Guide: Prompt Engineering pour Développeurs
Maîtrisez les prompts pour Lovable, Bolt et Cursor. Frameworks CRISP, techniques avancées, et 15+ templates prêts à l'emploi pour le vibecoding.
Guide Complet: Prompt Engineering pour Développeurs en Vibecoding
Le prompt engineering est devenu une compétence essentielle pour tout développeur utilisant les outils de vibecoding modernes. Que vous utilisiez Lovable, Bolt ou Cursor, votre capacité à formuler des instructions précises et contextualisées détermine directement la qualité du code généré.
Dans ce guide complet, nous explorerons les frameworks éprouvés, les techniques avancées, et fournirons une bibliothèque de 15+ prompts templates que vous pourrez utiliser immédiatement dans vos projets.
Pourquoi le Prompt Engineering Compte pour les Développeurs
Les outils de vibecoding comme Lovable, Bolt et Cursor reposent sur des modèles d'IA puissants. Cependant, la qualité de la sortie dépend directement de la qualité de votre entrée.
Un mauvais prompt peut générer:
- Du code inefficace ou non optimisé
- Des solutions qui ne respectent pas votre architecture
- Des implémentations incomplètes sans tests
- Du code sans documentation
Un bon prompt, en revanche, produit:
- Du code production-ready
- Des solutions alignées avec votre stack technique
- Des implémentations complètes avec tests et documentation
- Des performances optimisées
Framework CRISP pour les Prompts Efficaces
Le framework CRISP est une approche structurée pour écrire des prompts qui génèrent systématiquement de meilleurs résultats:
C - Context (Contexte)
Fournissez le contexte de votre projet. L'IA a besoin de comprendre l'environnement dans lequel le code s'exécutera.
Exemple:
Je développe une application SaaS de gestion de tâches avec:
- Frontend: React 18 + TypeScript
- Backend: Node.js + Express
- Base de données: PostgreSQL
- Authentification: JWT
R - Role (Rôle)
Définissez le rôle que vous souhaitez que l'IA joue. Cela affecte le ton et le niveau de détail.
Exemple:
Agis comme un développeur senior fullstack avec 10 ans d'expérience
en architecture de systèmes scalables.
I - Input (Entrée)
Soyez précis sur ce que vous demandez. Incluez tous les détails pertinents.
Exemple:
Je dois implémenter une API REST endpoint pour récupérer les tâches
filtrées par statut. Les utilisateurs doivent être authentifiés et
ne voir que leurs propres tâches.
S - Specificity (Spécificité)
Détaillez exactement ce que vous attendez comme résultat.
Exemple:
Fournis:
1. Le contrôleur Express avec gestion d'erreurs
2. Les validations d'entrée avec Joi
3. Les tests unitaires avec Jest
4. La documentation API en commentaires JSDoc
P - Parameters (Paramètres)
Définissez les contraintes et préférences.
Exemple:
Préférences:
- Respecte l'architecture existante du projet
- Utilise les middlewares d'authentification existants
- Performance: doit répondre en < 200ms
- Pagination: 50 items par page maximum
Framework Rôle-Contexte-Tâche Avancé
Pour les tâches plus complexes, utilisez cette structure hiérarchisée:
RÔLE:
Tu es un expert en [domaine spécifique] avec [années] d'expérience.
CONTEXTE:
Notre système utilise [technologies].
Les contraintes sont [liste des limites].
L'objectif global du projet est [objectif].
TÂCHE PRINCIPALE:
Effectue [action principale].
DÉTAILS SPÉCIFIQUES:
- Considère [paramètre 1]
- Assure que [contrainte 2]
- Inclus [élément 3]
CRITÈRES DE SUCCÈS:
- [Critère 1]
- [Critère 2]
- [Critère 3]
FORMAT DE SORTIE:
[Spécifie le format attendu]
Techniques Avancées de Prompt Engineering
1. Chain of Thought (Raisonnement Pas à Pas)
Cette technique force l'IA à expliquer son raisonnement avant de générer le code:
Avant de générer le code, explique ton approche:
1. Quel problème résolvons-nous?
2. Quelles sont les considérations de performance?
3. Quels cas limites devons-nous gérer?
4. Quelle sera l'architecture globale?
PUIS fournis le code complet.
