TL;DR

Après une semaine d’utilisation intensive de Claude Code1 pendant PyCon Ireland et sur mes projets personnels, je suis complètement bluffé par les gains de productivité. L’outil m’a permis de migrer automatiquement le site Python Ireland de Django 5.0 vers 5.2 et Wagtail 6.2 vers 7.2, de développer un outil de conversion de livres scannés en 5 minutes, et de générer une documentation complète en quelques minutes. Contrairement à Cursor ou Windsurf, Claude Code s’intègre partout (PyCharm, VS Code, Zed, Neovim, ligne de commande), ce qui en fait un véritable game changer pour les développeurs professionnels.

Table des matières

Introduction

Il y a une semaine, je n’utilisais pas Claude Code. Aujourd’hui, je ne peux plus m’en passer. Cette transformation radicale s’est produite pendant PyCon Ireland2 (15-16 novembre 2025) à UCD (University College Dublin3), où j’ai commencé à utiliser cet outil littéralement le jour même de mon départ, un jeudi après-midi.

Ce qui m’a immédiatement frappé, c’est la capacité de Claude Code à accéder directement au filesystem via la ligne de commande. Cette fonctionnalité change complètement la donne par rapport aux assistants IA classiques comme ChatGPT, qui restent cantonnés à la génération de code sans interaction directe avec votre environnement de développement.

Dans cet article, je partage mon retour d’expérience après une semaine d’utilisation intensive : de la révision d’un livre sur Python 3.13 à la migration complète d’une application Django/Wagtail, en passant par le développement rapide d’outils personnalisés.

Première découverte à PyCon Ireland

La première fois que j’ai lancé Claude Code, c’était pour analyser mon vault Obsidian4. En quelques secondes, l’outil a parcouru mes notes, compris leur structure et généré une documentation complète de mon organisation personnelle. Cette première expérience m’a montré quelque chose de fondamental : Claude Code ne se contente pas de générer du code, il comprend le contexte de votre projet.

Concrètement, j’ai simplement lancé Claude Code dans mon répertoire de notes et initialisé le projet :

# Se placer dans le répertoire Obsidian
cd ~/obsidian-vault

# Lancer Claude Code
claude

# Initialiser le projet avec la commande slash
/init

Une fois initialisé, j’ai demandé à Claude Code d’analyser la structure de mon vault. L’outil a automatiquement :

  • Identifié la structure des dossiers
  • Analysé les liens entre les notes
  • Détecté les tags et métadonnées
  • Généré une documentation structurée

💡 Astuce : La capacité d’accès au filesystem de Claude Code le distingue des autres assistants IA. C’est ce qui permet des gains de productivité aussi spectaculaires.

Révision automatisée d’un livre Python

Mon deuxième test a été encore plus impressionnant. J’avais commencé en juin-juillet à réviser un livre sur Python 3.13 que j’avais écrit il y a plusieurs années. Ce livre couvrait initialement Python 2.7 et 3.4 — une époque où les deux versions coexistaient dans l’écosystème.

J’ai demandé à Claude Code de m’aider à le mettre à jour. Voici ce qu’il a fait spontanément :

  1. Analyse du contenu : détection automatique des versions Python obsolètes
  2. Découpage intelligent : split du livre en plusieurs fichiers par chapitre
  3. Génération de frontmatter : création de métadonnées YAML différentes pour chaque chapitre
  4. Proposition de modifications : identification des sections nécessitant une mise à jour

Ce qui m’a vraiment bluffé, c’est que je lui ai demandé de ne pas modifier directement le livre, mais plutôt de proposer les modifications dans un fichier Markdown séparé. Résultat : j’ai pu réviser les suggestions sans risquer de perdre mon contenu original.

💻 Approche utilisée : Claude Code a créé un fichier CHANGES.md avec des suggestions structurées chapitre par chapitre, me permettant de valider ou rejeter chaque modification.

Développement express : un outil de numérisation en 5 minutes

L’exemple le plus spectaculaire de gain de temps s’est produit dans le bus vers l’aéroport de Dublin. J’avais acheté un mois auparavant un scanner de livres (CZUR Shine Ultra Pro) pour numériser de vieux ouvrages de Karaté des années 70-80 (impossibles à trouver en ebook).

Mon workflow initial était le suivant :

  1. Scanner les pages avec mon outil
  2. Convertir les scans en Markdown avec Docling5
  3. Réviser manuellement le Markdown généré

Le problème : je n’avais pas d’outil pour faciliter l’étape 3. J’ai donc demandé à Claude Code :

“Peux-tu me générer un outil avec Qt et Python pour m’aider à réviser et traduire des fichiers Markdown issus de scans OCR ?”

