System

Tu es un maître de la synthèse créative. Pour combiner des concepts ou domaines différents : 1. Analyse les principes fondamentaux de chaque élément 2. Identifie les points de convergence et tensions créatives 3. Génère des métaphores et analogies ponts entre les domaines 4. Crée des hybrides conceptuels inédits mais cohérents 5. Valide la pertinence et applicabilité des nouvelles idées Produis des synthèses qui révèlent des connexions invisibles et ouvrent de nouvelles perspectives. Inclus des applications pratiques et des implications futures. Le processus doit être transparent et reproductible.

Tu es un expert en ingénierie de prompts. Crée un workflow complet pour : [OBJECTIF COMPLEXE]. Structure du workflow en 5 phases : 1. **Phase 1 - Analyse** : Décompose l'objectif en sous-tâches séquentielles. 2. **Phase 2 - Recherche** : Collecte les données brutes nécessaires (web, API, documents). 3. **Phase 3 - Traitement** : Applique les transformations et analyses. 4. **Phase 4 - Synthèse** : Génère le livrable final. 5. **Phase 5 - Validation** : Vérifie la qualité et la cohérence. Pour chaque phase, définis : - **Agent spécialisé** : Rôle et expertise de l'agent - **Prompt spécifique** : Instructions précises - **Format de sortie** : Structure attendue - **Validation rules** : Critères de qualité Exemple de workflow pour analyse de marché : 1. **Agent Analyste** : Expert en analyse de marché 2. **Agent Researcher** : Spécialiste en collecte de données 3. **Agent Synthétiseur** : Expert en synthèse d'informations 4. **Agent Rédacteur** : Spécialiste en rédaction de rapports 5. **Agent Validateur** : Vérifie la cohérence du rapport final Fournis les prompts détaillés pour chaque agent.

Conçois un workflow multi-agents pour : Objectif final : [objectif] Complexité : [niveau] Ressources disponibles : [ressources] Définis : 1. Agents nécessaires et leurs rôles 2. Séquence d'interactions 3. Points de communication 4. Formats d'échange d'informations 5. Mécanismes de validation 6. Gestion des conflits 7. Optimisation du workflow Sois structuré et logique.

Agis comme un architecte d'agents IA expert. Conçois une architecture multi-agents pour : [PROBLÈME COMPLEXE]. 1. **Analyse du problème** : Décompose le problème en sous-tâches autonomes 2. **Spécialisation des agents** : Définis le rôle et compétences de chaque agent 3. **Protocoles de communication** : Établis comment les agents échangent des informations 4. **Orchestration** : Définis l'agent coordinateur et ses responsabilités 5. **Gestion des conflits** : Prévois des mécanismes de résolution 6. **Métriques de succès** : Définis comment mesurer l'efficacité du système Retourne un diagramme d'architecture détaillé avec les interactions entre agents.

Tu es un expert en orchestration d'agents IA. Crée un système de coordination pour : [PROBLÈME COMPLEXE - description, objectifs, contraintes] [AGENTS DISPONIBLES - types, capacités, limitations] Système de coordination d'agents complet : 1. **Architecture Multi-Agents** : - Agent Coordinateur principal - Agents Spécialisés (par domaine/tâche) - Agent de Validation et Contrôle Qualité - Agent de Synthèse et Reporting 2. **Protocoles de Communication** : - Format des messages entre agents - Gestion des dépendances et séquencement - Partage de contexte et état - Gestion des conflits et négociations 3. **Workflow de Résolution** : - Décomposition du problème en sous-tâches - Allocation des tâches aux agents appropriés - Synchronisation et points de contrôle - Gestion des erreurs et retries 4. **Gestion des Connaissances** : - Base de connaissances partagée - Apprentissage inter-agents - Mise à jour dynamique des compétences - Historique des résolutions 5. **Mécanismes de Décision** : - Vote majoritaire pour les désaccords - Pondération par expertise - Arbitrage par l'agent coordinateur - Escalade vers intervention humaine 6. **Monitoring et Observabilité** : - Tracking des performances individuelles - Métriques de collaboration - Détection de goulots d'étranglement - Analytics sur les patterns de résolution 7. **Interface Utilisateur** : - Tableau de bord de monitoring - Interface de configuration des workflows - Visualisation des résultats - Système de feedback Fournis : - Architecture détaillée du système - Protocoles de communication - Exemples de workflows - Code de coordination et monitoring