2. Few-Shot Learning (Apprentissage par Exemples)
Fournir des exemples du style de code attendu améliore la cohérence:
Voici un exemple de la façon dont nous structurons nos services:
Exemple 1 - Service utilisateur:
[exemple de code]
Maintenant, crée un service similaire pour les tâches avec la même
structure et conventions de nommage.
3. System Prompts (Prompts Système)
Avec Cursor et d'autres outils, définissez des prompts système qui guident toutes les interactions:
Tu es un assistant de codage pour une équipe de développeurs fullstack.
- Utilise toujours TypeScript plutôt que JavaScript
- Fournis du code production-ready avec gestion d'erreurs
- Inclus toujours les tests unitaires
- Documente ton code avec des commentaires JSDoc clairs
- Respecte l'architecture hexagonale
- Maximise les performances et la sécurité
4. Prompt Chaining (Enchaînement de Prompts)
Divisez les tâches complexes en prompts séquentiels:
ÉTAPE 1: Analyse les exigences
ÉTAPE 2: Propose une architecture
ÉTAPE 3: Implémente le composant principal
ÉTAPE 4: Ajoute les tests
ÉTAPE 5: Documente l'API
Bibliothèque de 15+ Prompts Templates
Templates pour Composants UI
1. Composant React Réutilisable
Je veux créer un composant React réutilisable appelé [NomComposant].
Spécifications:
- Props: [liste des props avec types]
- Styles: [CSS/TailwindCSS]
- Responsivité: Mobile-first, optimisé pour [breakpoints]
- Accessibilité: WCAG 2.1 AA
- Utilisé dans [contexte d'utilisation]
Fournis:
1. Composant TypeScript avec types complets
2. Storybook story pour tester les variants
3. Tests d'accessibilité
4. Documentation d'utilisation
2. Formulaire Validé
Crée un formulaire React pour [objectif].
Champs requis:
- [Champ 1]: [type] [validation]
- [Champ 2]: [type] [validation]
Exigences:
- Validation côté client en temps réel
- Gestion d'erreurs élégante
- États de chargement et d'erreur
- Intégration avec [API endpoint]
- Accessibilité WCAG complète
Inclus: composant principal, hook custom, tests
3. Modal/Dialog Accessible
Implémente un composant Modal qui:
- Respecte les patterns d'accessibilité ARIA
- Gère le focus correctement
- Supporte l'échappement au clavier
- A un système de confirmation
- Fonctionne parfaitement sur mobile
Utilise: [library: radix-ui/headless-ui]
Style: [TailwindCSS/CSS-in-JS]
Templates pour Backend et APIs
4. Endpoint API REST Complet
Crée un endpoint API REST POST /api/[resource] qui:
- Authentification: JWT Bearer token
- Validation: [spécifications validation]
- Logique métier: [description]
- Gestion d'erreurs: codes HTTP appropriés
- Logging: toutes les opérations importantes
- Rate limiting: [limites]
Fournis:
1. Contrôleur/route avec gestion d'erreurs
2. Service avec logique métier
3. Validation des données (Joi/Zod)
4. Tests d'intégration
5. Documentation OpenAPI/Swagger
5. Service de Base de Données
Crée un service TypeScript pour gérer [entité] dans PostgreSQL:
- Opérations CRUD complètes
- Transactions pour les opérations multi-tables
- Optimisation des queries (indexes, eager loading)
- Gestion des erreurs spécifiques
- Soft deletes si applicable
Stack: [ORM: Prisma/TypeORM], [QueryBuilder]
Inclus: tests, migrations, types TypeScript
6. Middleware d'Authentification
Implémente un middleware d'authentification JWT pour [framework]:
- Extraction du token depuis [location: headers/cookies]
- Validation et décodage
- Gestion des tokens expirés
- Rafraîchissement automatique du token
- Logging des tentatives échouées
- Tests de sécurité
Exigences: [secrets management], [CORS si applicable]
Templates pour Testing
7. Suite de Tests Unitaires
Crée une suite de tests Jest complète pour [fonction/classe]:
- Cas de succès standard
- Cas limites et edge cases
- Gestion des erreurs
- Mocks et stubs si nécessaire
- Couverture > 90%