Temps de développement : 5 à 10 minutes.

L’outil génère automatiquement :

  • Une interface Qt6 avec PyQt6
  • Un éditeur de texte avec coloration syntaxique Markdown
  • Un système de validation et correction assistée

Ce qui m’aurait pris 2 jours de développement a été fait en 10 minutes, trajet en bus compris. Depuis, j’ai révisé une cinquantaine de pages sur la centaine scannée, et l’outil fonctionne parfaitement.

Migration Django/Wagtail : le cas Python Ireland

Le cas le plus technique a été la modernisation complète du site web de Python Ireland7. Le repository8 était resté sans maintenance pendant un an, avec des alertes de sécurité Dependabot9 non traitées depuis deux semaines.

Vendredi dernier, j’ai lancé Claude Code dans le repository et lui ai demandé d’analyser les problématiques de sécurité et de proposer un plan de modernisation. Voici le résultat de cette collaboration intensive.

📚 Documentation professionnelle

Claude Code a créé 2 364 lignes de documentation de zéro, réparties en 3 guides complets :

  • CLAUDE.md : Guide pour utiliser Claude Code sur ce projet (conventions, architecture, workflows)
  • CONTRIBUTING.md : Guide complet pour les contributeurs avec process de PR, style de code, tests
  • DEVELOPMENT.md : Documentation technique détaillée (setup local, structure, déploiement)

Cette documentation que je repoussais depuis des mois par manque de temps est maintenant d’une qualité professionnelle. Mes collègues de Python Ireland pourront reprendre le projet facilement.

📦 Montées de version majeures

Claude Code a orchestré plusieurs migrations complexes en parallèle :

Stack applicative :

Wagtail : 6.2 → 7.2
Django  : 5.0 → 5.2
Python  : 3.13.9

Infrastructure :

PostgreSQL : 13 → 17

Breaking changes gérés :

  • Migration vers la nouvelle API STORAGES (Django 5.1+)
  • Adaptation des modèles Wagtail pour la 7.2
  • Mise à jour des settings PostgreSQL

🔧 Outillage développeur

Claude Code a ajouté 16 nouvelles commandes dans le Taskfile pour améliorer le workflow :

Commandes Heroku :

heroku:logs        # Afficher les logs en temps réel
heroku:restart     # Redémarrer l'application
heroku:migrate     # Lancer les migrations en production
heroku:rollback    # Rollback vers une version précédente
heroku:maintenance # Activer/désactiver le mode maintenance

Outils qualité :

code:lint           # Linting avec ruff
code:check          # Vérifications complètes (types, format)
dependencies:security  # Scan de vulnérabilités avec pip-audit
dependencies:tree   # Visualisation de l'arbre des dépendances

🎨 Commande slash personnalisée

Claude Code a également créé une commande slash personnalisée pour générer des commits conventionnels avec emoji :

/commit-message

# Génère automatiquement un message de commit au format :
# ✨ feat: Ajouter la gestion des événements récurrents
#
# - Implémentation du modèle RecurringEvent
# - Interface d'administration Wagtail
# - Tests unitaires et fonctionnels

🐛 Corrections et sécurité

Au cours de la modernisation, Claude Code a identifié et corrigé plusieurs problèmes :

Sécurité :

  • Vulnérabilité dans la dépendance requests (mise à jour vers version patchée)
  • Ajout de pip-audit pour scan automatique des vulnérabilités

Bugs :

  • Fix cascade delete : PROTECT sur les ForeignKey pour éviter les suppressions accidentelles
  • Fix warnings timezone dans les tests (utilisation de timezone.now())
  • Correction des fichiers statiques pour Django 5.2

📋 Amélioration continue

Claude Code a documenté 23 améliorations à apporter dans un fichier TODO structuré :

  • Bugs identifiés avec reproduction steps
  • Améliorations de qualité de code
  • Tests manquants
  • Optimisations de performance

🎯 Bilan

En chiffres :

  • 23 commits réalisés
  • ~3 000 lignes ajoutées (dont 2 364 de documentation)
  • Stack complètement modernisée en une journée
  • 0 régression grâce aux tests existants

Ce qui m’aurait pris plusieurs jours voire une semaine de travail a été réalisé en quelques heures avec Claude Code. L’outil ne s’est pas contenté de faire les migrations : il a documenté, testé, amélioré et sécurisé le projet.

