Formation · Windsurf · Développement Python

Windsurf pour les développeurs Python

Développer avec l’IDE IA Windsurf et son agent Cascade : flows, memories, rules, workflows et usage sécurisé en équipe.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Windsurf pour les développeurs Python » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs back-end Python sous Django, Flask ou FastAPI, Spécialistes de l’automatisation et du scripting en DSI comme en métier et Data engineers et ML engineers qui maintiennent du code Python en production. Elle montre pas à pas comment utiliser Windsurf de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Développement Python – des bases aux workflows avancés.

Windsurf est un environnement de développement dopé à l’IA, articulé autour de son agent Cascade. Cascade comprend la structure de votre projet, suit vos actions dans l’éditeur et le terminal, et collabore avec vous selon le principe des flows : vous et l’agent avancez à tour de rôle sur la même tâche, sans devoir réexpliquer sans cesse le contexte. En deux jours, vous apprenez à exploiter Cascade pour développer des fonctionnalités, corriger des bugs et refactorer, et à tirer parti de la complétion intelligente au quotidien.

Pour garantir des résultats cohérents en équipe, vous pilotez Cascade avec des rules globales et propres à l’espace de travail, capitalisez la connaissance du projet grâce aux memories et automatisez les tâches récurrentes avec des workflows lancés par commande slash. Vous connectez des outils externes via MCP, encadrez l’exécution des commandes du terminal et décidez des données accessibles à Cascade. Enfin, vous définissez des règles de revue, de sécurité et de protection des données pour un usage responsable de Windsurf en entreprise.

Python fait tourner back-ends web, automatisation, pipelines de données et applications d’IA, souvent dans la même entreprise : les bases de code sont donc très hétérogènes. Les assistants et agents de codage IA y changent concrètement le quotidien. Ils rédigent des suites pytest à partir de vos fixtures, ajoutent des annotations de type jusqu’à ce que mypy ne signale plus rien, migrent d’anciens scripts vers un packaging moderne avec pyproject.toml et vous expliquent un projet Django ou FastAPI inconnu en quelques minutes. Tout repose sur le contexte fourni : conventions du projet, règles Ruff, commandes de test et choix d’architecture doivent figurer dans des fichiers d’instructions. Vous déléguez alors les tâches répétitives en toute confiance et vous vous consacrez à la conception et à la revue.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Développeurs back-end Python sous Django, Flask ou FastAPI
  • Spécialistes de l’automatisation et du scripting en DSI comme en métier
  • Data engineers et ML engineers qui maintiennent du code Python en production
  • Tech leads garants de la qualité du code et des revues
  • Développeurs chargés de moderniser du code Python historique

Les défis concrets que nous traitons

  • Des bases de code anciennes sans annotations de type et avec une couverture de tests lacunaire
  • Une gestion des dépendances éclatée entre requirements.txt, Poetry, uv et environnements virtuels
  • Des revues chronophages et un style hétérogène malgré linters et formateurs
  • Une prise en main difficile de projets reposant sur un savoir implicite non documenté

Objectifs pédagogiques

  • Vous travaillez efficacement avec Cascade en mode flow pour développer, déboguer et refactorer.
  • Vous pilotez précisément le contexte de Windsurf tout en protégeant les contenus sensibles.
  • Vous entretenez des memories et des rules qui font respecter vos conventions de projet.
  • Vous automatisez les procédures récurrentes avec des workflows et connectez des outils externes via MCP.
  • Confier de manière fiable à des agents IA l’écriture de suites pytest, l’ajout d’annotations de type et les refactorings de votre code Python.
  • Formaliser les conventions du projet, l’outillage comme Ruff, mypy et uv ainsi que les commandes de test pour que l’assistant les respecte systématiquement.
  • Relire méthodiquement le code Python généré sous l’angle de la justesse, de la sécurité et de la maintenabilité avant toute fusion.

