Cet article présente une approche de configuration pour utiliser les modèles DeepSeek dans un framework OpenCode afin d'automatiser l'ensemble du pipeline de développement, d'une seule exigence à plusieurs commits. Il aborde le problème courant de la désorientation de l'IA en mettant l'accent sur des invites structurées et un raffinement itératif. L'auteur partage un exemple concret où une seule exigence a conduit à 13 commits automatisés, démontrant le potentiel d'importants gains de productivité. L'idée clé est que le problème ne vient pas de l'IA mais du processus, et qu'en optimisant la configuration, les développeurs peuvent obtenir une génération de code plus fiable et ciblée. Cela est important pour les équipes qui cherchent à intégrer l'IA plus profondément dans leurs flux de travail de développement sans perdre le contrôle.
Un guide pratique pour configurer DeepSeek pour la génération de code automatisée en plusieurs étapes, en évitant les erreurs d'orientation de l'IA grâce à des prompts structurés.