Sujets d'écriture pour Vibe : Le codage est une compétence technique. Je viens de traduire le guide officiel des sujets Lovable, qui regorge d'informations pratiques. Si vous souhaitez optimiser le potentiel de l'IA au minimum, je vous recommande vivement la lecture de cet article pour vous ouvrir l'esprit. 🧵👇
Tout d'abord,docs.lovable.dev/prompting/prom… de la version complète qui est très longue
Les instructions que vous transmettez à une IA sont appelées « invites ». Plus l'invite est claire, plus l'IA sera précise et efficace dans la création d'interfaces et l'écriture de logique. En résumé : de bonnes invites = de bons résultats. Les invites sont bien plus que de simples phrases aléatoires. Bien écrites, les IA peuvent vous aider à mener à bien l'ensemble du processus : automatiser les tâches répétitives, trouver plus rapidement des idées de débogage, créer et optimiser des flux de travail, et nul besoin d'être programmeur pour commencer.
Soyez clair lorsque vous rédigez une invite : Écrivez en blocs : contexte/tâche/lignes directrices/restrictions Fournissez un contexte : Ne dites pas simplement « créer une page de connexion », spécifiez le cadre, les outils et les détails Définissez clairement les restrictions : Quelles bibliothèques utiliser et quelle plage dépasser, tout doit être écrit L'ordre est important : Le début et la fin sont les plus critiques, concentrez-vous sur le recto et le verso et peuvent être répétés Attention à ne pas oublier : Si l'invite est trop longue, le modèle oubliera le texte précédent, réitérez les points clés si nécessaire Connaissez ses limites : Le modèle n'a pas de bon sens et ne connaît pas les dernières nouvelles, ne présumez pas qu'il comblera les lacunes tout seul Traitez l'IA comme un stagiaire sérieux mais plein de bon sens. Plus les instructions sont claires, plus les résultats sont fiables.
Il existe un cadre facile à retenir pour les sujets d'écriture : CLEAR Concis : soyez concis et direct, sans fioritures Logique : soyez organisé, expliquez étape par étape Explicite : énoncez clairement ce que vous voulez et ce que vous ne voulez pas, de préférence avec des exemples Adaptatif : réécrivez si vous n'êtes pas satisfait et répétez à plusieurs reprises Réfléchi : examinez les méthodes d'écriture efficaces, résumez-les et améliorez-les. En suivant CLEAR, les sujets sont plus efficaces et les résultats plus contrôlables.
1️⃣ Instructions structurées (roues d'apprentissage) : Pour commencer à rédiger des instructions ou à faire face à des tâches complexes, la structure en quatre parties « Contexte / Tâche / Directives / Contraintes » est l'approche la plus sûre. Décrivez clairement le contexte, les objectifs, les méthodes et les contraintes, élément par élément. C'est comme mettre des roues d'apprentissage sur votre IA. Cela vous oblige à réfléchir clairement à vos besoins tout en évitant toute ambiguïté au sein de l'IA. C'est idéal pour les débutants ou les tâches volumineuses.
2️⃣ Une fois familiarisé avec les invites conversationnelles, vous pouvez laisser tomber les « roues d'entraînement » et communiquer naturellement, comme vous le feriez avec un collègue. L'essentiel est de maintenir une logique claire, de fournir des détails complets et de ne manquer aucune condition. Par exemple, décrivez les points fonctionnels par sections : le téléchargement d'un avatar, l'emplacement de stockage et la gestion des erreurs. Cela offre plus de flexibilité et est plus adapté à une itération rapide lors de plusieurs cycles de conversation.
3. Méta-promption : Une approche plus avancée consiste à faire appel à l'IA pour vous aider à réécrire ou optimiser vos invites. Il s'agit essentiellement d'utiliser l'IA comme experte linguistique, vous aidant à identifier les ambiguïtés et à fournir des détails supplémentaires. Par exemple, vous pouvez demander à l'IA de corriger les ambiguïtés ou de générer des phrases plus précises. Cette approche peut rapidement améliorer la qualité des invites, en vous fournissant un coach personnalisé.
