Guide opérationnel : Prompt Engineering pour la factorisation de code avec Cascade IA (Windsurf), Angular 19 et MongoDB

1. Introduction au Prompt Engineering pour la Factorisation de Code

Le prompt engineering est l’art de formuler des instructions précises pour guider les modèles d’intelligence artificielle (IA) vers des réponses pertinentes et utiles. Dans le contexte du développement logiciel, il s’agit de structurer des prompts pour obtenir des suggestions de refactorisation ou de factorisation de code adaptées à des technologies spécifiques comme Angular 19, MongoDB, et potentiellement Node.js/Express, en utilisant un outil comme Cascade IA (Windsurf).

Cascade IA, intégré à la plateforme Windsurf (anciennement Codeium), est un assistant de codage avancé qui excelle dans la compréhension contextuelle des bases de code et la réalisation de modifications multi-étapes. Ses capacités incluent l’analyse de code, la suggestion de refactorisations, et l’application directe de modifications via son mode « Write ». Ce guide vise à fournir des bonnes pratiques, des exemples concrets de prompts, et une analyse des limites de l’IA pour optimiser la factorisation de code dans des projets modernes.

2. Bonnes pratiques de prompt engineering pour des refactorisations efficaces

Pour obtenir des suggestions de refactorisation pertinentes de la part de Cascade IA, il est essentiel de suivre ces principes de prompt engineering, adaptés aux besoins des développeurs full-stack :

1. Fournir un contexte riche : Indiquez la technologie (par exemple, Angular 19, MongoDB), la version, les bibliothèques utilisées, et incluez des extraits de code pertinents ou des descriptions des fichiers concernés.
2. Être spécifique sur les objectifs : Décrivez clairement ce qui doit être refactorisé et pourquoi (par exemple, réduire la duplication, améliorer la performance).
3. Décomposer les tâches complexes : Pour les refactorisations complexes, divisez la demande en étapes plus petites ou demandez une analyse préalable.
4. Inclure des exemples : Fournissez des exemples d’entrées/sorties ou de comportements attendus pour guider l’IA (technique dite de « few-shot prompting »).
5. Utiliser des rôles ou personas : Demandez à l’IA d’agir comme un expert en Angular ou MongoDB pour obtenir des réponses adaptées au contexte technique.
6. Itérer et affiner : Si la réponse initiale n’est pas satisfaisante, affinez le prompt en fonction des résultats précédents.
7. Maintenir la clarté du code : Assurez-vous que le code fourni dans le prompt est clair, bien formaté, et respecte les conventions standards pour faciliter la compréhension par l’IA.

Anti-patterns à éviter

• Prompts vagues : Par exemple, « Mon code ne fonctionne pas, corrigez-le » ne donne pas assez de contexte.
• Prompts surchargés : Évitez de demander plusieurs tâches différentes dans un seul prompt.
• Absence de question claire : Fournir du code sans indiquer ce qui doit être fait.
• Critères de succès flous : Par exemple, « rendez ce code plus rapide » sans préciser les métriques de performance.
• Ignorer les clarifications de l’IA : Si Cascade demande des précisions, répondez pour affiner la requête.
• Incohérence dans le style : Utilisez un style de promptage cohérent pour éviter la confusion.
• Références ambiguës : Évitez des termes comme « le code ci-dessus » dans des conversations longues.

3. Cas d’usage Angular 19

Refactorisation de composants Angular via le prompt engineering

Les composants Angular qui partagent une logique similaire peuvent être refactorisés pour réduire la duplication. Par exemple, si plusieurs composants vérifient les permissions des utilisateurs, cette logique peut être extraite dans un service.

Exemple de prompt :

Dans mon application Angular 19, les composants ProfileComponent et SettingsComponent contiennent chacun une méthode isAdmin pour vérifier si l’utilisateur est administrateur, ce qui entraîne une duplication de code. Veuillez extraire cette logique dans un service partagé nommé PermissionService, en vous assurant qu’il est injectable et suit le pattern singleton d’Angular.

Exemple de code avant refactorisation :

// profile.component.ts
export class ProfileComponent {
  constructor(private userService: UserService) {}
  isAdmin(): boolean {
    return this.userService.getUserRole() === 'admin';
  }
}

// settings.component.ts
export class SettingsComponent {
  constructor(private userService: UserService) {}
  isAdmin(): boolean {
    return this.userService.getUserRole() === 'admin';
  }
}

Résultat attendu :
Un nouveau PermissionService contenant la logique isAdmin, injectable dans les composants.

