Les 3 principes fondateurs

Principle #1 — Spec as Living Invariant

La SPEC n’est pas un document de passage. Elle reste la source de vérité entre l’intention humaine et le code agent — avant, pendant et après l’implémentation. AIAD se positionne au niveau spec-anchored : la spec n’est ni abandonnée après la tâche (spec-first), ni générateur du code (spec-as-source). Elle est synchronisée avec le code à chaque PR via le Drift Lock.

Principle #2 — Drift = Échec de Processus

Le spec drift — code qui évolue sans que les artefacts suivent — est traité comme un échec de processus, pas une erreur d’agent. La mise à jour des artefacts fait partie de la Definition of Done. Une tâche dont le code est mergé mais la SPEC désynchronisée n’est pas terminée.

Principle #3 — Context Engineering Budget

Le Product Engineer est responsable du budget de contexte de chaque session agent. Règle pratique : une session = un objectif, durée < 35 min, contexte = AGENT-GUIDE + ARCHITECTURE condensée (500 tokens) + SPEC active. Le PRD complet n’est injecté qu’en phase de cadrage. Au-delà de 35 min, lancer /compact et relancer une session propre.

Seuil opérationnel recommandé (v1.6) : utiliser 60-70 % du contexte disponible comme maximum effectif (ex. : 200k tokens disponibles → budget max = 130k). Au-delà, les symptômes de dégradation (context rot) apparaissent avant la limite théorique : réponses moins précises, oublis de contraintes de spec, comportements répétitifs. Règle de placement : toujours placer l’Intent Statement et la SPEC active en tête de contexte pour contrer le “lost in the middle effect”.

Référence modèles (v1.6) : Opus 4.7 (1M tokens effectifs — multiplicateur 2.2x vs Opus 3.5) ; Sonnet 4.6 (200k tokens) ; Haiku 4.5 (200k tokens). La fenêtre disponible ne change pas le seuil opérationnel de 60-70 % — elle le déplace vers le haut.

Argument économique : une session spec-anchored consomme en moyenne 41,7 % de tokens en moins qu’une session sans spécification (R2Code, arXiv avril 2026). Une seconde mesure converge : les approches intent-based réduisent jusqu’à 96 % les tokens consommés sur des tâches d’agents (AWS Strands, 2026). L’Intent Statement n’est donc pas seulement un artefact organisationnel — c’est une décision technique d’optimisation mesurable du Context Engineering Budget : une intention claire en tête de contexte réduit l’exploration de l’agent, donc la consommation. Sur des projets intensifs en génération de code, l’économie est mesurable. AIAD étant model-agnostic, cet avantage s’applique quelle que soit la plateforme. La commande /sdd-context fournit une estimation du coût évité par session.