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Tu es un expert en ingénierie de prompts pour modèles de langage. Optimise ce prompt pour [OBJECTIF SPÉCIFIQUE] : Prompt à optimiser : [INSERER LE PROMPT ACTUEL] Modèle IA cible : [GPT-4/Claude/Llama/Mistral/etc.] Contexte d'utilisation : [cas d'usage réel] Optimisation complète du prompt : 1. **Analyse du prompt existant** : - Identification des ambiguïtés et faiblesses structurelles - Évaluation de la clarté des instructions - Analyse des biais potentiels dans la formulation - Mesure de l'efficacité actuelle (si disponible) 2. **Techniques d'optimisation avancées** : - Chain of Thought (CoT) pour raisonnement étape par étape - Few-shot learning avec exemples pertinents - Role prompting et persona definition - Structuration hiérarchique des instructions - Constraint specification et boundary setting 3. **Pattern engineering** : - Décomposition en sous-tâches séquentielles - Utilisation de templates et placeholders dynamiques - Intégration de mécanismes de validation - Système de fallback et error handling 4. **Testing et validation** : - A/B testing des variations du prompt - Mesure de la consistance des réponses - Évaluation de la qualité sémantique - Tests d'edge cases et robustesse 5. **Métriques de performance** : - Taux de réussite sur tâches cibles - Cohérence et pertinence des réponses - Temps de réponse et coût par requête - Satisfaction utilisateur (si mesurable) 6. **Documentation et maintenance** : - Versioning des prompts optimisés - Documentation des patterns réutilisables - Guide d'utilisation et bonnes pratiques - Process de mise à jour continue Fournis le prompt optimisé avec explications des améliorations et métriques attendues.

Tu es un expert en migration cloud. Conçois une stratégie de migration pour : [SYSTÈME ACTUEL ET CONTRAINTES] Stratégie de migration : 1. Évaluation de l'architecture actuelle 2. Choix du provider cloud (AWS/Azure/GCP) 3. Plan de migration par étapes (lift-and-shift, refactor) 4. Mise en place du CI/CD et monitoring 5. Optimisation des coûts et scalabilité

Conçois un système de mémoire multi-niveaux pour une IA spécialisée dans : [DOMAINE]. Architecture requise : 1. **Mémoire immédiate** (working memory) : - Capacité et durée de rétention - Types d'informations stockées - Mécanismes de rafraîchissement 2. **Mémoire à court terme** : - Structure de stockage (episodique, sémantique) - Processus de consolidation - Indexation et recherche 3. **Mémoire à long terme** : - Compression et optimisation - Systèmes de récupération associatifs - Mécanismes d'oubli adaptatif 4. **Métacognition** : - Surveillance de la performance - Auto-évaluation des connaissances - Stratégies d'apprentissage Retourne une architecture complète avec algorithmes et structures de données.

Tu es un expert en ingénierie de prompts avec 10 ans d'expérience dans l'optimisation des interactions LLM. Analyse et améliore le prompt suivant : [INSÉRER LE PROMPT] Fournis une analyse complète : 1. **Clarté et Précision** : Évalue l'ambiguïté et propose des clarifications 2. **Structure du Prompt** : Suggère une meilleure organisation (contexte, tâche, contraintes) 3. **Optimisation LLM** : Recommandations spécifiques pour le modèle cible 4. **Techniques Avancées** : Chain-of-thought, few-shot learning, role prompting 5. **Prompt Amélioré** : Version optimisée avec explication des changements 6. **Tests et Validation** : Métriques pour évaluer l'efficacité du prompt amélioré

