Utiliser Discourse MCP pour créer rapidement un thème

,

J’ai effectué un essai avec DeepSeek 4.1 flash max.

Le transcript complet est disponible ici : https://gisthost.github.io/?28dedf78da999ccca5b5b4feb1d58fc9/index.html

Cet essai a été légèrement contaminé, car je l’ai exécuté sur un conteneur dv et à un certain moment, l’agent a décidé qu’il serait plus efficace d’utiliser Docker pour effectuer les modifications plutôt que de s’appuyer sur notre MCP.

Pour la génération d’images, j’ai utilisé Qwen 3 Image.

Pour l’observation, j’ai fourni à l’agent le chrome-devtools-mcp. Il est facile de le configurer pour utiliser Chromium sur Linux, ce qui est généralement mon choix :

   "chromium-devtools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "chrome-devtools-mcp@latest",
        "--headless=true",
        "--executable-path=/usr/bin/chromium",
        "--chrome-arg=--no-sandbox",
        "--chrome-arg=--disable-dev-shm-usage"
      ]
    },

L’ensemble de l’exécution a reposé sur DeepSeek 4.1 flash, tant pour l’agent principal que pour les sous-agents.

J’ai utilisé term-llm.com pour le piloter en mode TUI :

Résultats :

Observations

Le brief est crucial. Si vous avez un excellent brief, les résultats seront excellents ; si vous avez un mauvais brief, vous êtes à la merci du LLM. Un excellent brief décrit la structure et les couleurs, donne des exemples, etc.


DeepSeek 4.1 flash s’est révélé très capable lors de cet essai et très économique. Avec 99 % de lecture en cache et seulement 2,8 millions de jetons lus, cela aurait coûté environ 1,52 en heures creuses ou **3,04 ** aux heures pleines. Astra est beaucoup plus efficace en termes de jetons, donc la comparaison n’est pas tout à fait équitable, mais pour donner un ordre de grandeur, le prix d’Astra pour un nombre de jetons similaire serait de 325 $.

Même en tenant compte de l’efficacité en jetons, je suppose prudemment que vous pourriez réaliser un design de ce type avec Astra pour 50 à 100 dollars. Obtenir ce résultat pour 1,50 $ est impossible avec les coûts actuels des API.

J’ai exécuté cela sur mon forfait OpenCode go, et je n’ai même pas senti de petite entaille dans mon forfait de 10 $ par mois :

Plusieurs choses m’ont impressionné lors de cette exécution : elle a pu se dérouler sans surveillance pendant des heures. Elle a agi sur le même brief exact que dans le premier message avec diligence et soin. Elle a essayé d’aborder chaque point du brief et a méticuleusement testé tout.

Elle a bien fait beaucoup de choses et le design est solide.

Cela dit, ce n’est pas GPT 6 Astra. Le design me semble plus être un design de LLM. L’espacement, les polices et l’attention aux détails n’étaient pas au même niveau qu’avec Astra. Il est également très clair qu’il n’a pas la même fidélité visuelle qu’Astra ; il y avait de nombreux bugs visuels évidents après l’itération 1, mais en contrepartie, il a été capable de corriger la plupart d’entre eux lorsqu’on lui a demandé.

Pour une raison inconnue, il a refusé de corriger celui-ci :

Mais le reste des particularités a été géré sans problème.

La partie la plus impressionnante de la construction était à quel point il insistait pour rester ordonné :

  • Il a créé un dossier pour les preuves
  • Il a tenté d’ingénierier proprement le thème, de le diviser en de nombreux fichiers et même de le tester

En résumé, ne vous attendez pas à obtenir Astra avec un modèle 50 à 100 fois moins cher, mais en tant qu’outil, il peut certainement produire des résultats très intéressants pour une fraction du coût.

En y repensant, je recommanderais de construire le thème directement dans un conteneur dv et de le téléverser ensuite, car vous pouvez l’exécuter en toute sécurité en mode YOLO et la configuration est très facile.


J’essaierai de faire d’autres expériences à ce sujet la semaine prochaine et posterai quelques exemples supplémentaires. Si vous avez un brief spectaculaire, faites-le-moi savoir.

En général, j’utilise plusieurs LLM de plusieurs fournisseurs pour construire des choses, donc un exemple de type « comment je travaille généralement » pourrait être intéressant.

8 « J'aime »