Création de directives ou services partagés

Les directives peuvent encapsuler des comportements réutilisables, comme la mise en surbrillance d’éléments en fonction des permissions.

Exemple de prompt :

Je souhaite créer une directive Angular 19 nommée PermissionDirective qui met en surbrillance les éléments HTML en fonction des permissions de l’utilisateur. Veuillez générer cette directive et l’intégrer dans un module partagé.

Modularisation des fonctionnalités

Pour les applications Angular volumineuses, organiser le code en modules améliore la maintenabilité.

Exemple de prompt :

Mon application Angular 19 contient des fonctionnalités pour la gestion des utilisateurs, le catalogue de produits et le traitement des commandes, toutes mélangées dans un seul module. Veuillez suggérer une structure de modules pour organiser ces fonctionnalités de manière modulaire.

Optimisation de la gestion d’état

La gestion d’état avec NgRx peut devenir complexe. L’IA peut suggérer des simplifications.

Exemple de prompt :

J’utilise NgRx pour la gestion d’état dans mon application Angular 19, mais la structure de l’état devient complexe avec de nombreux sélecteurs. Veuillez suggérer des moyens de simplifier la structure de l’état ou d’optimiser les sélecteurs pour de meilleures performances.

4. Cas d’usage MongoDB

Simplification des pipelines MongoDB avec le prompt engineering

Les pipelines d’agrégation MongoDB peuvent être optimisés pour améliorer la performance ou la lisibilité.

Exemple de prompt :

Dans mon application Node.js avec MongoDB, j’ai un pipeline d’agrégation qui regroupe les utilisateurs par pays et calcule l’âge moyen, mais il est lent. Veuillez suggérer des optimisations, comme l’ajout d’index ou la restructuration des étapes du pipeline.

Exemple de code avant refactorisation :

db.users.aggregate([
  { $group: { _id: "$country", avgAge: { $avg: "$age" } } }
]);

Résultat attendu :
Suggestions d’index sur le champ country ou une restructuration du pipeline pour réduire les calculs.

Normalisation vs dénormalisation des schémas

La dénormalisation peut améliorer les performances pour certaines requêtes.

Exemple de prompt :

Dans mon application e-commerce, j’ai des collections séparées pour les commandes et les clients. Récupérer les détails des commandes nécessite souvent une jointure avec les données des clients, ce qui est lent. Veuillez suggérer une stratégie de dénormalisation pour intégrer les informations pertinentes des clients dans la collection des commandes.

Réduction des appels multiples

Regrouper plusieurs requêtes en une seule peut réduire la charge sur la base de données.

Exemple de prompt :

Dans mon API Node.js, plusieurs routes effectuent des requêtes MongoDB similaires pour récupérer des données utilisateur avec différents filtres. Veuillez refactoriser ces routes pour utiliser une seule fonction générique qui accepte des paramètres de filtrage.

Exemple de code avant refactorisation :

// userRoutes.js
router.get('/active', async (req, res) => {
  const users = await User.find({ status: 'active' });
  res.json(users);
});

router.get('/admins', async (req, res) => {
  const users = await User.find({ role: 'admin' });
  res.json(users);
});

Résultat attendu :
Une route unique comme /users?status=active ou /users?role=admin.

Amélioration de la performance des requêtes

L’optimisation des index et des requêtes peut réduire les temps de réponse.

Exemple de prompt :

Mes requêtes MongoDB pour récupérer de grands ensembles de données sont lentes. Veuillez fournir des recommandations pour l’indexation ou l’optimisation des requêtes.

5. Intégration dans le workflow de développement

Utilisation du mode Write de Cascade

Le mode « Write » de Cascade permet d’appliquer directement les suggestions de refactorisation au code. Utilisez cette fonctionnalité pour modifier les fichiers, mais vérifiez toujours les changements via un visualiseur de différences (diff viewer).

Revue de code assistée par IA

Intégrez les suggestions de Cascade dans votre processus de revue de code. Par exemple, utilisez l’IA pour identifier les duplications ou les problèmes de performance, puis validez manuellement les modifications.

Gestion des faux positifs

L’IA peut suggérer des refactorisations incorrectes si le contexte est mal compris. Par exemple, elle pourrait ignorer une règle métier spécifique. Fournissez un contexte détaillé dans les prompts et testez rigoureusement les modifications.

