Guide Complet : Mettre en place un environnement de « vibe-coding » local avec Gemini 2.5 Pro

Le vibe-coding est une nouvelle manière de coder avec l’assistance d’une IA, en guidant le modèle via du langage naturel plutôt qu’en écrivant manuellement chaque ligne de code. Le dernier modèle de Google, Gemini 2.5 Pro, s’avère particulièrement performant pour cet usage, notamment en développement front-end fullstack. Gemini 2.5 Pro excelle en effet à générer des applications web complètes, du code « agentique » capable d’agir (créer/éditer des fichiers, exécuter des commandes, etc.) et à transformer ou améliorer du code existant

blog.google. Des développeurs ont même réussi à créer en quelques instants un jeu vidéo complet (type Galaga) rien qu’en décrivant le concept, grâce à un agent piloté par Gemini qui a généré le code Pygame, enregistré les fichiers et exécuté le jeu automatiquement

composio.dev. Dans ce tutoriel, nous allons voir comment mettre en place un tel environnement localement (terminal ou Visual Studio Code), étape par étape, pour un développeur expérimenté travaillant principalement en PHP, JavaScript et Flutter. Vous apprendrez à installer et configurer Gemini 2.5 Pro via son API, à utiliser l’outil CLI Composio/Cline pour coder de façon interactive en temps réel, à maintenir le contexte sur des projets multi-fichiers, et à optimiser votre workflow de vibe-coding (prompting interactif, debug, variantes, live reload…). Une comparaison avec d’autres assistants (Claude de Anthropic, ChatGPT-4 Code Interpreter) sera également proposée, ainsi qu’un aperçu des possibilités multimodales (par exemple utiliser des captures d’écran dans vos prompts). Commençons par les prérequis indispensables.

1. Prérequis « Environnement local »

Pour installer cet environnement de vibe-coding local avec Gemini 2.5 Pro, assurez-vous de disposer des éléments suivants :

Un compte Google avec accès à Google AI Studio. Cela vous permettra d’obtenir une clé d’API Gemini. L’accès à Gemini 2.5 Pro est gratuit pour le moment (expérimental), mais nécessite une clé API fournie par Google AI Studioapidog.com. (Nous verrons plus loin comment la récupérer.)
Une alternative OpenRouter (optionnel) : Si vous préférez ne pas utiliser directement l’API de Google, vous pouvez passer par le service OpenRouter (agrégateur d’API). OpenRouter fournit gratuitement un accès proxy à Gemini 2.5 Pro, avec sa propre clé APIapidog.com. Nous détaillerons cette option également.
Visual Studio Code installé sur votre machine (Windows, macOS ou Linux). C’est l’éditeur que nous utiliserons pour intégrer l’IA dans un flux de travail confortable.
L’extension VS Code « Cline » (fournie par Composio) pour interagir avec Gemini dans VS Code. Cline est un agent AI autonome qui s’intègre à votre IDE pour créer/modifier des fichiers, exécuter des commandes, naviguer dans le code, etc., tout cela avec votre validation à chaque étapemarketplace.visualstudio.com. Nous l’installerons via la marketplace VS Code.
Python 3.8+ (environ) – recommandé d’avoir Python installé, car certains SDK ou outils Composio en dépendent. L’extension Cline elle-même peut fonctionner sans installation manuelle de Python (elle embarque ses fonctionnalités), mais Python est utile si vous voulez utiliser Composio CLI hors de VS Code.
Environnements de développement pour vos langages cibles : assurez-vous d’avoir installé les outils nécessaires pour exécuter le code généré dans vos langages de prédilection. Par exemple:
- Le runtime PHP (8+ de préférence) sur votre machine, pour lancer des scripts PHP ou un serveur local.
- Node.js et un navigateur web à jour pour exécuter et tester le JavaScript/TypeScript côté front (ou Node côté serveur le cas échéant).
- Le SDK Flutter (y compris le SDK Dart) si vous souhaitez générer et tester des applications Flutter. Assurez-vous de pouvoir lancer un émulateur mobile ou avoir un appareil connecté pour tester les apps Flutter.
Autres outils et extensions utiles : Git (pour versionner vos modifications, bien que non obligatoire pour suivre ce tutoriel), éventuellement l’extension CodeSnap (pour prendre des captures de code), etc. Ceux-ci ne sont pas indispensables mais peuvent améliorer votre workflow.

Avec ces prérequis en place, nous pouvons passer à l’installation et la configuration de Gemini 2.5 Pro dans votre environnement local.

2. Installation et configuration de Gemini 2.5 Pro en local (via API)

Dans cette section, nous allons :

obtenir la clé d’API Gemini 2.5 Pro,
installer l’extension Cline dans VS Code,
configurer l’extension pour utiliser Gemini 2.5 Pro via l’API (Google ou OpenRouter).

2.1 Obtention de la clé d’API Gemini 2.5 Pro

Option 1 : via Google AI Studio – Google fournit une clé API pour accéder à Gemini 2.5 Pro depuis son AI Studio. Voici comment la récupérer :

Interface de Google AI Studio (« Get API Key ») permettant de générer une clé d’API Gemini 2.5 Pro. L’interface propose la création d’une clé dans un nouveau projet Google Cloud.

Rendez-vous sur Google AI Studio (page Get API key) et connectez-vous avec votre compte Googleapidog.com.
Cliquez sur “Get API key” (générer une clé API). S’il vous est proposé de choisir un projet, cliquez sur “Create API key” puis sélectionnez “Create in new project” pour créer un projet dédié à Gemini et obtenir la clé associéeapidog.com.
Une fois la clé générée, notez-la précieusement. C’est cette clé (une longue chaîne de caractères) qui vous permettra d’appeler l’API de Gemini. Attention : gardez cette clé confidentielle (ne la partagez pas publiquement ni ne la committez dans un dépôt), car elle permet d’utiliser votre quota sur l’API.

Option 2 : via OpenRouter – Si vous ne souhaitez pas utiliser directement l’API de Google ou que vous n’avez pas de compte Google, vous pouvez passer par OpenRouter, un service tiers qui fournit des points d’accès unifiés à plusieurs modèles IA (un peu comme un proxy d’API). OpenRouter offre actuellement un accès à Gemini 2.5 Pro gratuitement. Voici les étapes :

Créez un compte sur OpenRouter.ai et récupérez votre clé API OpenRouter depuis leur tableau de bordapidog.com.
Notez que la clé OpenRouter donne accès à plusieurs modèles : il faudra spécifier que l’on souhaite utiliser le modèle Gemini 2.5 Pro (version gratuite). OpenRouter a un identifiant particulier pour ce modèle (google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free que nous configurerons plus loinapidog.com).

Remarque : L’accès direct via Google API ou via OpenRouter est actuellement gratuit car Gemini 2.5 Pro est en phase expérimentale. Cependant, il existe des limitations de quota. Par exemple, de nombreux utilisateurs ont constaté des erreurs 429 Too Many Requests après seulement quelques requêtes rapprochées, ce qui suggère un taux limité d’environ 2 requêtes par minute sur la clé gratuite de Google AI Studio

reddit.com

apidog.com. OpenRouter impose peut-être ses propres limites (mais il utilise possiblement des créneaux de la version gratuite aussi). Il faut donc s’attendre à des ralentissements ou blocages temporaires en cas d’usage intensif. Nous verrons en fin de tutoriel quelques astuces pour atténuer ces limites (par ex. alterner planification et exécution, ou patienter entre les appels)

apidog.com. Google prévoit d’introduire plus tard une tarification pour un usage étendu, avec des quotas plus élevés

blog.google.