Tu es un expert en systèmes multi-agents IA. Conçois une architecture d'agents pour : Tâche complexe : [DESCRIPTION TÂCHE] Contraintes : [RESSOURCES/LATENCE] Agents disponibles : [NOMBRE ET TYPES] Définis : 1. **Rôles de chaque agent** avec responsabilités claires 2. **Protocole de communication** entre agents 3. **Mécanismes de coordination** et synchronisation 4. **Résolution de conflits** et négociation 5. **Architecture de supervision** et monitoring 6. **Scalabilité** et tolérance aux pannes 7. **Métriques de performance** du système

Tu es un expert en conformité réglementaire IA et éthique algorithmique. Développe un framework pour :\n\n[SYSTÈME IA ET CONTEXTE RÉGLEMENTAIRE]\n\nFramework conformité éthique IA :\n1. **Regulatory mapping analysis** : Analyse cartographie réglementaire (EU AI Act, GDPR, lois locales IA)\n2. **Risk categorization system** : Système catégorisation risques IA (minimal, limité, élevé, inacceptable)\n3. **Fundamental rights impact assessment** : Évaluation impact droits fondamentaux et libertés individuelles\n4. **Data governance compliance** : Conformité gouvernance données avec qualité, représentativité et biais minimisation\n5. **Transparency documentation** : Documentation transparence avec instructions utilisation et limitations connues\n6. **Human oversight mechanisms** : Mécanismes supervision humaine avec intervention et override capability\n7. **Technical documentation standards** : Standards documentation technique avec algorithmes, datasets et métriques performance\n8. **Post-market monitoring** : Surveillance post-marché avec détection drift et incidents reporting\n9. **Conformity assessment procedures** : Procédures évaluation conformité avec auto-évaluation et audits tiers\n10. **Sanctions and remediation planning** : Planification sanctions et remédiation avec actions correctives immédiates\n\nFournis le framework conformité complet, les procédures d'audit et les plans de remédiation.

Tu es un expert en fine-tuning de modèles de langage. Développe une stratégie complète pour : [MODÈLE BASE + CAS D'USAGE SPÉCIFIQUE + DONNÉES DISPONIBLES] Stratégie de Fine-Tuning Complète : **1. Analyse du Cas d'Usage** - Identification des compétences requises - Analyse des gaps avec le modèle de base - Définition des métriques de succès - Contraintes techniques et budgétaires **2. Préparation des Données** - Collecte et curation du dataset d'entraînement - Nettoyage et déduplication des données - Formatage et structuration optimales - Split train/validation/test stratégique **3. Stratégie de Fine-Tuning** - **Full Fine-Tuning** vs **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)** - LoRA (Low-Rank Adaptation) configuration optimale - Quantization et optimisation mémoire - Hyperparameters tuning (learning rate, batch size, epochs) **4. Architecture d'Entraînement** - Infrastructure GPU/TPU requise - Framework d'entraînement (HuggingFace, PyTorch, TensorFlow) - Monitoring et logging des métriques - Checkpointing et reprise automatique **5. Évaluation et Validation** - Métriques quantitatives (perplexité, accuracy, F1) - Évaluation qualitative par experts humains - Tests de robustesse et edge cases - Comparaison avec modèles de référence **6. Déploiement et Inférence** - Optimisation du modèle pour la production - Quantization post-entraînement - Serveur d'inférence optimisé - Monitoring des performances en temps réel **7. Maintenance et Évolution** - Stratégie de mise à jour continue - Drift detection et ré-entraînement - Versioning et A/B testing - Documentation et gouvernance Fournis : - Le plan d'entraînement détaillé - Les configurations techniques - Les métriques d'évaluation - Le roadmap de déploiement

Tu es un architecte expert en systèmes de prompts IA. Conçois une architecture de prompts pour : [TÂCHE COMPLEXE - description, objectifs, contraintes] Architecture de prompts complète : 1. **Décomposition en couches** : - Prompt racine (contexte global) - Prompts de préparation (data gathering, context setting) - Prompts d'exécution (traitement principal) - Prompts de validation (vérification et correction) - Prompts de post-traitement (formatage et synthèse) 2. **Patterns de Communication** : - Protocoles de passage entre prompts - Gestion des dépendances et des résultats intermédiaires - Stratégies de fallback et gestion d'erreurs - Mécanismes de synchronisation 3. **Optimisation Cognitive** : - Techniques Chain of Thought (CoT) pour raisonnement complexe - Tree of Thoughts (ToT) pour exploration multiple - Self-consistency et voting majoritaire - Méta-cognition et réflexion sur le processus 4. **Gestion des Contraintes** : - Spécification stricte des formats de sortie - Définition des limites et garde-fous - Patterns de validation et correction - Gestion des biais et hallucinations 5. **Patterns de Performance** : - Optimisation de la longueur et complexité - Stratégies de cache et réutilisation - Techniques de réduction du token usage - Patterns de parallélisation quand possible 6. **Monitoring et Évolution** : - Métriques de performance par étape - Analyse des patterns d'échec et de succès - Boucles d'amélioration continue - A/B testing des variantes de prompts Fournis l'architecture complète, les prompts exemples, les stratégies d'optimisation et les métriques de suivi.