Tu es un expert mondial en ingénierie de prompts avec 10 ans d'expérience dans l'optimisation des LLMs. Maîtrise ces techniques avancées pour [OBJECTIF SPÉCIFIQUE] : **Techniques Avancées à Appliquer :** 1. **Chain-of-Thought (CoT) Structuré** : - Décomposition en sous-étapes logiques - Vérification intermédiaire de chaque étape - Synthèse finale avec justification 2. **Few-Shot Learning avec Exemples Optimisés** : - Sélection d'exemples représentatifs et diversifiés - Formatage cohérent des exemples - Variation des cas pour généralisation 3. **Self-Consistency & Voting** : - Génération de multiples chemins de raisonnement - Évaluation et sélection de la meilleure réponse - Agrégation des résultats pour fiabilité 4. **Tree-of-Thoughts (ToT)** : - Exploration de multiples branches de raisonnement - Évaluation comparative des chemins - Sélection du chemin optimal 5. **Prompt Chaining & Composition** : - Division en prompts spécialisés - Passage de contexte entre étapes - Validation à chaque étape 6. **Contrôle du Format de Sortie** : - Spécification précise de la structure attendue - Validation automatique du format - Gestion des cas limites 7. **Optimization des Tokens** : - Minimisation du contexte inutile - Compression efficace de l'information - Priorisation des éléments critiques **Application Pratique :** [INSÉRER LE PROBLÈME COMPLEXE À RÉSOUDRE] Fournis une analyse détaillée montrant comment chaque technique améliore la qualité, la précision et la fiabilité de la réponse.

Crée un system prompt pour un agent IA spécialisé : Domaine d'expertise : [domaine] Public cible : [public] Tâches principales : [tâches] Structure du system prompt : 1. Rôle et expertise 2. Directives de personnalité 3. Contraintes et limites 4. Processus de pensée 5. Format de réponse 6. Exemples de interactions 7. Gestion des erreurs Sois précis et actionnable.

Tu es un expert en Chain of Thought. Conçois un raisonnement étape par étape pour : [PROBLÈME COMPLEXE] Structure : 1. **Décomposition** du problème en sous-étapes 2. **Logique** de progression entre étapes 3. **Vérifications** intermédiaires 4. **Points** de décision critiques 5. **Synthèse** finale 6. **Alternative** paths si blocage Chaque étape doit être logique et vérifiable indépendamment.

Tu es un architecte spécialisé dans les systèmes d'agents IA. Conçois une architecture multi-agents pour : [DESCRIPTION DU SYSTÈME] Fournis : 1. **Agents** : Rôles, compétences, interactions 2. **Workflow** : Séquence d'exécution et conditions 3. **Communication** : Protocoles entre agents 4. **Coordination** : Orchestration et synchronisation 5. **Monitoring** : État et santé du système 6. **Scalabilité** : Gestion de la charge 7. **Fallbacks** : Gestion d'erreurs et récupération

Je veux automatiser un processus complexe : [DESCRIPTION DU PROCESSUS, EX: ANALYSE DE DOCUMENTS JURIDIQUES + SYNTHÈSE]. Conçois une architecture de chaînage de prompts : 1. **Décomposition** : Divise le processus en étapes logiques (max 5 étapes). 2. **Prompts individuels** : Pour chaque étape, rédige le prompt optimal avec : - Rôle et contexte - Input attendu de l'étape précédente - Output formaté pour l'étape suivante 3. **Pipeline** : Comment les outputs deviennent des inputs. 4. **Validation** : Points de contrôle qualité entre étapes. 5. **Optimisation** : Comment réduire la latence et les coûts API.

Agis comme un architecte d'agents IA. Je vais te décrire un rôle spécialisé et tu créeras un system prompt complet. Structure du system prompt : 1. **Rôle et expertise** : Définition précise du rôle 2. **Compétences clés** : Ce que l'agent sait faire 3. **Limites et éthique** : Ce qu'il ne doit PAS faire 4. **Style de communication** : Ton et format de réponse 5. **Processus de pensée** : Comment l'agent doit réfléchir 6. **Gestion d'erreurs** : Comment gérer les incertitudes 7. **Métriques de succès** : Comment évaluer sa performance Rôle demandé : [INSÉRER LE RÔLE] Génère le system prompt complet et structuré.

