TL;DR en langage simple
- Wazear est présenté comme un « orchestrateur visuel » pour pipelines d'agents IA : on crée un projet, on colle un brief, on ajoute des agents (planner, architect, implementer, reviewer, etc.) et on définit qui révise qui ; l'interface permet de mettre un pipeline en pause et d'inspecter les sorties à tout moment (source : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
- Objectif pratique : prototyper une chaîne où des agents produisent des livrables et d'autres agents les examinent, avec points d'arrêt humains pour éviter les boucles non désirées (source : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
Checklist rapide pour un test initial (actions générales) :
- [ ] Créer un projet dans l'UI
- [ ] Coller un brief testable
- [ ] Ajouter des agents et relier les revues
- [ ] Lancer un run, inspecter, et mettre en pause si nécessaire
Méthode : synthèse pratique basée sur l'annonce Show HN (https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
Ce que vous allez construire et pourquoi c'est utile
Vous allez définir un pipeline visuel de type SDLC léger : rôles d'agents (par ex. planner → architect → implementer → reviewer), relations de revue (qui révise qui), et gates manuels pour approbation humaine. L'annonce décrit exactement ce flux et la possibilité de configurer qui révise quel agent dans l'UI (https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
Tableau décisionnel (exemple court) :
| Choix de pipeline | Avantage principal | Quand l'utiliser | |---|---|---| | Minimal (2 agents : auteur + réviseur) | Rapidité de mise en route, faible complexité | Prototypage, dépôts rapides | | Étendu (planner+architect+impl+review) | Meilleure séparation des responsabilités | Features multi‑étapes, conformité | | Gate manuel fort | Contrôle humain maximal | Livrables sensibles ou auditables |
(Le tableau ci‑dessus est un cadre de décision pratique à partir du concept public montré sur https://news.ycombinator.com/item?id=47624203.)
Avant de commencer (temps, cout, prerequis)
- Accès à l'interface publique mentionnée dans l'annonce : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203
- Un brief clair et testable avec critères d'acceptation (pass/fail) listés
- Un emplacement pour stocker exports et logs (répertoire Git, bucket objet, etc.)
- Rôle propriétaire du pipeline désigné (personne responsable des approbations)
(Remarque : l'annonce présente l'UI et le concept ; les détails tarifaires, limites API et garanties opérationnelles doivent être validés côté fournisseur : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203.)
Installation et implementation pas a pas
- Créez un projet et collez un brief
- Ouvrez l'UI décrite dans l'annonce et créez un projet. Rédigez un brief avec critères d'acceptation clairs (exemples attendus, conditions de succès). Source : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203
- Ajoutez des agents et décrivez leurs rôles
- Commencez simple (au moins un producteur et un réviseur). Dans l'éditeur visuel, créez les nœuds « agent » et nommez leurs responsabilités.
- Reliez les revues et placez des gates
- Définissez quelles sorties vont déclencher quelles revues, et placez des gates manuels aux points critiques pour permettre une inspection humaine avant la sortie finale.
- Lancez un run, observez, exportez
- Exécutez un run depuis l'UI, utilisez la pause pour inspection, puis exportez le run pour audit (format JSON recommandé).
Exemples illustratifs (commandes et config fictives) :
# créer dossier d'export local
mkdir -p ./wazear-exports
# commande illustrative d'export de projet (URL illustrative)
curl -o ./wazear-exports/project.json "https://wazear.space/project/export?id=PROJECT_ID"
{
"project": "feature-landing-1",
"agents": ["planner", "architect", "implementer", "reviewer"],
"reviews": {"architect": ["planner"], "implementer": ["architect"]},
"gates": {"manual_approval_after_first_review": true, "max_iterations": "<MAX_ITERATIONS>"}
}
Note technique courte : l'annonce montre l'UI visuelle et la possibilité de relier agents et revues ; adaptez les commandes ci‑dessous aux API réelles du fournisseur (https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
Problemes frequents et correctifs rapides
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Sorties vagues ou hors sujet
- Correctif : rendre le brief plus précis, ajouter critères d'acceptation et exemples de sortie.
