easyspecs.ai
EasySpecs (Pier07, Barcelona) · Programmation · Productivité
easyspecs.ai est une plateforme de revue de spécifications pour les équipes qui utilisent des agents de codage IA. Elle agit comme un outil de rédaction de spécifications IA : elle lit votre dépôt Git, produit une documentation fonctionnelle de la manière dont l'application se comporte réellement, puis vous aide à transformer les demandes de changement en spécifications accompagnées de contrôles de confiance. Les responsables produit disposent d'un endroit pour affiner leur intention, les développeurs obtiennent des spécifications qu'ils peuvent confier à un agent, et les deux côtés travaillent à partir de la même image du code.
À propos de easyspecs.ai
Qu'est-ce qu'easyspecs.ai
easyspecs.ai est une plateforme cloud construite autour d'une idée : les agents IA écrivent un meilleur code quand la spécification dont ils partent est ancrée dans le dépôt réel. Au lieu d'écrire des exigences dans un document séparé en espérant que le modèle devine juste, vous connectez un dépôt et laissez la plateforme cartographier ce que le système fait déjà.
Le produit vient d'une petite équipe de Barcelone menée par les cocréateurs Xesca Alabart et Carlos Guirao. Elle vient de la gestion produit et de l'ingénierie des exigences, lui de l'architecture logicielle et des systèmes d'IA. Pourquoi cela compte-t-il ? Cette répartition se retrouve dans la manière dont l'outil divise son travail : l'intention côté produit d'un côté, la preuve côté code de l'autre.
Deux groupes l'utilisent. Les responsables produit s'en servent pour ancrer une demande de changement dans le comportement de l'application avant d'écrire quoi que ce soit. Les développeurs s'en servent pour arrêter de surveiller les agents sur des demandes floues. Voici le piège : la plateforme n'écrit ni ne fusionne votre code, donc elle ne vaut le coup que si votre équipe traite déjà les spécifications comme le point de départ de la génération IA. Les équipes qui travaillent encore ticket par ticket constateront qu'elle ajoute une étape sans en retirer une.
Pour démarrer
- Créez un compte sur le site d'easyspecs.ai et lancez l'Essai Gratuit, qui comprend 3 crédits pour tester sur n'importe quel dépôt connecté.
- Connectez un dépôt Git depuis GitHub, GitLab, Azure DevOps ou Bitbucket à l'aide d'un jeton d'accès personnel en lecture seule dans les Réglages. Le jeton sert à lire votre code pour la documentation, pas à pousser des commits.
- Générez la documentation fonctionnelle pour que la plateforme dispose d'une carte ancrée du comportement de votre application sur laquelle s'appuyer.
- Créez une spécification pour le changement envisagé, en vous appuyant sur cette documentation, et ajoutez les validateurs ou les évaluations qui l'accompagnent comme contrôle de confiance.
- Relisez et approuvez la spécification, puis confiez-la à votre agent ou à votre IDE via l'intégration MCP, pour que la génération parte de la spécification et non d'une supposition.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de easyspecs.ai.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les responsables produit qui doivent ancrer les demandes de changement dans le comportement réel de l'application, et non dans un récit écrit que l'ingénierie doit réinterpréter.
- Les développeurs qui pilotent des agents de codage IA et veulent des spécifications et des validateurs comme point de départ, pour que la génération commence par une intention claire plutôt que par des suppositions.
- Les petites équipes d'ingénierie qui partagent un dépôt et veulent que produit et ingénierie regardent la même image du système.
Tâches
- Transformer un code existant en documentation fonctionnelle couvrant ce que l'application fait réellement, pour que les spécifications suivantes reposent sur des faits.
- Rédiger et affiner une spécification pour un changement à venir, y compris l'intention qui la sous-tend et le code qu'elle touche.
- Joindre des validateurs et des évaluations à une spécification pour savoir comment le changement sera vérifié avant que le code ne soit généré.
- Relire et approuver les spécifications en équipe avant de les confier à un agent.
Cas d'usage
- Un responsable produit rédige une demande de changement et veut qu'elle soit ancrée dans le code actuel avant d'atteindre le sprint.
- Un développeur connecte un dépôt sur le plan Factory et dépense des crédits mensuels pour générer des documents et des spécifications sur plusieurs projets.
