Blog diffray

Perspectives sur la révision de code IA, les systèmes multi-agents et la productivité des développeurs

Recherche
2025-12-2412 min de lecture

Dilution du Contexte : Pourquoi Plus de Tokens Peut Signifier Moins de Performance IA

Les recherches de Stanford, Google, Anthropic et Meta révèlent que les LLMs subissent des baisses de précision de 13,9% à 85% à mesure que le contexte augmente. Découvrez le phénomène 'Lost in the Middle' et comment l'architecture multi-agent le résout.

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2025-12-235 min de lecture

Présentation de l'Expert SEO : Notre 10ème Agent IA pour la Visibilité en Recherche

Découvrez le nouvel agent de diffray — L'Expert SEO détecte les balises meta manquantes, les OpenGraph cassés, les données structurées invalides, et plus encore avant qu'ils n'affectent votre classement. Maintenant chaque PR est optimisée pour la recherche.

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2025-12-228 min de lecture

Présentation des Règles au Niveau PR : Analyser la PR, Pas Seulement le Code

diffray prend désormais en charge les règles qui analysent l'ensemble de la Pull Request — messages de commit, descriptions de PR, portée et changements majeurs. Appliquez automatiquement les conventions d'équipe avec deux nouvelles balises : pr-level et git-history.

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Analyse Technique Approfondie
2025-12-2010 min de lecture

Pourquoi les Règles Sont l'Arme Secrète de la Révision de Code IA

Comment les règles YAML structurées transforment la révision de code IA de suggestions incohérentes en résultats déterministes et prévisibles. Découvrez pourquoi la correspondance de modèles et la curation de contexte font la différence.

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2025-12-094 min de lecture

Rencontrez les Agents : 10 Spécialistes IA Qui Analysent Votre Code

Présentation des 10 agents de révision principaux de diffray - experts IA spécialisés en sécurité, SEO, performance, bugs, qualité, architecture et plus. Chaque agent apporte une concentration profonde à son domaine pour des révisions de code approfondies.

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Recherche
2025-11-279 min de lecture

Pourquoi le Contexte Curé Bat le Volume de Contexte pour les Agents IA

La recherche le prouve : moins de documents, hautement pertinents, surpassent les grands dumps de contexte de 10 à 20%. Découvrez pourquoi les modèles échouent à ~25k tokens et comment la récupération agentique atteint des améliorations de 7x par rapport à l'injection de contexte statique.

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Analyse Technique Approfondie
2025-11-157 min de lecture

IA Mono-Agent vs Multi-Agent : Pourquoi Votre Outil de Révision de Code Manque des Bugs Critiques

Analyse technique approfondie des architectures de révision de code IA. Découvrez pourquoi votre outil actuel manque 67% des vulnérabilités de sécurité critiques et comment les systèmes multi-agents atteignent des taux de détection 3x meilleurs.

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Révision de Code IA
2025-11-055 min de lecture

Pourquoi les Développeurs Ignorent les Outils de Révision de Code IA (Et Comment le Résoudre)

Découvrez pourquoi 78% des développeurs ignorent les retours de révision de code IA et comment l'architecture multi-agent résout le problème du bruit.

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