Comment Claude Code a permis de créer Lovable, le clone AI qui code un site web à votre place

Imaginez un outil d'IA si puissant qu'il peut coder une application web de A à Z, simplement en se basant sur un prompt textuel. C'est exactement ce que nous révèle Qihan Zhang dans une expérience immersive : utiliser le code Claude d'Anthropic, un modèle de langage spécifiquement conçu pour la génération de code, pour construire un clone de Lovable, un service déjà existant qui génère des sites web.

Contrairement à des IA généralistes comme ChatGPT, Claude Code est un spécialiste du codage, opérant directement depuis une interface en ligne de commande (CLI). Cette distinction souligne le rôle de Claude Code comme un assistant développeur pur, capable de générer du contenu code de grande qualité sans distraction.

Qihan a ainsi lancé un projet dans Cursor, un IDE moderne, où il a démarré un dossier basique pour Lovable Clone et a laissé Claude Code à l'œuvre. Ce dernier a su, sans intervention prolongée, proposer un projet Next.js complet, incluant un serveur de développement et des interactions utilisateurs, démontrant la puissance de ces nouveaux SDKs de génération de code.

Un problème majeur identifié était que le code généré modifiait directement la base de code locale, ce qui est peu viable en production. Qihan et son équipe ont donc exploité des environnements isolés, appelés "bubbles" ou sandboxes, via des plateformes comme Daytona. Ces containers Docker sont des bulles hermétiques où Claude Code peut générer et exécuter des applications en toute sécurité, sans impacter la machine hôte.

Le processus :

• Création d'une sandbox Daytona
• Utilisation du SDK Claude Code pour générer une app Next.js dans la sandbox
• Installation des dépendances et démarrage du serveur de dev à l'intérieur de la sandbox
• Exposition d'une URL de prévisualisation que l'on peut consulter en direct via navigateur

Malgré des erreurs initiales liées aux permissions ou à la configuration, l'approche a pu être corrigée grâce à un mix d'investigation humaine et de mise à jour des instructions données à Claude Code, illustrant bien le rôle crucial de l'opérateur dans la supervision de l'IA.

Au terme de cette aventure, Claude Code a :

• Généré un jeu simple de tic-tac-toe en HTML
• Construit un site web complet avec une interface slick, incluant gestion de liens personnalisés (style "Link Tree")
• Réalisé une application web pour uploader et redimensionner des images
• Produits des éléments front-end cohérents, intégrant styles, composants et comportements

En deux heures, sans que Qihan n'écrive une seule ligne de code manuellement, un clone respectueux et fonctionnel de Lovable était en place.

1. Spécialisation fait la différence : un LLM formé pour coder comme Claude Code propose des résultats nettement meilleurs sur des tâches techniques par rapport à des IA plus générales.
2. L'importance de l'environnement d'exécution : isoler le code généré dans des containers améliore sécurité, organisation et scalabilité.
3. Besoin d'une supervision intelligente : le modèle d'IA doit être nourri de contexte (docs, instructions) et guidé pendant son exécution.
4. Vers la prochaine étape : les agents AI pourraient, demain, non seulement coder mais aussi déployer et maintenanir autonomement des applications.

Cette démonstration élégante et réaliste nous montre que l'ère des assistants logiciels intelligents programmant presque entièrement pour nous est quasiment arrivée. Si Claude Code est encore limité par son contexte ou des étapes manuelles, ses progrès sont fulgurants.

La leçon à retenir pour tout développeur et entrepreneur : maîtriser ces outils et savoir guider ces agents est désormais une compétence clé pour créer rapidement et efficacement des produits numériques innovants.

Ce n'est plus une question de "si" mais de "comment" intégrer ces assistants dans nos workflows.

• Essayez Claude Code via SDK pour vos propres projets
• Expérimentez avec des environnements isolés type Docker ou Daytona pour la génération de code sécurisée
• Suivez les évolutions d'Anthropic et des solutions codecoding intégrées pour anticiper la prochaine génération d'outils de développement

L'avenir du codage est collaboratif avec les IA, plongeons-y !