Concepts fondamentaux
Comprendre l'architecture et la terminologie clé de Verdent
Verdent for VS Code apporte précision et contrôle au développement assisté par IA. Les outils de codage IA traditionnels devinent votre intention. Verdent vous permet de voir exactement ce que l'IA va faire avant qu'elle ne l'exécute, de vérifier que cela fonctionne correctement, et de livrer du code fiable à chaque fois.
Planifier d'abord, vérifier tôt, livrer du code fiable
Le flux de travail de Verdent repose sur trois phases fondamentales :
- Planifier - Avant toute exécution, engagez une boucle de clarification avec l'IA. Vous pouvez personnaliser son comportement à l'aide de règles de plan, et utiliser la planification architecturale interactive, des diagrammes visuels et des découpages de tâches pour rendre vos besoins parfaitement clairs
- Coder - Passez en revue les modifications grâce à l'analyse de niveau entreprise de Code Diff et livrez des résultats prêts pour la production en toute confiance
- Vérifier - Assurance qualité avec le sous-agent Verify et l'action navigateur. Itérez à travers des cycles de réparation multipasse jusqu'à ce que le code réussisse une validation complète
Comprendre ces concepts fondamentaux et l'architecture de Verdent vous aidera à travailler plus efficacement avec l'extension.
En savoir plus : flux de travail Plan-Code-Verify
Vue d'ensemble de l'architecture
Les tâches complexes sont décomposées et déléguées à des agents IA spécialisés, optimisés pour des objectifs précis. Chaque sous-agent fonctionne avec son propre prompt système personnalisé et une fenêtre de contexte distincte, isolée de l'agent principal qui l'a invoqué.
Cette séparation garantit des performances optimales et évite la pollution du contexte, permettant à chaque sous-agent de se concentrer sur sa tâche spécialisée sans surcharger l'agent principal avec tous les détails d'implémentation.
Sous-agents par défaut intégrés :
Verdent inclut trois sous-agents par défaut immédiatement disponibles :
| Sous-agent | Objectif | Quand il est utilisé |
|---|---|---|
| @Verifier | Vérifications et validations rapides du code | Pendant les tâches de codage pour garantir la qualité et l'exactitude du code |
| @Explorer | Exploration rapide de la base de code | Pour trouver des fichiers et répondre à des questions sur la structure de votre base de code |
| @Code-reviewer | Évaluation instantanée de la qualité du code | Analyse proactive de la sécurité, de la maintenabilité et des performances |
Sous-agents personnalisés :
Vous pouvez créer des sous-agents personnalisés adaptés à vos besoins spécifiques. Chaque sous-agent personnalisé fonctionne avec son propre prompt système, ce qui vous permet de définir un comportement spécialisé pour des tâches ou des flux de travail particuliers.
Les sous-agents personnalisés peuvent être invoqués automatiquement selon des schémas de tâches ou manuellement via des mentions @. Les cas d'usage courants incluent :
- Spécialistes de stack technologique - Optimiseur de performance React, optimiseur de requêtes SQL, réviseur de configuration Docker
- Assurance qualité - Analyseur de couverture de tests, réviseur de gestion des erreurs, contrôleur de standards de journalisation
- Flux de travail spécifiques à l'équipe - Contrôleur de style de code, vérificateur de cohérence de la documentation, auditeur de dépendances
- Besoins spécifiques au projet - Modernisateur de code legacy, assistant de migration, contrôleur de budget de performance
En savoir plus : Gestion des sous-agents
Modes d'exécution
Verdent prend en charge plusieurs modes d'exécution qui contrôlent la manière dont l'IA gère les autorisations et les interactions :
Modes d'autorisation :
- Manual Accept Mode - Demande une autorisation à la première utilisation de chaque outil. Idéal pour l'apprentissage et le développement général avec un contrôle maximal.
- Auto-Run Mode (par défaut) - Accepte automatiquement les autorisations pour les opérations sûres (lecture de fichiers, recherches web). Les modifications de fichiers et l'exécution de commandes nécessitent toujours une approbation. Idéal pour les projets de confiance et le prototypage rapide.
- Skip Permissions Mode - Fonctionnement entièrement autonome sans aucune invite. Réservé aux environnements isolés et sûrs comme les tests automatisés ou les sandbox.
Pour basculer entre les modes d'autorisation, cliquez sur le bouton Switch Permission dans la zone de saisie (affiche le mode actuel comme « Manual » ou « Auto ») et sélectionnez le mode souhaité dans le menu déroulant.
Switch Mode (contrôle le style d'interaction) :
- Agent Mode - Comportement agentique complet avec exécution autonome des tâches et opérations sur les fichiers
- Plan Mode - Interaction centrée sur la planification pour examiner les approches avant l'exécution
- Chat Mode - Interaction conversationnelle sans opérations autonomes sur les fichiers
Pour basculer entre les styles d'interaction, cliquez sur le bouton Switch Mode dans la zone de saisie (affiche le mode actuel comme « Agent » ou « Plan ») et sélectionnez le mode souhaité dans le menu déroulant.
Modes supplémentaires :
- Think Hard Mode - Alloue des ressources de calcul maximales pour analyser les problèmes en profondeur, explorer plusieurs approches et fournir des solutions plus approfondies. Idéal pour les décisions architecturales, le débogage complexe et les tâches nécessitant un raisonnement sophistiqué.
Pour activer Think Hard Mode, cliquez sur le bouton Think Hard dans la zone de saisie avant d'envoyer votre demande.
