Quinze mois de fintech avec des agents : la courbe de qualité à travers l'historique du projet

Alexander, un développeur remote dans une startup fintech, fait tourner un produit fintech fermé où des agents IA écrivent le code depuis mai 2025, avec un deuxième projet de paiement ajouté en février 2026. Il a observé que les agents IA produisent une classe distincte d'erreurs, telles que le masquage d'erreurs, les retours de secours et les retours de structures vides, que les linters standards ne détectent pas. Il a écrit 50 analyseurs personnalisés au sein du projet, puis les a consolidés dans un outil open source appelé glint, qui compte désormais 130 règles. La courbe de qualité du projet montre des plateaux et des chutes, chaque chute correspondant à des événements spécifiques comme le nettoyage de janvier (suppression de 140 000 lignes de code mort) et l'analyse de l'objet god d'avril. Le développeur a mesuré la densité de constatations graves pour mille lignes de code Go non testées, et la courbe est tombée sous la qualité de son propre code écrit à la main en avril 2026, devenant six fois plus propre. Il a également mené un projet de groupe témoin (sans le circuit de lint) qui montrait une détérioration de la qualité, et un bot crypto de 2024 écrit sans agents avait 2,32 constatations graves pour mille lignes, notamment des assertions de type non sûres et de l'argent dans des contrats JSON flottants. Le système fonctionne dans son ensemble : les règles de lint attrapent les défauts avant les commits, et le premier à savoir qu'il y a un bug est le vérificateur, pas le client. Cependant, le lint n'attrape pas tout : un bug récent où de l'argent était déduit mais affiché comme non déduit a réussi à passer à travers trois couches de protection. Le développeur conclut que la qualité est désormais une propriété du circuit dans lequel le code est écrit, et non de l'écrivain.