Configurer les tâches de l'agent

Activer la fonctionnalité

Les tâches d'agent s'activent par projet, pas par compte. Ouvrez le projet, allez dans Paramètres, puis l'onglet Agent, et cochez Activer les tâches de l'agent. Cela démarre un poller dans chaque instance de staging et de développement du projet, prêt à prendre du travail.

Il vous faut la permission de paramètres du projet pour voir et modifier cet onglet. Si vous ne pouvez pas l'ouvrir, demandez à la personne qui administre votre espace de travail.

Choisir une CLI

Sous CLI de l'agent, choisissez quelle CLI de codage planifie et exécute les tâches sur ce projet :

• Claude Code
• Gemini CLI
• Codex CLI

Chacune s'authentifie avec son propre identifiant et tourne sur votre propre compte chez ce fournisseur. CICDoo ne revend pas d'accès aux modèles : l'agent utilise l'abonnement ou la clé que vous fournissez, et les exécutions sont décomptées de votre quota là-bas.

Vous pouvez changer de CLI plus tard. Un identifiant déjà enregistré conserve son masque, donc passer à une autre puis revenir ne redemande pas le secret.

Connecter votre compte

La façon de vous connecter dépend de la CLI, et cette différence détermine qui paie.

Claude Code

Lancez claude setup-token sur votre propre machine, ce qui nécessite un abonnement Claude, et collez le jeton dans Jeton Claude Code. C'est le seul mode que Claude Code propose ici.

Gemini CLI et Codex CLI

Les deux peuvent fonctionner de deux manières, au choix sous Comment l'agent s'authentifie :

• Votre propre abonnement. Connectez-vous à la CLI sur votre machine, puis collez tout le contenu de son fichier de session mis en cache : ~/.gemini/oauth_creds.json pour Gemini, ~/.codex/auth.json pour Codex. L'agent le rafraîchit au fil de son travail et renvoie la copie rafraîchie, vous ne devriez donc pas avoir à recommencer.
• Clé API, facturée au token. Créez une clé dans Google AI Studio ou dans le tableau de bord de la plateforme OpenAI, et collez-la. Les exécutions sont facturées sur cette clé par le fournisseur.

Une licence Gemini Code Assist payante nécessite en plus l'identifiant de son projet Google Cloud. Laissez ce champ vide pour un compte Google personnel.

À lire avant de coller un identifiant

L'identifiant est stocké sur la plateforme et envoyé aux conteneurs de vos instances pour que l'agent puisse s'authentifier. Toute personne ayant un accès shell ou IDE à ces conteneurs peut le lire.

Un fichier de session est une chose plus lourde à confier qu'une clé API. C'est votre session de compte, pas un identifiant à portée limitée : il ne peut pas être révoqué à lui seul, et c'est ce que la CLI utiliserait si quelqu'un la lançait à la main dans le conteneur. Les fournisseurs destinent par ailleurs ces forfaits à un usage interactif, et OpenAI recommande une clé API pour les workflows automatisés, alors vérifiez les conditions de votre forfait avant de pointer un agent vers un abonnement personnel.

Si cela pose problème dans votre contexte, utilisez le mode clé API là où le fournisseur le propose : une clé peut être limitée en portée et révoquée à elle seule.

Paramètres facultatifs

• Modèle. Un alias de modèle ou un nom de modèle complet pour la CLI que vous avez choisie. Laissez vide pour utiliser celui par défaut.
• Exécuter les plans automatiquement. Les nouvelles tâches de ce projet sautent l'étape de relecture : un plan réussi est approuvé automatiquement, puis appliqué et poussé sans que personne ne l'ait lu avant. Un plan que l'agent signale comme bloqué attend quand même votre intervention, tout comme chaque plan visant l'instance de production. Vous pouvez modifier ce réglage tâche par tâche, et le définir demande la permission d'approbation des plans.

Compétences : lui apprendre vos conventions

La section Compétences du même onglet est l'endroit où vous consignez les conventions maison que l'agent doit suivre : comment vous nommez les choses, comment vous écrivez les vues, comment vous testez.

Envoyez un fichier Markdown, ou un .zip d'un dossier de compétence contenant un SKILL.md. Vous choisissez les compétences qu'une tâche utilise au moment de la créer, et une compétence peut être marquée comme toujours active pour que chaque tâche en bénéficie. Les compétences résident dans le bucket de stockage propre à votre projet et sont installées dans le conteneur pour les tâches qui les utilisent.

C'est le moyen le moins coûteux d'améliorer les résultats. Un agent qui connaît l'organisation de vos modules et votre convention de tests produit des plans que vous avez moins souvent à corriger.

Étapes suivantes

Pour savoir ce qu'est une tâche d'agent et quelles règles encadrent la production, voir Ce que sont les tâches de l'agent. Pour créer et examiner votre première tâche, voir Exécuter une tâche et examiner le résultat.

Si vous êtes bloqué, ouvrez un ticket de support depuis la page Tickets ou le widget de chat.