.NET Clean Architecture orienté IA
Template .NET Clean Architecture orienté IA
Comment cursorrules et llms.txt facilitent l’usage d’agents IA sur ce projet
1. Introduction
Ce template .NET applique une Clean Architecture stricte et inclut deux fichiers souvent sous-estimés mais fondamentaux pour l’usage d’agents IA :
- cursorrules
- llms.txt
Ces fichiers ne contiennent aucun code métier, mais jouent un rôle clé : ils servent de contrat explicite entre le projet et les agents IA (assistants, copilotes, LLMs).
L’objectif n’est pas de “faire de l’IA”, mais de rendre le projet intelligible, pilotable et sûr pour des agents IA.
2. Pourquoi les agents IA ont besoin de règles explicites
Un agent IA :
- ne lit pas un projet comme un humain
- ne devine pas l’intention architecturale
- extrapole si rien ne le contraint
Sans règles :
- il mélange Domain et Infrastructure
- il ajoute de la logique métier dans les Endpoints
- il génère du code incohérent avec l’architecture
cursorrules et llms.txt servent à canaliser l’intelligence.
3. Le fichier cursorrules — Contraindre le comportement de l’agent
Rôle
cursorrules définit comment un agent IA doit se comporter dans ce repository.
C’est un fichier de gouvernance IA locale.
Exemples de règles typiques
- Respect strict de la Clean Architecture
- Interdiction de dépendances Infrastructure → Domain
- Pas de logique métier dans les Endpoints
- Préférer des interfaces dans Application
- Ne jamais modifier le Domain sans justification
Apport concret pour les agents IA
Grâce à cursorrules, un agent :
- comprend la structure attendue
- sait où ajouter du code
- évite les anti-patterns
- produit des PR cohérentes
Ce fichier transforme un LLM généraliste en assistant architectural spécialisé sur ce projet.
4. Le fichier llms.txt — Donner du contexte au raisonnement IA
Rôle
llms.txt fournit :
- le contexte global du projet
- ses objectifs
- ses contraintes
- son vocabulaire
C’est une documentation IA-first.
Contenu typique
- Description du projet
- Règles de nommage
- Choix techniques assumés
- Ce qui est volontairement absent
- Ce qui est prévu plus tard (ex: IA, agents)
Apport pour les agents IA
Un agent utilisant llms.txt :
- comprend pourquoi l’architecture existe
- évite d’introduire des concepts non désirés
- aligne ses propositions avec la vision du projet
On ne lui demande pas seulement quoi faire, mais dans quel esprit.
5. cursorrules + llms.txt = Contrat d’agent IA
Pris ensemble, ces deux fichiers forment un contrat explicite :
| Fichier | Rôle |
|---|---|
| cursorrules | Contraintes opérationnelles |
| llms.txt | Contexte et intention |
Ils permettent :
- des agents plus fiables
- moins d’allers-retours humains
- une dette IA maîtrisée
- une évolution continue du projet
6. Cas d’usage concrets sur ce template
Exemple 1 : Ajouter un service IA
Un agent IA :
- lit llms.txt → comprend que l’IA doit être dans Application
- lit cursorrules → sait qu’il doit créer une interface
- propose une implémentation Infrastructure optionnelle
- n’impacte pas le Domain
Exemple 2 : Refactorer un endpoint
L’agent :
- refuse d’ajouter de la logique métier
- extrait un service applicatif
- respecte l’architecture sans supervision humaine
7. Pourquoi c’est essentiel pour des agents IA en production
En production, un agent IA doit être :
- prévisible
- auditable
- contraint
- aligné avec l’architecture
Ces fichiers :
- réduisent le risque
- augmentent la qualité du code généré
- permettent l’automatisation en confiance
Sans eux, un agent est créatif.
Avec eux, un agent est ingénieur.
8. Conclusion
cursorrules et llms.txt ne sont pas accessoires.
Ils sont la première brique d’un système d’agents IA sérieux.
Ce template ne fournit pas encore d’agents IA, mais il fournit ce qui est indispensable pour les piloter proprement :
✔ règles
✔ contexte
✔ contraintes
✔ intention
L’IA vient après.
L’architecture et la gouvernance viennent avant.