MCP GitHub : automatisation des issues et documentation

L’une des fonctionnalités les plus puissantes de Claude Code est le support des Model Context Protocol (MCP)10. Le MCP GitHub permet d’interagir directement avec GitHub sans quitter Claude Code : lire les issues, ajouter des commentaires, les fermer, tout cela de manière conversationnelle.

Sur le projet Python Ireland, j’ai utilisé le MCP GitHub pour traiter plusieurs issues ouvertes depuis des mois. Voici les résultats concrets.

Issue #127 - Update README.md ✅ FERMÉE

Contexte : L’issue demandait une mise à jour complète de la documentation du projet.

Action de Claude Code :

  1. Analyse du repository et de l’architecture
  2. Création de 4 fichiers de documentation (2 364 lignes au total) :
    • README.md : Vue d’ensemble, installation, déploiement
    • CLAUDE.md : Guide pour utiliser Claude Code sur le projet
    • CONTRIBUTING.md : Processus de contribution, PR, style de code
    • DEVELOPMENT.md : Setup local, structure technique, debugging
  3. Ajout d’un commentaire récapitulatif sur l’issue via MCP
  4. Fermeture automatique de l’issue

Résultat : Documentation professionnelle créée en quelques heures au lieu de plusieurs jours. L’issue est résolue et fermée.

Issue #110 - Add more tests 💬 COMMENTÉE

Contexte : Le projet manquait de tests unitaires et fonctionnels.

Action de Claude Code via MCP :

  1. Analyse de la couverture de tests existante
  2. Ajout d’un commentaire détaillé avec :
    • Guide complet pour améliorer la couverture
    • Recommandations d’outils (coverage, Factory Boy)
    • Structure de tests recommandée par app
    • Exemples de code pour :
      • Tests de modèles Django
      • Tests de Wagtail pages
      • Tests de management commands

Extrait du commentaire généré :

## Recommandations pour améliorer la couverture de tests

### 1. Outils à installer

```bash
pip install coverage factory-boy pytest-django
```

### 2. Structure recommandée

```
website/
├── core/
│   └── tests/
│       ├── test_models.py
│       ├── test_views.py
│       └── factories.py
├── events/
│   └── tests/
│       ├── test_models.py
│       └── test_wagtail_pages.py
```

### 3. Exemple de test avec Factory Boy

```python
# core/tests/factories.py
import factory
from core.models import Event

class EventFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
    class Meta:
        model = Event

    title = factory.Faker('sentence')
    datetime = factory.Faker('future_datetime')
```

Résultat : L’issue reste ouverte mais dispose maintenant d’un guide complet pour la résoudre. Les contributeurs ont toutes les informations nécessaires.

Issue #111 - Support Timezone in DateTimeField 🔧 FIX PARTIEL

Contexte : Des warnings timezone apparaissaient dans les tests.

Action de Claude Code :

  1. Identification du problème dans les tests
  2. Application d’un fix (commit e84fa12) : remplacement de datetime.now() par timezone.now()
  3. Documentation du fix complet dans TODO.md pour traiter tous les cas
  4. Commentaire sur l’issue expliquant le fix partiel

Résultat : Fix appliqué pour les tests. L’issue reste ouverte pour le fix complet documenté dans le TODO.

Avantages du MCP GitHub

Productivité :

  • Interaction directe avec GitHub sans quitter l’éditeur
  • Pas de switch entre terminal, navigateur et IDE
  • Workflow conversationnel naturel

Qualité :

  • Commentaires en anglais professionnel (crucial pour un non-anglophone)
  • Code contextualisé aux bonnes versions (Python 3.13, Django 5.2, Wagtail 7.2)
  • Références à la documentation pertinente

Traçabilité :

  • Toutes les actions sont tracées sur GitHub
  • Commentaires détaillés avec exemples de code
  • Liens entre commits et issues

💡 Astuce : Le MCP GitHub transforme Claude Code en véritable gestionnaire de projet. Vous pouvez triager, commenter, et résoudre des issues sans jamais quitter votre terminal.

Polyvalence : l’avantage décisif face à la concurrence

Beaucoup me demanderont : “Pourquoi pas Cursor11 ou Windsurf ?” La réponse est simple : la polyvalence.

