
Prise en main → mise en œuvre technique → monétisation à grande échelle, trois axes en un coup d’œil
Vous n’avez jamais écrit de code ? Aucun problème. Comprenez les outils de programmation IA, maîtrisez les bases, et réalisez votre première création.
Maîtrisez systématiquement des outils tels que Cursor, Windsurf et Claude Code, et comprenez les technologies de base de MCP, Skill et Agent.
Approfondissez les principes et les fonctionnalités avancées des outils de codage IA, et maîtrisez les pratiques d’entreprise ainsi que la réflexion sur les arbitrages d’architecture.
Comprendre des architectures comme Transformer, Mamba, MoE et RAG, et maîtriser la réflexion sur le choix d’architecture.
Maîtrisez les outils de programmation IA à travers des projets réels et accumulez une expérience pratique complète, de la définition des besoins à la livraison.
Un guide de constitution d’équipe IA pour les entreprises, afin d’organiser des équipes IA, d’établir des flux de travail et de bâtir une organisation apprenante.
Transformez vos compétences en un système livrable, reproductible et cumulatif : positionnement → productisation → automatisation → croissance → rétrospective.
Comprendre d’un coup d’œil la répartition des rôles et la collaboration des principaux frameworks d’IA
Chaque framework est accompagné d’une infographie haute résolution + d’une Code Map + d’exemples de code ; cliquez pour accéder à la page de détails correspondante.
Chain + Agent + Tools + Memory, pour assembler les capacités des LLM en applications.
Data → Index → Retrieve → Generate, pour fournir des connaissances privées au LLM.
Graph + State + Edge + Checkpoint permettent de construire des flux complexes avec état.
Goal → Plan → Execute → Reflect, laissez l’IA faire le travail elle-même.
Multi-Agent + SOP : l’équipe IA se répartit les tâches selon le processus pour mener le projet à bien.
Consultez le tableau comparatif des cinq principaux frameworks, le guide de sélection et la vue d’ensemble complète du Code Map.
Essayez automatiquement de lire les données de modèle les plus récentes, en donnant la priorité au libellé de la page officielle du modèle / de la documentation API ; si l’interface n’est pas disponible, revenez clairement au jeu de données statique sans traiter le contenu non vérifié comme étant à jour.
À l’ouverture de la page, il est demandé en priorité /api/models; cliquer sur « Demander la dernière version » déclenche une fois /api/models/refresh。
Cette page a chargé les données de secours de validation statique de l’API en ligne ; elle passera aux mises à jour en temps réel une fois la clé de recherche externe configurée.seed-official-verified-2026-07-10
Inclus 14 Voici la date de publication de chaque modèle. Faites défiler vers le bas pour consulter l’historique et l’accès officiel.
OpenAI a lancé la série GPT-5.6 : Sol est destiné aux capacités de pointe, Terra équilibre intelligence et coût, et Luna vise un débit élevé ; l’alias gpt-5.6 pointe vers Sol.
Annonce de la documentation de l'API Kimi : K2.7 Code est officiellement disponible, et la version haute vitesse est lancée en même temps. Prend en charge un contexte 256K, la réflexion longue, les entrées texte/image/vidéo et les appels d'outils.
Google Docs indique gemini-3.5-flash comme GA, Stable, le positionnant comme le modèle Flash le plus intelligent, avec une prise en charge de 1 048 576 tokens d’entrée et 65 536 tokens de sortie.
Zhipu a lancé GLM-5.2, prenant en charge un contexte sans perte de 1M et renforçant le Coding, les tâches de longue durée, l’ingénierie de systèmes complexes, le débogage approfondi et la gestion du contexte au niveau du projet.
La documentation d’Anthropic présente Claude Fable 5 comme le modèle public le plus puissant, destiné aux raisonnements les plus difficiles et aux travaux d’Agent à long terme, avec un contexte de 1M et disponible sur les principales plateformes cloud.
