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Diagnostic et correction d’un prompt système

Diagnostic et correction d’un prompt système — rendu d’exemple (ChatGPT)
aperçu du rendu

À quoi ça sert

Pour un agent en production qui accumule les mauvaises réponses sans que vous sachiez quelle consigne en est la cause. Collez le prompt système actuel et quelques échecs consignés (requête, outils appelés, réponse, signal d’évaluation), lancez l’étape 1, puis l’étape 2 dans la même conversation avec l’analyse obtenue.

Aperçu

/prompt · le prompt
Étape 1 — diagnostic Tu es un prompt engineer chargé de déboguer le prompt système de [DESCRIPTION DE…
aperçu tronqué — débloquez pour tout voir

Mode d’emploi

  1. Copiez le prompt et collez-le dans ChatGPT.
  2. Remplacez les mots entre crochets [ ] par vos propres valeurs.
  3. Lancez la génération — ajustez et relancez autant que vous voulez.

Tout ce qui apparaît entre crochets est une variable à personnaliser. Par exemple, [sujet] peut devenir « un chat roux » ou « une paire de baskets ».

Pourquoi ce prompt fonctionne

Le travail est coupé en deux : on explique d’abord les échecs avant d’écrire quoi que ce soit, ce qui évite une réécriture au hasard. Le format de sortie oblige à citer la ligne responsable pour chaque mode d’échec, donc à pointer les contradictions internes du prompt. L’étape 2 limite le modèle à des retouches ciblées, avec des arbitrages écrits noir sur blanc.

Erreurs fréquentes

  • Fournir un seul échec : le modèle généralise à partir d’un cas et invente des causes.
  • Lancer l’étape 2 dans une nouvelle conversation sans y coller l’analyse de l’étape 1.
  • Adopter la révision sans la retester sur les mêmes requêtes qui échouaient.

Exemple de résultat

Une liste de modes d’échec reliés chacun aux lignes du prompt qui les provoquent, puis des notes de correctif et le prompt système révisé complet.

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