Comment Écrire des Prompts pour ChatGPT - Meilleures Pratiques pour la Création de Prompts

Commencez par un objectif clair : définissez un objectif mesurable pour le chatbot et spécifiez le format de sortie exact requis. Cela ancre votre prompt et rend l'évaluation simple. Si vous avez besoin d'une limite de longueur, indiquez-la explicitement (par exemple, 3-5 points en liste). Définissez également le contexte et les contraintes du chatbot pour minimiser la dérive.

Construisez une stratégie (stratégie) et un modèle (template) que vous réutilisez. Définissez les éléments (éléments) qui doivent apparaître dans chaque réponse : contexte, objectif, contraintes et métriques d'évaluation. Incluez des informations sur l'utilisateur et la tâche afin que le bot ait des données avec lesquelles travailler.

Définissez un rôle et un ton (engageant par conception). Décidez si le chatbot agit en tant qu'analyste, consultant ou enseignant. Utilisez un prompt créé pour verrouiller le style et la profondeur. Si vous pouvez joindre des directives à moi, le bot reste cohérent à travers les tâches.

Concevez des prompts avec un échafaudage clair. Commencez par une question, ajoutez une liste de contraintes, et terminez par un livrable requis. Utilisez quelques prompts avec différents angles pour tester la robustesse. Posez des questions ciblées pour affiner la sortie du modèle ; collectez et analysez des données pour améliorer la prochaine version.

Testez et affinez avec des prompts concrets. Créez un cycle de prompts qui cible un résultat à la fois, mesurez la précision et ajustez. Utilisez quelque chose comme un espace réservé pour un détail manquant. Un contexte turc peut être signalé avec une étiquette de langue. Lorsque vous voulez générer du contenu adapté, fournissez un prompt focalisé en anglais pour un lecteur turc, puis vérifiez contre des données.

Définir des Objectifs Clairs pour la Conception de Prompts

Définissez un résultat unique et mesurable pour chaque prompt : les chats devraient fournir une réponse nécessaire à l'utilisateur en un seul tour, sans remplissage, et inclure au moins trois éléments actionnables. Écrivez un prompt qui prouve cela en demandant un verdict concis plus un plan en trois étapes.

Formulez l'objectif du point de vue de l'utilisateur (utilisateur). Clarifiez les informations nécessaires et les tâches à résoudre (résoudre un problème, extraire des insights). Utilisez une persona telle qu'un analyste pour façonner la structure afin que les résultats restent organisés et lisibles.

Choisissez le format de sortie tôt : spécifiez des puces, une liste de vérification ou un récit court. Indiquez le format explicitement (format) et fixez des limites de longueur (par exemple, 5 puces ou 120 mots). Cela aide le flux d'informations et assure que le format correspond aux attentes de l'utilisateur.

Définissez les entrées et contraintes : listez les tâches que l'utilisateur veut accomplir, les sources d'information à consulter, et toute donnée à exclure. Spécifiez que certaines étapes peuvent être effectuées automatiquement (automatiquement) par le chatbot, tout en laissant de la place pour une révision humaine. Incluez une référence au prompt et aux variantes (prompt) pour maintenir la cohérence à travers les tâches.

Construisez un modèle réutilisable : créez un format compact avec des champs tels que objectif, audience, format, contraintes, tâches et sources d'information. Ce format soutient la pratique et l'implication constante dans la recherche, aidant à résoudre les problèmes efficacement pour l'utilisateur.

Mesurez et itérez : recueillez des retours des utilisateurs de chats, suivez si les réponses répondent aux critères nécessaires, et ajustez les prompts en conséquence. Maintenez un journal des leçons de la pratique et de la recherche détaillée (recherche) pour améliorer la gestion de la qualité des prompts au fil du temps.

Fournir un Contexte Suffisant, des Contraintes et un Format de Sortie

Commencez par un contexte concis qui énonce l'objectif, les personnes qui liront ou interagiront avec le chatbot, et le résultat global. Incluez la tâche, l'audience et la cible de sortie afin que le bot puisse aligner ses actions. Dans ce contexte, spécifiez les thèmes que le bot devrait couvrir et le mode de commande dans lequel il devrait opérer, et notez où stocker les prompts dans des dossiers pour une référence rapide. Si vous repérez des lacunes, suggérez des améliorations pour garder toutes les instructions actionnables. Lorsque nécessaire, ajustez le contexte pour rester aligné avec les objectifs de l'utilisateur, et spécifiez quel ton convient le mieux à l'audience pour assurer que la manière est amicale et claire.