Tests post-refactorisation

Exécutez des tests unitaires et d’intégration après chaque refactorisation pour éviter les régressions. Cascade peut également aider à générer des tests si nécessaire.

6. Limites et bonnes pratiques

Limites de l’IA générative

• Compréhension du contexte métier : L’IA peut ne pas saisir les règles métier complexes ou les conventions spécifiques au projet.
• Erreurs potentielles : Les suggestions peuvent contenir des erreurs, comme des mots-clés manquants (par exemple, async en JavaScript) ou des importations incorrectes.
• Dépendance au contexte fourni : Sans un contexte clair, l’IA peut produire des solutions génériques ou inadaptées.

Bonnes pratiques

• Fournissez un maximum de contexte dans les prompts, y compris les versions des technologies, les extraits de code, et les contraintes spécifiques.
• Vérifiez que les suggestions respectent les conventions de nommage et de style de votre projet.
• Testez systématiquement les modifications pour garantir leur fiabilité.
• Utilisez des prompts itératifs pour affiner les suggestions si elles ne sont pas satisfaisantes.

7. Exemples de prompts structurés

Angular : Séparer affichage et édition

Prompt :

Le composant UserComponent dans mon application Angular 19 gère à la fois l’affichage et l’édition des informations utilisateur, ce qui le rend volumineux. Veuillez le diviser en deux composants distincts : UserDisplayComponent pour l’affichage et UserEditComponent pour l’édition, avec des services appropriés pour la gestion des données.

Angular : Passage aux formulaires réactifs

Prompt :

Le composant SignupComponent utilise des formulaires basés sur des templates, mais je souhaite passer aux formulaires réactifs pour un meilleur contrôle et des tests plus faciles. Veuillez refactoriser ce composant pour utiliser des formulaires réactifs.

MongoDB : Optimisation d’un pipeline

Prompt :

J’ai un pipeline d’agrégation MongoDB dans mon application Node.js qui regroupe les utilisateurs par pays et calcule l’âge moyen, mais il est lent. Veuillez suggérer des optimisations, comme l’ajout d’index ou la restructuration des étapes.

MongoDB : Regroupement des routes

Prompt :

Dans mon application Express avec MongoDB, le fichier userRoutes.js contient plusieurs routes GET pour récupérer les utilisateurs avec différents filtres (par exemple, /active, /admins). Cela entraîne une duplication de code. Veuillez refactoriser ces routes pour utiliser une seule route GET qui accepte des paramètres de requête, comme /users?status=active ou /users?role=admin.

8. Checklist des bonnes pratiques

Point	Description
Spécifier la technologie	Indiquez la technologie et la version (par exemple, Angular 19, MongoDB).
Identifier les fichiers	Précisez les fichiers ou composants concernés.
Décrire le problème	Expliquez ce qui doit être amélioré (par exemple, duplication, performance).
Définir l’objectif	Clarifiez le résultat attendu de la refactorisation.
Fournir le contexte	Incluez les règles métier, les contraintes de performance, ou les standards.
Ajouter des extraits de code	Fournissez des exemples de code pour clarifier la demande.
Itérer si nécessaire	Affinez les prompts en fonction des réponses de l’IA.

9. Analyse critique des capacités de l’IA générative

Les outils comme Cascade IA (Windsurf) offrent des capacités puissantes pour la refactorisation de code, grâce à leur compréhension contextuelle et leur capacité à effectuer des modifications multi-étapes. Cependant, ils présentent des limites :

• Contexte métier : L’IA peut ne pas comprendre les nuances des règles métier sans un contexte explicite.
• Précision : Les suggestions peuvent contenir des erreurs, comme des importations manquantes ou des conventions non respectées.
• Dépendance aux prompts : La qualité des suggestions dépend fortement de la clarté et de la précision des prompts.

À l’avenir, les améliorations dans la compréhension contextuelle et l’intégration avec les outils de développement (comme les linters ou les tests automatisés) pourraient réduire ces limites, rendant les outils d’IA encore plus efficaces pour la factorisation de code.

Windsurf Documentation for Cascade : Documentation officielle pour comprendre les capacités de Cascade IA. Angular Official Documentation : Référence pour les bonnes pratiques Angular 19. MongoDB Aggregation Pipeline Guide : Guide officiel pour optimiser les pipelines d’agrégation MongoDB.