Dans le paysage en évolution rapide du développement logiciel, l’avènement des grands modèles de langage (LLM) est en passe de révolutionner la façon dont le code est écrit. La capacité à interagir efficacement avec ces modèles grâce à des invites bien conçues devient une compétence indispensable pour les développeurs comme pour les non-développeurs. Le pouvoir de générer du code à la demande est un atout incroyablement précieux, et la compréhension des nuances de l’ingénierie des prompts est essentielle pour libérer tout son potentiel.
Au cours des deux dernières années, je me suis immergé dans le monde de la génération de code assistée par l’IA, témoin direct des progrès remarquables dans ce domaine. Ce qui était autrefois une technologie naissante a considérablement mûri, en particulier au cours des six derniers mois. Bien que les outils et modèles spécifiques puissent continuer à évoluer, les principes fondamentaux de l’interaction avec les invites d’IA, tels que ceux utilisés par ChatGPT et Claude, restent constants.
Cette pratique, désormais communément appelée “ingénierie des prompts”, implique un ensemble de techniques et d’approches qui maximisent l’efficacité de la génération de code par l’IA. Dans cet article, je partagerai certaines des stratégies que j’ai trouvées les plus utiles lors de la génération de code PHP, SASS, JS et HTML pour les sites WordPress. Il est important de noter que ces concepts ne sont pas limités à WordPress ; ils peuvent être facilement appliqués à tout autre système de gestion de contenu (CMS) ou framework de développement.
La règle d’or : l’entrée dicte la sortie
La pierre angulaire d’une ingénierie de prompt efficace est un principe simple mais profond : la qualité de la sortie est directement proportionnelle à la qualité de l’entrée. Lorsque vous interagissez avec une IA, il est crucial de se rappeler que vous ne communiquez pas avec un être humain. Cela peut sembler évident, mais c’est une distinction subtile mais essentielle qui passe souvent inaperçue.
Les humains possèdent la capacité de déduire le sens, de poser des questions de clarification et de corriger indépendamment les erreurs. Les IA, en revanche, n’ont pas cette compréhension inhérente. Elles suivent méticuleusement les instructions fournies, et uniquement ces instructions. Si vous omettez des informations cruciales, l’IA ne comblera pas les lacunes par magie. Elle générera simplement du code basé sur les instructions incomplètes qu’elle reçoit.
Lorsque vous décrivez une tâche de codage, vous pouvez inconsciemment supposer une compréhension de base de certains concepts, en particulier dans le contexte d’une plateforme spécifique comme WordPress. Ce sont des détails que vous pourriez naturellement exclure lorsque vous communiquez avec un autre développeur. Cependant, lorsque vous interagissez avec une IA, il est essentiel d’énoncer explicitement chaque exigence, aussi évidente qu’elle puisse paraître.
Précision et clarté : les clés des prompts efficaces
Pour illustrer l’importance de la précision et de la clarté, considérons un scénario hypothétique. Imaginez que vous souhaitiez créer une fonction WordPress personnalisée qui affiche une liste des articles récents.
Instructions pour un développeur humain :
“Hé, pourrais-tu écrire une fonction rapide pour afficher les derniers articles ? Peut-être afficher le titre et la date, et limiter à, disons, cinq articles ?”
Un développeur humain comprendrait probablement cette demande sans autre clarification. Il saurait intuitivement :
- Utiliser la classe WordPress
WP_Query. - Récupérer les articles par ordre décroissant de date de publication.
- Formater la date selon les paramètres du site.
- Générer le balisage HTML approprié.
Instructions pour une IA :
“Crée une fonction WordPress en PHP qui affiche une liste des cinq articles les plus récents. Utilise la classe WP_Query pour récupérer les articles. Pour chaque article, affiche le titre sous forme de titre de niveau 3 (<h3>) et la date de publication formatée comme ‘Mois Jour, Année’ (par exemple, ‘Janvier 1, 2024’). Enveloppe la liste entière dans une liste non ordonnée (<ul>) avec chaque article représenté comme un élément de liste (<li>). La fonction ne doit accepter aucun argument et doit renvoyer le code HTML généré sous forme de chaîne de caractères.”
Remarquez le niveau de détail dans les instructions pour l’IA. Nous spécifions explicitement :
- Le langage de programmation (PHP).
- La classe WordPress à utiliser (
WP_Query). - Le nombre d’articles à afficher (cinq).
- Les données spécifiques à inclure (titre et date).
- Le format de date souhaité (‘Mois Jour, Année’).
- Les éléments HTML à utiliser (
<h3>,<ul>,<li>). - L’entrée de la fonction (aucun argument).
- La sortie de la fonction (une chaîne de caractères contenant le code HTML).
Ce niveau de spécificité est crucial pour garantir que l’IA génère le code souhaité avec précision.
Au-delà des instructions de base : techniques de prompting avancées
Bien que fournir des instructions détaillées soit fondamental, il existe plusieurs techniques avancées qui peuvent encore améliorer l’efficacité de vos prompts.
Spécifier le style de codage et les conventions
Les IA peuvent s’adapter à différents styles de codage et conventions. Si vous avez des préférences spécifiques pour le nommage des variables, l’indentation ou le formatage du code, vous pouvez les inclure dans votre prompt.
Exemple:
“Écris la fonction en PHP en utilisant les normes de codage WordPress. Utilise snake_case pour les noms de variables et une indentation de quatre espaces.”
Fournir un contexte et des informations générales
Parfois, il est utile de fournir à l’IA un contexte supplémentaire ou des informations générales sur la tâche. Cela peut être particulièrement utile pour les scénarios plus complexes.
Exemple:
“Cette fonction fera partie d’un plugin qui améliore la fonctionnalité du blog du site. Elle doit être conçue pour être facilement personnalisable et extensible.”
Utiliser des exemples pour guider l’IA
L’une des techniques les plus puissantes consiste à fournir à l’IA des exemples de la sortie souhaitée. Cela peut être particulièrement efficace lorsqu’il s’agit d’exigences spécifiques de formatage ou de mise en page.
Exemple:
“La sortie HTML doit ressembler à la structure suivante :