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Comment on a appris la culture de notre équipe à un agent IA

GDG Libreville developed a method to embed team culture into AI agents using Google Antigravity, creating rules, skills, and workflows that enforce local standards like French language, Google color palette, and Gabonese visual motifs. The approach ensures agents produce culturally aligned code without external frameworks, turning them into autonomous collaborators that respect team practices.

read2 min views1 publishedJul 13, 2026

Mardi soir, GDG Libreville. Mavoungou coupe son serveur de dev : « C'est propre, mais c'est pas nous. »

Il venait de demander à un agent IA de coder la page d'accueil de notre prochain « Build with AI ». La page compilait, aucune erreur. Mais elle était en anglais, aux mauvaises couleurs, sur un framework qu'on s'interdit.

Le souci n'est pas la puissance de l'agent. C'est qu'il ne connaît pas votre maison : vos standards, votre charte, votre langue, votre stack. Un stagiaire brillant qui improvise faute de boussole. L'autonomie sans culture, ce n'est pas de l'intelligence, c'est de la génération aléatoire bien élevée.

Voici comment Google Antigravity a changé ça, sur un vrai projet.

Les Rules

s'appliquent à toutes les conversations du projet, sans les répéter dans chaque prompt. Notre fichier réel, .agents/rules/agent.md

:

- Réponds toujours en français, avec un ton chaleureux ancré à Libreville / au Gabon.
- Palette principale : les 4 couleurs de Google (#4285F4, #EA4335, #F9AB00, #34A853),
  sur fond clair, texte #1E1E1E.
- Ajoute des touches visuelles gabonaises en ornements DISCRETS (motifs géométriques,
  masques Punu & Fang ou motifs wax) en réutilisant la palette Google.
- Code en HTML/CSS/JS pur, sans framework ni dépendance externe.
- Vérifie toujours le rendu dans le navigateur avant de conclure.

Même prompt bref, résultat radicalement différent : page en français, nos codes couleurs, un motif de pagne subtil, aucun React importé en douce. L'agent a cessé de deviner.

Pour un composant précis (un compte à rebours conforme à la charte), l'agent improviserait et créerait de la dette. Une Skill

est un dossier d'instructions (SKILL.md

) et de ressources que l'agent découvre seul et applique. Il réutilise notre code de référence au lieu d'inventer le sien. C'est la même logique que le tool calling : l'expertise ne se raconte pas au prompt, elle devient exécutable et reproductible.

Un Workflow

(.agents/workflows/create_page.md

) décrit une procédure pas-à-pas pour une tâche récurrente. /create_page → page "Merci"

, et l'agent livre une page conforme aux autres. Zéro déviation. Les Scheduled Tasks

vont plus loin : l'agent tourne en arrière-plan, met à jour un compteur d'inscrits chaque matin et régénère la page. Un collaborateur discret, pas un assistant qu'on sollicite au coup par coup.

L'agent ne commite rien sans accord. Il affiche son plan, montre captures et logs, fournit le diff de chaque fichier modifié. Il propose le chemin, vous tenez le volant.

En transmettant notre culture, nos composants et nos méthodes à l'agent, on a arrêté de se battre contre des templates génériques. On a construit un outil qui respecte le travail de l'équipe, de Libreville au reste du monde.

Dans ton équipe : tu laisses l'agent improviser, ou tu lui as déjà appris ta maison ?

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