Claude Code Hook surveille l'accumulation des travaux en cours dans les flux de travail de codage IA

Surveillance des travaux en cours dans les flux de travail de codage IA

Un développeur a créé un crochet UserPromptSubmit pour Claude Code qui aborde un problème courant dans le développement assisté par IA : les agents IA manquent de visibilité sur l'accumulation des travaux en cours. Alors que l'IA se concentre sur l'invite actuelle, les modifications non validées peuvent s'accumuler, les commits peuvent s'empiler sans être poussés, les changelogs peuvent ne pas être écrits, et les PRs de release peuvent rester ouvertes pendant de longues périodes.

Fonctionnement du crochet

Le crochet implémente quatre vérifications qui surveillent différents points où le code s'accumule entre l'éditeur et la production :

• Vérification 1 : Modifications non validées dépassant 200 lignes (suivies et non suivies)
• Vérification 2 : Trois commits ou plus non poussés
• Vérification 3 : Commits poussés sans fichier de changelog (ce qui empêche la création de PRs de release)
• Vérification 4 : PRs de release ouvertes depuis plus de 24 heures

Les vérifications 1 et 2 s'exécutent localement en utilisant des commandes git et se déclenchent à chaque soumission d'invite, fournissant un retour quasi instantané. Les vérifications 3 et 4 nécessitent des appels à l'API GitHub, elles s'exécutent donc une fois après chaque opération de push.

Philosophie de conception

La décision de conception clé a été d'implémenter ces vérifications comme des incitations plutôt que des barrières. Le crochet n'empêche pas l'IA de travailler mais fournit plutôt de la visibilité via deux canaux :

• additionalContext injecté dans le contexte de l'IA
• Un systemMessage affiché dans le terminal de l'utilisateur

Cette approche signifie qu'il n'y a pas de composant permissionDecision - l'IA et le développeur peuvent tous deux voir l'état actuel du flux de travail sans interrompre le processus de codage.

Ce type d'outil est utile pour les développeurs qui souhaitent maintenir un meilleur contrôle sur leurs flux de travail de développement assisté par IA, en particulier lorsqu'ils travaillent sur des projets plus importants où les travaux en cours peuvent facilement s'accumuler sans être remarqués.