TL;DR : Pour déléguer votre première tâche à un agent IA, choisissez un périmètre restreint que l'agent peut vérifier lui-même, formulez le titre sous forme de résultat attendu et la description sous forme de périmètre assorti de critères de validation (« done when »), puis passez la main et évaluez le résultat au lieu de le guider pas à pas. Dans Sharkly, cela consiste à connecter un Computer sur lequel Claude Code ou Codex est authentifié, à créer un Agent dédié à une mission unique, à créer une Task et à définir son Assignee sur cet Agent. L'attribution de l'Assignee déclenche le run. Le résultat est consigné dans la Task, et un humain passe son statut à Done.
Vous utilisez Claude Code ou Codex dans votre terminal depuis des semaines. Vous tapez, il modifie le code, vous corrigez, il modifie à nouveau. Déléguer une tâche relève d'une toute autre démarche : vous décrivez le travail une seule fois, vous passez le relais, puis vous revenez constater le résultat. Le premier essai échoue généralement pour des raisons banales : la tâche indiquait simplement « fix the login bug » sans autre précision, l'outil de développement sur le Computer n'était pas connecté, ou aucun test n'était disponible pour l'agent, qui a donc improvisé avant de déclarer la tâche terminée.
Ce guide vous explique comment déléguer votre première tâche à un agent IA pour qu'il la mène à terme : comment choisir la tâche, comment la rédiger, les étapes détaillées dans Sharkly, et comment passer en revue ce qui a été produit. Si vous hésitez encore entre une session de chat et une tâche asynchrone, consultez d'abord notre article : discuter avec un agent IA ou lui assigner une tâche ?
Choisir une première tâche qu'un agent IA peut mener à bien
Déléguer une tâche à un agent IA consiste à confier à un agent de code une unité de travail formalisée par écrit, qu'il exécute en toute autonomie, avant d'en analyser le résultat plutôt que de le piloter prompt par prompt. Choisissez délibérément une première tâche sans grande complexité. Vous testez l'environnement et la configuration, pas les limites techniques de l'agent.
Une bonne première tâche est suffisamment ciblée pour que son diff se décrive en une seule phrase, propose un test exécutable par l'agent, reste cantonnée à un seul module et n'affecte aucun élément délicat à restaurer : pas de migrations, de configurations de production ni de secrets.
| Bonne première tâche | Mauvaise première tâche |
|---|---|
Rejeter les chaînes vides et malformées dans parseDate(), avec tests |
Nettoyer la gestion des dates |
Corriger le test en échec test_invoice_totals et expliquer la cause |
Réparer la CI |
Ajouter le flag --json à status, calqué sur list --json |
Améliorer la CLI |
| Mettre à jour les étapes d'installation du README pour le nouveau fichier de config | Réécrire la doc |
La colonne de droite ne propose pas de mauvaises tâches en soi. Il s'agit plutôt de tâches sans contours précis : l'agent doit inventer le périmètre et vous devez deviner s'il a atteint l'objectif. Le guide des bonnes pratiques pour Claude Code d'Anthropic met en avant la règle essentielle : « Fournissez à Claude un moyen de contrôle qu'il peut exécuter : des tests, un build ou une capture d'écran de comparaison. » Un agent dépourvu de validation peut seulement affirmer qu'il a fini. Un agent disposant d'un test peut vous le prouver.
Rédiger la tâche pour que l'agent IA puisse l'accomplir
La documentation des Tasks de Sharkly pose la règle pour les titres : « Un titre efficace nomme le résultat attendu plutôt que le sujet. » La description regroupe ensuite tout ce dont une nouvelle personne ou un Agent aurait besoin : pourquoi ce travail est nécessaire, ce qui est inclus ou exclu du périmètre, les fichiers et exemples pertinents, les décisions déjà arrêtées, et la manière dont l'achèvement sera validé. Le guide de prompt pour Codex d'OpenAI applique un cadre quasi identique : Objectif, Contexte, Contraintes, Critères d'achèvement (« Done when »).
Voici un exemple de première tâche rédigée selon cette méthode, pour la Task SH-312 :
Title: Reject empty and malformed strings in parseDate()
Why: Support tickets show a 500 when the import form gets a blank date.