2.2 Installation de l’extension Cline dans VS Code

Une fois votre clé API en main, installez Cline dans VS Code. Cline est l’outil qui va servir d’interface entre vous (le développeur) et le modèle Gemini 2.5, en intégrant le tout dans votre éditeur. C’est en quelque sorte le copilote AI qui gère le contexte de votre projet et exécute les actions (création de fichiers, exécution du code, etc.) sur demande du modèle.

Pour installer Cline :

Ouvrez Visual Studio Code.
Allez dans l’onglet Extensions (icône de blocs, ou via Ctrl+Shift+X).
Recherchez “Cline”. L’extension devrait apparaître (nom complet Cline – Autonomous coding agent, éditeur : Composio ou saoudrizwan). Vous pouvez confirmer qu’il s’agit bien de l’extension avec plus d’1 million d’installations.
Cliquez sur Install pour l’ajouter à VS Code.

Alternativement, vous pouvez installer via la Quick Open : ouvrez la palette de commande (Ctrl+P), tapez ext install saoudrizwan.claude-dev (c’est l’identifiant de l’extension, hérité de l’époque où elle utilisait Claude d’Anthropic) puis validez. L’extension s’installera de la même façon.

Une fois Cline installé, redémarrez VS Code si nécessaire. Vous devriez voir apparaître une nouvelle icône/section liée à Cline (souvent un symbole représentant une bulle de dialogue ou un robot) dans la barre latérale.

2.3 Configuration de Cline pour utiliser Gemini 2.5 Pro

Maintenant, configurons Cline pour qu’il utilise Gemini 2.5 Pro comme moteur AI. L’extension supporte plusieurs fournisseurs (OpenAI, Anthropique/Claude, etc.), nous devons donc sélectionner Google Gemini ou OpenRouter selon votre choix, et renseigner la clé API correspondante.

Ouvrez les Paramètres de Cline dans VS Code. Il y a plusieurs manières d’y accéder : vous pouvez cliquer sur l’icône Paramètres (engrenage) dans l’interface Cline si disponible, ou passer par File > Preferences > Settings puis chercher “Cline”. Vous devriez voir des options comme API Provider, API Key, Model, etc. Réglez les paramètres de la façon suivante :

Si vous utilisez la clé Google AI Studio :
Capture d’écran des paramètres de Cline pour un usage direct de l’API Google Gemini 2.5 Pro. On sélectionne « Google Gemini » en provider, on colle la clé API, et on choisit le modèle gemini-2.5-pro-exp-03-25.
- API Provider : Sélectionnez Google Gemini dans la liste déroulante.apidog.com
- Gemini API Key : Collez votre clé API Google (obtenue via AI Studio). Elle sera stockée en local sur votre machine par l’extension (et utilisée pour authentifier vos requêtes)apidog.com.
- Model : Choisissez le modèle gemini-2.5-pro-exp-03-25 dans la liste. C’est l’identifiant de la version Gemini 2.5 Pro Experimental (03-25)apidog.com. (Note : cet identifiant peut évoluer avec de nouvelles versions, mais au moment d’écrire ces lignes, c’est celui-ci qu’il faut utiliser. Assurez-vous de prendre le plus proche de gemini-2.5-pro dans la liste.)
Si vous utilisez OpenRouter :
Capture d’écran des paramètres de Cline configuré pour OpenRouter. Le provider est « OpenRouter » et le modèle sélectionné est google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free (mis en surbrillance), correspondant à Gemini 2.5 Pro via OpenRouter.
- API Provider : Sélectionnez OpenRouter.
- OpenRouter API Key : Collez votre clé API OpenRouter.
- Model : Dans la liste des modèles, choisissez google/gemini-2.5-pro-exp-03-25:free (version gratuite expérimentale de Gemini 2.5 Pro via OpenRouter)apidog.com. Veillez à bien sélectionner ce modèle spécifique, car OpenRouter propose aussi d’autres modèles (Claude, d’autres versions de Gemini, etc.).

Enregistrez ces paramètres (bouton Done ou fermeture des Settings). Félicitations ! Vous avez connecté votre environnement local à l’IA Gemini 2.5 Pro 🎉.

Nous pouvons à présent utiliser Cline/Gemini pour coder de manière interactive. Avant de plonger dans des exemples concrets, voyons le fonctionnement général de l’outil dans votre IDE.

3. Utilisation de Composio CLI (Cline) pour du code en temps réel (Vibe-coding)

Maintenant que l’extension est en place et configurée, comment s’en sert-on pour coder avec l’IA ? Composio Cline va agir comme un assistant conversationnel intégré à VS Code, avec des super-pouvoirs de développeur. Concrètement, vous allez dialoguer avec l’IA (propulsée par Gemini 2.5 Pro) dans une interface de chat, et cette IA sera capable de générer du code, créer ou modifier vos fichiers de projet, exécuter des commandes, et même ouvrir des pages web ou interpréter des images, le tout sous votre supervision.

Voici comment démarrer et les bases du fonctionnement :