Ensuite, décrivez les Contraintes de manière compacte et actionable : fixez une longueur maximale, déterminez le ton et la formalité, décidez des sources autorisées, et exigez des citations ou résumés pour les réponses. Lorsque vous spécifiez une contrainte, incluez la métrique exacte et déclarez ce qu'il faut éviter dans les réponses. Chaque point devrait être net et mesurable. Utilisez un mode de gestion interne pour tout ajustement en direct et gardez la portée réaliste pour les besoins de l'utilisateur.

Définissez le format de sortie comme une structure prévisible : un récit concis, un ensemble clair d'étapes dans un point séquentiel, ou un bloc JSON-like minimal avec des champs tels que objectif, audience, contraintes et réponses d'exemple. Énoncez les champs requis afin que le chatbot produise des résultats cohérents. Le cadre est fourni, vous avec une structure d'exemple pour référence.

Utilisez une approche pratique, étape par étape (étapes) pour concevoir des prompts : 1) capturez le contexte, l'audience et les mesures de succès ; 2) verrouillez les contraintes, le format et les règles de livraison ; 3) définissez la structure de sortie ; 4) ajoutez un indice pour guider les ajustements ; 5) gardez tous les actifs dans un mode de gestion et stockez-les dans des dossiers étiquetés pour un accès rapide. Lorsque vous écrivez, gardez le langage clair et d'une manière que l'humain peut suivre facilement.

Contrôles de qualité : après génération, vérifiez que les réponses s'alignent avec les contraintes fournies et le format de sortie spécifié. Si quelque chose cloche, demandez un indice et affinez votre prompt en conséquence. Vous inclurez une liste de vérification courte afin que les gens puissent auditer le processus à travers les thèmes et modes, et stockez les prompts réussis dans des dossiers pour réutilisation. Pour une amélioration continue, documentez ce qui a fonctionné et ce qui a besoin de changement avec vos propres notes afin que vos prompts restent clairs et actionnables.

Choisir le Bon Style d'Instruction : Direct, Basé sur des Exemples, ou Étape par Étape

Utilisez Direct lorsque vous avez besoin d'une réponse rapide et prête à décider. Mettez la question en premier, ajoutez des contraintes, et spécifiez le format de sortie exact. Cela minimise les erreurs dans le modèle et accélère le travail à travers les endroits et canaux, tout en gardant la réponse en anglais. Si du code est impliqué, demandez des blocs javascript et une section d'explications brèves pour guider le lecteur. Ajoutez un court accueil d'aide ou un indice de style coach pour garder l'interaction pratique et actionable, s'il vous plaît.

Style Direct

• Soyez explicite sur la sortie : « fournissez une liste concise de 5 étapes » ou « retournez un paragraphe unique avec les points clés. » Cela aide le modèle à répondre clairement et évite le remplissage.
• Définissez le mode (mode) à un livrable : liste à puces, extrait de code, ou résumé court. Cela réduit les mots superflus et garde le travail focalisé.
• Spécifiez l'audience et la langue : anglais uniquement, et si vous voulez du code, incluez du javascript avec un exemple simple. Pour les prompts de design, demandez un alignement à gauche (gauche) et un formatage serré pour s'adapter à des endroits comme les tableaux de bord.
• Incluez une requête directe et des règles : demandez des explications uniques, mais évitez le contexte extraneous qui ralentit la réponse.
• Offrez un conseil de coaching rapide : un indice unique par coach pour guider les utilisateurs vers une sortie utile, de préférence suivi d'une courte attente de confirmation avant de procéder à la prochaine tâche.

