COMMENT L'OUTIL CONSTRUIT VOTRE PROMPT

Cinq blocs, toujours les mêmes.

Vous décrivez votre besoin en une phrase. L'outil le réécrit en un prompt structuré que les modèles de langage exploitent beaucoup mieux qu'une simple question. La structure produite est toujours identique, ce qui la rend réutilisable et modifiable :

Rôle
Le point de vue que le modèle doit adopter — « tu es un commercial B2B expert en SaaS ». C'est ce qui oriente le vocabulaire et le niveau de détail.
Contexte
Les éléments de situation que le modèle ne peut pas deviner : secteur, cible, historique, contraintes internes.
Tâche
L'action précise attendue, formulée à l'impératif et limitée à un seul livrable.
Contraintes
Ce qu'il faut éviter, la longueur, le ton, les interdits. C'est le bloc qui évite le plus d'allers-retours.
Format de sortie
Email, liste à puces, tableau comparatif, code commenté, rapport structuré — choisi dans les paramètres avancés.

Le même prompt sur tous les modèles.

Cette structure n'est pas propre à un fournisseur : elle fonctionne aussi bien sur ChatGPT (OpenAI) que sur Claude (Anthropic), Gemini (Google), Mistral ou Llama. Un prompt généré ici se copie tel quel dans n'importe laquelle de ces interfaces. Pour comprendre le vocabulaire employé — few-shot, chain-of-thought, context window — le glossaire du prompt engineering recense les définitions, et le blog détaille les techniques une par une.

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