Programme

Jour 1

Module 1 Découvrir Windsurf et Cascade
  • Installation, import des réglages d’éditeur existants et configuration de base
  • Cascade en mode code et en mode chat : quand l’agent modifie, quand il conseille
  • Le principe des flows : comment Cascade intègre vos actions dans l’éditeur et le terminal
  • Complétion intelligente et commandes en ligne au quotidien
Module 2 Piloter le contexte
  • Comprendre l’indexation du code et référencer fichiers ou répertoires pertinents
  • Intégrer documentation, sources web et sorties du terminal au contexte
  • Exclure les contenus sensibles grâce aux fichiers d’exclusion
  • Structurer les sessions et repartir de zéro lors d’un changement de sujet
Module 3 Memories et rules pour des résultats cohérents
  • Vérifier et entretenir les memories générées automatiquement ou créées manuellement
  • Créer et versionner des rules globales et d’espace de travail
  • Traduire consignes d’architecture, de style et de tests en rules efficaces
  • Activer les rules de façon ciblée selon les fichiers ou le contexte
Module 4 Workflows et automatisation
  • Définir les procédures récurrentes en workflows lancés par commande slash
  • Construire des workflows pour la préparation des releases, les tests ou la maintenance
  • Connecter des serveurs MCP pour les tickets, les bases de données ou les services internes
  • Encadrer l’exécution des commandes du terminal avec des listes d’autorisation et d’interdiction

Jour 2

Module 5 Qualité, revue et gouvernance
  • Suivre les modifications de Cascade, les accepter en partie ou les annuler
  • S’appuyer sur une approche pilotée par les tests et sur les aperçus pour vérifier
  • Paramètres d’équipe, options de confidentialité et gestion des secrets
  • Définir processus de revue et responsabilités pour le code généré par IA
Module 6 Atelier pratique : Développement Python
  • Générer des tests pytest
  • Annotations de type et nettoyage mypy
  • Migrations Django et refactoring de l’ORM
  • Endpoints FastAPI avec Pydantic
  • Moderniser des scripts historiques
  • Comprendre et documenter une base de code
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Définissez quel code source peut être transmis à des modèles hébergés dans le cloud, excluez systématiquement les secrets des fichiers .env et vérifiez le code généré quant aux reprises sous licence et aux nouvelles dépendances PyPI (typosquatting, risques de chaîne d’approvisionnement). Pour les produits comportant des éléments numériques, les obligations du Cyber Resilience Act prennent de plus en plus d’importance.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Générer des tests pytest

L’assistant analyse les fonctions et les fixtures existantes, écrit des tests pytest paramétrés couvrant les cas limites et simule les services externes, puis les exécute en boucle jusqu’à ce qu’ils passent avec la couverture visée.

Annotations de type et nettoyage mypy

Le code non typé est annoté module par module avec des type hints, TypedDict et Protocols. L’agent lance mypy ou Pyright, interprète les erreurs et les corrige progressivement sans modifier le comportement à l’exécution.

Migrations Django et refactoring de l’ORM

Les évolutions de modèles sont planifiées avec leurs migrations de données, les conflits de makemigrations résolus et les requêtes N+1 corrigées via select_related ou prefetch_related. L’IA signale les risques pour les données de production avant tout déploiement.

Endpoints FastAPI avec Pydantic

À partir d’une description fonctionnelle ou d’une ébauche OpenAPI, l’assistant produit modèles Pydantic, routers, injection de dépendances et logique de validation, avec gestion des erreurs et tests associés via le TestClient.

Moderniser des scripts historiques

Les vieux scripts deviennent de vrais paquets avec pyproject.toml : suppression de l’état global, ajout d’une interface argparse ou Click, application des règles Ruff. L’agent documente chaque modification de façon claire dans les commits.

Comprendre et documenter une base de code

L’assistant explore un dépôt inconnu, produit une vue d’ensemble de l’architecture, explique les flux de données entre modules et complète les docstrings manquantes au format Google ou NumPy pour accélérer l’intégration des nouveaux arrivants.