Scope: src/dates/parse.ts and its tests only. Do not change callers.
Context: Follow the pattern in src/dates/format.ts.
Errors use InvalidInputError from src/errors.ts.
Constraints: No new dependencies. Keep the public signature.
Done when:
- parseDate("") and parseDate("31/02/2026") throw InvalidInputError
- npm test passes
- Your final comment lists the files you changed and the test command you ran
La dernière ligne a bien plus d'impact qu'il n'y paraît. Elle transforme un simple « J'ai terminé » en preuve concrète vérifiable en dix secondes.
Deux habitudes permettent de garder vos tâches ordonnées au fur et à mesure : conservez l'objectif stable, le périmètre et les critères d'acceptation dans la description plutôt que dispersés dans les commentaires ; et placez les consignes comportementales permanentes, comme « poser des questions lorsque la demande est ambiguë », dans les instructions de l'Agent, pour que chaque Task ne contienne que ce qui lui est strictement spécifique.
Déléguer votre première tâche à un agent IA dans Sharkly
Vous disposez déjà d'agents de code. Sharkly les réunit en équipe. Un premier run nécessite quatre éléments : un workspace, un Computer, un Agent et une Task. Voici la marche à suivre, issue du guide de démarrage rapide de Sharkly :
- Connectez-vous et créez le workspace. Connectez-vous sur app.sharkly.ai via un code envoyé par e-mail, Google ou GitHub, créez une Organization, puis, dans Initialize workspace, sélectionnez Software development. Sharkly crée Default Space avec les types de tâches Requirement et Bug.
- Connectez un Computer. Installez Claude Code, Codex, Gemini, OpenClaw, Hermes ou Pi Agent sur la machine qui effectuera le travail, et connectez-vous-y. L'application de bureau détecte les outils et enregistre cette machine. Sur le web, cliquez sur Get started, puis Connect Computer pour obtenir la commande à exécuter en local. La documentation rappelle que « Online signifie uniquement que la connexion est active » : ouvrez le Computer et assurez-vous que le Runtime indique Available. L'article Computers in Sharkly compare l'usage d'ordinateurs portables et de serveurs.
- Créez un Agent dédié à une mission unique. Rendez-vous dans Agents, sélectionnez New Agent, choisissez Code development, puis cochez « the Agent automatically pulls Git repositories » et ajoutez le dépôt. Choisissez le Computer et formulez des instructions concises. Laissez le répertoire de travail configuré sur Create temporary directory pour que chaque Task obtienne son propre worktree, et laissez la visibilité sur Personal tant que l'Agent n'est pas opérationnel. Il n'y a pas de sélecteur de modèle : si vous avez besoin d'un modèle précis, indiquez-le dans Custom arguments.
- Exécutez une vérification en lecture seule. Avant toute tâche modifiant le code, la documentation sur les Repositories recommande de lancer une Task comme : « Inspect the repository and report the primary language, package manager, and closest test command. Do not change files. » Cela permet de vérifier que l'Agent peut accéder au dépôt, exploiter les accès Git et exécuter des commandes.
- Créez la Task et assignez-la. Sur la page Tasks, cliquez sur New Task puis collez le titre et la description. Une nouvelle Task démarre avec le statut Todo. Définissez l'Assignee sur l'Agent. Selon les termes du guide de démarrage : « Définir l'Assignee lance l'Agent. Vous ne devez pas modifier le statut au préalable. » L'exception concerne le statut Backlog, qui correspond à une zone d'attente : une Task qui s'y trouve ne s'exécutera pas tant que vous ne l'en retirez pas.
Suivre l'exécution de l'agent IA et évaluer le résultat
Un run dispose de ses propres états, distincts du statut de la Task. La documentation Agent task execution les définit ainsi :
| État du run | Signification |
|---|---|
| Queued | Accepté et en attente d'une capacité d'exécution |
| Dispatched | Pris en charge et en cours de démarrage sur le Computer |
| Waiting for local directory | Aucun répertoire configuré spécifié n'est libre |
| Running | L'Agent travaille |
| Completed, Failed, Canceled | Le résultat de l'exécution |
Sur la Task, l'onglet Activity affiche les commentaires, dont le compte-rendu final de l'Agent, et l'onglet Executions détaille l'historique des runs. Tout ce qui requiert votre action atterrit dans l'Inbox sous l'onglet Primary : un échange en attente de votre réponse ou de votre validation, un travail bloqué ou en échec, ainsi que les mentions directes.