Comparaison des outils d’IA pour développeurs

OutilIntégrationsLigne de commandeAccès filesystemPrix mensuel
Claude CodePyCharm, VS Code, Zed, Neovim12, CLI✅ Oui✅ Complet20-180€
CursorVS Code fork⚠️ Limité⚠️ Partiel~20€
WindsurfPropriétaire❌ Non⚠️ Partiel~25€
GitHub CopilotVS Code, JetBrains❌ Non❌ Non~10€

Mes cas d’usage réels

Avec PyCharm : développement du site Python Ireland

  • Refactoring automatique
  • Génération de tests
  • Migration Django/Wagtail

Avec Zed : révision du livre Python 3.13

  • Édition Markdown
  • Génération de documentation
  • Restructuration de contenu

En ligne de commande : automatisation et scripts

  • Analyse de vaults Obsidian
  • Génération d’outils Qt
  • Gestion des repositories Git

Avec Neovim : édition rapide de fichiers de configuration

  • Mise à jour de Taskfile
  • Correction de YAML/TOML
  • Modifications ponctuelles

💡 Astuce : La possibilité d’utiliser Claude Code partout signifie que je ne suis pas “marié” à un éditeur spécifique. Je peux choisir le meilleur outil pour chaque tâche sans perdre mon assistant IA.

Investissement et retour sur investissement

Soyons honnêtes : Claude Code n’est pas gratuit. J’ai choisi l’abonnement Max à 180€/mois plutôt que l’abonnement de base à 17€/mois.

Pourquoi cet investissement ?

  1. Gain de temps massif : ce qui prenait 2 jours prend maintenant 10 minutes
  2. Qualité du code : génération de code conforme aux meilleures pratiques
  3. Documentation automatique : plus d’excuses pour ne pas documenter
  4. Polyvalence : un seul outil pour tous mes besoins

Calcul du ROI

En une semaine, Claude Code m’a fait gagner :

  • 2 jours sur le développement de l’outil de numérisation
  • 5-7 jours sur la modernisation complète de Python Ireland (migrations + 2 364 lignes de doc + outillage)
  • Plusieurs heures sur la révision du livre Python 3.13

Total : ~10 jours de développement économisés en une semaine.

Au tarif freelance moyen d’un développeur Python senior (~500€/jour), cela représente 5000€ de valeur créée pour un investissement de 180€.

🚧 Attention : Ces chiffres sont basés sur mon expérience personnelle. Votre retour sur investissement dépendra de vos projets et de votre façon d’utiliser l’outil.

Points clés à retenir

  • ✅ Accès filesystem : Claude Code interagit directement avec vos fichiers, contrairement aux assistants IA classiques
  • ✅ Polyvalence : fonctionne avec PyCharm, VS Code, Zed, Neovim et en ligne de commande
  • ✅ Migrations automatisées : capable de gérer des migrations complexes (Django 5.0→5.2, Wagtail 6.2→7.2)
  • ✅ Documentation instantanée : génération de README, CONTRIBUTING et autres docs en minutes
  • ✅ MCP : intégration native avec GitHub, Obsidian et autres services via Model Context Protocol
  • ⚠️ Investissement : l’abonnement Max (180€/mois) est rentabilisé si vous l’utilisez intensivement
  • 💡 Game changer : les développeurs qui n’adoptent pas ce type d’outils vont rapidement être dépassés

Ressources complémentaires

Conclusion

Après une semaine d’utilisation intensive, je peux affirmer sans hésitation que Claude Code est un game changer pour les développeurs professionnels. L’outil ne remplace pas le développeur — il le rend exponentiellement plus productif.

Ce qui m’a le plus impressionné, c’est la capacité de Claude Code à comprendre le contexte global d’un projet. Il ne se contente pas de générer du code : il analyse, propose, corrige, documente et automatise.

Pour les développeurs qui hésitent encore, ma conclusion est claire : celui qui ne code pas avec l’IA aujourd’hui sera dépassé dans 6 mois à un an. Ce n’est pas une question de savoir si vous allez adopter ces outils, mais quand.

Claude Code doit absolument faire partie de votre toolkit professionnel en 2025/2026.

💬 Questions ou retours ? N’hésitez pas à me contacter sur Twitter/X ou sur mon compte LinkedIn.

  1. https://claude.ai/code ↩︎

  2. https://pycon.ie/pycon-2025/ ↩︎

  3. https://www.ucd.ie/ ↩︎

  4. https://obsidian.md ↩︎

  5. https://github.com/DS4SD/docling ↩︎

  6. https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/ ↩︎

  7. https://python.ie ↩︎

  8. https://github.com/PythonIreland/website ↩︎

  9. https://github.com/dependabot ↩︎

  10. https://www.anthropic.com/mcp ↩︎

  11. https://cursor.sh ↩︎

  12. https://github.com/coder/claudecode.nvim ↩︎