Bibliothèque de patterns de prompts
Une boîte à outils de patterns de prompting réutilisables. Chaque fiche : ce que c'est, quand y recourir, et un modèle à copier-coller. Ils s'empilent — combinez-les librement. Nouveau ici ? Commencez d'abord par Les bases du prompting.
Zero-shot (demandez simplement, clairement)
Quand : des tâches simples et courantes. Pourquoi : le moindre effort, souvent suffisant.
Summarize the text below in 5 bullets for a busy manager.
TEXT: """{paste}"""
Few-shot (montrez des exemples)
Quand : vous avez besoin d'un format ou d'un style précis. Pourquoi : les exemples enseignent plus vite que les descriptions. Voir Le few-shot bien fait.
Classify the sentiment as positive/negative/neutral.
Review: "Loved it, shipped fast" → positive
Review: "Broke on day one" → negative
Review: "{new review}" →
Chaîne de pensée (réfléchir étape par étape)
Quand : mathématiques, logique, raisonnement multi-étapes. Pourquoi : raisonner avant de répondre améliore la précision.
Work through this step by step, then give the final answer on its own line.
PROBLEM: {problem}
Décomposition (découper)
Quand : des tâches vastes et floues. Pourquoi : des sous-tâches plus petites sont plus faciles et plus fiables.
First, list the sub-tasks needed to {goal}. Then do them one at a time,
showing each result before moving on.
Prompting de rôle (attribuer un persona)
Quand : vous voulez un angle ou un standard précis. Pourquoi : cela oriente le comportement pertinent.
You are a meticulous senior copy editor. Edit the text for clarity and concision
without changing meaning. Show a bullet list of the changes you made.
Contrainte de format de sortie
Quand : le résultat alimente un autre outil, ou vous voulez de la cohérence. Pourquoi : des formes prévisibles sont exploitables.
Reply with ONLY valid JSON matching: {"title": string, "tags": string[]}.
No prose, no markdown fences.
Auto-cohérence / auto-critique
Quand : la justesse compte. Pourquoi : une seconde passe repère les erreurs de la première.
Answer the question. Then, in a section called "Check", critique your own answer
for errors or missing cases and revise if needed.
Méta-prompting (laissez l'IA améliorer votre prompt)
Quand : votre prompt sous-performe. Pourquoi : le modèle sait bien repérer ce qui lui manque.
Here's my prompt: "{prompt}". Ask me the 3 questions that would most improve it,
then rewrite it incorporating sensible defaults.
Affinage itératif
Quand : presque toujours. Pourquoi : la première sortie est un brouillon, pas la destination.
{after a result} Shorter and more concrete. Keep the second paragraph. Add one
example. Drop the marketing tone.
:::tip Combinez-les Un bon prompt réel est souvent : un rôle + un exemple + une contrainte de sortie + la permission de dire « je ne sais pas ». Empilez les fiches. :::