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Lovable — Générateur d'applications full-stack IA

Lovable (anciennement GPT Engineer) est un constructeur d'applications web basé sur le navigateur qui transforme une description en langage naturel en une application web full-stack fonctionnelle avec backend intégré, authentification, base de données et publication en un clic. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite prototyper ou publier une application web avec Lovable, rédiger des prompts Lovable efficaces, connecter Supabase ou GitHub, examiner les règles de sécurité générées, ou déplacer un projet Lovable dans son propre éditeur.

Qu'est-ce que Lovable — Générateur d'applications full-stack IA ?

Lovable est un outil de développement d'applications web full-stack piloté par l'IA, fonctionnant entièrement dans le navigateur. Il génère et modifie des applications à partir de prompts en langage naturel, en utilisant des technologies modernes comme Tailwind CSS, shadcn/ui et TanStack Start pour le rendu serveur. Le développeur peut choisir entre le backend intégré Lovable Cloud (base de données, authentification, stockage, temps réel et fonctions) ou connecter son propre projet Supabase. Le code peut être synchronisé dans les deux sens avec GitHub, et les applications sont publiées sur une URL lovable.dev ou un domaine personnalisé. L'outil est idéal pour le prototypage rapide et la création d'applications web complètes sans installation locale, bien qu'il soit moins adapté aux applications mobiles natives, aux backends lourds sur mesure ou aux monorepos complexes. Une documentation détaillée (SKILL.md) guide l'agent pour planifier avant le premier prompt, choisir le backend, travailler en modes Agent et Chat, et examiner la sécurité des lignes générées. Des exemples concrets montrent comment construire une liste d'attente avec parrainage et comment itérer et synchroniser le code avec GitHub pour continuer le développement dans un éditeur comme Cursor.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
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Documentation

Que fait Lovable — Générateur d'applications full-stack IA ?

Aperçu

Lovable (lovable.dev) génère et modifie des applications web à partir de messages de discussion dans le navigateur. Les projets utilisent Tailwind CSS et shadcn/ui ; les applications créées depuis mai 2026 utilisent TanStack Start (rendu serveur), les plus anciennes sont React + Vite. Pour le backend, vous choisissez Lovable Cloud (base de données, authentification, stockage, temps réel et fonctions intégrés, basé sur la pile open-source de Supabase) ou votre propre projet Supabase. Le code peut être synchronisé de deux manières avec GitHub, et les applications sont publiées sur une URL lovable ou un domaine personnalisé. Il n'y a rien à installer et pas de CLI ; un agent aide en écrivant de bons prompts, en examinant la sortie et en travaillant sur le dépôt synchronisé.

Instructions

1. Planifier avant le premier prompt

Répondez à quatre questions : qu'est-ce que c'est, qui l'utilise, pourquoi, et quelle est l'action clé. Décrivez l'application section par section avec du vrai contenu, pas des espaces réservés. Conseil de Lovable : un prompt complet donne du bruit, un prompt par section donne du signal. Nommez une direction de design ("minimal", "premium", "ludique") pour guider la typographie et l'espacement.

2. Choisir le backend

  • Nouveaux projets : Lovable Cloud (par défaut) ou Supabase, choisi lors de la première activation du backend.
  • Les projets existants connectés à Supabase continuent de fonctionner. Il n'y a pas de migration de Supabase vers Cloud, ni de déplacement en un clic de Cloud vers votre propre projet Supabase, alors décidez tôt.

3. Travailler en modes

Lovable a un mode Agent (construit et modifie les choses) et un mode Chat (discuter, planifier, pas de modifications). Le mode Plan coûte 1 crédit par message ; les modifications normales coûtent environ 0,5 à 1,7 crédits selon la complexité. Ajoutez "Demandez-moi toutes les questions nécessaires avant de construire" pour obtenir des questions de clarification. Mettez les règles durables (stack, nommage, ton) dans les connaissances du projet ou de l'espace de travail pour qu'elles persistent entre les discussions.

4. Examiner la sécurité

Les tables générées doivent avoir une sécurité au niveau des lignes (Row Level Security). Lisez chaque politique, exécutez l'analyse de sécurité intégrée et testez avec deux utilisateurs différents avant de publier.

5. Synchroniser et posséder le code

Connectez GitHub à partir des paramètres du projet. La synchronisation est bidirectionnelle pour une branche à la fois (la branche par défaut sauf changement) ; les nouvelles branches partent de la branche active. Vous ne pouvez exporter les projets Lovable que vers GitHub, pas importer un dépôt existant, et les fichiers de plus de 10 Mo ne peuvent pas être modifiés par Lovable. La déconnexion conserve les deux copies, mais la reconnexion crée un nouveau dépôt.

