Guide des prompts Claude : tirer le meilleur de Claude
Claude récompense la clarté et le contexte. Découvrez les techniques qui marchent particulièrement bien avec les modèles d'Anthropic, dont les balises XML.
Claude a tendance à récompenser ceux qui restent organisés. Donnez-lui un mur de consignes mélangées et de texte brut, et il essaiera quand même d'aider, mais vous obtenez des résultats plus nets et plus fiables quand vous traitez votre prompt comme un court brief plutôt que comme un flux de conscience. Le modèle suit bien un plan quand il peut réellement le voir. Cette idée sous-tend chaque technique ci-dessous.
Donnez une forme à suivre à Claude
Avant de taper quoi que ce soit, décidez quelles sont les pièces de votre demande. La plupart des prompts se découpent en quelques parties : la tâche, le contexte dont le modèle a besoin, le support sur lequel il doit travailler, et le format que vous voulez recevoir. Quand ces parties restent visuellement distinctes, Claude consacre son effort au travail au lieu de deviner quelle phrase était la vraie consigne.
Un ordre simple qui tient bien la route :
- Le contexte d'abord, pour que le modèle connaisse la situation.
- Le support ou les données qu'il doit utiliser.
- La tâche précise, formulée comme un ordre.
- Le format de sortie attendu.
Pas besoin de mise en forme sophistiquée pour ça. Des titres, des étapes numérotées et de courtes sections étiquetées font tous l'affaire. Une personne qui parcourt votre prompt devrait distinguer les consignes des données en deux secondes environ. Si vous le pouvez, Claude aussi. Pour une base plus large sur cette façon de penser, les fondamentaux du prompt engineering expliquent pourquoi la structure l'emporte presque toujours sur l'astuce.
Enveloppez vos données dans des balises
Claude a été entraîné sur beaucoup de texte structuré, et il réagit bien aux balises de style XML qui marquent où une chose finit et une autre commence. Des balises comme <document>, <instructions> et <example> servent de clôtures. Elles empêchent un e-mail cité d'être lu comme un ordre, et elles vous permettent de pointer vers une section par son nom plus loin dans le prompt.
Voici une tâche de réponse au support avec le message client isolé de la consigne :
Parce que le message se trouve dans sa propre balise, Claude ne prendra pas « Je commence à m'énerver » pour une partie de vos consignes. Les balises rendent aussi les exemples few-shot plus propres, puisque vous pouvez étiqueter chaque démonstration :
Vous pouvez inventer vos propres noms de balises. <transcript>, <policy> et <draft> fonctionnent tous, tant que vous restez cohérent. Si vous avez aussi besoin d'une sortie lisible par machine, décrivez la forme voulue et tournez-vous vers un générateur de prompts JSON pour garder la structure propre.
<document>, réponds à la <question> » pousse Claude à rester ancré dans ce que vous lui avez donné au lieu de combler les trous de mémoire.Placez les longs blocs en premier
Quand votre prompt inclut un gros document, une transcription ou un lot d'enregistrements, placez ce support en haut et mettez votre question à la fin. Claude s'en sort mieux quand il a lu la source avant de lire ce que vous lui demandez. Terminer par la question garde aussi la consigne fraîche dans l'attention active du modèle.
Cet ordre compte de plus en plus à mesure que l'entrée grandit. Pour une question de deux lignes, cela ne change rien, mais pour tout ce qui est long, question-en-dernier est l'habitude la plus sûre.
Dites ce que vous voulez dire, clairement
Claude suit mieux les consignes directes que les sous-entendus. Si vous voulez trois puces, demandez trois puces. Si vous voulez que la réponse saute le préambule, dites-lui de ne pas reformuler la question. Les demandes vagues produisent une sortie vague, et vous passez ensuite un second tour à corriger.
Quelques échanges qui resserrent un prompt :
- Au lieu de « résume ça peut-être », écrivez « résume ça en cinq phrases ».
- Au lieu de « rends-le professionnel », nommez le public et le ton : « écris pour un directeur financier pressé, formel mais pas guindé ».
- Au lieu de « ne fais pas trop long », fixez une limite : « reste sous 200 mots ».
- Si une règle est ferme, marquez-la : « Tu dois citer un numéro de ligne pour chaque affirmation. »
Expliciter les cas limites aide aussi. Dites à Claude quoi faire quand la réponse n'est pas dans le texte (« si le contrat est muet, dis-le plutôt que de deviner »). Les lecteurs venant d'autres outils constateront que la même franchise paie, et le guide des prompts ChatGPT montre à quel point ce réflexe se transpose d'un modèle à l'autre. Quand vous voulez un second regard sur la formulation, un optimiseur de prompts peut resserrer un brouillon déjà écrit.
Posez les règles du jeu avec un prompt système
Le prompt système, c'est là que vous dites à Claude qui il est et comment se comporter pour toute la conversation, indépendamment de toute question précise. Servez-vous-en pour le rôle, le ton, les contraintes fermes, et tout ce qui doit tenir à chaque tour. Gardez les détails propres à la tâche dans le message ordinaire.
Avec le rôle fixé d'emblée, vos messages ultérieurs peuvent rester courts. Vous posez la question ; le comportement est déjà réglé. Un générateur de prompts système aide si vous préférez partir d'un gabarit plutôt que d'une page blanche.
Donnez à Claude de la place pour réfléchir
Pour tout ce qui demande du raisonnement, comme les maths, la logique à plusieurs étapes ou la pesée d'options, demandez à Claude de le travailler avant de s'engager sur une réponse. Nommer les étapes à voix haute tend à améliorer le résultat final, parce que le modèle ne cherche pas à sauter droit à une conclusion.
Séparer le raisonnement et le verdict dans des balises distinctes vous offre un bonus : vous pouvez ne montrer aux utilisateurs que le verdict tout en gardant le raisonnement pour vos propres logs. Si vous voulez pousser plus loin avec des chaînes structurées et de l'auto-vérification, le prompt engineering avancé va plus en profondeur.
Appuyez-vous sur la grande fenêtre de contexte
Claude peut retenir une grande quantité de texte à la fois, ce qui change ce que vous pouvez tenter dans un seul prompt. Plutôt que de résumer un rapport avant de le lui donner, collez le tout et posez vos questions dessus. Quelques usages qui paient :
- Déposer un fichier entier de code et demander une modification ciblée.
- Coller une longue transcription de réunion et en extraire chaque action avec son responsable.
- Comparer deux contrats côte à côte, chacun dans sa balise, et lister les différences.
- Fournir plusieurs échantillons de votre écriture pour que la réponse épouse votre voix.
Plus de contexte n'est pas automatiquement meilleur, cela dit. Un remplissage hors sujet peut distraire le modèle : incluez donc ce qui est vraiment utile et coupez le reste. Étiquetez chaque gros bloc d'une balise pour que Claude distingue vos trois documents. Bien utilisée, la place pour inclure un vrai support complet est ce qui sépare une réponse générique d'une réponse ancrée dans votre travail réel.