Lancer Cline : Dans VS Code, ouvrez la vue/onglet Cline. Cela peut se présenter sous forme d’une icône dédiée dans la barre latérale. En cliquant dessus, vous devriez voir une interface de chat ou un bouton pour démarrer une nouvelle conversation. Si ce n’est pas le cas, utilisez la palette de commandes (Ctrl+Shift+P) et lancez la commande “Cline: New Chat” ou similaire. Une fenêtre de chat s’ouvre alors, prête à recevoir vos instructions.
Décrire la tâche souhaitée : Tapez dans le champ de saisie ce que vous voulez réaliser. Par exemple : “Crée-moi un petit script Node.js qui affiche ‘Hello World’.” ou “J’ai besoin d’une page HTML avec un formulaire de contact en React.” Vous pouvez vous exprimer en français ou en anglais (Gemini comprend de nombreuses langues et a de bonnes capacités multilinguescomposio.dev). Toutefois, pour du code, il est souvent efficace de rester clair et concis, et d’utiliser les termes techniques en anglais (noms de bibliothèques, fonctions, etc. en anglais, car le code lui-même sera en anglais).
Fournir du contexte (si nécessaire) : Si votre projet comporte déjà des fichiers ou si vous voulez que l’IA modifie du code existant, vous devez lui donner le contexte. Cline excelle dans la gestion de projets existants : il analyse automatiquement l’arborescence de fichiers et peut lire les fichiers pertinents pour comprendre le contextemarketplace.visualstudio.com. Cependant, pour être sûr qu’il consulte le bon fichier, vous pouvez le mentionner explicitement. Par exemple, tapez @file:src/app.js dans votre message pour joindre le contenu de src/app.js à la conversationdocs.cline.bot. De même @folder:lib/components permet d’indiquer un dossier entier, ou @url:http://… pour partager le contenu d’une URL. Ces mentions de contexte permettent à l’assistant de charger ces contenus dans le prompt (en les comptant dans les tokens de contexte). Grâce au contexte fenêtre énorme de Gemini 2.5 Pro (1 million de tokens !blog.google), vous pouvez sans crainte partager plusieurs fichiers ou des fichiers volumineux – il y a peu de risques de dépasser la limite dans un projet raisonnable.
Interaction en langage naturel : Posez des questions, donnez des instructions comme vous le feriez avec un pair programmer. Par exemple : « Crée un nouveau composant React pour la barre de navigation », ou « Corrige l’erreur dans le fichier utils.php », ou encore « Comment fonctionne cette fonction ? Peux-tu la documenter ? »… L’IA est là pour vous assister non seulement en écriture de code mais aussi pour expliquer ou enseigner (n’hésitez pas à demander des clarifications sur un framework, la signification d’une erreur, etc.apidog.com).
Génération de code et outils : Une fois que vous soumettez votre requête, l’IA va « réfléchir » et répondre. Ce qui rend Cline puissant, c’est qu’il ne se contente pas de renvoyer du texte brut : il peut proposer directement des modifications de fichiers ou l’exécution de commandes. Techniquement, en coulisses, le modèle peut émettre des instructions structurées du type <write_to_file> pour créer/modifier un fichier, ou <execute_command> pour lancer une commandedocs.cline.botdocs.cline.bot. L’extension Cline va interpréter ces instructions et vous les présenter sous une forme lisible.
Revue et approbation : Rien n’est appliqué sans votre validation. Cline vous montrera les modifications proposées (sous forme de diff de code, ou le contenu du nouveau fichier à créer) avant de les appliquerdocs.cline.bot. De même, pour exécuter une commande (par ex. lancer un serveur, installer un package, compiler un projet), il vous demandera confirmation. Vous avez ainsi un contrôle humain-à-la-boucle sur ce que fait l’agent, évitant les changements indésirables. Prenez le temps de relire les diffs : vous pouvez éditer la proposition avant d’accepter, ou la rejeter si ça ne vous convient pas. Exemple: si vous demandez à ajouter une fonction dans main.dart, Cline va afficher un diff montrant cette fonction ajoutée – vous pouvez alors accepter pour que le fichier soit modifié. Cette approche « humain dans la boucle » apporte de la sécurité et vous permet de garder la maîtrise du code produitmarketplace.visualstudio.com.
Exécution du code et feedback : Si l’assistant exécute une commande (par ex. npm run dev, ou flutter run, ou php script.php), la sortie de cette commande apparaîtra dans le chat ou la console intégrée. Cline est capable de surveiller le résultat et les logs d’exécution pour en tenir compte dans la suite. Par exemple, si une erreur s’affiche dans la console après l’exécution, il peut la lire et proposer automatiquement un correctif (ou vous pouvez vous-même copier l’erreur dans le chat et demander de l’aide). C’est du débogage assisté en temps réel : “Voici l’erreur qui s’affiche, peux-tu la corriger ?” – et l’IA peut analyser l’erreur et patcher le code en conséquence. Lors de tâches web, Cline peut même ouvrir un navigateur headless pour tester l’interface, interagir avec (clics, saisies) et capturer des screenshots ou les logs de la console pour diagnostiquer les problèmes visuels ou runtimemarketplace.visualstudio.com. Vous pouvez ainsi voir l’IA résoudre un bug en direct, par exemple corriger du CSS si le rendu visuel ne correspond pas à la demande (Cline peut comprendre une capture d’écran de l’UI pour repérer le défaut visuel).
Boucle itérative : Continuez la conversation en guidant l’IA jusqu’à ce que la fonctionnalité soit complète ou le bug résolu. Le processus typique est le suivant : vous formulez une demande → l’IA propose du code → vous acceptez/ajustez → vous exécutez/testez → vous faites un retour sur ce qui ne va pas ou ce qu’il faut améliorer → l’IA réagit en conséquence, et ainsi de suite. Cette collaboration rapprochée homme-IA vous permet d’avancer très vite, tout en restant en contrôle. On passe d’une idée à un code fonctionnel de manière très fluide, d’où le terme vibe-coding – on “vibe” avec l’IA, en quelque sorte on se laisse porter par le flux créatif commun.

Maintenant que vous comprenez le principe, passons à des exemples concrets adaptés à un développeur PHP/JS/Flutter. Ces cas pratiques illustreront comment utiliser l’environnement pour générer et itérer sur du code réel.

4. Exemples concrets d’utilisation de Gemini 2.5 pro pour générer du code à la volée

Dans cette section, nous allons réaliser trois exemples :

génération et exécution d’une interface JavaScript interactive (front-end web pur),
création d’un composant UI Flutter multi-plateforme,
écriture d’un script PHP consommant une API externe.

Chaque exemple montre comment formuler la demande, comment l’IA génère le code, et comment on peut tester/réagir aux résultats. Bien sûr, vous pouvez adapter ces scénarios à vos propres besoins, mais ils donnent un bon aperçu des capacités de Gemini 2.5 Pro dans des contextes variés.

4.1 Exemple 1 : Génération d’une interface JavaScript interactive et prompting

Imaginons que vous souhaitiez créer une petite animation web interactive en JavaScript, sans écrire tout le code vous-même. Par exemple, un canevas <canvas> HTML où des balles colorées rebondissent à l’intérieur d’un carré, le tout en 3D avec Three.js. Cela pourrait être utile pour un fond d’écran animé d’un site, ou juste pour tester les capacités de l’IA en création d’animations.

Demande (prompt) : vous pourriez décrire votre besoin ainsi dans Cline : « Crée une page HTML contenant un script Three.js qui affiche une scène 3D : un cube transparent dans lequel 10 balles de couleurs différentes rebondissent sur les parois. Les balles doivent réagir aux mouvements de la souris et à la caméra (utilise OrbitControls). Ajoute un éclairage ambiant. Tout le code (HTML+JS) doit tenir dans un seul fichier. » Cette description en langage naturel est assez complète pour que l’IA comprenne le résultat attendu (c’est d’ailleurs inspiré d’un véritable test comparatif)

composio.dev

composio.dev.

Réponse de l’IA : Gemini 2.5 Pro va alors procéder à la génération. Il va probablement créer un nouveau fichier, par exemple index.html, et y écrire le code HTML, les imports de Three.js, et un script <script> contenant le code JS de la scène 3D (création du cube, des sphères, gestion des rebonds, etc.). Cline vous affichera le contenu qu’il propose pour index.html en un seul tenant. Vous vérifiez que cela correspond à la demande (par ex. présence du cube, du script de mouvement). Ensuite vous acceptez la création de ce fichier.

