BootstrapIA

Un bootstrap de développement IA agnostique, conçu pour reproduire l'expérience Cursor avec n'importe quel agent IA (opencode, Claude Code, Codex, Copilot, Windsurf, Cursor, Gemini CLI, etc.).

Pourquoi

Cursor est excellent parce qu'il combine trois choses :

1. Codebase awareness — il connaît le projet avant d'écrire
2. Déclenchement contextuel — les règles s'activent selon les fichiers touchés
3. Diff review + fast apply — l'utilisateur garde le contrôle

BootstrapIA reproduit ça de façon agnostique, via une structure .ai/ portable et des règles qui s'appliquent à tous les agents.

Démarrage rapide

1. Copiez le dossier .ai/, AGENTS.md, et opencode.json à la racine de votre projet.
2. L'agent fait un cold start : il analyse la codebase et remplit .ai/context/.
3. C'est tout. L'agent a maintenant les superpowers.

# Pour opencode
opencode

# L'agent lit AGENTS.md, applique les règles, fait le cold start

Structure

.ai/
├── rules/        Règles always-on + manuelles (comme .cursor/rules .mdc)
├── skills/       Compétences IA réutilisables (SKILL.md)
├── plugins/      Configuration MCP servers et extensions
├── context/      Documentation remplie au cold start (archi, stack, conventions)
└── memory/       Mémoire cross-session (décisions, progress, learnings)
AGENTS.md         Point d'entrée lu par tous les agents
MEMORY.md         Journal de session (lu au démarrage, écrit en fin)
opencode.json     Config OpenCode (plugins + MCP)

Règles always-on

Règle	Rôle
cold-start.md	Analyser et documenter la codebase à la première session
auto-plan-mode.md	Détecte la complexité, propose un plan (avec confirmation)
ponytail.md	Anti-over-engineering (échelle de paresse : YAGNI → réutiliser → stdlib → natif → une ligne)
read-before-write.md	Lire fichier + voisins + callers avant d'éditer
anti-hallucination.md	Vérifier qu'une API/fonction existe avant de l'invoquer
match-existing-conventions.md	Imiter le style local (diff invisible)
memory.md	Gestion mémoire cross-session
scoped-rules.md	Déclenchement contextuel par globs
parallel-agents.md	Coordination multi-agents via git worktrees

Règles manuelles

Règle	Rôle
avoid-ai-writing.md	Audit et réécriture anti AI-isms (57 catégories, 111 entrées)
skillspector.md	Scanner de sécurité des skills tiers avant installation

Plugins

Plugin	Rôle
ponytail.md	DietrichGebert/ponytail — lazy senior dev mode
avoid-ai-writing.md	conorbronsdon/avoid-ai-writing — anti AI-isms
skillspector.md	NVIDIA/SkillSpector — sécurité des skills
superpowers.md	obra/superpowers — méthodologie dev (TDD, brainstorming, subagents)
vercel-mcp.md	MCP server Vercel officiel (déploiements, logs, projects)
context7.md	upstash/context7 — doc à jour pour LLMs

Skills

Skill	Rôle
avoid-ai-writing/SKILL.md	76KB, 57 catégories de patterns, 3 tiers de vocabulaire, modes rewrite/detect/edit

Compatibilité

Outil	Config
OpenCode	opencode.json + AGENTS.md
Claude Code	AGENTS.md + /plugin install
Codex CLI	AGENTS.md + codex mcp add
Cursor	.cursor/rules/ (porter les règles en .mdc)
Windsurf	.windsurf/rules/
Cline	.clinerules/
GitHub Copilot	.github/copilot/instructions.md
Gemini CLI	AGENTS.md + ~/.gemini/settings.json

Workflow de l'agent

1. Cold start — scan codebase → remplit .ai/context/ (architecture, tech-stack, conventions, glossaire)
2. Prompt utilisateur — l'agent évalue la complexité (auto-plan-mode)
3. Si plan mode — demande confirmation → produit un plan → validation
4. Avant d'écrire — read-before-write + anti-hallucination + match-existing-conventions
5. Pendant l'écriture — ponytail (échelle de paresse) + vérification doc via context7
6. En fin de session — écrit MEMORY.md + met à jour .ai/memory/

Multi-agents

Plusieurs agents en parallèle sur la même codebase via git worktrees :

git worktree add ../project-feature-a feature/a
git worktree add ../project-feature-b feature/b

cd ../project-feature-a && opencode   # Agent A
cd ../project-feature-b && opencode   # Agent B

Coordination via .ai/memory/progress.md (chaque agent déclare son workstream + fichiers touchés).

Licence

MIT