Un harness de développement déterministe pour des équipes mixtes — développeurs et agents IA — accompagné d'une fondation SaaS prête pour la production. Utilisez-les séparément ou ensemble, sans reconstruire la stack ni les pratiques qui rendent le logiciel fiable.
Le preset équipe suit sept étapes visibles. La nature du ticket active des raccourcis explicites et contrôlés pour le travail interne, les changements groupés et les Epics. Les humains valident l'intention et le comportement ; l'automatisation vérifie le code ; le board connecté conserve la piste d'audit. GitHub Projects fournit le contrat de livraison v1 complet ; les adaptateurs de board Jira et Linear sont expérimentaux.
Chaque validation dit ce que l'humain fait réellement. Human testing vérifie la fonctionnalité dans un environnement réel ; In review relit le code de la pull request prête. L'agent prépare les preuves, mais ne valide pas son propre travail.
Payez pour la rigueur, pas pour le cérémonial. Le processus s'adapte au risque : une coquille ne consomme pas le même contexte ni le même budget de revue qu'une modification des autorisations.
Apportez le harness à tout projet SaaS pour rendre déterministes les pratiques d'ingénierie éprouvées. Utilisez l'architecture préconçue seule lorsque vous avez besoin du socle produit commun. Combinez les deux pour démarrer avec une livraison robuste et un logiciel robuste, sans réimplémenter l'un ou l'autre.
Les pratiques de livraison exemplaires deviennent un système projet inspectable. Développeurs et agents IA travaillent dans la même équipe avec des SRS, tickets, skills, tests, validations humaines et pull requests partagés.
Explorer le harness →02 / FONDATIONAuthentification, multi-tenant, RBAC contextualisé, API typée, React, PostgreSQL et socle opérationnel fonctionnent déjà ensemble avant votre première fonctionnalité métier.
Voir les capacités incluses →SaaSFoundryAI n'est pas lié à Claude Code. Le harness partage les règles du projet avec six profils d'agents de code. Séparément, des contrats d'exécution indépendants des fournisseurs permettent à une intégration hôte de classifier une sous-tâche et de qualifier les candidats fournisseur, runtime, modèle et effort de raisonnement qu'elle fournit explicitement. Aujourd'hui, la complexité du workflow pilote la délégation opérationnelle et la revue indépendante.
La frontière v1 : ces deux couches ne sont pas reliées automatiquement. Le CLI sf ne route pas chaque sous-tâche vers un modèle. Un hôte ou une intégration doit fournir les candidats d'exécution, invoquer les contrats de planification et lancer l'agent ou le modèle sélectionné ; SaaSFoundry n'installe aucun compte fournisseur, ne copie aucun identifiant et n'invente aucun candidat indisponible.
Comprendre la coexistence des hôtes → · Explorer la planification adaptative →
Commencez avec un produit cohérent plutôt qu'un empilement de packages déconnectés. Chaque capacité ci-dessous est générée, câblée et documentée dans la même architecture.
L'IA est une interface de SaaSFoundryAI, pas le remplacement de son CLI. Les deux parcours utilisent le même manifeste, les mêmes installateurs, la même validation et le même projet généré.
« Crée mon espace SaaS »Décrivez le résultat. Votre agent lit le projet, ne demande que les décisions manquantes, puis pilote les commandes SaaSFoundry explicites.
Installer le skill agent →sf new --project-name mon-produitUtilisez le questionnaire interactif ou les options scriptées. Le CLI reste déterministe, inspectable et automatisable sans modèle dans la boucle.
Ouvrir le démarrage rapide →SaaSFoundryAI utilise son propre harness. Le produit généré est testé du navigateur à PostgreSQL en passant par l'API, dans les deux topologies prises en charge.
Les tests live couvrent l'authentification, les invitations, les frontières tenant, les permissions contextualisées, le contrôle des modules et la réactivation sans fournisseur externe.
Manifestes validés, migrations numérotées et mises à jour conscientes des conflits font évoluer la fondation sans traiter les projets générés comme des démos jetables.
Adoptez le harness dans un SaaS existant, partez de la fondation de production ou combinez les deux. Les décisions d'ingénierie communes restent explicites et reproductibles.