Arrêter de se répéter avec les instructions permanentes et les projets
Redonner à chaque conversation votre métier, le contexte du produit et vos attentes fait perdre du temps et donne des réponses inégales. Vous apprenez à rédiger des instructions qui persistent d'un échange à l'autre, et à décider où ranger chaque élément de contexte selon qu'il vaut pour tout votre travail ou pour un seul dossier.
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger des instructions permanentes adaptées à votre rôle et de choisir entre instructions globales, projet et mémoire selon la portée du contexte à conserver.
Thèmes abordés
- instructions personnalisées
- projets Claude et ChatGPT
- mémoire de l'assistant IA
- contexte persistant
Dans quel module
Installer un assistant, travailler avec diligence
Comment ne plus repartir de zéro, confier plus de travail à l'IA et rester responsable du résultat ?
Leçons du module
- Arrêter de se répéter avec les instructions permanentes et les projets (cette leçon)
- Créer un assistant dédié, puis confier des tâches à un agent
- Travailler avec diligence
Ce que vous apprendrez dans la formation
Cette leçon fait partie de la formation Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier
- Décider, pour une tâche de votre cycle produit, s'il faut la confier à l'IA, sous quel mode (automatisation, augmentation, agent) et ce que vous gardez.
- Expliquer les comportements d'un LLM (prédiction, connaissances datées, mémoire de travail, suivi des consignes) pour anticiper ses erreurs et choisir la parade.
- Rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et les critères de qualité, avec contexte, données délimitées et exemples si besoin.
- Évaluer une sortie d'IA (contenu, démarche, comportement) avec des critères explicites, puis l'améliorer par itérations ciblées.
- Produire avec l'IA des livrables PM (synthèse de retours, persona, guide d'entretien, user stories) à partir de données réelles, et en vérifier la fidélité.
- Configurer des instructions permanentes et un assistant dédié à une tâche récurrente, le tester sur des cas réels et décider quand passer à un agent.
- Appliquer des règles de diligence (données partagées, transparence, responsabilité) avant d'utiliser ou de diffuser un travail produit avec l'IA.
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