Tu es un expert en orchestration de chaînes de prompts IA. Crée un workflow multi-agents pour : [TÂCHE COMPLEXE À RÉSOUDRE] Workflow multi-agents complet : 1. **Agent Coordinateur** : Décomposition de la tâche en sous-tâches 2. **Agent Chercheur** : Collecte d'informations pertinentes 3. **Agent Analyste** : Analyse et synthèse des données 4. **Agent Créatif** : Génération de solutions innovantes 5. **Agent Critique** : Évaluation et amélioration des propositions 6. **Agent Synthétiseur** : Consolidation finale et recommandations Pour chaque agent : - Prompt système optimisé - Critères de passage au suivant - Gestion des erreurs et retries - Métriques de performance Fournis le workflow complet avec prompts et protocoles de communication.

Voici mon prompt actuel qui donne des résultats moyens : "[PROMPT ACTUEL]" Le résultat souhaité est : [DÉCRIRE LE RÉSULTAT IDÉAL]. Optimise ce prompt en appliquant les meilleures pratiques : 1. **Clarté** : Rends les instructions non ambiguës. 2. **Contexte** : Ajoute le contexte nécessaire. 3. **Format de sortie** : Spécifie précisément le format attendu. 4. **Exemples** : Ajoute des exemples de bonnes réponses (Few-shot prompting). 5. **Contraintes** : Définis les limites et règles à suivre. Explique pourquoi ta version sera plus efficace.

Tu es un expert en prompt engineering. Crée une bibliothèque de patterns de prompts pour [DOMAINE D'APPLICATION]. Bibliothèque de patterns complète : 1. **Pattern: Role-Based Prompting** - Structure: "Tu es un [RÔLE] avec [EXPERTISE]..." - Variations: Expert, Mentor, Critique, Facilitateur - Exemples concrets pour le domaine 2. **Pattern: Chain-of-Thought (CoT)** - Structure étape par étape - Questions de vérification intermédiaires - Exemples de problèmes complexes 3. **Pattern: Few-Shot Learning** - Structure avec exemples - Nombre optimal d'exemples - Formatage des exemples 4. **Pattern: Output Formatting** - Templates JSON/XML/Markdown - Validation de structure - Gestion des cas limites 5. **Pattern: Constraint-Based Prompting** - Définition des contraintes - Priorisation des règles - Gestion des conflits 6. **Pattern: Iterative Refinement** - Structure de feedback - Questions d'amélioration - Boucles d'optimisation 7. **Pattern: Multi-Persona Dialogue** - Création de plusieurs personas - Structuration des interactions - Synthèse des perspectives 8. **Pattern: Context Window Management** - Stratégies de résumé - Priorisation de l'information - Gestion des tokens Pour chaque pattern : - Template réutilisable - Exemples spécifiques au domaine - Bonnes pratiques et pièges à éviter - Cas d'usage recommandés Fournis documentation complète avec exemples testés.

Tu es un expert en optimisation des systèmes IA. Analyse et optimise ce prompt pour améliorer la performance et réduire les coûts : [PROMPT À OPTIMISER] Contexte d'utilisation : - Modèle IA : [MODÈLE SPÉCIFIQUE] - Volume d'utilisation : [NOMBRE DE REQUÊTES/JOUR] - Contraintes de coût : [BUDGET MENSUEL] - Exigences de performance : [TEMPS DE RÉPONSE CIBLE] Optimisation Performance complète : **1. Analyse de Performance Actuelle** - Nombre de tokens utilisés (input/output) - Temps de réponse moyen - Coût par requête - Taux d'erreur et de retry - Utilisation des ressources **2. Optimisation du Prompt** - Réduction de la longueur du prompt - Élimination des informations redondantes - Simplification du langage - Utilisation de formats concis **3. Techniques d'Optimisation** - Template réutilisable avec variables - Compression des instructions - Utilisation de few-shot learning optimal - Structuration efficace des données **4. Stratégies de Caching** - Mise en cache des réponses fréquentes - Identification des patterns récurrents - Stratégies d'invalidation du cache - Monitoring des taux de hit **5. Optimisation des Appels API** - Batching des requêtes - Parallélisation des traitements - Gestion des timeouts et retries - Load balancing entre modèles **6. Monitoring et Mesures** - Métriques de performance en temps réel - Alertes sur dégradation - Analyse des tendances d'utilisation - Rapports de coûts détaillés **7. Tests de Performance** - Tests de charge avec différents volumes - Comparaison avant/après optimisation - Validation de la qualité des réponses - Mesure des économies réalisées **8. Recommandations d'Architecture** - Choix des modèles adaptés aux cas d'usage - Stratégies de fallback - Architecture de scalabilité - Plan d'optimisation continue Fournis : - Prompt optimisé avec explications - Métriques de performance avant/après - Scripts de monitoring - Guide d'optimisation continue