- Tests de performance si pertinent
Fonction: [code fourni ou description]
8. Tests d'Intégration
Écris des tests d'intégration pour [feature]:
- Setup de base de données de test
- Seeds de données de test
- Tests du flux complet: requête → logique → réponse
- Cleanup après chaque test
- Gestion des transactions de test
Framework: [Jest/Vitest], DB: [PostgreSQL/etc]
Inclus: fixtures, helpers, teardown
9. Tests E2E avec Cypress/Playwright
Crée des tests E2E pour le scénario utilisateur:
1. [Étape 1 du scénario]
2. [Étape 2 du scénario]
3. [Étape 3 du scénario]
Inclus:
- Sélecteurs robustes (data-testid de préférence)
- Attentes explicites (pas de waits fixes)
- Screenshot sur erreur
- Tests multi-navigateurs si pertinent
Templates pour Optimisation et DevOps
10. Optimisation de Performance
Optimise cette fonction/composant pour la performance:
Code actuel:
[code]
Analyse:
- Identifier les goulots d'étranglement
- Mesurer l'impact de chaque optimisation
- Proposer des alternatives
Contraintes:
- Maintenir la lisibilité
- Rester compatible avec [version Node/navigateur]
- Pas de dépendances externes supplémentaires
Fournis: code optimisé, explications, benchmarks
11. Pipeline CI/CD
Crée un pipeline [GitHub Actions/GitLab CI] pour:
- Tests automatiques (unit, intégration, E2E)
- Linting et formatage de code
- Sécurité: scan de dépendances
- Build et optimisation
- Déploiement automatique vers [environment]
Stack: [technologies utilisées]
Déclencheurs: [PR, commit, tags]
12. Configuration Docker
Crée un Dockerfile optimisé pour une app [type]:
- Multi-stage build pour réduire la taille
- Production-ready avec security best practices
- Variables d'environnement
- Health checks
- Logs dirigés vers stdout
Stack: [Node/Python/etc]
Taille de l'image cible: [limite]
Templates pour Documentation et Architecture
13. Documentation API Complète
Génère la documentation OpenAPI/Swagger pour ces endpoints:
[liste des endpoints]
Inclus pour chaque endpoint:
- Description claire
- Paramètres avec types et exemples
- Réponses (success et erreurs)
- Codes d'authentification
- Rate limiting
- Exemples cURL et JavaScript
Format: OpenAPI 3.0 en YAML
14. Architecture et Design Patterns
Propose une architecture [fonctionnalité] pour:
- [Contrainte 1]
- [Contrainte 2]
- [Contrainte 3]
Inclus:
- Diagramme textuel de la structure
- Explications des choix
- Justifications des patterns utilisés
- Considérations de scalabilité et maintenance
15. README et Setup Guide
Crée un README complet pour [projet] incluant:
- Description du projet
- Features principales
- Stack technique
- Instructions d'installation
- Variables d'environnement requises
- Commandes de développement
- Structure des dossiers
- Guide de contribution
- Troubleshooting courant
Audience: nouveaux contributeurs
Langage: [FR/EN selon le projet]
Tips Spécifiques par Outil
Lovable
Lovable excelle pour les interfaces rapides. Utilisez des prompts visuels:
Crée une interface pour [objectif].
Design:
- Moderne et épuré, inspiré par [design reference]
- Couleurs: [palette spécifiée]
- Responsive: desktop, tablet, mobile
- Mode sombre supporté
Fonctionnalités:
- [Liste des interactions]
Dépendances: [React, TailwindCSS, etc]
Bolt
Bolt est parfait pour les applications fullstack. Donnez un contexte complet:
Crée une application fullstack [objectif]:
Frontend:
- Framework: React
- Style: TailwindCSS
- State management: [option]
- Pages: [liste]
Backend (optionnel si Node.js):
- API endpoints: [spécifications]
- Base de données: [type]
Fonctionnalités principales:
1. [Feature 1]
2. [Feature 2]
3. [Feature 3]
Cursor
Cursor en tant qu'éditeur bénéficie des directives système maintenues:
// Dans .cursor/rules ou le système prompt
Tu es un assistant de codage pour ce projet spécifique.