Le code généré pourrait ressembler (extrait) à :

htmlCopier<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8" />
  <title>Cube Bouncing Balls</title>
  <style>
    body { margin: 0; overflow: hidden; }
    canvas { display: block; }
  </style>
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/three.js/r134/three.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.134/examples/js/controls/OrbitControls.js"></script>
</head>
<body>
  <script>
    // Three.js scene setup
    const scene = new THREE.Scene();
    // (initialisation caméra, lumières, etc.)
    // Create transparent cube boundaries
    const cubeSize = 100;
    const cubeGeometry = new THREE.BoxGeometry(cubeSize, cubeSize, cubeSize);
    const cubeMaterial = new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x888888, wireframe: true });
    const cube = new THREE.Mesh(cubeGeometry, cubeMaterial);
    scene.add(cube);
    // Create balls
    const balls = [];
    const ballCount = 10;
    for (let i = 0; i < ballCount; i++) {
      const sphereGeom = new THREE.SphereGeometry(5, 32, 32);
      const sphereMat = new THREE.MeshPhongMaterial({ color: Math.random() * 0xffffff });
      const sphere = new THREE.Mesh(sphereGeom, sphereMat);
      // random initial position inside cube
      sphere.position.set(
        (Math.random()-0.5) * cubeSize * 0.8,
        (Math.random()-0.5) * cubeSize * 0.8,
        (Math.random()-0.5) * cubeSize * 0.8
      );
      // random velocity vector
      sphere.userData.velocity = new THREE.Vector3(
        (Math.random()-0.5) * 2,
        (Math.random()-0.5) * 2,
        (Math.random()-0.5) * 2
      );
      scene.add(sphere);
      balls.push(sphere);
    }
    // ... (code pour rebonds sur parois et OrbitControls) ...
  </script>
</body>
</html>

(Code simplifié à titre illustratif – l’IA générera tout le code nécessaire.)

Exécution et résultat : Une fois le fichier créé, Cline peut vous proposer de l’ouvrir dans un navigateur. Par exemple, il pourrait exécuter la commande npx http-server ou ouvrir directement le fichier (selon votre environnement). Supposons que vous ayez un outil de serveur web rapide, il pourrait l’utiliser. Vous acceptez l’exécution. Votre navigateur s’ouvre sur http://localhost:8080/index.html et vous devriez voir la scène 3D : un cube en fil de fer et des sphères colorées qui se déplacent et rebondissent à l’intérieur. En bougeant la souris (OrbitControls), vous pouvez orbiter autour de la scène, et les balles continuent de rebondir. Si tout s’est bien passé, l’animation est fluide et conforme aux attentes.

Dans notre expérience (et celle rapportée par d’autres développeurs), Gemini 2.5 Pro parvient du premier coup à produire une animation correcte et réaliste, sans bug majeur : les balles rebondissent de façon crédible et ne traversent pas les parois

composio.dev. C’est un résultat impressionnant comparé à d’autres modèles (certains avaient des balles qui se collaient entre elles ou qui finissaient par geler)

composio.dev

composio.dev.

Itérations possibles : Si jamais quelque chose cloche (par exemple les balles sortent du cube, ou l’animation s’arrête), vous pouvez le signaler à l’IA : « Les balles finissent par se coller entre elles, peux-tu corriger le calcul des rebonds ? ». Elle analysera peut-être son code et ajustera la physique (par ex., en ajoutant une légère répulsion si deux balles sont trop proches). Vous validez le correctif, rechargez la page, et ainsi de suite jusqu’à satisfaction.

Ce premier exemple illustre la génération front-end pure. Gemini a produit le HTML/CSS/JS complet sur base d’une description, et on a pu visualiser le résultat immédiatement. Passons à un cas orienté mobile multiplateforme avec Flutter.

4.2 Exemple 2 : Création d’un composant Flutter (front-end mobile)

Vous développez une application Flutter et souhaitez ajouter un nouveau composant UI. Par exemple, un widget affichant le profil d’un utilisateur (photo, nom, bio) sous forme de card stylisée. Au lieu de coder cela manuellement, vous décidez de laisser l’IA le faire à votre place.

Contexte : Supposons que vous ayez déjà un projet Flutter initialisé. Vous avez main.dart avec une app de base. Vous voulez créer un widget ProfileCard réutilisable. Vous ouvrez votre projet dans VS Code et démarrez Cline. Vous pouvez même ouvrir les fichiers existants pour contexte : @file:lib/main.dart pour que l’IA voie comment est structurée l’app principale.

Demande (prompt) : « Crée un nouveau widget Flutter nommé ProfileCard qui affiche la photo de profil d’un utilisateur, son nom et son email, dans une carte avec une petite ombre. Le widget doit être responsive (s’adapter en largeur), et inclure un placeholder par défaut si aucune photo n’est fournie. Utilise Material Design. »

Réponse de l’IA : L’assistant va probablement créer un fichier profile_card.dart dans lib/. Il vous montrera le contenu du fichier proposé, par exemple :

dartCopierimport 'package:flutter/material.dart';

class ProfileCard extends StatelessWidget {
  final String name;
  final String email;
  final String? imageUrl;
  
  const ProfileCard({
    Key? key,
    required this.name,
    required this.email,
    this.imageUrl,
  }) : super(key: key);
  
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Card(
      elevation: 4,
      shape: RoundedRectangleBorder(borderRadius: BorderRadius.circular(8)),
      child: Padding(
        padding: const EdgeInsets.all(16),
        child: Row(
          children: [
            CircleAvatar(
              radius: 30,
              backgroundImage: imageUrl != null 
                  ? NetworkImage(imageUrl!) 
                  : null,
              child: imageUrl == null 
                  ? Icon(Icons.person, size: 30) 
                  : null,
            ),
            SizedBox(width: 16),
            Expanded(
              child: Column(
                crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
                children: [
                  Text(name, style: Theme.of(context).textTheme.headline6),
                  SizedBox(height: 4),
                  Text(email, style: Theme.of(context).textTheme.subtitle1),
                ],
              ),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

Cline indique qu’il va créer ce fichier lib/profile_card.dart avec ce contenu. Vous vérifiez que cela correspond à votre demande (les props, le placeholder d’icône si pas d’image, etc.) et vous acceptez la création du fichier.

Ensuite, l’IA pourrait proposer d’intégrer ce widget dans votre main.dart pour démontrer son utilisation. Par exemple, il pourrait suggérer de modifier home: dans main.dart pour y mettre un Scaffold qui utilise ProfileCard. Si c’est le cas, Cline vous montrera un diff de main.dart avec les modifications (import de profile_card.dart et utilisation du widget). Vous pouvez accepter ces modifications aussi.

Exécution et résultat : Maintenant, vous voulez voir ce que rend le widget. L’IA peut suggérer de lancer l’appli : commande flutter run. Si Cline vous propose de l’exécuter, acceptez (sinon, lancez la commande manuellement dans un terminal VS Code). L’application Flutter se compile et se lance sur votre émulateur ou appareil. Vous devriez voir votre écran d’accueil affichant une carte avec un avatar (icône générique si aucune URL n’a été fournie), le nom et l’email. La card a une ombre (élévation 4) et des coins arrondis, conformément à la demande.

Si le rendu vous convient, parfait. Sinon, vous pouvez itérer. Par exemple : « Le texte de l’email est un peu trop petit, pourrais-tu le mettre en style subtitle2 et le griser ? » ou « Ajoute un bouton “Voir profil” sur la carte, aligné à droite. » – l’IA va modifier le widget en conséquence (elle éditera le code Dart via un diff). Vous validez et hot-reload dans Flutter (Flutter détecte les changements et recharge la UI instantanément). Vous voyez les ajustements presque en temps réel.

