Formation Claude Code

Qu'est-ce qu'un LLM ?

Un Large Language Model prédit — il ne comprend pas. Il a été exposé à des milliards de textes et apprend à prédire le token le plus probable à chaque étape.

Tokens & Plans

1 token ≈ ¾ de mot · 1 000 tokens ≈ 750 mots ≈ 3 pages A4

Ce qui consomme des tokens : prompt + historique + CLAUDE.md + résultats outils + réponse de Claude

* 1M tokens dans Claude Code uniquement (Max/Team/Enterprise, mars 2026). Valeurs estimées.

À chaque message, Claude reçoit tout le contexte disponible, réfléchit, décide d'une action, l'exécute via un outil, reçoit le résultat, et recommence. Ce n'est pas un échange question-réponse — c'est une boucle agentive.

HOOKS — Scripts déterministes qui s'intercalent : Pre/PostToolUse, Stop

Installation

# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

# Linux
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Via npm (toutes plateformes)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Vérifier
claude /doctor
claude update

Les 3 modes

Les 3 modèles

Raccourcis clavier

Slash commands essentiels

CLAUDE.md — La mémoire projet

Chargé automatiquement à chaque session. C'est le briefing de Claude sur votre projet. Moins de 2 000 tokens / 200 lignes max. Pour les grosses docs, référencez avec @chemin/fichier.md.

settings.json

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(git *)", "Edit(*.ts)"],
    "deny":  ["Bash(rm -rf *)"]
  },
  "hooks": {
    "Stop": [{"hooks": [{"type": "command", "command": "npm test --silent"}]}]
  },
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "medium",
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

Modes de permission

claude --permission-mode acceptEdits   # au lancement
# Shift+Tab pour cycler en session
claude -c    # reprendre dernière session
claude -r    # reprendre par ID
claude --from-pr URL  # depuis une pull request

Les hooks s'exécutent à chaque fois, sans exception. exit 2 = blocage dur · exit 0 = succès · stdout → revient dans le contexte.

Types d'événements

Types de hooks

"hooks": {
  "PreToolUse":  [{"matcher": "Bash(rm -rf *)",
                  "hooks": [{"type": "command", "command": "exit 2"}]}],
  "PostToolUse": [{"matcher": "Edit(*.ts)",
                  "hooks": [{"type": "command", "command": "npx tsc --noEmit"}]}],
  "Stop":        [{"hooks": [{"type": "command", "command": "npm test --silent"}]}]
}

Commandes avancées

Skills vs Slash Commands

# SKILL.md — frontmatter minimal
---
name: code-review
description: Revue securite approfondie du code modifie.
model: opus
allowed-tools: Read, Bash
user-invocable: true
context: fork
isolation: worktree
---

Skills bundlés : /debug · /loop · /simplify · /batch · /claude-api

Qu'est-ce qu'un Agent ?

Un agent = un LLM + une boucle d'action + des outils + un contexte isolé. Il agit, reçoit des résultats, décide, agit à nouveau — sans intervention humaine.

Exemple — Équipe Dev complète

Scénario : implémenter un reset de mot de passe, de la spec à la PR, en autonomie.

# Prompt de l'orchestrateur
Implemente le reset de mot de passe. Specs : @docs/reset-password.md
Utilise Task tool :
  Agent Dev → POST /auth/reset-password (isolation: worktree)
  Agent Test → TU sans voir l'impl (isolation: worktree)
  Agent Sec  → checklist OWASP (isolation: worktree)
Quand tous done → PR avec rapport complet.

Git Worktrees

MCP — Connexion au monde extérieur

claude mcp add github     npx @modelcontextprotocol/server-github
claude mcp add postgres   npx @modelcontextprotocol/server-postgres
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest
/mcp   # gérer en session

Ressources