Le modèle public le plus puissant d’Anthropic, conçu pour le raisonnement le plus exigeant et les tâches d’agent à long terme
Le modèle phare pour le raisonnement complexe et le codage, répertorié sur la page officielle des modèles OpenAI
Modèle stable GA, décrit dans la documentation Google comme le modèle Flash le plus intelligent
La date de publication officielle est prioritaire ; les éléments qui ne peuvent pas être vérifiés officiellement sont indiqués comme heure d’inscription au répertoire.
Un produit phare de pointe publié par OpenAI le 2026-07-09, adapté à l’ingénierie logicielle complexe, aux Agents et aux tâches nécessitant une expertise métier
Le dernier modèle de codage de Kimi, destiné aux tâches de code à long contexte, aux appels d’outils multimodaux et au Agentic Coding à haut taux de réussite
Google Gemini 3.5, modèle phare stable, adapté aux Agents à grande échelle, aux boucles de code, au multimodal et aux workflows de longue durée
Produit phare Zhipu 2026-06, adapté aux scénarios d’ingénierie en chinois, aux agents à long horizon, au développement de systèmes complexes et aux choix conformes aux exigences nationales
Le modèle public le plus performant d’Anthropic lors de la GA du 2026-06-09, adapté à l’ingénierie logicielle complexe, à la recherche approfondie et aux agents hautement autonomes
Le modèle généraliste phare actuel de xAI, adapté aux appels d’outils, à l’analyse, aux contextes longs et aux workflows d’Agent de niveau production
Le modèle rapide de xAI pour les agents de codage, adapté au prototypage, aux tâches de code légères et aux workflows d’ingénierie à faible latence
DeepSeek V4, un modèle léger et économique, adapté aux contextes longs sensibles aux coûts et aux tâches quotidiennes
Version preview phare de DeepSeek V4, mettant l’accent sur l’open source, le contexte long et l’Agentic Coding
Modèle phare d’OpenAI avant la sortie de GPT-5.6, conservé dans les dates de sortie historiques
Le dernier modèle de produit de Meta, conçu pour la compréhension multimodale, les assistants personnels, le codage visuel et les scénarios de contenu social
Le modèle phare de Qwen Code, adapté à la programmation en chinois, aux longs contextes et au développement d’agents au quotidien
Le modèle mini d’OpenAI pour les tâches d’ingénierie à haute fréquence, adapté aux scénarios de code sensibles au coût, de sous-Agents et d’appels d’outils
Le modèle léger et stable de Google pour les appels à grande échelle, adapté à la traduction, l’extraction, la transcription et aux tâches fréquentes sensibles aux coûts
IDE / web / CLI / outils de conception + grands modèles courants · données de modèle10/07/2026 08:00· SourceGraine statique
IDE AI-first, prend en charge Skill/Agent/MCP
Assistant IA intégré au terminal, l’écosystème MCP est le plus actif
Génération d’UI en langage naturel, intégration Figma
Technologie Fast Context, contexte de 1M de tokens
Programmation en binôme avec l’IA dans le terminal, Git natif
Outils de conception d’interface collaborative améliorés par des fonctionnalités d’IA
8 1 projet approfondi sélectionné · 4 entrées Trending · 4 recherches de pistes à fort nombre d’étoiles ; sur la page d’accueil, consultez d’abord les vignettes, puis ouvrez la page de détailTendance GitHub。
Géant de l’optimisation du code ECC
Système agents/rules/skills/hook à très grande échelle : optimisation des performances, liaison des règles, audit de sécurité et évolution continue.
OS d’ingénierie de programmation IA hautement discipliné
Un processus strict fait évoluer l’IA de « dactylo » à « ingénieur/architecte » : TDD, répartition des tâches, validation.
Équipe d’entreprise anthropomorphe organisée
Déplacez l’« organisation » dans le dépôt : un grand nombre de modèles de rôles avec indicateurs et livrables, en collaborant par service.
Système GSD anti-corruption du contexte
Contre-mesures d’ingénierie contre le Context Rot : planification → exécution isolée par vagues → validation → commit atomique.
Bibliothèque de compétences Minimalist Entrepreneur
Les 10 compétences d’accompagnement entrepreneurial de « The Minimalist Entrepreneur » : privilégier la validation, et s’opposer au fait de construire d’abord puis de vendre ensuite.