- Une équipe sur Workbench apporte ses propres clés de fournisseur IA et fait tourner l'inférence sur sa propre facture tout en utilisant la plateforme pour le travail de spécification.
- Une entreprise veut toute la boucle dans sa propre infrastructure, avec la plateforme qui tourne sur ses serveurs.
Fonctionnalités clés
Documentation et cartographie du code
easyspecs.ai lit un dépôt connecté et produit une documentation fonctionnelle du système réel. Selon l'éditeur, cette tâche peut atteindre jusqu'à 98 % de couverture LOC, ce qui signifie que les spécifications suivantes partent du comportement de l'application plutôt que d'une supposition. C'est tout l'intérêt. Voilà la fondation sur laquelle le reste de la plateforme se construit.
Capturer l'intention avant les spécifications
Quand une demande de changement est floue, la plateforme vous aide à formuler et à clarifier ce que vous voulez vraiment dire et le rattache au code actuel. Produit et ingénierie finissent par partager une même image avant qu'aucune spécification ne soit écrite. C'est un petit pas qui évite bien des allers-retours ensuite.
Des spécifications de confiance par conception
C'est ici que la promesse du développement guidé par les spécifications devient concrète. Chaque spécification s'accompagne d'une spécification de confiance. La principale indique quoi construire dans des vues structurées et rendues en HTML que l'équipe peut lire. Celle de confiance contient les validateurs, les évaluations et les contrôles qui l'accompagnent. Vous voyez comment le changement sera vérifié avant qu'un agent n'écrive une seule ligne.
Intégrations de dépôts
Vous pouvez brancher des dépôts depuis GitHub, GitLab, Azure DevOps et Bitbucket avec un jeton d'accès personnel en lecture seule. Comme le jeton ne peut pas pousser de commits, vous ne cédez pas l'accès en écriture à votre code juste pour obtenir de la documentation. Grosse différence.
Apportez votre propre IA
Sur le plan Workbench, vous placez vos propres clés pour OpenAI, Anthropic, Google ou OpenRouter, et l'inférence tourne sur votre facture. L'éditeur affirme ne pas ajouter de marge sur les tarifs des fournisseurs. Factory et l'Essai Gratuit utilisent en revanche des clés gérées par EasySpecs, l'inférence étant couverte par vos crédits.
Intégration IDE et MCP
Les spécifications alimentent votre flux de codage IA via l'intégration IDE et MCP, si bien que la spécification voyage avec vous jusque dans l'outil où le code est généré. Pour les équipes qui utilisent déjà MCP pour connecter les agents, cela garde la spécification dans la boucle. Pas un document séparé que personne n'ouvre.
Crédits et niveaux de plan
Factory comprend 15 crédits par mois que vous pouvez dépenser sur n'importe quel dépôt connecté, et vous pouvez en acheter 10 de plus pour 150 € quand vous êtes à court. Workbench n'utilise pas de crédits. Cela donne aux grandes équipes un moyen prévisible de budgéter le travail de spécification entre les projets.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Ancre les spécifications dans le comportement réel du code, pas dans des suppositions sur ce que fait l'application
- Associe chaque spécification à des validateurs, si bien que la vérification est planifiée avant l'écriture du code
- L'accès en lecture seule au dépôt vous évite de céder des droits de commit
- Workbench vous laisse utiliser vos propres clés IA sans marge de l'éditeur
- Une échelle de plans claire, de l'essai gratuit jusqu'à l'entreprise auto-hébergée
Inconvénients
- Les paliers payants sont facturés par dépôt ou en crédits, donc le coût grimpe pour les équipes qui ont beaucoup de dépôts
- Cela ajoute une étape de spécification qui ne vaut le coup que si votre équipe travaille déjà spécification d'abord avec des agents IA
- Aucune documentation publique de l'API n'était disponible, ce qui limite pour l'instant l'automatisation personnalisée
Questions fréquentes
Elle lit votre dépôt Git, produit une documentation fonctionnelle du comportement de l'application et vous aide à transformer les demandes de changement en spécifications accompagnées de validateurs. Le but est de donner aux agents de codage IA un point de départ fiable plutôt qu'un prompt vague.
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