Prompt Engineering : guide complet

Les bases d'un bon prompt

Un prompt est l'instruction que tu envoies au LLM. Sa qualité détermine directement la qualité de la réponse.

Exemple — prompt vague vs prompt précis :

// Mauvais prompt :
"Parle-moi d'Angular"

// Bon prompt :
"Tu es un formateur Angular senior. Explique en 3 points clairs,
avec un exemple de code TypeScript pour chaque point, ce que sont
les Signals Angular et pourquoi ils remplacent RxJS pour la gestion
d'état locale. Public cible : développeur React expérimenté."

Zero-shot vs Few-shot

Zero-shot : tu décris la tâche sans exemple. Few-shot : tu fournis 2-5 exemples d'entrée/sortie.

// Zero-shot — fonctionne pour les tâches simples
"Traduis ces phrases en anglais :
- Bonjour le monde
- Je code en TypeScript"

// Few-shot — meilleur pour les formats spécifiques
"Classe ces technologies par catégorie (front/back/devops).
Exemples :
Angular → front
Node.js → back
Docker → devops

À classifier :
React, PostgreSQL, GitHub Actions, Vue.js, MongoDB"

Chain-of-Thought (CoT)

La technique CoT demande au modèle de raisonner étape par étape avant de répondre. Elle améliore drastiquement les performances sur les tâches complexes.

// Sans CoT (risque d'erreur sur raisonnements complexes)
"Quel est le bug dans ce code Angular ?
[code ici]"

// Avec CoT
"Analyse ce code Angular en suivant ces étapes :
1. Identifie les imports et leur rôle
2. Trace le flux de données
3. Repère les effets de bord potentiels
4. Identifie le bug et explique pourquoi c'est un problème
5. Propose la correction

[code ici]"

// Zero-shot CoT (simple mais efficace)
"Explique pas à pas comment fonctionne le change detection d'Angular.
Pense étape par étape."

Rôle et Persona

Assigner un rôle au modèle améliore la pertinence et le niveau d'expertise des réponses.

// Dans le system prompt (recommandé)
const systemPrompt = `Tu es un architecte logiciel senior avec 15 ans d'expérience
en Angular et TypeScript. Tu travailles sur des applications d'entreprise.
Tes réponses sont :
- Précises et orientées production (pas de code de démo simplifié)
- Accompagnées des trade-offs et alternatives
- En français avec les termes techniques en anglais
- Structurées : problème → solution → exemple → mise en garde`;

// Exemples de personas efficaces
const personas = [
  "Expert en performance web — optimise chaque ligne de code",
  "Formateur technique — explique simplement les concepts complexes",
  "Code reviewer — cherche les bugs, sécurité et qualité",
  "Documentation writer — crée une doc claire et complète",
];

Structure d'un prompt efficace

Template universel pour un prompt de qualité :

const prompt = `
## Contexte
Tu es [RÔLE]. Tu travailles sur [PROJET/CONTEXTE].
L'audience est [PUBLIC CIBLE].

## Tâche
[ACTION PRÉCISE] : [SUJET SPÉCIFIQUE]

## Contraintes
- Langage : [French/Code en TypeScript/etc.]
- Longueur : [court / détaillé / X paragraphes]
- Format : [liste / tableau / code / JSON / Markdown]
- Niveau : [débutant / intermédiaire / expert]

## Exemples
Entrée : [exemple]
Sortie attendue : [exemple de ce que tu veux]

## Données
[Coller ici le code, texte, ou données à analyser]
`;

Erreurs courantes à éviter

• Prompt trop vague — "Améliore mon code" → préfère "Identifie les fuites mémoire et propose des corrections"
• Instructions négatives seules — "Ne sois pas technique" → préfère "Explique comme si j'avais 10 ans"
• Trop de tâches en une — découpe en plusieurs prompts séquentiels
• Oublier le format — toujours préciser si tu veux du JSON, une liste, un tableau
• Ignorer la température — pour du code : 0-0.3 / pour du créatif : 0.7-1.0
• Pas de validation — valide toujours le code généré avant de l'utiliser en production