Ce deuxième exemple montre la puissance pour du développement mobile/frontend. L’IA écrit du code Dart idiomatique, utilise correctement les widgets Material, et respecte le style demandé. On a pu intégrer ce code dans l’application et tester rapidement, puis affiner avec quelques instructions.

4.3 Exemple 3 : Appel d’une API en PHP (backend)

Prenons maintenant un cas côté backend : écrire un script PHP qui consomme une API tierce et retourne des données. Supposons que vous vouliez récupérer une blague aléatoire depuis l’API publique Chuck Norris Jokes (pour changer 😋). L’API est simple : une requête GET sur https://api.chucknorris.io/jokes/random renvoie un JSON avec une blague.

Demande (prompt) : « Écris un script PHP qui appelle l’API publique Chuck Norris Jokes (https://api.chucknorris.io/jokes/random) et qui affiche la blague retournée en format texte brut. Gère les éventuelles erreurs de connexion. »

Réponse de l’IA : Gemini va générer un fichier PHP, par ex. chuck.php. Vous voyez le contenu proposé :

phpCopier<?php
// Chuck Norris Joke fetcher

$apiUrl = "https://api.chucknorris.io/jokes/random";
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $apiUrl);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$response = curl_exec($ch);

if ($response === false) {
    http_response_code(500);
    echo "Erreur lors de la récupération de la blague.";
    curl_close($ch);
    exit;
}

$httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
curl_close($ch);

if ($httpCode !== 200) {
    http_response_code($httpCode);
    echo "Erreur de l'API Chuck Norris (code $httpCode).";
    exit;
}

$data = json_decode($response, true);
if (isset($data["value"])) {
    echo $data["value"];
} else {
    echo "Aucune blague trouvée.";
}

Ce code utilise curl pour faire la requête HTTP, vérifie les erreurs, et affiche la blague ($data["value"]). Vous validez la création du fichier chuck.php.

Exécution et résultat : Cline peut proposer de tester le script. Par exemple, exécuter php chuck.php. Vous acceptez. Dans la console, vous devriez voir s’afficher une phrase humoristique renvoyée par l’API Chuck Norris. Par exemple : “Chuck Norris can divide by zero.” (ou toute autre blague aléatoire).

Si vous souhaitez plutôt exposer cela via un serveur web local (pour un usage fullstack), vous pourriez lancer php -S localhost:8000 et accéder à http://localhost:8000/chuck.php dans un navigateur. L’IA aurait pu aussi vous proposer de le faire.

Itérations possibles : Imaginons que vous vouliez finalement que le script retourne un JSON structuré au lieu de texte brut, ou formater la blague en HTML. Il suffit de le préciser à l’IA. Par ex. « Modifie le script pour qu’il retourne un JSON avec deux champs : joke (la blague) et source (toujours ‘chucknorris’). » – l’IA éditera le code : au lieu de echo $data["value"];, elle fera quelque chose comme:

phpCopierheader('Content-Type: application/json');
echo json_encode([
    "joke" => $data["value"] ?? "No joke",
    "source" => "chucknorris"
]);

Vous validez, relancez, et vous obtenez un JSON approprié (ex: {"joke": "Chuck Norris ...", "source": "chucknorris"}).

Cet exemple montre comment l’IA aide en PHP pour interagir avec une API externe. Elle a utilisé cURL (vous auriez pu demander avec file_get_contents, l’IA s’adapte aux extensions dispo). Elle a pensé à gérer les erreurs HTTP. Tout ça sans que vous écriviez une ligne vous-même 🎉.

Nous venons de voir trois scénarios qui couvrent un spectre large : du front-end web, du mobile, du back-end. Dans tous les cas, le workflow est similaire : on explique ce qu’on veut, l’IA génère le code, on teste et on affine dans une boucle rapide. À présent, intéressons-nous à des aspects plus avancés : comment gérer un contexte multi-fichiers sur des projets plus gros, et comment optimiser son workflow vibe-coding.

5. Maintenir le contexte dans un projet multi-fichiers

Un défi important en développement assisté par IA est de garder le contexte sur un projet comportant de nombreux fichiers, voire un entier dépôt. Avec un assistant classique (par ex. ChatGPT en interface web), on est limité par la taille du prompt et la nécessité de tout copier-coller manuellement. Ici, avec Cline et Gemini 2.5 Pro, nous disposons d’une fenêtre de contexte très grande (jusqu’à 1 million de tokens

blog.google), ce qui signifie qu’en théorie l’IA peut « avoir en tête » la totalité de votre base de code si nécessaire. Évidemment, on ne va pas lui donner tous les fichiers en aveugle, ce ne serait pas efficace. A la place, on va utiliser des stratégies pour fournir le bon contexte au bon moment, et Cline nous aide beaucoup en cela.

Voici quelques conseils pour maintenir le contexte sur des projets complexes :

Laissez Cline analyser votre projet : Dès que vous démarrez une session dans un workspace VS Code, Cline va automatiquement scanner l’arborescence et éventuellement lire certains fichiers pour se faire une idée de la structuremarketplace.visualstudio.com. Par exemple, il peut repérer le fichier package.json, les pubspec.yaml (Flutter), composer.json (PHP) etc., afin de savoir quelles bibliothèques sont utilisées. Il peut aussi construire des index (AST, expressions régulières) pour rapidement trouver où sont définies les classes ou fonctions dont il aura besoinmarketplace.visualstudio.com. Ce pré-travail lui permet de ne pas vous demander systématiquement « montrez-moi tel fichier », il essaiera de le trouver lui-même si c’est pertinent. Faites confiance à ce mécanisme, tout en étant prêt à aiguiller l’IA si elle passe à côté de quelque chose.
Utilisez les mentions de fichiers/dossiers (@file) : Comme évoqué précédemment, si vous voulez être sûr que l’IA prend en compte un certain fichier, mentionnez-le. Par exemple, si vous dites « Ajoute une route dans mon application Express », vous pouvez ajouter @file:src/index.js (le fichier principal) pour contexte. De même, si vous posez des questions sur un module particulier, joignez son fichier. Cline peut aussi accepter qu’on lui dépose du texte brut dans le chat (par copier-coller) mais les mentions de fichiers évitent cette manipulation fastidieuse. Astuce : vous pouvez sélectionner du code dans VS Code, puis dans le menu contextuel utiliser “Copy for Cline” ou une action similaire si disponible, qui permet de copier en format que Cline comprendra.
Gardez une seule conversation par projet ou tâche cohérente : Évitez de mélanger plusieurs projets dans la même conversation Cline. Si vous changez complètement de contexte, ouvrez une nouvelle session de chat (Cline permet de gérer plusieurs chats, comme des threads séparés). Cela permet au fil de conversation de rester focalisé. Par exemple, un chat pour « développer la fonctionnalité X » et un autre chat plus tard pour « corriger des bugs » peut être pertinent, si ces deux tâches sont indépendantes. Ceci dit, grâce à la mémoire de Cline et son “Memory Bank”, il est tout à fait possible de mener un projet entier dans une seule conversation longue, mais parfois segmenter aide à la clarté.
Utilisez les Checkpoints et la Memory Bank : Cline offre des fonctionnalités d’optimisation de contexte comme les Checkpoints, qui sont des points de sauvegarde du contexte courant, et la Memory Bank, qui conserve des résumés des informations importantes au-delà du contexte immédiatdocs.cline.botdocs.cline.bot. Par exemple, après avoir chargé plusieurs fichiers, l’IA peut en produire un résumé stocké en Memory Bank. En cas de besoin, il peut y revenir plus tard même si ces fichiers ne sont plus explicitement dans le prompt. C’est un peu technique sous le capot, mais sachez que Cline gère intelligemment le contexte pour ne pas saturer les 1M de tokens inutilement. Il « oublie » ce qui n’est plus pertinent et peut « réinjecter » depuis la Memory Bank ce qui redevient utile plus tard (par exemple, les grandes lignes d’une fonction complexe). En tant qu’utilisateur, vous n’avez pas grand-chose à faire, si ce n’est faire confiance au système. En cas de doute, rien ne vous empêche de re-partager un fichier si vous pensez que l’IA a perdu le fil.
Préférez décrire ou montrer plutôt que de tout laisser deviner : Si votre projet a des contraintes non évidentes (une architecture spécifique, des exigences de performance, etc.), mentionnez-les tôt dans la conversation. Par exemple « Note : on utilise une architecture MVVM et tous les services sont dans tel dossier ». Cela aide l’IA à utiliser le bon style et à insérer le code au bon endroit.
Attention aux limites de versionnement : Sur de très gros projets, ou si la conversation dure très longtemps, il peut y avoir des moments où l’historique est tronqué (1 million de tokens c’est énorme, mais pas infini). N’hésitez pas alors à résumer vous-même : « Jusqu’ici on a créé X, Y, Z. Maintenant on va faire… » pour rafraîchir le contexte avec un résumé consolidé. Ceci dit, Gemini 2.5 est un modèle capable de très long contexte, donc c’est rarement nécessaire dans la pratique courante.

