Reproduction du harnais générateur-évaluateur d'Anthropic avec Kiro CLI : Construction d'un site web en 12 itérations
Un développeur a reproduit le concept du Générateur-Évaluateur d'Anthropic pour des applications longues, inspiré des GAN. L'architecture : un Planificateur (exécuté une fois) puis une boucle Générateur ↔ Évaluateur pendant 12 itérations. Chaque agent est un processus CLI distinct sans contexte partagé, communiquant uniquement via des fichiers (spec.md, eval-report.md). L'Évaluateur utilise Playwright pour naviguer sur le site en direct, pas seulement lire le code.
Détails clés de l'architecture
- Page blanche à chaque invocation : Chaque agent démarre à zéro, ne lit que ses fichiers d'entrée. Évite l'anxiété de contexte.
- Playwright MCP pour les tests : Navigue, clique, redimensionne les fenêtres. Détecte les bugs visuels qu'une revue de code ne verrait jamais.
- Compétence en design frontend d'Anthropic : Pénalise explicitement les motifs génériques de l'IA (police Inter, dégradés violets, dispositions en cartes). Force la prise de risque créative.
- Itération continue, pas de réessai en cas d'échec : Les 12 tours s'exécutent quoi qu'il arrive. Chacun apporte une amélioration.
Résultats et statistiques
Itération 1 : fonctionnelle mais oubliable. Itération 4 : le Générateur est passé à "Terminal Noir" — IBM Plex Mono, ambre sur fond noir, textures de grain, lignes de balayage. Itérations 5-12 : polissage, accessibilité, corrections responsives, prise en charge des mouvements réduits.
- Temps total : 3 h 20 min
- Itérations : 12 (générateur + évaluateur chacune)
- Code écrit manuellement : 0 ligne (quelques problèmes visuels corrigés après)
- Technologies : Next.js, Tailwind, Framer Motion, TypeScript
Résultat en direct
https://mnemo-mcp.github.io/Mnemo/
Enseignement clé
Le modèle est le moteur. Le harnais — contraintes, boucles de rétroaction et structure adversariales — détermine si vous obtenez du brouet IA ou quelque chose de vraiment distinctif.
📖 Lire la source complète : r/ClaudeAI
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