Une fois le run terminé, inspectez les modifications apportées au worktree, puis conservez-les, fusionnez-les ou annulez-les. Si le résultat comporte une erreur, mentionnez l'Agent dans un commentaire (@mention) en indiquant la correction demandée : « The empty-string case still returns null. Throw InvalidInputError. » Un commentaire ordinaire ne relance pas l'Agent ; seule la mention le fait. Quand le résultat convient, un humain passe la Task à Done. Les agents recherchent, exécutent, testent et rendent compte. Les humains fixent le cap, accordent les autorisations et valident le résultat. Pour savoir quoi vérifier dans le diff, consultez notre article sur la relecture de code généré par IA à l'aide de preuves à l'échelle de la tâche.
Un seul agent IA, un Crew ou simplement votre terminal
Si vous êtes devant votre écran et souhaitez une modification immédiate, une session Claude Code ou Codex directement dans votre terminal reste plus rapide que n'importe quel flux de délégation, et vous n'avez pas besoin de Sharkly pour cela. Assigner une tâche prend tout son sens lorsque vous souhaitez vous absenter, lorsque quelqu'un d'autre doit relire le résultat ou lorsque le travail doit laisser une trace accessible à toute l'équipe.
Dans Sharkly, la documentation des Crews énonce la règle d'or : « Pour un travail restreint et bien défini, assignez la Task directement à un seul Agent. Utilisez un Crew lorsque le coordinateur doit interpréter l'objectif, faire intervenir d'autres Agents membres et consolider leurs résultats. » Votre première tâche devrait être confiée à un seul Agent. Notre guide sur les Crews dans Sharkly détaille le second cas de figure.
Dès qu'un Agent prend en charge un type de Task de façon fiable, le guide de démarrage conseille d'isoler un Agent plus spécifique ou d'enregistrer une procédure répétitive sous forme de Skill. L'étape suivante consiste généralement à lancer plusieurs Tasks en parallèle ; notre guide pour exécuter plusieurs agents Claude Code en parallèle détaille les questions d'isolation et l'ordre des fusions. La page de fonctionnalités des Agents présente la configuration de bout en bout.
Si vous souhaitez déléguer du travail aux agents de code pour lesquels vous payez déjà et centraliser tous leurs résultats au même endroit, c'est exactement la problématique pour laquelle Sharkly a été pensé.
FAQ
L'assignation d'une tâche lance-t-elle l'agent IA immédiatement ? En règle générale, oui. Définir l'Assignee démarre le run, sauf si la Task se trouve dans Backlog, Completed, Canceled ou Duplicate. Le run peut également rester à l'état Queued en attendant qu'un Computer se libère, que la limite de concurrence le permette ou qu'un répertoire devienne disponible.
Que se passe-t-il si mon Computer passe hors ligne ? Les nouveaux runs attendent normalement sa reconnexion, et un run peut rester en attente si le Computer se déconnecte avant le dispatch. Activez l'option Prevent sleep sur un ordinateur portable qui doit continuer à recevoir du travail.
Dois-je payer l'accès aux modèles via Sharkly ? Non. Les runs sont facturés directement sur votre abonnement ou clé d'API Claude Code, Codex configuré sur le Computer, et Sharkly ne vend pas de tokens. Sharkly est d'ailleurs gratuit pour les organisations jusqu'à 5 personnes ; voir les détails sur la page explication des tarifs Sharkly.
À quoi l'agent peut-il accéder sur mon ordinateur ? À tout ce que le Computer met à sa disposition : « le système d'exploitation, les fichiers, les identifiants, l'accès réseau et les outils requis par un Agent. » Conservez l'Agent et le Computer en mode Personal tant qu'ils utilisent vos identifiants personnels, ne collez jamais de tokens dans une Task, et lisez notre article sur les permissions des agents de code : ce qu'un agent devrait et ne devrait pas être autorisé à faire.
