15- Transparence des coûts + 25$ de crédit AWS
Claude Code affiche à chaque session : – Coût total des appels API
– Temps d'exécution
– Modèle utilisé
– Nombre de modifications de code Utilité pratique : ces données deviennent des justificatifs de facturation pour tes clients.
CODE
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Claude Code provides detailed cost and performance tracking for AI sessions
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Deployment options for production AI agents
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14- Options de déploiement en production
Les agents Strands se déploient directement sur : EC2 : hébergement serveur classique
Lambda : serverless, facturation à l'usage
ECS : conteneurs pour projets moyens/grands Ce que ça signifie pour le client : pas de PoC qui reste dans un -
Using Claude Code to develop an AI agent via MCP
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13- Démo 3 : Déléguer la création d'un agent à Claude Code
Instruction donnée à Claude Code, sur un fichier vide : "En te basant sur les autres fichiers, crée un nouvel agent Strands connecté au serveur MCP." Claude Code a : – Lu les fichiers existants pour comprendre la -
Using MCP Servers for AWS Documentation and Architecture Generation
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11- Démo 2 : Connexion aux serveurs MCP AWS officiels uvx mcp-server-aws-documentation
uvx mcp-server-aws-diagrams Ces 2 commandes activent : – Recherche automatique dans la documentation AWS officielle
– Génération automatique de schémas d'architecture AWS
– Création de -
Building a Weather Agent in 44 Lines of Code
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9- Démo 1 : Un agent météo en 44 lignes
Agent démontré en live : – Récupère la météo via l'API National Weather Service (
http://
weather.gov)
– Compte les mots du résultat
– Reformule la réponse en langage naturel pour l'utilisateur Total : 44 lignes de code 1 system -
The 3-Element Philosophy for Building AI Agents
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5- La philosophie "3 éléments seulement" de Strands
Pour créer un agent, il faut exactement 3 choses : – Model : le modèle IA utilisé (Claude 3.7 par défaut)
– Tools : les outils mis à sa disposition
– Prompt : les instructions Tout ce que d'autres frameworks exigent -
Claude Code: American passive income method revealed by Anthropic
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La méthode que seuls les Américains utilisaient jusqu’ici : “confier tout le boulot à Claude Code → récupérer les revenus derrière”…
— Jouhatsu | AI Influence Operator (@Jouhatsu_ai) 10 mai 2026
Anthropic vient carrément de la révéler publiquement avec une démo, et honnêtement c’est presque irréel mdr.
L’écart d’information devient… pic.twitter.com/zxHspZ4BNNThe method that only Americans used until now: "entrust all the work to Claude Code → collect the income behind"… Anthropic just straight up revealed it publicly with a demo, and honestly it's almost unreal lol. The information gap becomes
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Implementing bounce handling for AI agent automation
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Bounce handling seems to be not included yet and you have to kinda built it yourself, I'll keep you updated and try myself now:
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Meta: AI verifies code fixes with 93% accuracy without execution
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Meta's AI can now verify code patches with 93% accuracy without running them. LLMs read code the way you skim a book. They recognize familiar patterns and fill in the gaps based on learned knowledge. A new paper tests whether AI models can validate code changes without executing the software.
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Answer to cryptic OpenAI post: Codex mobile app
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Looks like we got an answer to that cryptic openai post. codex mobile app. cant verify, hope its real 🙂 would be really cool to see!