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Boucles de relecture sans fin
- Correctif : insérer un gate manuel et limiter itérations automatiques dans la configuration.
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Pipeline bloqué à un checkpoint
- Correctif : ouvrir le log du nœud dans l'UI, relancer manuellement et vérifier les messages d'erreur.
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Coûts inattendus liés à des exécutions répétées
- Correctif : activer caps et alertes (voir section Hypothèses pour paramètres recommandés à valider).
(Référence conceptuelle : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203.)
Premier cas d'usage pour une petite equipe
Public cible : fondateurs solo et équipes réduites qui veulent itérer vite tout en gardant du contrôle — le pattern agent + peer‑review se prête à ce cas d'usage (https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
Conseils pratiques pour démarrer :
- Pipeline minimal : un producteur + un réviseur, gates manuels aux livrables critiques.
- Timeboxing : organisez une slot d'inspection humaine par run avant merge/release.
- Contrôle des déploiements : validez via un déploiement progressif et archivez chaque run pour traçabilité.
Checklist pour une équipe réduite :
- [ ] Nommer un propriétaire du pipeline
- [ ] Rédiger un brief de 3–5 phrases avec critères clairs
- [ ] Configurer agents et gates manuels
- [ ] Effectuer un run test et exporter le résultat
(Concept public source : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203.)
Notes techniques (optionnel)
- L'UI présentée permet de composer visuellement un graphe d'agents et de revues par glisser‑déposer selon l'annonce (https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
- À vérifier auprès du fournisseur : export des runs, webhooks, intégration CI, et garanties opérationnelles.
- Si vous utilisez des LLMs en arrière‑plan, considérez les limites de contexte et les mécanismes de retry/timeout (à valider côté produit).
Que faire ensuite (checklist production)
Hypotheses / inconnues
Les points suivants sont des paramètres recommandés ou inconnus à valider avec le fournisseur (ils ne sont pas explicités dans l'annonce) :
- Durée indicative d'un dry‑run : 60–90 minutes
- Durée indicative d'une revue humaine : 30 minutes
- Taille d'équipe cible pour pilote : 2–4 personnes
- Agents initiaux recommandés : 2–4 agents
- Itérations automatiques max recommandées : 1–3
- Cap journalier exemple à configurer : 500 runs/jour
- Taille de contexte LLM conservatrice suggérée : 2 048 tokens
- Politique de rétention des exports suggérée : 90 jours
- Canary initial indicatif pour release progressive : 5 % du trafic
- Seuil de rework déclenchant analyse : 30 %
(Valider chacun des items ci‑dessus avec le fournisseur — source conceptuelle : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203.)
Risques / mitigations
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Risque : décisions automatisées incorrectes ou dérives
- Mitigation : gates manuels, ownership clair, inspections humaines systématiques.
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Risque : coûts imprévus liés aux runs répétés
- Mitigation : cap journalier, alertes budget, monitoring des exécutions.
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Risque : perte de traçabilité
- Mitigation : export régulier des runs vers stockage externe et politique de rétention (ex. 90 jours).
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Risque : conformité et localisation des données
- Mitigation : vérification contractuelle et configuration des exports/stockage.
Prochaines etapes
- Confirmer l'accès à l'interface mentionnée et créer un pipeline auteur→réviseur pour un test initial (voir : https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).
- Rédiger 3–5 critères d'acceptation reproductibles pour la première feature.
- Mettre en place exports automatiques des runs (format JSON) vers un dépôt Git ou bucket et définir la politique de rétention.
- Instrumenter les indicateurs clés : nombre d'exécutions, latence (ms), taux de réussite (%), taux de rework (%) et définir alertes (par ex. rework > 30 %).
Remarque finale : ce guide synthétise l'annonce Show HN de Wazear pour proposer une checklist pratique ; confirmez toujours les détails produit (tarifs, API, politique données) directement auprès du fournisseur (https://news.ycombinator.com/item?id=47624203).