En résumé, maintenir le contexte se fait assez naturellement avec cet environnement. La combinaison d’un modèle à très longue mémoire et d’un outil IDE intelligent fait que vous pouvez travailler sur un projet multi-fichiers sans vous arracher les cheveux à tout fournir manuellement. Ceci contraste fortement avec des solutions antérieures où il fallait sans cesse copier-coller des extraits. Ici, votre projet vit dans l’IDE, et l’IA s’y promène avec votre permission.

6. Workflows optimisés pour le vibe-coding

Travailler en vibe-coding nécessite de penser différemment qu’un workflow traditionnel. Voici quelques pratiques et astuces pour tirer le meilleur de cet environnement, en allant vite sans perdre en qualité ni en contrôle.

Adoptez la méthode Plan puis Act : Il peut être tentant de demander à l’IA de tout faire d’un coup (“Code-moi un shopping cart complet”). Parfois ça marche, mais souvent c’est payant de découper le problème. Une bonne approche est de d’abord demander un plan d’action ou une liste d’étapes. Par exemple : « Donne-moi le plan pour implémenter la fonctionnalité X ». Gemini 2.5 Pro, avec ses capacités de reasoning, est très doué pour planifier et structurer une solutionblog.googleblog.google. L’IA peut lister « Étape 1: Créer le modèle de données, Étape 2: Faire le formulaire UI, Étape 3: Ajouter la validation, etc. ». Vous pouvez discuter ce plan, en ajouter/retirer. Ensuite, faites les étapes une par une avec l’IA. C’est exactement ce que fait implicitement Cline en Plan Mode vs Act Modeneon.tech. En Plan Mode, l’IA discute, en Act Mode elle exécute. Vous pouvez la guider : « Ok commençons par l’étape 1 ». Cette structure évite à l’IA de partir dans la mauvaise direction sur un gros projet, et vous garde aux commandes. Beaucoup d’utilisateurs avancés combinent même plusieurs IA pour planifier et agir (par ex. utiliser Claude 3.7 Sonnet pour planifier car très verbeux, puis Gemini pour coder) – mais même avec un seul modèle, cette séparation conceptuelle aide.
Travail itératif et incrémental : Ne cherchez pas à ce que le premier jet de code soit parfait. Même un excellent modèle peut oublier un détail ou mal interpréter une partie floue de la demande. L’avantage du vibe-coding, c’est que corriger ou ajuster est très rapide. Donc avancez par petites itérations. Demandez une base, testez, puis raffinez. Par exemple, générez une fonction sans forcément tous les cas d’erreur, puis dites « Ajoute la gestion du cas null », etc. Souvent, le modèle va anticiper certaines améliorations, mais si ce n’est pas le cas, vous l’orientez après coup. C’est plus efficace que de tout spécifier à l’avance.
Exploitez le feedback d’erreur : Lorsque vous exécutez le code et obtenez une erreur ou un comportement inattendu, utilisez-le comme feedback immédiat pour l’IA. Par exemple, une stacktrace ou un message d’exception copié-collé dans le chat sera très parlant pour Gemini. Il excelle dans le débogage quand on lui fournit l’erreur exacteapidog.com. Souvent, il identifiera tout de suite la cause (par ex. une variable non initialisée, ou une dépendance manquante) et proposera un correctif. C’est un gain de temps énorme, notamment pour les erreurs triviales ou les fautes d’inattention.
Demandez des variantes et alternatives : Si le code fonctionne mais ne vous plaît pas (style, complexité, performances), n’hésitez pas à demander une alternative. Par exemple : « Peux-tu proposer une autre implémentation en utilisant la bibliothèque X cette fois ? » ou « Cette solution fonctionne mais est un peu lente, aurais-tu une idée pour l’optimiser ? ». Le modèle peut alors refactorer ou donner une autre approche. Grâce à la conversation, il connaît le contexte et peut faire un remplacement ciblé. Ceci vous évite de devoir vous contenter de la première solution venue. Vous bénéficiez de la créativité de l’IA pour explorer différentes pistes rapidement.
Combinez le meilleur de l’IA et de vous-même : Le but n’est pas de devenir spectateur passif. Au contraire, un bon vibe-coder est proactif : il oriente, il vérifie, il ajuste. Parfois, vous avez une intuition ou une préférence, écrivez-la. Par exemple « Je préfère qu’on utilise une classe plutôt qu’une fonction, c’est plus propre ici. » – l’IA s’adaptera. De même, si l’IA bloque ou tourne en rond, reprenez la main temporairement. Vous pouvez très bien écrire vous-même un petit bout de code et demander à l’IA de le compléter ou de l’intégrer. L’IA peut aussi expliquer du code existant : vous pouvez coller une fonction compliquée et demander « Que fait ce code ? » pour mieux décider comment le modifier. Bref, voyez l’IA comme un partenaire de programmation extrême, avec qui vous alternez le clavier.
Live reload et développement en temps réel : Tirez profit des outils de live reload de vos frameworks. Par exemple, si vous faites du front-end web, laissez npm run dev tourner : ainsi, chaque fois que l’IA modifie un fichier JS/CSS, votre navigateur recharge la page (ou un HMR injecte les changements). Vous voyez immédiatement si la modification corrige le problème ou pas, et vous pouvez relayer ce feedback. Avec Flutter, utilisez le Hot Reload : lancez l’appli en mode debug une fois, et ensuite chaque changement validé par Cline fera un hot reload auto. Cela permet de voir presque en direct l’effet des changements suggérés par l’IA, c’est très grisant. Cline est même capable de détecter les problèmes sur le serveur de développement et de les corriger proactivementmarketplace.visualstudio.com (par ex., si après un changement le serveur loggue une erreur 500, il va récupérer cette erreur et tenter un correctif). Le développement devient un flux continu entre écrire, exécuter, corriger, sans coupure.
Soignez vos prompts : Même si l’IA est intelligente, la formulation de vos demandes influence la qualité des résultats. Quelques bonnes pratiques : être précis sur le résultat attendu (formats, contraintes), fournir des exemples si possible (“voici un exemple de la sortie JSON attendue”), mentionner les technologies/outils à utiliser ou éviter, donner du contexte (objectifs métier). Par exemple « Je veux une fonction Python qui analyse un fichier CSV de transactions et génère un rapport PDF. Ce sera utilisé par des analystes financiers, donc il faut que ce soit optimisé et sécurisé car les données sont sensibles. ». Ce genre de détail incite l’IA à faire attention à certains aspects (ici performance et sécurité). Aussi, n’hésitez pas à demander des commentaires dans le code, ou une documentation, l’IA peut très bien produire du texte d’explication en plus du code si vous le souhaitez. Profitez-en pour en faire un outil d’apprentissage : “explique-moi cette régex que tu as écrite” – ainsi vous montez en compétences sur ce qu’il produit.