Conventions:
- Noms de fichiers: kebab-case
- Variables/fonctions: camelCase
- Classes: PascalCase
- Constantes: UPPER_SNAKE_CASE
Style de code:
- Utilise des types TypeScript stricts
- Inclus JSDoc pour les fonctions publiques
- Préfère les composants fonctionnels
- Exporte les types avec les implémentations
Avant d'écrire du code:
1. Explique ton approche
2. Identifie les dépendances
3. Explique les choix architecturaux
Patterns Avancés
Pattern 1: Génération Itérative
Ne demandez pas tout d'un coup. Construisez progressivement:
ITÉRATION 1:
Génère la structure de base du composant [Composant].
ITÉRATION 2:
Ajoute la logique d'état et les handlers.
ITÉRATION 3:
Ajoute les validations et gestion d'erreurs.
ITÉRATION 4:
Ajoute les tests et la documentation.
Pattern 2: Prompt avec Contexte de Fichier
Incluez des portions de code existant:
Basé sur ce service existant:
[code du service]
Crée un service similaire pour [nouvelle entité] en respectant
les mêmes patterns, conventions de nommage, et structure d'erreurs.
Pattern 3: Critique et Amélioration
Demandez à l'IA de critiquer son propre code:
Voici le code proposé:
[code]
Avant de conclure:
1. Critique ce code: quels sont les problèmes potentiels?
2. Quels edge cases manquent?
3. Comment améliorer la performance?
4. Propose une version optimisée du code.
Erreurs Courantes à Éviter
- Prompts trop vagues
- ❌ "Crée une API"
- ✅ "Crée une API REST GET /api/users?status=active avec pagination, filtrage et tests"
- Manque de contexte technique
- ❌ "Fais un composant de login"
- ✅ "Composant React login avec validation temps réel, intégration JWT, et tests d'accessibilité"
- Pas de contraintes
- ❌ "Optimise ce code"
- ✅ "Optimise ce code: < 200ms de réponse, pas de nouvelles dépendances, < 50KB de bundle"
- Prompts trop longs
- ✅ Utilisez la structure CRISP (150-300 mots)
- ❌ Ne pas écrire des murs de texte confus
- Ne pas spécifier le format de sortie
- ❌ "Documente cette API"
- ✅ "Crée une documentation OpenAPI 3.0 en YAML pour cette API"
Checklist pour Prompts Efficaces
Avant de soumettre un prompt, vérifiez:
- Contexte clair: Stack technique et architecture connus?
- Rôle défini: Qui joue l'IA pour ce prompt?
- Tâche spécifique: Qu'exactly devez-vous livrer?
- Détails cruciaux: Contraintes, limitations, exigences non-fonctionnelles?
- Format attendu: Code, documentation, diagrammes?
- Critères de succès: Comment mesurez-vous le succès?
- Exemples fournis: Avez-vous montré le style/pattern attendu?
Ressources et Liens Connexes
Pour approfondir votre maîtrise du vibecoding:
- Explorez Lovable pour le frontend rapide
- Découvrez Bolt pour les apps fullstack
- Utilisez Cursor comme éditeur quotidien
- Comparez les outils: Lovable vs Bolt
- Consultez notre guide: 10 Meilleurs Prompts pour Lovable, Bolt et Cursor
- Évitez les erreurs courantes: 5 Erreurs à Éviter en Débutant le Vibecoding
- Construisez plus rapidement: Créer une App en 24h: de l'Idée au Déploiement
Pour une introduction complète au vibecoding, consultez notre guide Vibecoding.
Conclusion
Le prompt engineering n'est pas une science inexacte, c'est une compétence qui se développe avec la pratique. Les frameworks CRISP et Rôle-Contexte-Tâche vous donnent une base solide. Les techniques avancées comme le Chain of Thought et le Few-Shot Learning affinent vos résultats.
Commencez par les templates fournis, adaptez-les à vos cas d'usage spécifiques, et construisez votre propre bibliothèque de prompts réutilisables. Meilleurs sont vos prompts, meilleur est votre code généré, et plus rapide est votre développement.
À Propos de l'Auteur
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