En savoir plus : Vue d'ensemble des modes d'exécution
Gestion du contexte
La gestion du contexte contrôle les informations auxquelles Verdent a accès pendant votre session. La fenêtre de contexte est la limite de mémoire de l'agent, mesurée en tokens et partagée entre plusieurs composants : les instructions système, le contenu des fichiers, les messages de conversation et les réponses de l'agent.
Comment fonctionne le contexte :
- Mentions @ - Ajoutez explicitement des fichiers au contexte avec
@filename.jspour un contrôle précis - Chargement automatique - Verdent inclut automatiquement les fichiers pertinents selon la tâche
- Contexte de sous-agent séparé - Chaque sous-agent fonctionne avec des fenêtres de contexte isolées, ce qui évite de polluer la mémoire de l'agent principal
- Limites de la fenêtre de contexte - Le contexte est fini et mesuré en tokens. À mesure que les conversations s'allongent, l'espace disponible diminue et les performances du modèle se dégradent
Bonnes pratiques :
- Découpez les grandes tâches en segments plus petits avec des points de rupture naturels
- Utilisez Plan Mode pour les tâches complexes afin d'examiner les approches avant l'exécution
- Terminez chaque composant individuellement avant l'intégration pour éviter d'épuiser le contexte
- Démarrez une nouvelle conversation en commençant une nouvelle tâche pour effacer le contexte et maintenir des performances optimales
En savoir plus : Bonnes pratiques de gestion du contexte
Sélection du modèle
Verdent orchestre des modèles provenant de plusieurs fournisseurs d'IA (Claude, GPT-5, Gemini, MiniMax) au sein d'un même flux de travail. Chaque agent spécialisé peut exploiter le modèle optimal pour sa tâche spécifique.
Modèles prédéfinis :
- Performance - Contexte maximal, modèles de pointe (1 à 2x d'utilisation de crédits)
- Équilibré - Combinaison optimale de performance et de coût (1x d'utilisation de crédits)
- Efficacité - Tâches rapides, réactives et économiques (~0,3x d'utilisation de crédits)
Modèles individuels disponibles :
| Fournisseur | Modèle | Idéal pour | Efficacité en coût |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude 4.5 Opus | Excellent pour les tâches de codage complexes et la résolution de problèmes. | Coût 1,5x |
| Anthropic | Claude 4.5 Sonnet | Tâches complexes équilibrées | Base 1x |
| Anthropic | Claude 4.5 Sonnet 1M | Tâches longues ou complexes (>200k en entrée) | Efficacité 0,5x (coût 2x) |
| Anthropic | Claude 4.5 Haiku | Tâches rapides et simples | 3,2x plus efficace que Sonnet |
| OpenAI | GPT-5 (Bêta) | Raisonnement et créativité | 1,3x plus efficace que Sonnet |
| OpenAI | GPT-5 Codex (Bêta) | Codage et débogage | 1,3x plus efficace que Sonnet |
| Gemini 3 Pro | Raisonnement avancé et multimodal | Variable | |
| Kimi | Kimi 2 Turbo (Bêta) | Modèle ultra-rapide pour le codage | 3,1x plus efficace que Sonnet |
En savoir plus : Paramètres de configuration
FAQ
Qu'est-ce que la pollution du contexte ?
Lorsque des actions et des informations antérieures présentes dans le contexte créent des schémas comportementaux non intentionnels qui affectent les tâches futures. Par exemple, si vous mettez à jour du code de manière répétée puis le déployez, l'agent peut commencer à associer toute mise à jour de code à un déploiement immédiat, même lorsque vous êtes simplement en phase d'expérimentation. Les sous-agents évitent la pollution du contexte en fonctionnant avec des fenêtres de contexte isolées, permettant à chaque tâche spécialisée de démarrer avec un contexte propre et d'éviter la contamination croisée entre différents types de travail.
Que sont les opérations sûres ?
Des opérations qui ne font que lire des données sans effectuer de modifications : lecture de fichiers et recherches web. Elles sont approuvées automatiquement en mode Auto-Run Mode, tandis que les modifications de fichiers et l'exécution de commandes nécessitent toujours une approbation par sécurité.
Qu'est-ce que l'exécution de commandes ?
L'exécution de commandes terminal ou de scripts shell via Verdent, incluant des opérations comme l'exécution de tests, l'installation de paquets ou l'exécution de commandes de build. L'exécution de commandes nécessite une approbation dans la plupart des modes d'autorisation afin d'éviter des modifications système non intentionnelles.
Qu'est-ce qu'un token ?
L'unité de mesure des fenêtres de contexte. Les tokens représentent des fragments de texte (mots, parties de mots ou caractères) que le modèle d'IA traite. Les limites de contexte sont mesurées en tokens plutôt qu'en caractères ou en mots, une conversation typique consommant des milliers de tokens.
Que sont les crédits ?
La monnaie d'usage de Verdent. Les différents modèles ont une efficacité de coût différente (par exemple, Haiku est 3,2x plus efficace que la base Sonnet, Sonnet étant la base 1x). Votre offre d'abonnement inclut une dotation mensuelle de crédits (par exemple, 640 crédits pour Starter, 2 000 pour Pro, 6 000 pour Max).
Qu'est-ce que le cycle multipasse Generate-Test-Repair ?
Un processus de vérification itératif où le code est généré, testé et réparé jusqu'à ce qu'il réussisse des tests complets. Verdent exécute automatiquement des tests, analyse les échecs, corrige les problèmes et effectue de nouveaux tests sur plusieurs passes jusqu'à ce que le code fonctionne correctement. Cela permet de livrer du code prêt pour la production, et pas seulement des suggestions. Chaque résultat inclut des résumés détaillés et des diffs de code montrant exactement ce qui a changé.