GLM-5.2 et Claude Code sont au cœur de ces deux épisodes de How I AI : Claire Vo teste le modèle de Z.ai dans ChatPRD, tandis qu’Eddie Kim raconte la création de Gusto Cofounder. Découvrez leurs retours sur le développement assisté par IA, les coûts, les limites techniques et l’organisation d’une petite équipe.
Cette sélection de How I AI a été publiée par Lenny Rachitsky le 29 juin 2026. Consulter la sélection originale des deux épisodes.
Partenaires de l’épisode :
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GLM-5.2 : le test de Claire Vo dans Cursor et Claude Code
Claire Vo teste GLM-5.2 dans la base de code de ChatPRD : audit d’architecture, refonte d’interface et recherche autonome de bugs pendant 45 minutes. Elle présente les résultats obtenus, les difficultés rencontrées et les usages pour lesquels ce modèle pourrait compléter ses outils habituels.
Regarder le test de GLM-5.2 sur YouTube.
Évaluer un modèle à poids ouverts pour le développement
Dans les résultats présentés au moment de l’épisode, GLM-5.2 se situe près de Claude Opus 4.8 et au-dessus de GPT-5.5 sur SWE-Bench Pro, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Le test de Claire le présente comme une option à évaluer selon les besoins de l’équipe, son coût et son niveau de contrôle sur l’infrastructure.
Comparer auto-hébergement et dépendance aux fournisseurs
Les modèles à poids ouverts donnent accès aux poids entraînés, ce qui permet d’envisager une exécution sur sa propre infrastructure et, selon les conditions du modèle, une adaptation à ses données. La dépendance à un fournisseur peut ainsi diminuer, mais la compatibilité des API et les coûts d’exploitation restent à prendre en compte.
Configurer GLM-5.2 dans Cursor et Claude Code
Claire utilise OpenRouter pour connecter le modèle à ses outils. Pour Cursor, le guide d’OpenRouter indique l’URL de base https://openrouter.ai/api/v1/cursor ; l’identifiant cité dans l’épisode est z-ai/glm-5.2. Consultez les instructions d’intégration avec Cursor et le guide OpenRouter pour Claude Code avant de configurer votre environnement.
Analyser les bugs avec Sentry et les logs Vercel
Dans son test, Claire demande à GLM-5.2 d’analyser les 72 dernières heures d’erreurs Sentry et de logs Vercel, puis de proposer un plan de correction. La session de 45 minutes produit un tableau de suivi avec 20 erreurs Sentry, cinq signaux Vercel et 14 corrections proposées, dont deux problèmes classés P0 qu’elle n’avait pas repérés.
Tester la fiabilité sur React et TypeScript
Le modèle rencontre des erreurs de compilation TypeScript avant de produire une sortie React exploitable. Claire distingue ses bons résultats en HTML et CSS de sa régularité encore incertaine sur les tâches React complexes. Ce retour met en évidence un point à tester sur sa propre base de code avant de lui confier des modifications critiques.
Comprendre les coûts du test de GLM-5.2
Claire rapporte un coût de 3,36 dollars pour environ six millions de tokens, avec un taux de cache de 72 %, dans les conditions de son expérience. Ce montant décrit ce test précis : le coût d’une autre session dépend du fournisseur, du tarif applicable, du cache et de la charge de travail.
Choisir les tâches adaptées au modèle
Claire conserve GLM-5.2 pour certaines tâches de frontend, de design et d’analyse autonome, aux côtés de ses autres modèles. Son critère est la régularité des résultats sur ses usages React : une complémentarité fondée sur les tâches, plutôt qu’un remplacement systématique.
Partenaires de l’épisode :
Magic Patterns—Prototypes qui ressemblent à votre produit
Jira Product Discovery— Prioriser avec des idées, construire avec confiance
Gusto Cofounder : construire un produit avec Claude Code
Dans le second épisode, Eddie Kim, cofondateur et CTO de Gusto, décrit comment une équipe de cinq personnes a créé Gusto Cofounder en dix semaines avec Claude Code. Il revient sur une organisation légère, une salle Zoom permanente et des processus produit simplifiés.
Regarder l’entretien d’Eddie Kim sur YouTube.
Une petite équipe avec des processus allégés
Eddie décrit un lancement réalisé en dix semaines par une équipe de cinq personnes, à partir de zéro code. Son retour porte sur une organisation qui réduit les processus au nécessaire et utilise l’IA comme un contributeur central au développement.
Passer de zéro code à un lancement en dix semaines
Dans ce projet, Claude Code aide l’équipe à construire le produit sans base de code préexistante. Le travail initial se concentre sur la direction du produit et le jugement de l’équipe, avec l’objectif de passer rapidement de l’idée à un produit utilisable.
Réduire les outils de suivi dans une équipe alignée
L’équipe décrite dans l’épisode n’utilise ni cadence de standups, ni Jira, ni longues spécifications. Ce fonctionnement repose sur une petite équipe alignée et un contexte partagé ; il constitue un retour d’expérience, plutôt qu’une règle applicable à toutes les organisations.
Utiliser Cloudflare Workers et le Vercel AI SDK
La boucle de l’agent repose sur Cloudflare Workers et le Vercel AI SDK, tandis que le reste est construit en interne. Eddie présente cette architecture comme un choix de simplicité adapté au projet et à son rythme de développement.
Développer un agent avec des outils et des fichiers
Eddie décrit un agent comme une application qui peut consulter des fichiers et appeler des outils. Le cas Gusto souligne le rôle des décisions d’ingénierie habituelles, notamment sur l’état, la fiabilité et l’orchestration, dans le passage à un produit utilisable.
Partager le contexte de travail au quotidien
Une salle Zoom permanente fait partie du mode de coordination de l’équipe. Le retour d’Eddie met l’accent sur le partage du contexte autour du produit et de la base de code, afin de maintenir la continuité du travail avec Claude Code.
Adapter l’organisation au développement assisté par IA
La leçon de ce projet est d’adapter la coordination à la place de l’IA dans le travail quotidien. L’équipe traite Claude Code comme un contributeur central dès le départ, plutôt que d’ajouter l’outil à un processus existant sans revoir son organisation.
Épisodes et ressources pour approfondir
- Présentation du test de GLM-5.2 par Claire Vo
- Retour détaillé sur le projet Gusto Cofounder
- Boris Cherny sur Claude Code et l’avenir du développement
Pour retrouver la sélection complète, consultez la publication originale de Lenny Rachitsky.
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