Claude Code CLI : créer le projet fil rouge lab-claude

Après l’installation de Claude Code CLI, l’étape la plus utile est de créer un dépôt d’entraînement unique. Ce guide vous fait construire lab-claude, un projet volontairement petit avec FastAPI, uv, Ruff et pytest. L’objectif est d’avoir une base stable pour toute la série: mêmes fichiers, mêmes commandes de validation, mêmes réflexes de cadrage. Vous n’apprenez pas FastAPI en profondeur ici. Vous mettez en place un terrain de pratique reproductible.

Ce que vous allez apprendre

Créer l’arborescence minimale du dépôt lab-claude
Initialiser un projet Python avec uv
Ajouter un endpoint /health testable
Vérifier rapidement uv run ruff check . et uv run pytest -q
Utiliser ce dépôt comme fil rouge dans les guides suivants

Pourquoi un dépôt d’entraînement unique accélère l’apprentissage

Ce guide intervient juste après l’installation de la CLI. Il répond à un problème pédagogique simple: si vous changez de dépôt en cours de parcours, vous perdez du temps et de la clarté.

Situations concrètes où ce fil rouge vous aide:

Vous débutez et vous voulez un support stable à chaque exercice
Vous voulez comparer vos progrès d’un guide à l’autre sans changer de contexte
Vous voulez valider rapidement chaque modification avec les mêmes commandes

Prérequis

Claude Code CLI installé et opérationnel
Python 3.12+ disponible
uv installé
Un terminal local

Structure cible du projet

lab-claude/
├── README.md
├── pyproject.toml
├── app/
│   └── main.py
├── tests/
│   └── test_health.py
└── .gitignore

Étape 1 : créer le dossier et initialiser Git

Créez le dossier de travail

mkdir -p ~/Projets/lab-claude
cd ~/Projets/lab-claude
git init

Vérifiez que vous êtes au bon endroit
Fenêtre de terminal
```
pwd
```

Étape 2 : initialiser le projet Python avec uv

Créez le projet en mode simple et préparez la structure applicative.

uv init --python 3.12
mkdir -p app tests

Créez un .gitignore minimal:

cat > .gitignore << 'EOF'
.venv/
__pycache__/
.pytest_cache/
.ruff_cache/
EOF

Étape 3 : ajouter les dépendances

Installez les dépendances d’exécution et de validation.

uv add fastapi
uv add --dev pytest ruff

Étape 4 : créer une API minimale

Créez app/main.py.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/health")
def health() -> dict[str, str]:
    return {"status": "ok"}

Créez tests/test_health.py.

from fastapi.testclient import TestClient

from app.main import app


client = TestClient(app)


def test_health() -> None:
    response = client.get("/health")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"status": "ok"}

Étape 5 : valider le projet immédiatement

Lancez les deux commandes qui serviront de référence dans toute la série.

uv run ruff check .
uv run pytest -q

Résultat attendu:

Ruff ne remonte pas d’erreur
pytest passe au vert

Étape 6 : lancer une première session Claude sur ce dépôt

Vous pouvez maintenant démarrer une session Claude en restant sur ce fil rouge.

cd ~/Projets/lab-claude
claude

Premier prompt conseillé:

Lis app/main.py et tests/test_health.py.
Résume en 6 points maximum la structure du projet.
Ne modifie aucun fichier.

Erreurs fréquentes

Symptôme	Cause probable	Correction
`uv: command not found`	uv non installé	Installer uv, puis relancer les commandes
`ModuleNotFoundError` au test	Dépendances incomplètes	Rejouer `uv add fastapi` et `uv add --dev pytest ruff`
Ruff remonte une erreur	Fichier mal indenté ou import inutile	Corriger le fichier puis relancer `uv run ruff check .`
pytest échoue sur `/health`	Route ou assertion incorrecte	Vérifier `app/main.py` et `tests/test_health.py`

À retenir

Un fil rouge unique simplifie fortement l’apprentissage de Claude Code
lab-claude doit rester petit, lisible et rapidement testable
Le duo ruff + pytest est votre garde-fou de base
Vous poserez rapidement un CLAUDE.md à la racine pour ne plus redire les conventions à chaque session
Vous pouvez maintenant garder le même dépôt dans toute la phase débutant

Prochaines étapes

Prise en main CLI Maîtriser commandes slash, raccourcis, @-mentions et settings.json

Prompting de base CLI Transformer une demande vague en prompt borné et vérifiable

Premier workflow réel CLI Enchaîner exploration, plan court, exécution bornée et validation