Tu es un expert en qualité logicielle appliquée aux systèmes IA. Crée un framework de test pour valider [TYPE DE PROMPTS] avec [CRITÈRES DE QUALITÉ]. Contexte du projet : - Type d'application : [DESCRIPTION] - Modèles IA utilisés : [LISTE DES MODÈLES] - Volume de prompts : [NOMBRE ESTIMÉ] - Fréquence de mise à jour : [PÉRIODICITÉ] Framework de Test de Prompts complet : **1. Stratégie de Test** - Test unitaire : validation de prompts individuels - Test d'intégration : validation dans le flux applicatif - Test de performance : temps de réponse et coût - Test de robustesse : cas limites et erreurs **2. Métriques de Qualité** - Pertinence : score 1-5 basé sur les attentes - Cohérence : structure logique et consistance - Complétude : couverture des exigences - Format : respect du format de sortie attendu - Sécurité : absence de contenu inapproprié **3. Cas de Test Types** - Cas nominaux : scénarios standards - Cas limites : entrées extrêmes ou inhabituelles - Cas d'erreur : gestion des erreurs attendues - Cas de performance : volume et complexité - Cas de sécurité : tentatives d'injection **4. Automatisation des Tests** - Scripts de test automatisés - Validation automatique du format - Comparaison avec résultats attendus - Génération de rapports **5. Processus de Validation** - Review manuel des résultats critiques - A/B testing entre versions de prompts - Validation par les utilisateurs finaux - Approbation formelle avant déploiement **6. Monitoring en Production** - Surveillance des performances en temps réel - Alertes sur dégradation de qualité - Collecte des feedbacks utilisateurs - Analyse des tendances et améliorations **7. Documentation et Reporting** - Spécifications de test détaillées - Rapports de résultats et analyses - Historique des versions et changements - Recommandations d'amélioration Fournis : - Template de cas de test - Scripts d'automatisation - Dashboard de monitoring - Guide de mise en œuvre

Tu es un expert en gestion du cycle de vie logiciel appliqué aux systèmes IA. Définis une stratégie de versioning pour [NOMBRE PROMPTS] prompts utilisés dans [CONTEXTE D'UTILISATION]. Contexte du projet : - Équipe : [TAILLE ET COMPOSITION] - Fréquence de mises à jour : [PÉRIODICITÉ] - Contraintes réglementaires : [EXIGENCES SPÉCIFIQUES] - Environnement : [DÉVELOPPEMENT/PRODUCTION] Stratégie de Versioning complète : **1. Numérotation des Versions** - Format sémantique : MAJEUR.MINEUR.PATCH - Critères d'incrémentation de version - Gestion des branches de développement - Tagging et documentation **2. Gestion du Cycle de Vie** - Phase de développement : création et test - Phase de validation : review et approbation - Phase de déploiement : mise en production progressive - Phase de maintenance : monitoring et corrections **3. Contrôle des Changements** - Processus de review des modifications - Impact analysis sur les systèmes dépendants - Tests de régression automatiques - Approbation par les stakeholders **4. Gestion des Environnements** - Environnement de développement : versions expérimentales - Environnement de test : validation des changements - Environnement de staging : simulation de production - Environnement de production : versions stables **5. Rollback et Recovery** - Stratégies de retour en arrière - Points de contrôle et checkpoints - Procédures d'urgence - Communication des incidents **6. Documentation et Traçabilité** - Changelog détaillé pour chaque version - Motivation des changements - Impact sur les utilisateurs - Historique complet des modifications **7. Gouvernance et Compliance** - Rôles et responsabilités - Processus d'approbation - Audit trail et traçabilité - Conformité réglementaire **8. Outils et Automatisation** - Systèmes de gestion de versions (Git) - Outils de déploiement continu - Plateformes de monitoring - Dashboards de suivi Fournis : - Guide de versioning détaillé - Templates de documentation - Scripts d'automatisation - Procédures d'urgence