Prompt engineering avec Qwen 3.5-Plus : automatiser les tâches routinières

L'auteur présente une méthode pratique de prompt engineering pour les tâches routinières, avec Qwen 3.5-Plus comme exemple. L'idée est simple : décrire d'abord l'objectif et le contexte, découper ensuite la tâche en étapes, et seulement après assembler le prompt final avec un rôle, des règles d'échange et un format de réponse. Cette approche permet d'obtenir non pas un texte « moyen », mais un résultat maîtrisable, surtout lorsque la sortie doit toujours respecter le même modèle.

Traité par IA depuis Habr AI ; édité par Hamidun News
Prompt engineering avec Qwen 3.5-Plus : automatiser les tâches routinières
Source : Habr AI. Collage: Hamidun News.
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Le prompt engineering avec Qwen 3.5-Plus montre comment transformer un réseau de neurones, générateur de réponses « moyennes », en outil pour le travail routinier régulier. L'exemple parcourt le cycle complet : de la clarification de la tâche jusqu'à un prompt de travail prêt à l'emploi.

Pourquoi le réseau de neurones donne-t-il des réponses moyennes ?

Un réseau de neurones ne comprend pas la tâche comme un humain : il choisit la réponse la plus probable dans un immense espace sémantique. Si la requête est floue, le modèle livre presque inévitablement un résultat sûr et bien rédigé, mais peu utile.

Dossier
ZK
Zhemal Khamidun — CPO d'Alpina Digital, product manager d'AlpinaGPT. Conçoit des produits IA depuis 2019. Hamidun News est un projet personnel devenu un agrégateur en production avec plus de 6 000 lecteurs.
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