6. Forfaits

Gratuit, Pro, Entreprise et Business ; la tarification se fait par crédits, pas par sièges. Le forfait Gratuit comprend 5 crédits de construction quotidiens (jusqu'à 30 par mois) plus de petits crédits Cloud. Consultez lovable.dev/pricing pour les prix actuels.

Exemples

Exemple 1 : Application de liste d'attente avec parrainage

Demande : "Utilise Lovable pour construire une liste d'attente SaaS : formulaire d'inscription avec compteur, liens de parrainage, un classement et une page administrateur."

Prompt à coller :

Construis un site de liste d'attente pour "Parcelly", un outil d'étiquettes d'expédition pour les vendeurs Etsy.
Sections : héros ("Imprimez les étiquettes en 10 secondes") avec un formulaire email et un compteur
en direct des inscriptions ; un classement des 10 meilleurs parrains ; page /admin derrière
une connexion email qui liste les inscriptions et exporte en CSV.
Chaque inscription obtient un lien de parrainage unique (?ref=code) qui crédite le parrain.
Style : minimal, mode sombre. Utilise Lovable Cloud pour les données et l'authentification.
Demande-moi toutes les questions nécessaires avant de construire.

Résultat : Lovable pose des questions sur les emails d'invitation, puis crée les pages, une table signups et des politiques, et une URL de prévisualisation. Un ensemble raisonnable de table et politiques à vérifier par rapport à celui généré :

create table public.signups (
  id uuid primary key default gen_random_uuid(),
  email text not null unique,
  referral_code text not null unique default encode(gen_random_bytes(6), 'hex'),
  referred_by uuid references public.signups(id),
  created_at timestamptz not null default now()
);
alter table public.signups enable row level security;
create policy "anyone can join" on public.signups for insert to anon with check (true);
-- lire toutes les lignes doit être limité aux admins, par exemple via une table user_roles

Exemple 2 : Itérer et synchroniser avec GitHub

Demande : "Ajoute un graphique des inscriptions au fil du temps, puis mets le code dans mon dépôt pour que je puisse continuer à travailler dans Cursor."

Message de discussion : "Ajoute un graphique linéaire des inscriptions par jour à /admin en utilisant les données existantes ; affiche un état vide quand il n'y a pas d'inscriptions." Ensuite : Paramètres du projet, GitHub, Connecter, choisir le compte et créer le dépôt. Après :

git clone [email protected]:parcelly-dev/parcelly-waitlist.git
cd parcelly-waitlist && npm install && npm run dev

Les pushs vers la branche synchronisée apparaissent dans Lovable ; conservez les modifications locales sur cette branche (ou changez la branche dans les paramètres du projet).

Directives

  • Mettez chaque fonctionnalité de base dans le premier prompt, puis modifiez une chose par suivi pour que l'historique des versions reste utile ; créez des signets des versions fonctionnelles.
  • Ne collez pas de clés API dans la discussion ; utilisez les dialogues secrets/intégrations. Les clés côté serveur appartiennent aux fonctions backend, jamais dans le code client.
  • Ne faites jamais aveuglément confiance à la RLS générée : une politique insert ... with check (true) est acceptable pour un formulaire public, une politique select ne l'est pas.
  • Les crédits sont consommés par la construction, l'hébergement et les fonctionnalités IA, et ne sont pas remboursables ; préférez le mode Chat/Plan pour les questions.
  • Pas adapté aux applications mobiles natives, aux backends lourds sur mesure ou aux monorepos complexes existants : utilisez un agent de codage dans le dépôt à la place.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

TerminalSkills/skills

>- Run GitHub Actions locally with act. Use when a user asks to test GitHub Actions workflows locally, debug CI pipelines without pushing, or run workflows offline.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in AG2 (formerly AutoGen), the open-source multi-agent conversation framework. You help developers build systems where multiple AI agents collaborate through structured conversations — with tool use, human-in-the-loop, code execution, group chat orchestration, and nested conversations — for complex tasks like software development, research, and data analysis.

TerminalSkills/skills

>- Generate short-form videos with AI — script writing, text-to-speech narration, stock footage selection, subtitle generation, and video assembly. Use when: creating TikTok/YouTube Shorts/Reels content, automating video production, building content pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Animate 3D objects and characters in Blender with Python. Use when the user wants to keyframe properties, create armatures and rigs, set up IK/FK chains, animate shape keys for facial animation, edit F-Curves, use the NLA editor to blend actions, add drivers for expression-based animation, or script any animation workflow in Blender.

