Advanced Prompt Engineering
Master the art of crafting effective prompts to generate exactly the code you need for complex projects.
What You'll Learn
Description
La plupart des sorties décevantes de l'IA proviennent d'une demande vague, pas d'un modèle faible. Ce tutoriel traite le prompt comme la véritable interface vers un LLM de programmation : vous apprendrez pourquoi la structure l'emporte sur la longueur, et comment un modèle littéral comble chaque vide que vous laissez avec ses propres valeurs par défaut.
Chaque chapitre associe une technique à des prompts avant/après côte à côte que vous pouvez copier et adapter — amorçage de rôle, contraintes explicites, formats de sortie fixés, exemples few-shot, planification chain-of-thought, collage de contexte réel, critères d'acceptation et garde-fous anti-hallucination. Un court exercice à la fin de chaque chapitre vous permet de réécrire un prompt faible et de le comparer à une réponse modèle travaillée.
À la fin, vous écrirez des prompts qui précisent d'emblée le rôle, les règles et la forme de la réponse — de sorte que la première réponse soit plus proche d'être mergeable et que vous passiez bien moins de temps à reprompter.
What's Inside
- 1.État d'esprit du prompting et intention — Pourquoi la structure du prompt l'emporte sur sa longueur, et le modèle mental d'un LLM comme binôme de programmation littéral.
- 2.Rôle, contraintes et sortie — Amorçage de rôle/persona, contraintes explicites et fixation du format de sortie exact que vous voulez récupérer.
- 3.Few-Shot et Chain-of-Thought — Exemples few-shot, décomposition en étapes du chain-of-thought et fourniture de contexte réel (fichiers, erreurs, types).
- 4.Évaluations et anti-hallucination — Critères d'acceptation et évaluations, raffinement itératif et protection contre une API hallucinée.