4️⃣ Méta inversée : Après avoir terminé une tâche, ne vous contentez pas de la terminer. Laissez plutôt l'IA synthétiser le processus et générer une invite utile pour la suite. Par exemple, elle pourrait organiser la cause et la solution d'une erreur JWT, puis générer un modèle réutilisable pour une utilisation ultérieure. Vous pouvez ainsi constituer une bibliothèque d'invites personnelles et transformer vos erreurs passées en une expérience précieuse.
Conseils avancés : Zero-Shot vs. Few-Shot : Zero-Shot donne simplement des instructions sans exemples, permettant au modèle d'effectuer la tâche en s'appuyant sur l'entraînement existant. Adapté aux tâches courantes, simple et efficace, comme « Traduisez cette phrase en espagnol », Few-Shot, quant à lui, fournit quelques exemples d'entrée et de sortie dans une invite, ce qui équivaut à un « enseignement par l'exemple ». Le modèle continuera d'écrire selon le format que vous lui présentez, ce qui le rend idéal pour contrôler le style ou gérer des tâches complexes, comme les commentaires de code ou les cas de test. Suggestion d'utilisation : Essayez d'abord Zero-Shot, et si les résultats ne sont pas satisfaisants, ajoutez des exemples Few-Shot. Zero-Shot est rapide et direct, tandis que Few-Shot est plus précis et contrôlable.
Dans Lovable, l'IA a souvent des « hallucinations » : elle invente avec assurance des fonctions, des interfaces ou des résumés d'erreurs. Impossible d'éviter complètement ce risque, mais il est possible de le réduire : Fournissez un contexte fiable : Intégrez le PRD, les processus utilisateurs, la pile technologique, etc., à la base de connaissances afin que l'IA dispose d'une base réelle au lieu de deviner. Joignez des données réelles aux invites : par exemple, ajoutez des extraits de document API ou des exemples JSON, et évitez les champs ou méthodes fictifs. Exigez un raisonnement étape par étape : Laissez l'IA expliquer l'idée avant de fournir le code, ce qui peut révéler des erreurs potentielles. Encouragez l'honnêteté : Écrivez clairement « Si vous n'êtes pas sûr, n'inventez rien », et de nombreux modèles s'y conformeront. Vérification itérative : Après avoir obtenu le résultat, laissez l'IA vérifier sa conformité aux exigences. Si vous obtenez un résultat qui « paraît magique », assurez-vous de le vérifier et n'y croyez pas aveuglément. C'est le seul moyen de réduire les hallucinations et de garantir l'exactitude du résultat.
Vous souhaitez améliorer la conformité des outils d'IA ? Il est essentiel de comprendre leur « tempérament » et leurs conseils d'utilisation. Il existe deux modes de fonctionnement : le mode conversation est adapté au brainstorming, à la discussion de solutions ou à l'analyse de problèmes ; il ne modifie pas directement votre code. Le mode par défaut permet d'exécuter des instructions explicites, comme l'écriture de code ou la création de composants. Le flux de travail recommandé est le suivant : commencez par « discuter » de la solution en mode conversation, puis passez en mode par défaut pour la « réaliser ». (Note du traducteur : dans des logiciels comme Claude Code, il est divisé en mode planification et mode exécution.) Décomposez les tâches volumineuses en petites requêtes : soyez conscient de la limite de longueur de sortie de l'IA (limite en jetons). Ne vous attendez pas à ce qu'elle écrive un module complexe entier d'un seul coup ; elle peut facilement tomber en panne ou s'embrouiller en cours de route. La meilleure approche consiste à décomposer les tâches volumineuses en tâches plus petites, par exemple en lui faisant générer une fonction à la fois. Clarifiez vos préférences de formatage et de code : l'IA ne peut pas lire dans vos pensées et ne connaît pas les normes de votre équipe. Vous devez le dire explicitement dans l'invite, par exemple « Veuillez suivre les règles ESLint de ce projet » ou « Veuillez utiliser le format Markdown pour générer le code », afin qu'il puisse mieux suivre votre style.