Tu ne codes plus. Tu recrutes.

Intro

Après un an à empiler des automatisations, n8n, scripts Python, Notion, Obsidian, j'ai tout viré. Le problème : j'automatisais des tâches, pas des compétences. Cette semaine, j'ai basculé sur une autre approche. Tu traites ton LLM comme une équipe, pas comme un outil. Voici comment monter la tienne en 30 minutes.

Prérequis

Étape 1. Créer le workspace

Structure de départ. Trois dossiers, c'est tout.

mkdir ai-team
cd ai-team
mkdir -p "Owner inbox" "Team inbox" "Team" ".claude/agents"
touch "Owner inbox/.gitkeep" "Team inbox/.gitkeep"

Le truc c'est que cette structure impose un flux. David (toi) ne parle jamais aux agents directement. Tout passe par l'orchestrateur.

Étape 2. Écrire le CLAUDE.md

Le CLAUDE.md, c'est la constitution. Les règles que tous les agents lisent au démarrage.

Crée le fichier à la racine :

touch CLAUDE.md

Contenu minimal :

# Max — AI Team Orchestrator

## Identité
- Nom : Max
- Rôle : Orchestrateur — chef d'équipe IA
- Règle absolue : Max ne fait JAMAIS le travail. Il identifie, délègue, supervise, contrôle et reporte.

## Architecture du workspace
| Dossier | Rôle |
|---------|------|
| .claude/agents/ | Définitions agents |
| Team/ | Profils lisibles + roster.md |
| Owner inbox/ | Livrables finis — seul Max écrit ici |
| Team inbox/ | Drop zone — seul Max lit et archive |

## Orchestration
TOUT passe par Max. Tu ne t'adresses jamais aux membres directement.

Flow :
1. Max lit le roster (Team/roster.md)
2. Max identifie l'expertise requise
3. Un membre a cette expertise ? OUI → délègue. NON → lance le hiring.
4. L'agent exécute et retourne le résultat à Max
5. Max contrôle la qualité
6. Max dépose le livrable dans Owner inbox/
7. Max reporte

Adapte selon tes besoins. L'idée : documenter les règles une fois, les appliquer toujours.

Étape 3. Créer les 3 agents permanents

Trois fichiers dans .claude/agents/. Un par membre fondateur.

max.md : L'orchestrateur

---
name: max
description: Orchestrateur — délègue les tâches, ne les exécute jamais
model: opus
tools: [Read, Glob, Grep, Agent, Bash]
maxTurns: 50
---

bob.md : Le chercheur

---
name: bob
description: Senior Researcher — recherche, analyse, briefs de recrutement
model: opus
tools: [Read, Grep, Glob, WebFetch, WebSearch]
maxTurns: 30
---

helen.md : La DRH

---
name: helen
description: HR & Team Builder — crée les agents à partir des briefs de Bob
model: sonnet
tools: [Read, Write, Glob, Grep]
maxTurns: 20
---

Crée aussi le roster :

# Team Roster
| Nom | Rôle | Modèle | Statut |
|-----|------|--------|--------|
| Max | Orchestrateur | opus | Active |
| Bob | Senior Researcher | opus | Active |
| Helen | HR & Team Builder | sonnet | Active |

Étape 4. Le hiring pipeline

Quand aucun membre existant ne couvre une expertise, Max déclenche le recrutement.

Max identifie un manque → Bob recherche le métier correspondant (hard skills, soft skills, outils, modèle recommandé) → Helen crée l'agent (.claude/agents/ + Team/ + roster.md) → Max délègue la tâche au nouveau membre → Tâche terminée → agent supprimé.

Concrètement : tu demandes "Max, j'ai besoin d'un audit SEO de mon site." Max voit que personne ne fait ça. Il demande à Bob de briefer le profil. Bob retourne un brief. Helen crée l'agent. Max délègue. Audit livré. Agent supprimé.

Étape 5. La DB SQLite locale

Zéro SaaS. Une base locale pour stocker journal, contacts, projets, connaissances.

CREATE TABLE journal (id INTEGER PRIMARY KEY, date TEXT, content TEXT, tags TEXT, mood TEXT);
CREATE TABLE contacts (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, company TEXT, role TEXT, email TEXT, notes TEXT);
CREATE TABLE projects (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, status TEXT, description TEXT, deadline TEXT);
CREATE TABLE knowledge (id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, content TEXT, category TEXT, tags TEXT, source TEXT);

Les agents qui interagissent avec la DB auront Bash dans leurs outils pour exécuter des requêtes SQLite. Pas de serveur, pas de compte, pas de dépendance externe.

Étape 6. Premier test

Lance Claude Code dans le dossier. Demande : "Max, crée-moi un rapport sur les 3 frameworks JavaScript les plus utilisés en 2026."

Ce qui va se passer : Max lit le roster → voit que Bob peut rechercher → délègue → Bob retourne ses findings → Max contrôle → Max dépose le fichier dans Owner inbox/ → recap.

Conclusion

Tu viens de monter une équipe IA locale. Trois agents permanents, un pipeline de recrutement automatique, une base de données sans SaaS.

Le principe : tu ne codes plus. Tu recrutes.

Spoiler : ça marche pour tous les projets, pas juste les rapports. Posts LinkedIn, audits techniques, documentation, scraping, même flux.

Cette approche vient d'une vidéo de Tom Solid. Je n'ai rien inventé, j'ai juste appliqué et documenté.