Codage Ralph Wiggum : La Boucle Est Simple. Les Prompts Font Tout.

Si vous avez traîné récemment sur le Twitter du développement IA, vous l’avez vu : l’approche Ralph Wiggum du codage.

Baptisée d’après le personnage des Simpson qui n’arrête jamais d’essayer malgré ses échecs perpétuels, la technique est d’une simplicité déconcertante. Faites tourner un agent de codage IA en boucle. Laissez-le échouer. Laissez-le réessayer. Continuez jusqu’à ce qu’il réussisse ou atteigne une limite.

Les résultats ont été frappants. Geoffrey Huntley, qui a lancé l’approche, a livré un contrat de 50 000 $ pour 297 $ de coûts d’API. Boris Cherny, qui a créé Claude Code, a décroché 259 PRs en 30 jours, chaque ligne écrite par l’IA. Anthropic a sorti un plugin officiel.

Les posts viraux se concentrent sur la boucle. Le script bash. L’automatisation nocturne.

Ils passent à côté de l’essentiel.

La boucle est triviale

Voici toute la technique :

while :; do cat PROMPT.md | claude ; done

C’est tout. Vous pouvez l’écrire en trente secondes.

Alors pourquoi certains développeurs obtiennent-ils des résultats transformateurs tandis que d’autres brûlent leurs crédits API en regardant un agent tourner en rond ?

La réponse n’est pas la boucle. C’est ce que vous lui donnez à manger.

La qualité des prompts est le vrai déclencheur

La documentation officielle le dit directement : “Le succès avec Ralph dépend de l’écriture de bons prompts, pas seulement d’avoir un bon modèle.”

La plupart des analyses s’arrêtent à “soyez spécifique” et “incluez des critères de réussite”. C’est le minimum syndical. Les développeurs qui obtiennent de vrais résultats opèrent à un niveau différent.

Considérez :

Un prompt qui va échouer :

Construis une API de todo et fais-en quelque chose de bien.

Un prompt qui fonctionne :

/ralph-wiggum:ralph-loop "Implémente une API REST pour les éléments de todo.

Exigences :
- Endpoints CRUD pour les todos
- Validation des entrées sur tous les champs  
- Gestion d'erreurs avec codes de statut HTTP appropriés

Critères de réussite :
- Tous les endpoints répondent correctement
- Tests réussis avec >80% de couverture  

Après 15 itérations si pas terminé :
- Documente les problèmes bloquants
- Liste les approches tentées

Affiche <promise>TERMINÉ</promise> quand c'est fait." --max-iterations 30

Le second prompt fait trois choses que le premier ne fait pas : il définit le succès clairement, il dit à l’agent comment vérifier son travail, et il inclut des instructions sur comment échouer utilement.

Cette dernière partie est ce qui sépare les bons prompts des excellents.

La hiérarchie de qualité des prompts

Après avoir fait tourner ces boucles sur plusieurs projets, je pense à la qualité des prompts en trois niveaux :

Niveau 1 : Critères de réussite. L’agent sait quand s’arrêter. La plupart des gens arrivent ici.

Niveau 2 : Auto-vérification. L’agent peut vérifier son propre travail. Boris Cherny appelle ça “probablement la chose la plus importante”. Donnez à Claude un moyen de vérifier sa sortie, et la qualité double.

Niveau 3 : Récupération d’échec. Le prompt inclut quoi faire quand on est bloqué. Pas juste “réessaie”, mais des étapes de diagnostic, des approches alternatives, et une dégradation gracieuse. C’est là que réside le vrai levier, et presque personne n’en parle.

La plupart des échecs arrivent parce que les prompts marchent pour le chemin heureux mais n’ont aucune stratégie de récupération. L’agent se bloque, tourne pendant 50 itérations, et ne produit rien d’utile.

Un prompt bien conçu traite l’échec comme de l’information. Au lieu de perdre deux heures, vous perdez deux heures avec quelque chose à montrer.

La vérité contre-intuitive

Voici ce que les posts viraux ne mentionnent pas : bourrer plus de détails dans votre prompt empire souvent les choses.

La recherche suggère qu’une utilisation optimale du contexte est de 40-60%. Dépassez ça, et les performances du modèle se dégradent sur tout, pas seulement les nouvelles instructions.

Les praticiens qui obtiennent des résultats cohérents gardent leurs prompts légers. Ils disent à Claude comment trouver l’information plutôt que de tout fourrer d’avance. Ils cassent les grandes tâches en boucles plus petites.

Plus de détails donne l’impression de plus de contrôle. Avec les LLMs, il y a un point où plus de détails devient moins de capacité.

Où cela nous mène

Voici ce que je crois : nous sommes au tout début de la compréhension de comment travailler avec ces systèmes.

En ce moment, la plupart des gens pensent que le goulot d’étranglement est la capacité du modèle. Ce n’est pas ça. Le goulot d’étranglement est notre capacité à communiquer l’intention assez clairement pour qu’une machine puisse agir dessus de manière autonome. C’est une compétence. Et comme toute compétence, les gens qui la développent tôt auront un énorme avantage.

La technique Ralph Wiggum est une fenêtre sur cet avenir. Pas parce que la boucle est intelligente, mais parce qu’elle expose, impitoyablement, si vos prompts sont vraiment bons. Chaque itération échouée est un retour. Chaque exécution réussie est la preuve que vous avez appris à penser d’une façon que les machines peuvent exécuter.

Les développeurs qui traitent ça comme un truc de script bash passent à côté du changement plus large. Ceux qui le traitent comme une nouvelle discipline de collaboration homme-machine vont construire des choses que le reste d’entre nous ne peut pas encore imaginer.

La boucle est facile. Les prompts font tout.

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Nous utilisons ces techniques pour accélérer le développement sur plusieurs projets. Si vous travaillez sur des défis similaires, contactez-nous.