Projets pratiques possibles

CLI d’analyse de logs

Un outil en ligne de commande basé sur Typer qui lit les logs applicatifs, regroupe les motifs d’erreur et produit une synthèse en Markdown ou JSON, avec tests et packaging soignés.

Microservice FastAPI avec base de données

Un petit service REST avec SQLAlchemy, migrations Alembic, validation Pydantic et configuration Docker, conçu, implémenté et testé de bout en bout par un agent IA.

Script d’audit des dépendances

Un script qui recense toutes les dépendances du projet, repère les paquets obsolètes ou vulnérables grâce aux bases d’avis de sécurité publiques et génère un rapport de mise à jour priorisé.

Prérequis

Vous programmez régulièrement dans au moins un langage et connaissez Git ainsi qu’un IDE moderne. Une bonne maîtrise de Python, ainsi qu’une pratique de Git, des environnements virtuels et d’au moins un framework comme Django, Flask ou FastAPI.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec l’éditeur Windsurf, Git et votre chaîne d’outils habituelle ; un compte Windsurf donnant accès à Cascade est nécessaire.

Protection des données & conformité

Définissez quel code source peut être transmis à des modèles hébergés dans le cloud, excluez systématiquement les secrets des fichiers .env et vérifiez le code généré quant aux reprises sous licence et aux nouvelles dépendances PyPI (typosquatting, risques de chaîne d’approvisionnement). Pour les produits comportant des éléments numériques, les obligations du Cyber Resilience Act prennent de plus en plus d’importance.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 Berlin Demander
  • mar. 16 février 2027 – mer. 17 février 2027 En ligne Demander
  • mar. 2 mars 2027 – mer. 3 mars 2027 Munich Demander

Questions fréquentes

Que désigne la notion de flows dans Windsurf ?

Les flows désignent la collaboration étroite entre vous et Cascade. L’agent observe ce que vous faites dans l’éditeur et le terminal et en tient compte pour ses étapes suivantes. Vous n’avez donc pas à rappeler sans cesse où vous en êtes, et vous passez naturellement du travail en propre à la délégation à l’agent.

Quelle différence entre memories, rules et workflows ?

Les memories conservent les connaissances que Cascade a accumulées en travaillant ou que vous avez enregistrées explicitement. Les rules sont des consignes que vous rédigez et qui orientent durablement le comportement de l’agent. Les workflows sont des enchaînements d’étapes réutilisables pour les tâches récurrentes, lancés par commande slash. Ensemble, ils assurent la cohérence des résultats en équipe.

Windsurf fonctionne-t-il avec mes projets et langages actuels ?

Oui. Windsurf est indépendant du langage et s’appuie sur votre chaîne d’outils existante : outils de build, gestionnaires de paquets, frameworks de test. Back-end, front-end, traitement de données ou infrastructure as code : l’essentiel est de fournir à Cascade de bonnes rules et un contexte clair. Chaque déclinaison de la formation apporte l’ancrage propre à votre domaine.

Le codage assisté par IA fonctionne-t-il dans un gros monolithe Django ?

Oui, à condition de fournir le bon contexte à l’agent. Pendant la formation, vous apprenez à rédiger des fichiers d’instructions décrivant les règles d’architecture, la structure des applications et les commandes de test, puis à découper les tâches pour que l’assistant intervienne sur une application ou un module précis. Les modifications restent ainsi lisibles et faciles à relire.

L’IA remplace-t-elle mes revues de code ?

Non. Les assistants IA accélèrent l’écriture du code et peuvent préparer les revues en signalant des tests manquants ou des zones à risque, mais la responsabilité fonctionnelle et sécuritaire reste à l’équipe. Nous montrons comment combiner checklists de revue, analyse statique et tests pour que le code généré respecte les mêmes exigences que le code écrit à la main.

Combien coûte la formation « Windsurf pour les développeurs Python » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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