CLAUDE.md

L'équipe de Boris Cherny chez Anthropic tient un unique fichier CLAUDE.md dans son dépôt git, et la règle qui l'accompagne est étroite : chaque fois que Claude commet une erreur, celle-ci est consignée dans le fichier pour ne pas se reproduire. Cherny rapporte que Claude excelle, de manière inattendue, à rédiger ses propres règles. Kieran Klaassen termine chaque cycle de livraison de la même façon, en comparant l'implémentation au plan et en codifiant un enseignement dans le CLAUDE.md.

Ce que contient le fichier, c'est le contexte du dépôt qui s'applique à chaque session : commandes, conventions, architecture, et les erreurs récurrentes de l'agent. C'est la ligne qui le distingue des skills, lesquels portent des flux de travail procéduraux invoqués à la demande. Louis Claxton, de l'équipe Applied AI d'Anthropic, le range parmi les artefacts versionnés aux côtés de REVIEW.md pour la doctrine de revue et bands.yaml pour les seuils de production, un savoir institutionnel conservé sous forme de fichiers sous contrôle de version. Le curriculum Claude Code décrit quatre niveaux de mémoire, le CLAUDE.md de projet se situant entre la politique d'entreprise et le CLAUDE.md utilisateur.

Le mode d'échec est lui aussi documenté. Shubham Saboo nomme cette dérive : le CLAUDE.md s'allonge, les critères d'évaluation changent sans laisser de trace, et un mois plus tard l'agent semble moins performant alors même que le modèle n'a pas régressé. Les évaluations de Jude Gao chez Vercel, menées sur le fichier jumeau AGENTS.md, montrent le coût sous un autre angle, puisque le contexte passif est injecté dans le prompt système à chaque tour ; Vercel a compressé 40 Ko de documentation en un index de 8 Ko pour absorber ce coût. Un fichier auquel tout le monde écrit et que personne n'élague.