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En quête du Clean Code - Les 2 Code Smells

Presentation byGuillaume Faas

Vous aviez aimé le précédent évènement? Nous avons décidé de continuer l'aventure.

La communauté est re-formée, rassemblée autour de leur passion commune pour le Craft, pour continuer leur quête vers le Clean Code.

Lors de leur aventure, ils ont déjà rencontré plusieurs obstacles:

Pour cet évènement, la communauté se concentrera directement sur le code pour identifier, et potentiellement résoudre, des code smells. Cette session sera riche en échanges techniques dans un cadre bienveillant.

Ne manquez pas cette aventure exceptionnelle dans le monde du Craft!

Note: cet évènement ne sera pas enregistré - il faudra donc être présent pour en profiter

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Cover Photo for Outside-In Discovery : une méthode structurée pour comprendre un code inconnu

Outside-In Discovery : une méthode structurée pour comprendre un code inconnu

Des études estiment que les dévs passent** jusqu'à 60 % de leur temps à lire du code**.

Pourtant, presque personne ne nous apprend à bien le faire.

Et cette compétence devient vitale : à l'heure où une part croissante du code est générée par des IA, on en écrit de moins en moins nous-mêmes, mais on doit en comprendre, en valider et en maintenir toujours plus. Du code qu'aucun humain de l'équipe ne connaît vraiment.

Face à une codebase inconnue, on ouvre des fichiers au hasard, on suit les appels de méthodes, on scrolle en espérant que ça fasse tilt. C'est lent, épuisant et risqué.

Dans ce talk, je vous présenterai l'Outside-In Discovery : une méthode time-boxée pour explorer un système couche par couche. On part de l'extérieur (documentation, CI/CD, historique git, dépendances, build, exécution) avant d'aller vers l'intérieur : architecture, hotspots, qualité des tests, faiblesses structurelles.

Sur un cas concret, on verra comment cette approche fait vite émerger les signaux critiques : dépendances obsolètes, frontières floues, couverture élevée mais mutation testing faible, zones à la fois complexes et souvent modifiées.

Puis on ajoute l'IA : reconstituer le backlog depuis le code, générer des diagrammes C4, retracer des parcours fonctionnels, repérer les code smells. Avec ses limites aussi : hallucinations, suppositions hâtives, intention métier mal comprise. Je montrerai où elle apporte un vrai levier, et où le jugement humain reste indispensable.

Vous repartirez avec une checklist, un cadre pour évaluer la santé réelle d'une base de code et des prompts concrets pour faire de l'IA un sparring partner.

Car le vrai défi, ce n'est pas le code inconnu. C'est de l'explorer sans méthode.

Primary Photo for {0} {1}Yoan Thirion
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En quête du Clean Code - Les 2 Code Smells

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Vous aviez aimé le précédent évènement? Nous avons décidé de continuer l'aventure.

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Lors de leur aventure, ils ont déjà rencontré plusieurs obstacles:

Pour cet évènement, la communauté se concentrera directement sur le code pour identifier, et potentiellement résoudre, des code smells. Cette session sera riche en échanges techniques dans un cadre bienveillant.

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Note: cet évènement ne sera pas enregistré - il faudra donc être présent pour en profiter

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Et cette compétence devient vitale : à l'heure où une part croissante du code est générée par des IA, on en écrit de moins en moins nous-mêmes, mais on doit en comprendre, en valider et en maintenir toujours plus. Du code qu'aucun humain de l'équipe ne connaît vraiment.

Face à une codebase inconnue, on ouvre des fichiers au hasard, on suit les appels de méthodes, on scrolle en espérant que ça fasse tilt. C'est lent, épuisant et risqué.

Dans ce talk, je vous présenterai l'Outside-In Discovery : une méthode time-boxée pour explorer un système couche par couche. On part de l'extérieur (documentation, CI/CD, historique git, dépendances, build, exécution) avant d'aller vers l'intérieur : architecture, hotspots, qualité des tests, faiblesses structurelles.

Sur un cas concret, on verra comment cette approche fait vite émerger les signaux critiques : dépendances obsolètes, frontières floues, couverture élevée mais mutation testing faible, zones à la fois complexes et souvent modifiées.

Puis on ajoute l'IA : reconstituer le backlog depuis le code, générer des diagrammes C4, retracer des parcours fonctionnels, repérer les code smells. Avec ses limites aussi : hallucinations, suppositions hâtives, intention métier mal comprise. Je montrerai où elle apporte un vrai levier, et où le jugement humain reste indispensable.

Vous repartirez avec une checklist, un cadre pour évaluer la santé réelle d'une base de code et des prompts concrets pour faire de l'IA un sparring partner.

Car le vrai défi, ce n'est pas le code inconnu. C'est de l'explorer sans méthode.

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