Ce que j’apprends sur le cloud, l’architecture et les agents, écrit pour être réutilisable. Tout est en accès libre.
Du repo vide au produit en ligne en une journée : le plan, les raccourcis, et ce qui casse quand on va trop vite.
→Méga-prompts, pas de CLAUDE.md, jamais de tests, aucun commit : les pièges qui transforment l'agent en boulet.
→Un pipeline propre de bout en bout : stages, cache, artefacts, environnements et déploiement automatique.
→Zéro infra, previews par PR, edge global : ce que Vercel te fait gagner — et le jour où il faut en partir.
→Amplify, EC2, ECS, ou serverless : les quatre chemins pour héberger un SaaS sur AWS, et comment choisir.
→Secrets exposés, API routes non protégées, IDOR, XSS : les trous que je retrouve sur presque chaque app.
→Ton GitLab à toi sur un serveur : Docker, sauvegardes, runners CI, et le dimensionnement à prévoir.
→LCP, CLS, INP : les leviers concrets — images, fonts, server components — pour une app qui vole.
→Sessions vs JWT, cookies httpOnly, OAuth, et où placer les vérifications : le socle auth qui tient.
→Empêcher l'abus sans gêner les vrais users : token bucket, Redis, et quoi limiter en priorité.
→Fini le .env commité par erreur : où vivent les secrets, comment les injecter, et comment les faire tourner.
→Savoir que ça casse avant le client : logs structurés, métriques, alertes qui ne crient pas pour rien.
→Un backup non testé n'est pas un backup. Rétention, restauration réelle, et la règle 3-2-1.
→Comment je structure un projet qui grossit : quand le monorepo aide, quand il devient un poids.
→Coder dans le terminal avec un agent : le mental model, les commandes qui comptent, et comment le garder sur les rails.
→Le playbook réel : tagging, rightsizing, Savings Plans vs Spot — sans rien casser en prod.
→NAT Gateway, egress, snapshots oubliés, EBS surdimensionné, logs : les coûts cachés qui saignent les scale-ups.
→Un arbre de décision selon la charge, le budget et la taille de ton équipe — pas la hype.
→De « ça marche chez moi » à reproductible et observable : IaC, CI/CD, health checks, rollback.
→Load balancer, auto-scaling, read replicas, cache — dimensionnés juste pour encaisser un pic.
→Ancrer sur des données réelles, function calling, garde-fous : sortir de la fiction crédible.
→Quand l’agent doit demander vs décider seul, et comment interrompre puis reprendre un run durable.
→L’archi qui tient un pic de trafic : EC2 pour le site, RDS pour la base, S3 + Lambda pour des photos produit optimisées en WebP.
→Sortir l’agent de la boîte noire : instrumenter chaque étape, mesurer le coût, et le noter avec un LLM-as-a-judge.
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