Styles Basés sur des Exemples et Étape par Étape

• Basé sur des Exemples : joignez 2–3 paires entrée-sortie pour établir des patterns. Par exemple, Utilisateur : « Résumez cet ensemble de données en 3 puces, » Aide : « Puce 1, Puce 2, Puce 3. » Cela fixe les attentes et réduit les malentendus, aidant les sorties uniques et une validation plus facile à travers les endroits et contextes comme google.
• Étape par Étape : décomposez la tâche en étapes claires et numérotez-les. Cela fonctionne bien pour l'apprentissage, l'automatisation de processus et les prompts dirigés par politique, et cela aide à éviter de pousser le modèle dans un paragraphe unique et large, qui peut obscurcir les erreurs.
• Combinez les modes en commençant par des prompts de Modèle qui montrent des exemples, puis passez à une séquence guidée : Étape 1, Étape 2, Étape 3... pour assurer que vous couvrez chaque règle et cas limite avec des explications et vérifications.
• Les exemples devraient inclure un ton convivial pour le marketing lorsque nécessaire (marketing), mais maintenez la clarté et la brièveté. Si vous devez coacher un utilisateur junior, incluez un indice rapide et un petit glossaire de termes pour m'aider à comprendre la tâche.
• Lorsque vous instruisez sur les routines de travail, spécifiez les règles pour la structure de sortie, les droits de poser des questions clarificatrices, et les vérifications de validation pour attraper les erreurs tôt. Cette approche basée sur des exemples aide le modèle à répondre avec confiance et cohérence.
1. Étape 1 : Définissez la tâche avec des exemples concrets et le format désiré.
2. Étape 2 : Fournissez 2–3 paires entrée-sortie qui illustrent le pattern.
3. Étape 3 : Énoncez les attentes de sortie exactes (langue : anglais, langue de code : javascript, formatage : puces).
4. Étape 4 : Ajoutez une liste de vérification courte pour vérifier la précision et une période d'attente conviviale avec un minuteur si nécessaire.

Mettre en Œuvre l'Iteration : Prototypage, Test et Affinage des Prompts

Prototypez un prompt de base en 15 minutes, exécutez 20 essais rapides sur un ensemble de données représentatif, et capturez les signaux : précision, pertinence et lisibilité. Enregistrez chaque déviation afin que l'analyste puisse examiner ; les données que vous collectez deviennent la graine pour les affinages. Si vous voulez une victoire rapide, testez avec quelque chose qui reflète votre tâche. Un critère de succès clair vous aide à mesurer le progrès : ciblez plus de 85 % de précision et des réponses qui instruisent clairement les actions suivantes.

Construisez un protocole de test simple : pour chaque tâche, exécutez deux variantes – base et une améliorée avec des contraintes d'instruction ajoutées. Comparez les résultats en utilisant une rubrique qui vérifie la correction, la complétude et le ton. Attendez les réponses, puis évaluez à quel point vos instructions sont suivies ; incluez des retours de pairs des coéquipiers pour valider l'impact. Vous pouvez inviter des collègues à simuler de vrais utilisateurs et évaluer le chatbot dans des conditions réalistes. Utilisez des données (données) de multiples prompts pour éviter le biais d'un exemple unique.

Affinez les prompts en serrant les phrases et en rétrécissant la pause entre la requête et la réponse. Concentrez-vous sur la mémoire et les frontières d'information pour minimiser les interférences à travers les tours ; définissez explicitement ce que le modèle devrait se rappeler et ce qu'il devrait ignorer. Si un prompt récompense des réponses concises, imposez une longueur fixe et une liste de vérification des actions. Itérez une variable à la fois afin que vous puissiez attribuer les changements à des ajustements spécifiques et non au bruit dans les données (données).

Documentez chaque itération comme un article léger pour votre équipe : notez l'hypothèse, le changement et le delta mesuré en performance. Cette approche vous aide à scaler les améliorations au-delà d'un cas d'utilisation et démontre comment les prompts capables de gpt-4 peuvent s'adapter à de nouvelles tâches. Incluez une courte histoire de résultats pour illustrer l'impact, montrez comment les prompts comme du code dirigent un comportement prévisible, et gardez un journal en cours d'utilisation de la mémoire et du flux d'information pour soutenir l'accordage futur.

Phase	Focus	Metrics	How to Test	Tools
Prototypage	Clarté du prompt de base, alignement de tâche	Taux de complétion, adhésion aux instructions, temps de réponse moyen	Exécutez 10 prompts à travers 3 types de tâches ; comparez contre la rubrique	Modèles de prompts, entrées d'exemple, gpt-4
Test	Cas limites, dérive des instructions, gestion de la mémoire	Taux d'erreur, efficacité des tokens, cohérence à travers les tours	Comparez A/B base vs variantes améliorées ; collectez des notes qualitatives	Rubrique d'évaluation, tranches de dataset, journalisation
Affinage	Serrage des contraintes, focus des phrases, frontières de mémoire	Delta dans les scores ; réduction de l'ambiguïté	Un changement par cycle ; re-testez avec le même dataset	Versions de prompts, journal des changements, notes

Tirer Parti des Prompts Système et Rôles pour Façonner le Comportement

Définissez un prompt système serré qui fixe les frontières de l'assistant et assigne des rôles clairs alignés avec votre objectif. Cette base garde les réponses cohérentes et prévient la dérive, et aide à comprendre comment les contraintes opèrent lorsque vous écrivez des rôles pour une tâche donnée.