Agent de trading financier pour l’environnement macroéconomique
Collaboration multi-agents + débat/réflexion + boucle fermée de contrôle des risques pour prendre des décisions de trading plus robustes.
Les meilleurs blogs tech, podcasts sur l’IA, rapports sectoriels, newsletters, communautés de développeurs et cours de qualité, avec des liens fréquemment utilisés sélectionnés par catégorie.
OpenAI / Anthropic / Google / Meta / Vercel
Latent Space / Practical AI / Lex Fridman
State of AI / Stanford AI Index / McKinsey / Gartner
The Batch / Import AI / AI Snake Oil
Hacker News / r/MachineLearning / Discord
fast.ai / Karpathy / 3Blue1Brown / Coursera
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Je ne présente pas de chiffres d’apprenants ni d’avis fictifs. Ici, je publie d’abord l’état actuel du projet, le public visé, ainsi que les retours que vous pouvez m’envoyer par e-mail.
Ce qui a été fait et ce qui est maintenu
Convient aux personnes qui souhaitent apprendre et pratiquer sérieusement
Merci de me faire part de vos retours directement par e-mail
Afficher uniquement des extraits autorisés et anonymisés des retours par e-mail
Attendre le premier retour d’approbation
Retours par e-mail recherchés · Candidatures ouvertes en continu
Après réception de retours par e-mail réels avec une autorisation explicite, je les anonymiserai et les organiserai d’abord, puis je les afficherai ici progressivement.
L’affichage public nécessite une autorisation
La confidentialité d'abord · En attente d’autorisation
Le contenu original de l’e-mail ne sera pas publié directement. Il n’apparaîtra ici qu’après avoir coché l’autorisation et terminé le traitement d’anonymisation.
Les retours seront d’abord triés manuellement
Mur de retours réels · Appel à contributions en cours
Je conserverai les problèmes réels et les recommandations issus des retours, mais supprimerai les informations personnelles telles que les adresses e-mail, les noms d’entreprise et les détails du projet.
Attendre le prochain retour réel
Complément du mur de retours · Mises à jour automatiques
Une fois la confirmation du nouveau retour par e-mail terminée, l’état de l’espace réservé ici sera automatiquement remplacé, et les anciens retours ne seront pas dupliqués comme de nouveaux retours.
Les questions d’apprentissage sont les bienvenues
Collecte de retours précoces · Ouvert
Vous pouvez faire part de la difficulté du cours, des cas manquants et des hésitations dans le choix des outils. Je traiterai en priorité les problèmes réels et les intégrerai aux prochaines mises à jour.
Ne pas divulguer d’informations privées
Affichage anonymisé · Règles à long terme
La zone d’affichage ne présente que des résumés ; n’y affichez pas d’adresses e-mail, de numéros de téléphone, de noms d’entreprise, de noms de projet ou toute autre information susceptible d’identifier une personne.
Les retours seront ajoutés à la liste des mises à jour
Avancement réel du projet · Traitement continu
Les problèmes confirmés sont transformés en éléments d’amélioration du cours, plutôt qu’en faux avis tape-à-l’œil mais impossibles à suivre.
Affiché après davantage de retours d’autorisation
Privilégier les données réelles · En attente d’ajout
Une fois l’augmentation du nombre de retours confirmée, ces trois lignes afficheront naturellement davantage d’extraits réels provenant de différents apprenants.
Attendre le prochain retour réel
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Dites-moi quelles parties vous ne comprenez pas, quels exemples vous souhaitez ajouter et où vous bloquez actuellement dans votre apprentissage. Je donnerai la priorité aux ajustements du contenu en fonction des retours réels.
Les retours seront envoyés directement à mon e-mail. Ce n’est que lorsque vous l’aurez explicitement autorisé que j’organiserai ces retours en études de cas publiques ou en contenu de page.
Réponse généralement sous 24 heuresLes suggestions complexes seront ajoutées à la liste des itérations ultérieures