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Hexis, app iOS dirigée par IA

Une application iOS de musculation et d'alimentation (SwiftUI, SwiftData) que j'ai conçue et dirigée, mais dont je n'ai pas écrit le code, généré par une IA. Un projet en plus, qui montre comment je pilote une IA sur un gros projet.

Code généré par IA, dirigé par moi. Je n'ai pas écrit le code de ce projet. Il a été généré par une IA (Claude Code) que j'ai dirigée par le chat. J'ai décidé de ce que l'app devait être, défini les règles d'entraînement, utilisé l'app et demandé les corrections.

Contexte
Projet personnel, code généré par IA
Année
2026
Catégorie
Mobile
Technologies
Swift, SwiftUI, SwiftData, Claude Code
Séance en cours : exercices, séries, charges et RPEListe de courses calculée à partir du plan de repas et du stockÉcran d'analyse : tendances repérées dans les données

À savoir d'abord

Je n'ai pas écrit le code de ce projet. Il a été généré par une IA (Claude Code) que j'ai dirigée par le chat pendant de nombreuses heures. Je n'ai pas lu la plupart du code Swift ligne par ligne, et je ne saurais pas le réécrire seul aujourd'hui. Je le présente comme une démonstration de ma façon de piloter une IA sur un gros projet, pas comme preuve de compétences en Swift. Mes projets codés par moi sont les autres de cette page.

L'application

Une app iOS personnelle de musculation et d'alimentation, 100 % locale (pas de compte, pas de serveur). Son idée : l'app décide, dit ce qu'elle a décidé, et ne demande jamais de confirmation, avec un seul bouton évident par écran.

  • Entraînement : choix de la prochaine séance, charges et repos calculés d'après l'historique, allègement automatique, minuteur de repos
  • Alimentation : plan de repas, liste de courses calculée, lecture de tickets de caisse
  • Analyse : bilan hebdomadaire, records, volume par muscle

Le dépôt compte 262 fichiers Swift (environ 15 000 lignes), 239 tests de logique et 113 règles documentées.

Ce que j'ai fait

  • Décidé de ce que l'app devait être : l'idée du produit, les fonctionnalités, l'affichage, les outils qui valaient la peine
  • Défini les règles d'entraînement avec l'IA
  • Utilisé l'app, repéré les problèmes (affichage, logique) et demandé les corrections
  • Demandé l'ingénierie autour : tests, simulateur de vie, contrôles automatiques, documentation

Ce que l'IA a fait

Tout le code Swift, les tests, les outils et la documentation.