Configuration Pratique de Prompts

Les modèles que vous pouvez réutiliser incluent les tâches de traduction (traduire le texte dans la langue cible), le contenu de style lettre (lettre à un destinataire avec un appel à l'action clair), les prompts d'histoires (histoires avec un arc concis), et les vérifications ancrées sur le site (trouver des faits fiables sur le site). Référez-vous aux endroits et personnes pour illustrer l'usage réel, et considérez un rythme inspiré de la musique pour améliorer la lisibilité. Si vous voulez un reset rapide, demandez au formateur de revérifier les prompts et de serrer les contraintes. Utilisez l'aide du formateur pour calibrer l'intelligence et assurer d'inclure de multiples façons de répondre.

12 Prompts pour Demander à ChatGPT Comment l'Utiliser

Utilisez des prompts pour mapper les tâches : dites à ChatGPT votre objectif, demandez un plan, et assignez des tâches d'entrée avec des tâches claires ; assurez-vous d'inclure des exemples de code et des exemples de sorties attendues, puis dites-lui alors d'itérer jusqu'à ce que les résultats correspondent à vos besoins de projet.

Modèles de Prompts

1. Dites à ChatGPT de créer un aperçu d'un sujet de projet en termes simples, puis fournissez 3 tâches d'entrée avec des tâches concrètes et un exemple de code pour chacune, plus un exemple de la sortie attendue.

2. Créez un outline de stratégie pour le projet, avec des jalons, des propriétaires, et un échantillon de code léger pour illustrer l'automatisation d'une tâche.

3. Demandez une comparaison côte à côte de 3 approches à un problème, avec pros et cons et une évaluation des risques pour chacune, et demandez au modèle de justifier les choix avec des preuves.

4. Dites à ChatGPT de générer des user stories pour une fonctionnalité, puis créez un plan de test avec des cas de test d'exemple et des exemples de critères d'acceptation.

5. Demandez une sortie focalisée sur le code : fournissez du pseudocode, puis du code dans une langue choisie, avec des commentaires et une explication de comment l'adapter à différentes données d'entrée.

6. Construisez une liste de vérification QA pour la préparation du projet, avec des responsabilités, des portes, et un résumé à gauche des risques clés et des atténuations.

7. Créez un prompt pour demander au chatbot sur les exigences réglementaires ou de conformité pour le projet, et retournez un briefing concis en puces pour les parties prenantes non techniques.

8. Concevez un prompt thématique Batman pour tester le ton et le style narratif, avec des contraintes sur la longueur, les en-têtes et le formatage.

9. Générez un prompt qui nécessite un raisonnement étape par étape pour un calcul ou une décision, avec chaque étape étiquetée et la réponse finale clairement énoncée.

10. Construisez un prompt pour récupérer des données externes et résumer dans un rapport avec des sections : Résumé Exécutif, Conclusions, et Recommandations ; incluez quelque chose comme un espace réservé pour des données futures.

11. Créez des prompts pour pratiquer l'itération de prompts : commencez avec une réponse approximative, puis demandez des clarifications, puis affinez la sortie avec des itérations pour améliorer l'alignement, en utilisant un workflow d'exemple et en montrant des résultats intermédiaires à gauche pour examen.

12. Fournissez un méta-prompt qui dit à ChatGPT d'agir comme un coach de prompts : demandez les détails à l'utilisateur, dites et apportez des améliorations en itérations, et suivez l'évolution des réponses pour le projet.

Notes d'Implémentation

Gardez les prompts focalisés sur des sorties concrètes : structure, points de données et exemples ; utilisez des données d'entrée concrètes pour ancrer les réponses et permettre les tests dans les projets.

Testez les prompts contre un scénario représentatif, puis adaptez la langue et les contraintes pour s'adapter à différentes équipes ; documentez les ajustements pour rationaliser la réutilisation répétée et la pratique.