TerminalSkills/skills

>- Automate motion capture and tracking workflows in Blender with Python. Use when the user wants to import BVH or FBX mocap data, retarget motion to armatures, track camera or object motion from video, solve camera motion, clean up motion capture data, or script any tracking pipeline in Blender.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Bolt.new by StackBlitz, the AI-powered full-stack development environment that runs entirely in the browser. You help developers go from idea to deployed app in minutes using natural language prompts — Bolt generates complete applications with frontend, backend, database, and deployment, all running in a WebContainer without local setup.

TerminalSkills/skills

>- Assists with using Bun as an all-in-one JavaScript/TypeScript runtime, package manager, bundler, and test runner. Use when building HTTP servers, managing packages, running tests, or migrating from Node.js. Trigger words: bun, bun serve, bun install, bun test, bun build, javascript runtime, bun runtime.

TerminalSkills/skills

>- Self-host customer support with Chatwoot. Use when a user asks to set up open-source customer support, add live chat without SaaS costs, build a multi-channel inbox, or deploy a free Intercom alternative.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Chi, the lightweight, idiomatic Go HTTP router built on `net/http`. You help developers build composable HTTP services using Chi's middleware stack, route groups, URL parameters, sub-routers, and context-based request scoping — providing Express-like ergonomics while staying 100% compatible with Go's standard library.

TerminalSkills/skills

When the user wants to edit, review, or improve existing marketing copy. Also use when the user mentions 'edit this copy,' 'review my copy,' 'copy feedback,' 'proofread,' 'polish this,' 'make this better,' or 'copy sweep.' This skill provides a systematic approach to editing marketing copy through multiple focused passes.

TerminalSkills/skills

>- Add live chat and customer support with Crisp. Use when a user asks to add a chat widget, implement live customer support, set up a help desk, create a knowledge base, or add a chatbot to a website.

TerminalSkills/skills

>- Assists with building custom interactive data visualizations using D3.js. Use when creating charts, graphs, maps, force layouts, or hierarchical diagrams that require fine-grained control beyond what charting libraries provide. Trigger words: d3, data visualization, chart, svg, scales, force graph, treemap, choropleth.

TerminalSkills/skills

dbt (data build tool) transforms data in your warehouse using SQL SELECT statements. Learn project setup, models, tests, documentation, incremental materializations, and integration with data warehouses like PostgreSQL, BigQuery, and Snowflake.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in dlt, the open-source Python library for building data pipelines. You help developers load data from any API, file, or database into warehouses and lakes using simple Python decorators — with automatic schema inference, incremental loading, and built-in data contracts. dlt is the "requests library for data pipelines.

TerminalSkills/skills

Data Version Control for ML projects. Track large datasets and models alongside Git, build reproducible ML pipelines, and run experiments with metric comparison. Works with any storage backend including S3, GCS, Azure, and local filesystems.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in E2B, the cloud platform for running AI-generated code in secure sandboxes. You help developers give AI agents the ability to execute code, install packages, read/write files, and run long processes in isolated cloud environments — each sandbox is a lightweight VM that boots in ~150ms with full Linux, filesystem, and networking.

TerminalSkills/skills

>- Transcode, convert, edit, and process audio and video with FFmpeg. Use when a user asks to convert video formats (webm to mp4, mkv to mp4), extract audio from video, compress video files, trim or cut clips, concatenate videos, add subtitles, create thumbnails, apply filters, change resolution or bitrate, re-encode media, create GIFs from video, add watermarks, normalize audio, stream media, or build automated media processing pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Create advanced animations with GSAP. Use when building complex timelines, scroll-driven animations, SVG morphing, text animations, or high-performance web animations beyond CSS capabilities.

TerminalSkills/skills

>- Generate deterministic MP4 videos from HTML, CSS, media, and seekable animations using HeyGen's HyperFrames framework. Use when someone asks to "render HTML to video", "make a video with HyperFrames", "create a programmatic video", "turn an animation into MP4", "build a launch/product video from HTML", "render GSAP/Lottie/Three.js to video", or set up an agent-driven video pipeline. Covers init/preview/render/add/lint/inspect commands, data-* timing attributes, animation adapters, and the component catalog.

TerminalSkills/skills

When the user wants to perform load testing, stress testing, or performance testing of APIs and websites using k6. Also use when the user mentions "k6," "load test," "performance test," "stress test," "spike test," "soak test," "thresholds," "virtual users," or "VUs." For browser-based testing, see selenium.

Skills associés