En résumé, un workflow de vibe-coding bien optimisé alterne entre planification, exécution rapide, feedback loops courts, et communication riche avec l’IA. Cela permet d’atteindre une productivité élevée sans sacrifier la compréhension de ce qui est fait. Avec l’expérience, vous trouverez le bon équilibre de pilotage de l’IA : quand la laisser explorer des solutions seul, et quand resserrer les directives. Rappelez-vous que vous restez le chef de projet, l’IA est un copilote ultra-compétent mais qui peut faire des erreurs si on ne le surveille pas – d’où l’importance de rester engagé dans la boucle.

7. Comparaison avec Claude Code et ChatGPT-4 Code Interpreter

Pour mieux situer cet environnement Gemini 2.5 Pro + Cline, comparons-le brièvement avec d’autres solutions d’IA coding populaires, en particulier Claude d’Anthropic (notamment Claude v2 ou Claude “Code”) et ChatGPT-4 Code Interpreter d’OpenAI.

Anthropic Claude (Claude Instant / Claude 2 / “Claude Code”) : Claude est reconnu pour la qualité de son langage et une certaine finesse dans la compréhension des instructions. Certains développeurs ont utilisé Claude dans des environnements similaires (via Slack, ou l’extension Cline justement qui supporte plusieurs modèles). Claude possède un contexte long (100k tokens dans sa v2) et se débrouille bien pour ingérer de gros fichiers. Cependant, Claude n’exécute pas de code par lui-même – il génère du code que vous devez copier-coller et tester vous-même, sauf à l’utiliser via un outil comme Cline. En fait, l’extension Cline a initialement été conçue autour de Claude 3.7 et exploite ses capacités “agentiques” (d’où son nom claude-dev)marketplace.visualstudio.com. On constate que Gemini 2.5 Pro surpasse Claude 3.7 sur la génération de code from scratch, avec souvent moins d’erreurs et des résultats plus completscomposio.devcomposio.dev. En revanche, Claude est très fort pour améliorer ou refactorer du code existant grâce à son entraînement axé sur la conversation et la réécriture – certains retours signalent que Claude est doué pour revoir du code et le perfectionnerreddit.com. En somme, Claude est un excellent copilote conversationnel, mais il lui manque la dimension d’exécution locale que nous avons ici. On peut l’intégrer dans Cline (en changeant le provider) pour bénéficier de l’automatisation, mais sur les exemples qu’on a fait, Gemini a montré une plus grande proactivité et inventivité pour créer des apps web complexes en une seule foiscomposio.devcomposio.dev. Aussi, Claude est plus conservateur (il évite de produire du code potentiellement risqué), alors que Gemini peut prendre des initiatives plus “osées” (parfois il faudra le recadrer).
ChatGPT-4 Code Interpreter (alias l’outil “Advanced Data Analysis”) : L’offre d’OpenAI consiste en une interface ChatGPT qui peut exécuter du code Python dans un sandbox serveur côté OpenAIacorn.io. C’est formidable pour analyser des données, générer des graphes, traiter des fichiers que vous uploadez, etc. Mais ce n’est pas directement conçu pour édiger un projet logiciel complet dans votre environnement local. Le Code Interpreter est limité à Python et à une session isolée : par exemple, il n’editera pas vos fichiers sur votre disque, il ne connaît pas votre projet, et vous ne pouvez pas vraiment l’utiliser pour développer une appli front-end ou mobile. C’est plus un assistant data science / scripting. Il existe des projets open-source (comme OpenInterpreter) qui cherchent à reproduire ça en local, en permettant à GPT-4 d’exécuter du code sur votre machinegithub.com. Cline est justement un équivalent, mais bien intégré à l’IDE, multi-langages, et utilisable avec différents modèles (dont GPT-4 éventuellement). Par rapport à ChatGPT-4 classique (sans Code Interpreter), qui est purement conversationnel, Gemini 2.5 dans Cline offre une intégration bien supérieure car l’IA interagit directement avec vos fichiers et terminal, ce qu’un ChatGPT normal ne peut pas faire. Un point fort de GPT-4 est sa fiabilité dans les résultats – il fait rarement des erreurs flagrantes sur du code simple, là où Gemini ou Claude peuvent parfois halluciner légèrement sur un appel de fonction inexistant par exemple. Cependant, GPT-4 est payant, plus lent (souvent quelques secondes de latence par réponse, contre des réponses quasi instantanées de Gemini 2.5 Pro actuellementyoutube.com) et bridé en nombre de messages. Gemini 2.5 Pro (expérimental), tant qu’il est gratuit, est une aubaine pour coder sans contrainte de volume, avec une rapidité étonnante (certains parlent de blazing-fast pour le coder de Gemini)youtube.com.

En somme, Gemini 2.5 Pro + Cline combine un modèle de pointe de Google et un outil client local. C’est gratuit (pour l’instant), puissant en génération (surtout sur du web/front créatif), avec une énorme fenêtre de contexte pour de gros projets, et la flexibilité de travailler dans votre environnement. En face, ChatGPT-4 Code Interpreter est formidable pour exécuter du code Python en bac à sable, mais ne remplace pas un IDE local, et Claude est un excellent conseiller mais qui nécessite un outillage comme Cline pour atteindre le même niveau d’automatisation (et son accès gratuit est plus limité en général).

Il est tout à fait possible de combiner ces outils selon les besoins. Par exemple, vous pourriez utiliser majoritairement Gemini 2.5 via Cline, et ponctuellement consulter ChatGPT-4 pour un avis ou une explication alternative sur un problème (parfois avoir deux avis d’IA peut aider). Mais dans la pratique, depuis l’arrivée de Gemini 2.5, on constate que beaucoup de développeurs arrivent à tout faire sans sortir de VS Code, en profitant du modèle de Google qui semble très complet sur le codage

composio.dev

composio.dev.