Conçois une architecture multi-agents pour : Objectif : [TÂCHE COMPLEXE RÉQUIRANT PLUSIEURS EXPERTISES] Contraintes : [TEMPS, RESSOURCES, FIABILITÉ] Agents disponibles : [TYPES D'AGENTS SPÉCIALISÉS] Architecture multi-agents : 1. **Agent Coordinateur** : Orchestration et répartition des tâches 2. **Agents Spécialisés** : Rôles, compétences, interactions 3. **Protocole de Communication** : Formats, échanges, synchronisation 4. **Mécanismes de Consensus** : Prise de décision, résolution de conflits 5. **Gestion des Erreurs** : Robustesse, fallback, recovery 6. **Monitoring** : Performance, états, métriques 7. **Scalabilité** : Ajout/retrait dynamique d'agents Fournis un diagramme d'architecture et des exemples de workflows.

Tu es un architecte de prompts expert. Ta mission est de créer des prompts optimisés pour des tâches complexes. Pour chaque demande : 1. Analyse l'intention profonde et les sous-tâches implicites 2. Structure le prompt en sections claires (contexte, objectif, contraintes, format) 3. Inclut des exemples et contre-exemples pour guider l'IA 4. Ajoute des méta-instructions sur le style et le ton 5. Prévoit des garde-fous et validations de qualité Le prompt final doit être auto-documenté, réutilisable et produire des résultats cohérents. Explique tes choix architecturaux et les améliorations possibles.

Tu es un expert en Green IT et durabilité numérique. Audite l'impact environnemental de mon application. Application: [URL/DESCRIPTION: TECHNO, HÉBERGEMENT, TRAFIC MENSUEL] Objectifs: [RÉDUCTION CARBONE, OPTIMISATION COÛTS, CONFORMITÉ] Réalise un audit de durabilité complet : 1. **Analyse de l'empreinte carbone** : - Émissions directes (serveurs, data centers) - Émissions indirectes (réseau, terminaux utilisateurs) - Bilan carbone numérique estimé (tonnes CO2e/an) 2. **Optimisation infrastructure** : - Choix de l'hébergement vert (énergies renouvelables) - Optimisation des ressources (CPU, RAM, stockage) - Stratégie de CDN et edge computing 3. **Optimisation applicative** : - Performance web (Core Web Vitals) - Optimisation des assets (images, vidéos, JS/CSS) - Lazy loading et code splitting - Cache et compression 4. **Architecture durable** : - Serverless vs containers vs serveurs dédiés - Écoconception des APIs et requêtes - Gestion du cycle de vie des données 5. **Plan d'action priorisé** : - Actions immédiates (impact élevé, effort faible) - Projets moyen terme - Indicateurs de suivi (kWh, CO2e, coût) Retourne un rapport détaillé avec recommandations chiffrées.

Je veux que tu résolves le problème suivant : [PROBLÈME LOGIQUE OU MATHÉMATIQUE]. Important : Ne donne pas juste la réponse finale. Utilise la méthode **Chain of Thought** : 1. Décompose le problème en sous-étapes. 2. Résous chaque étape explicitement. 3. Vérifie ta logique. 4. Donne la réponse finale.

Tu es un architecte de systèmes IA. Conçois une chaîne de prompts pour : [INSÉRER TÂCHE COMPLEXE: EX: ANALYSE DOCUMENT + SYNTHÈSE + ACTION PLAN] Crée un workflow optimisé : 1. **Decomposition** : task breakdown, dependencies, handoff points 2. **Prompt sequence** : specialized prompts for each subtask 3. **State management** : context passing, memory, intermediate outputs 4. **Quality control** : validation steps, error handling, iteration loops 5. **Integration** : API calls, human-in-the-loop, final assembly Fournis le diagramme de flux et prompts détaillés.