🎙️ This week on How I AI: From Figma to Claude Code and back & From journalist to iOS developer

De Figma à Claude Code et retour

Gui Seiz (designer) et Alex Kern (ingénieur) de Figma montrent comment extraire une interface en direct depuis la production, la mise en scène ou localhost dans Figma, la transformer en cadres de design modifiables, explorer des variations de manière collaborative, et renvoyer les modifications dans le code en utilisant Claude Code et les MCP—créant ainsi une boucle continue entre design et code.

Principaux enseignements :

• Le passage de design est mort—remplacé par une synchronisation continue. Au lieu que les designers créent des packages de design complets avec chaque état documenté, l'IA permet un flux bidirectionnel entre Figma et le code. Il est possible d'extraire le code de production dans Figma pour voir ce qui existe réellement, de faire des modifications dans Figma, puis de renvoyer ces changements directement dans le code. Finis les versions "final-final-v3".

• La manipulation directe reste supérieure à la demande de précision. Bien que l'IA puisse générer des designs à partir de requêtes, faire glisser des éléments dans Figma reste la norme pour le réglage précis. Comme le note Gui, “Personne ne veut demander le code hexadécimal exact ou la nuance de jaune”—il est juste plus facile d'utiliser le sélecteur de couleur.

• Utilisez le MCP de Figma pour garder les fichiers de design à jour avec la production. Le plus grand problème dans les flux de travail design-code est le décalage—la production prend de l'avance sur Figma, ou Figma contient des rêves qui n'ont jamais été réalisés. Avec le MCP, vous pouvez extraire programmétiquement n'importe quel état de production dans Figma, garantissant que les designers travaillent toujours à partir de ce qui existe réellement.

• Transformez votre wiki d'ingénierie en compétences exécutables. Chaque équipe a cette page d'intégration : “Voici ce que vous devez faire avant de pousser un PR.” Alex a construit une compétence /ship qui exécute automatiquement des vérifications préalables, pousse vers Git, surveille CI, et même corrige des problèmes mineurs de lint—jusqu'à cinq fois avec un délai d'une heure. Prenez chaque SOP et faites-en une compétence.

• Structurez votre code pour l'assistance de l'IA. Alex consacre 20 % à 30 % de son temps à optimiser la structure du code afin que l'IA puisse accomplir plus avec moins. Ce n'est pas une question d'écrire un meilleur code pour les humains ; il s'agit de rendre votre code plus lisible pour les agents IA afin que chaque requête donne de meilleurs résultats.

De journaliste à développeur iOS : Comment l'éditeur de LinkedIn construit avec Claude Code

Daniel Roth (rédacteur en chef et vice-président du développement de contenu chez LinkedIn) partage comment il construit et expédie des applications iOS vers l'App Store sans écrire de code. Il décrit le flux de travail qu'il utilise avec Claude Code—y compris un système à double agent où un IA écrit le code et un autre le révise—ainsi que la manière dont il planifie les fonctionnalités, gère le développement avec des branches, et transforme des idées en applications fonctionnelles.

Principaux enseignements :

• Créez des agents IA en duel pour construire un meilleur code. Daniel utilise “Bob le Constructeur” pour générer du code et “Ray le Réviseur” pour le critiquer sur des questions de sécurité et d'architecture. Ce système à deux agents crée des contrôles et des équilibres similaires à ceux des équipes d'ingénierie, Bob se concentrant sur l'implémentation et Ray garantissant la qualité. La friction entre les plans copiés entre les agents aide également Daniel à mieux comprendre le code généré.

• Utilisez l'IA pour éviter de laisser tomber des responsabilités au travail. Le flux de travail IA le plus précieux de Daniel n'est pas pour le codage—c'est pour gérer ses responsabilités en tant que leader de 400 personnes. Il termine chaque journée en demandant à Copilot, “Qu'est-ce que j'ai laissé tomber ?” L'IA scanne ses e-mails, messages Teams et documents pour identifier les messages sans réponse et les tâches en attente. Cette routine de 30 minutes le soir l'aide à régler les détails avant de quitter le travail.

• Construisez des applications personnalisées qui résolvent d'abord vos propres problèmes. Daniel a créé “Commutely” pour résoudre son problème spécifique de savoir s'il devait courir pour le métro de New York. Comme il l'explique, “C'était un ajustement parfait entre produit et marché parce que j'étais le produit entier.”

• Tenez un suivi des fonctionnalités avec une priorisation alimentée par l'IA. Daniel maintient un chat Claude qui suit toutes les idées de fonctionnalités avec le temps de construction estimé et l'impact potentiel. Son prompt demande à Claude de “suivre les idées et d'offrir des conseils : estimation du temps de construction, heures d'échanges estimées, score d'impact potentiel sur une échelle de 1 à 3 pour la satisfaction client et l'impact sur la croissance.” Cela crée un backlog priorisé dont il peut s'inspirer chaque fois qu'il a du temps pour construire.

• Documentez tout dans des fichiers Markdown. Daniel enregistre toutes les conversations avec l'IA sous forme de fichiers Markdown, expliquant, “Chaque fois que je travaille avec Claude, je dis : ‘Écris-le dans un fichier. Enregistre tout.’” Cela résout deux problèmes : la fenêtre de contexte limitée de Claude et ses propres limitations de mémoire lorsqu'il revient à des projets après des pauses. Cette habitude de documentation crée un référentiel de connaissances qu'il peut consulter plus tard.