1) Définir
🛠️ Prompt engineering : formuler la consigne la plus claire et précise possible pour obtenir la bonne réponse.
🧭 Context engineering : préparer le cadre de réponse (rôle, style, données, contraintes, objectifs) qui entoure la consigne.
2) Comparer
- Intention : le prompt dit quoi faire ; le contexte définit dans quelles conditions.
- Levier : le prompt ajuste la demande ; le contexte stabilise la qualité (règles, sources, formats).
- Réutilisation : le prompt varie souvent ; le contexte sert de base récurrente.
| Aspect | Prompt | Contexte |
|---|---|---|
| Rôle | Action demandée | Persona + règles |
| Sources | Optionnelles | Spécifiées (docs, liens) |
| Sortie | Objectif local | Format & cohérence globale |
| Exigence | Clarté | Cadre & contraintes |
3) Appliquer
Exemple A — Mini-article “Machine learning”
Contexte (à réutiliser) : Tu es rédacteur WordPress pour eric-bourgeois.fr. Style clair, tutoiement, courts paragraphes. Toujours proposer un bloc HTML prêt à coller. Lier les termes existants au glossaire, par ex. Machine learning. Répondre en français. 120–150 mots.
Prompt : “Explique simplement ce qu’est le Machine learning et donne 2 exemples concrets, avec un titre H2 et une liste à puces.”
Exemple B — Page de comparaison (celle-ci)
Contexte : Même cadre que ci-dessus + structure imposée en 3 parties : Définir, Comparer, Appliquer. Format : titres courts, listes, tableau comparatif.
Prompt : “Rédige le plan en 3 parties de la page ‘Différence entre 🛠️ Prompt engineering et 🧭 Context engineering’, avec titres courts et un appel à l’action final.”
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