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Votre premier projet WorkPilot AI

Ce tutoriel vous guide pas à pas pour créer votre première tâche autonome : du choix du projet à la fusion du code généré par les agents.

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🧭 Vue d'ensemble du parcours

1. Ouvrir un projet Git existant
2. Connecter un fournisseur IA
3. Créer une tâche en langage naturel
4. Approuver la spec générée par l'IA
5. Observer les agents travailler (Kanban + terminaux)
6. Valider la PR générée et fusionner

Temps estimé : 10 à 15 minutes pour une tâche simple.

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Étape 1 — Ouvrir un projet

1. Lancez WorkPilot AI
2. Cliquez sur « Ouvrir un projet »
3. Sélectionnez le dossier racine d'un dépôt Git existant

💡 Pour une première tentative, utilisez un projet de test (ou clonez un petit repo public). Ainsi vous pouvez expérimenter sans risque.

Dès l'ouverture, WorkPilot AI analyse votre projet : langage, framework, outils de test, structure des dossiers. Cette détection sert à construire le contexte transmis aux agents.

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Étape 2 — Vérifier la connexion IA

Sur le bandeau supérieur, vérifiez qu'un fournisseur IA est connecté (petit indicateur vert). Sinon :

1. Ouvrez Paramètres → Fournisseurs IA
2. Cliquez sur « Ajouter un profil »
3. Choisissez Claude (OAuth recommandé) ou un autre fournisseur

👉 Astuce : enregistrez plusieurs comptes ou fournisseurs. WorkPilot AI bascule automatiquement en cas de rate limit.

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Étape 3 — Créer votre première tâche

1. Dans le Kanban Board, cliquez sur « Nouvelle tâche »

2. Décrivez votre objectif en langage naturel, par exemple :

   « Ajoute un endpoint REST /api/health qui retourne {status: 'ok'} et une durée d'uptime, avec un test d'intégration. »

3. (Optionnel) Ajoutez des critères d'acceptation détaillés

4. Cliquez sur « Générer la spec »

Ce qui se passe en coulisses

L'agent Spec Creator évalue la complexité de la demande et la classe en 3 tiers :

Tier	Phases	Quand
SIMPLE	3	1-2 fichiers, correctif rapide, changement textuel
STANDARD	6	3-10 fichiers, 1-2 services, intégrations mineures
COMPLEX	8	10+ fichiers, multi-services, intégrations externes

L'agent produit ensuite une spécification détaillée (spec.md), avec :

• Un résumé des changements
• Les fichiers à toucher
• Les critères d'acceptation
• Un plan d'implémentation découpé en phases

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Étape 4 — Approuver (ou ajuster) la spec

Une fois la spec générée, elle apparaît dans la colonne « Spec Review » du Kanban.

Vous pouvez :

• ✅ Approuver — le pipeline démarre
• ✏️ Ajuster — ajoutez des commentaires ou précisions que l'IA intègrera
• ❌ Rejeter — la tâche est archivée

🔐 Pourquoi cette étape ? C'est votre point de contrôle humain avant que les agents ne modifient du code. Prenez le temps de relire.

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Étape 5 — Observer le pipeline autonome

Une fois approuvée, la tâche passe dans la colonne « In Progress ». Les agents se mettent au travail dans un git worktree dédié (.worktrees/workpilot-ai/) — votre branche principale reste intacte.

Ce que vous voyez

• Kanban — la tâche progresse de colonne en colonne
• Terminal de l'agent — flux de logs en direct, pensées et actions
• Mission Control (optionnel) — vue consolidée de tous les agents actifs

Les phases du pipeline

Planner → Coder → QA Reviewer → QA Fixer (en boucle si besoin) → Prêt à fusionner

• Le Planner décompose en sous-tâches ordonnées
• Le Coder implémente (peut spawner des sous-agents parallèles)
• Le QA Reviewer valide contre les critères d'acceptation
• Si échec → le QA Fixer corrige, puis le Reviewer repasse (jusqu'à 50 itérations)

👉 Plus de détails : Pipeline multi-agents

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Étape 6 — Revoir le résultat

La tâche atteint la colonne « Human Review ». Vous pouvez alors :

🔍 Prévisualiser l'application

Le bouton Preview (icône écran) lance votre app dans l'App Emulator intégré — testez visuellement le changement avant fusion.

📄 Voir le diff

Onglet « Changes » : diff complet fichier par fichier, couleur syntaxique, commentaires de l'agent.

🤖 Demander une revue IA

L'AI Review fait passer le diff à un agent de revue indépendant — commentaires, suggestions, détection de régressions potentielles.

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Étape 7 — Fusionner

Trois options :

A. Fusion locale (recommandé pour débuter)

Bouton « Merge to main » : WorkPilot AI utilise le moteur de fusion sémantique IA pour intégrer le worktree dans votre branche par défaut.

B. Créer une Pull Request

Bouton « Create PR » : crée automatiquement la PR GitHub/GitLab avec :

• Titre et description générés
• Lien vers la spec
• Critères d'acceptation en checklist

C. Jeter

Bouton « Discard » : supprime le worktree sans toucher à main. Parfait si le résultat ne convient pas.

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🎯 Ce que vous avez appris

• WorkPilot AI transforme une description en langage naturel en code testé
• Le pipeline Planner → Coder → QA est autonome mais contrôlable
• Les worktrees garantissent que votre branche principale ne risque rien
• Vous gardez le contrôle humain aux deux étapes clés : approbation de spec et fusion

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Prochaines étapes

• 🧠 Comprendre les concepts clés
• 🖥 Explorer l'interface utilisateur
• 🔌 Connecter vos outils (GitHub, Jira, Linear…)
• 🎛 Utiliser le Mission Control pour plusieurs agents