Support de talk de **Dorra Bartaguiz** (CTO, **Arolla**), présenté à la conférence **Dev With AI** et publié en PDF sur LinkedIn le **15 octobre 2026** ; **61 slides**, en français avec des exemples en anglais. Thèse : quand l'IA fait exploser la vélocité, la qualité se reprend par les pratiques *craft* outillées autour du modèle, le *harness engineering*.
#harness engineering#vélocité#revue de code
Dorra Bartaguiz — CTO d'Arolla (conseil et formation, « agentic software crafters ») ; slides de son talk Dev With AI publiées sur LinkedIn.
Troisième volet ADLC : Williams fait du test la spécification dans la seule langue que le builder ne peut pas contester. Là où le TDD est une pratique qualité optionnelle pour du code humain, il devient le mécanisme de confiance porteur de tout le cycle quand des agents codent. Trois règles de « rail discipline » : contextes d'écriture séparés (specs-only avant l'implémentation), gel mécanique au niveau de l'outil (pas du prompt), et audits adversariaux (« un test échoue-t-il si on supprime la feature ? »). Préférer le mutation testing au pourcentage de couverture, Goodhart-able à vitesse machine.
#ADLC#tests comme spec#TDD agentique
Chris Williams (@voodootikigod)
Quatrième volet ADLC : Williams reconfigure la revue de code en « prosecution » adversariale plutôt qu'évaluation collaborative. Charter les agents pour réfuter (« trouver ce qui est faux »), déployer des reviewers mono-lentille à contextes frais (correction, sécurité, conformité de contrat, alignement spec, qualité des tests), n'agir que sur des findings vérifiés (reproduits par un test rouge), et boucler jusqu'à deux passes consécutives à zéro finding. Mesurer la calibration en plantant des bugs connus, à la manière du mutation testing. Gate de sortie : zéro finding ouvert, deux passes sèches, tests verts, diff de tests vide.
#ADLC#prosecution#revue adversariale
Chris Williams (@voodootikigod)