8. Bonus : Intégration d’éléments multimodaux (images, etc.)

L’une des forces de la famille Gemini est la multimodalité native

blog.google. Cela signifie que Gemini 2.5 Pro peut comprendre non seulement le texte, mais aussi les images, l’audio, la vidéo, etc. Dans le contexte d’un développeur frontend/fullstack, cela ouvre des possibilités intéressantes.

Par exemple : vous pouvez fournir à l’IA une capture d’écran ou une maquette visuelle, et lui demander de générer le code correspondant. Avec Cline, c’est facile : il suffit de glisser-déposer l’image dans la conversation ou de la référencer (Cline supporte les images dans le chat). L’IA va analyser l’image et s’en servir comme contexte. Imaginons que vous ayez dessiné à la main l’interface d’une page web, ou que le designer vous ait donné un mockup JPEG : déposez-le et dites « Crée le code HTML/CSS/JS pour reproduire cette interface ». Gemini 2.5 est capable de faire de la vision-to-code, c’est-à-dire convertir une image de maquette en code fonctionnel, en combinant sa compréhension visuelle et ses compétences en génération front-end

marketplace.visualstudio.com. Bien sûr, le résultat pourra nécessiter des ajustements, mais c’est un gain de temps énorme pour obtenir la structure de base.

Autre cas d’usage : le débogage par l’image. Vous avez un bug d’affichage sur mobile qui ne se voit qu’à l’écran ? Prenez une capture d’écran, envoyez-la dans le chat en disant « Tu vois le bouton qui dépasse en bas ? Corrige le CSS pour résoudre ce problème. ». L’IA peut interpréter l’image (comprendre que le bouton est à moitié hors écran par exemple) et ajuster le code en conséquence (par ex., changer un overflow ou un flex-wrap). C’est un niveau d’assistance inédit : combiner la vision et le code. Cline souligne bien cet atout : “Cline can understand images, so feel free to use screenshots to show him what you’re working on”

docs.cline.bot. Profitez-en donc pour fournir des éléments visuels lorsque c’est pertinent.

On peut imaginer également l’utilisation de contenu audio ou vidéo, même si c’est moins courant en développement classique. Par exemple, donner un extrait audio et demander de transcrire puis d’analyser pour générer un texte. Ou fournir une vidéo d’une interface en train d’être utilisée pour que l’IA détecte un comportement anormal. Ces usages sont encore émergents, mais techniquement possibles.

Enfin, n’oublions pas la génération d’images ou d’assets visuels par l’IA. Gemini n’est pas explicitement un modèle de génération d’images (ce n’est pas un modèle de diffusion), mais il pourrait appeler des APIs ou outils (via la capacité d’exécuter des commandes) pour en générer. Par exemple, via Cline, l’IA pourrait utiliser un outil comme Stable Diffusion en ligne de commande si disponible, pour créer un placeholder d’image. Ce n’est pas natif, mais grâce au MCP (Model Context Protocol) et aux outils personnalisés, on peut brancher des services externes. Imaginons que dans le futur on intègre DALL-E ou Stable Diffusion en tant que “tool” pour Cline, l’IA pourrait alors, sur votre demande « Génère-moi un logo cartoon pour mon appli », appeler ce service et récupérer l’image, puis l’enregistrer dans votre projet. Ce genre d’extension agentique est en pleine évolution. Cline est conçu pour supporter des outils externes via MCP

neon.tech

docs.cline.bot, donc gardez un œil sur les mises à jour de Composio/Cline à ce sujet.

En résumé, la composante multimodale enrichit encore plus le vibe-coding : vous communiquez avec l’IA non seulement en texte, mais aussi avec des images (et potentiellement d’autres médias), ce qui rapproche l’assistant de la façon dont un humain travaillerait (en regardant l’écran, en lisant la doc, etc.). C’est particulièrement utile en front-end où le visuel compte autant que le code.

(Note : Soyez prudent avec les données sensibles dans les images ou textes que vous fournissez à l’IA. Même si tout se passe en local, les appels au modèle passent par l’API Google/OpenRouter, donc vos données voyagent. Évitez de fournir des captures contenant des informations confidentielles sans brouillage.)

Conclusion

Mettre en place un environnement local de vibe-coding avec Gemini 2.5 Pro et Composio Cline peut véritablement transformer votre façon de développer. En intégrant l’IA directement dans votre terminal ou VS Code, vous bénéficiez d’un assistant ultra-compétent capable de produire du code de haute qualité, de l’exécuter, de le tester et de l’améliorer en boucle continue. Dans ce tutoriel, nous avons couvert les prérequis (clé API, outils), l’installation pas-à-pas de l’extension, la configuration pour utiliser Gemini 2.5 Pro (y compris via OpenRouter gratuitement), puis exploré comment travailler avec Cline (prompts, approbation des changements, etc.). Nous avons vu des cas concrets en JavaScript, Flutter et PHP montrant la polyvalence du système. Nous avons discuté des bonnes pratiques pour garder le contexte sur des projets complexes et optimiser votre workflow (planification, feedback, live reload, etc.). Enfin, nous avons comparé avec d’autres solutions (Claude, ChatGPT Code Interpreter) et mis en avant le potentiel multimodal de Gemini pour aller encore plus loin (exploitation de captures d’écran dans le processus de développement).

Ce setup est particulièrement adapté aux développeurs orientés front-end/fullstack, car Gemini 2.5 Pro est très doué pour tout ce qui est interfaces web, code orienté utilisateur et intégration de multiples technologies (HTML, CSS, JS, Flutter, etc.)

blog.google. Mais il serait tout aussi utile pour du pur backend ou d’autres domaines (il peut très bien écrire du Python, du C++, faire du SQL, etc.). Le fait de travailler localement, sans envoyer vos fichiers dans un cloud tiers à chaque fois (hormis les appels API du modèle), offre un bon compromis entre puissance et contrôle.

En adoptant le vibe-coding, vous allez sans doute gagner du temps sur les tâches routinières et pouvoir vous concentrer sur la conception et la créativité. Beaucoup de développeurs témoignent qu’avec de tels outils, ils ne codent plus « à la main » que 10% du temps, le reste étant géré en collaboration avec l’AI

news.ycombinator.com. Bien sûr, cela demande une période d’adaptation pour apprendre à « driver » l’IA efficacement. Ce tutoriel vous a donné les bases techniques et pratiques pour démarrer sur de bonnes fondations.

Il ne vous reste plus qu’à expérimenter par vous-même 🎉 ! Installez tout cela, lancez Cline, et laissez-vous porter par le flow du vibe-coding. Vous serez probablement surpris de tout ce que vous pouvez accomplir en un après-midi avec votre nouveau coéquipier Gemini 2.5 Pro. Happy coding! 🚀

Sources: Les informations de ce tutoriel s’appuient sur la documentation de Composio/Cline

marketplace.visualstudio.com

docs.cline.bot, un guide Apidog sur Gemini 2.5 Pro

apidog.com

apidog.com, le blog officiel de Google sur Gemini

blog.google, ainsi que divers retours d’expérience de développeurs sur les performances de Gemini 2.5 (vs Claude, vs GPT-4)

composio.dev

composio.dev. Toutes les citations référencées tout au long du texte pointent vers ces sources pour plus de détails. Bonne lecture et bon code !