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Pourquoi utiliser le SDK Claude Code ?

Construit sur le harnais d’agent qui alimente Claude Code, le SDK Claude Code fournit tous les blocs de construction dont vous avez besoin pour construire des agents prêts pour la production :

  • Intégration Claude optimisée : Mise en cache automatique des prompts et optimisations de performance
  • Écosystème d’outils riche : Opérations de fichiers, exécution de code, recherche web, et extensibilité MCP
  • Permissions avancées : Contrôle fin des capacités de l’agent
  • Essentiels de production : Gestion d’erreurs intégrée, gestion de session, et surveillance

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Que pouvez-vous construire avec le SDK ?

Voici quelques exemples de types d’agents que vous pouvez créer :

Agents de codage :

  • Agents SRE qui diagnostiquent et corrigent les problèmes de production
  • Bots de révision de sécurité qui auditent le code pour les vulnérabilités
  • Assistants d’ingénierie de garde qui trient les incidents
  • Agents de révision de code qui appliquent le style et les meilleures pratiques

Agents métier :

  • Assistants juridiques qui révisent les contrats et la conformité
  • Conseillers financiers qui analysent les rapports et les prévisions
  • Agents de support client qui résolvent les problèmes techniques
  • Assistants de création de contenu pour les équipes marketing

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Options du SDK

Le SDK Claude Code est disponible sous plusieurs formes pour s’adapter à différents cas d’usage :

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Concepts Fondamentaux

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Authentification

Pour l’authentification de base, récupérez une clé API Anthropic depuis la Console Anthropic et définissez la variable d’environnement ANTHROPIC_API_KEY.

Le SDK prend également en charge l’authentification via des fournisseurs d’API tiers :

  • Amazon Bedrock : Définissez la variable d’environnement CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 et configurez les identifiants AWS
  • Google Vertex AI : Définissez la variable d’environnement CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 et configurez les identifiants Google Cloud

Pour des instructions de configuration détaillées pour les fournisseurs tiers, consultez la documentation Amazon Bedrock et Google Vertex AI.

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Prompts Système

Les prompts système définissent le rôle, l’expertise et le comportement de votre agent. C’est là que vous spécifiez quel type d’agent vous construisez.

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Permissions d’Outils

Contrôlez quels outils votre agent peut utiliser avec des permissions à grain fin :

  • allowedTools - Autoriser explicitement des outils spécifiques
  • disallowedTools - Bloquer des outils spécifiques
  • permissionMode - Définir la stratégie de permission globale

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Protocole de Contexte de Modèle (MCP)

Étendez vos agents avec des outils personnalisés et des intégrations via les serveurs MCP. Cela vous permet de vous connecter aux bases de données, APIs, et autres services externes.

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Cas d’Usage Courants

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Tests Automatisés et CI/CD

Créez des agents qui exécutent des tests, analysent les résultats, et corrigent automatiquement les problèmes dans votre pipeline CI/CD.

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Révision de Code et Audits de Sécurité

Construisez des agents qui révisent les pull requests pour les vulnérabilités de sécurité, la qualité du code, et la conformité.

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Réponse aux Incidents

Déployez des agents SRE qui diagnostiquent les problèmes de production, analysent les logs, et suggèrent des corrections.

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Génération de Documentation

Créez des agents qui génèrent et maintiennent la documentation basée sur votre base de code.

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Analyse de Données

Construisez des agents qui analysent les données, génèrent des rapports, et créent des visualisations.

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Meilleures Pratiques

  • Utilisez le format de sortie JSON pour l’analyse programmatique des réponses
  • Gérez les erreurs avec élégance - vérifiez les codes de sortie et implémentez une logique de nouvelle tentative
  • Utilisez la gestion de session pour maintenir le contexte dans les conversations multi-tours
  • Implémentez des timeouts pour les opérations de longue durée
  • Respectez les limites de taux lors de multiples requêtes
  • Testez minutieusement avant de déployer en production

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Ressources Connexes