Installer le skill CLI belt :
npx skills add belt-sh/cli
Guide de Prompt Engineering
Maîtrisez le prompt engineering pour les modèles d'IA via l'interface en ligne de commande inference.sh.
Démarrage rapide
Nécessite l'interface CLI inference.sh (
belt). Instructions d'installation
belt login
# Prompt LLM bien structuré
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Vous êtes un ingénieur logiciel senior. Examinez ce code pour y déceler des vulnérabilités de sécurité :\n\n```python\nuser_input = request.args.get("query")\nresult = db.execute(f\"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}\")\n```\n\nFournissez les problèmes spécifiques et les corrections."
}'
Prompting LLM
Structure de base
[Rôle/Contexte] + [Tâche] + [Contraintes] + [Format de sortie]
Prompt de rôle
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Vous êtes un data scientist expert avec 15 ans d'expérience en apprentissage automatique. Expliquez la descente de gradient à un débutant, en utilisant des analogies simples."
}'
Clarté de la tâche
# Mauvais : vague
"Aidez-moi avec mon code"
# Bon : spécifique
"Débuggez cette fonction Python qui doit retourner la somme des nombres pairs d'une liste, mais retourne 0 pour toutes les entrées :
def sum_evens(numbers):
total = 0
for n in numbers:
if n % 2 == 0:
total += n
return total
Identifiez le bug et fournissez le code corrigé."
Chaîne de pensée (Chain-of-Thought)
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Résolvez ceci étape par étape :\n\nUn magasin vend des pommes à 2 $ pièce et des oranges à 3 $ pièce. Si une personne achète 5 fruits et dépense 12 $, combien de chaque fruit a-t-elle achetée ?\n\nRéfléchissez étape par étape avant de donner la réponse finale."
}'
Exemples Few-Shot
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Convertissez ces phrases en anglais professionnel formel :\n\nExemple 1 :\nEntrée : gonna send u the report tmrw\nSortie : I will send you the report tomorrow.\n\nExemple 2 :\nEntrée : cant make the meeting, something came up\nSortie : I apologize, but I will be unable to attend the meeting due to an unforeseen circumstance.\n\nMaintenant, convertissez :\nEntrée : hey can we push the deadline back a bit?"
}'
Spécification du format de sortie
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Analysez le sentiment de ces avis clients. Retournez un tableau JSON contenant des objets avec \"text\", \"sentiment\" (positif/négatif/neutre) et \"confidence\" (0-1).\n\nAvis :\n1. \"Great product, fast shipping!\"\n2. \"Meh, its okay I guess\"\n3. \"Worst purchase ever, total waste of money\"\n\nRetournez uniquement du JSON valide, sans explication."
}'
Définition de contraintes
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Résumez cet article en exactement 3 puces. Chaque puce doit faire moins de 20 mots. Concentrez-vous uniquement sur les informations exploitables, pas sur le contexte.\n\n[texte de l'article]"
}'
Prompting pour la génération d'images
Structure de base
[Sujet] + [Style] + [Composition] + [Éclairage] + [Technique]
Description du sujet
# Mauvais : vague
"un chat"
# Bon : spécifique
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Un chat tigré orange tout doux aux yeux verts, assis sur un fauteuil en cuir vintage"
}'
Mots-clés de style
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Photographie portrait d'une femme, prise sur film Kodak Portra 400, lumière naturelle douce, faible profondeur de champ, ambiance nostalgique, esthétique photographique analogique"
}'
Contrôle de la composition
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Plan d'ensemble large d'une skyline de ville cyberpunk la nuit, composition en règle des tiers, enseignes au néon au premier plan, gratte-ciel imposants en arrière-plan, rues luisantes de pluie"
}'
Mots-clés de qualité
photorealistic, 8K, ultra detailed, sharp focus, professional,
masterpiece, high quality, best quality, intricate details
Prompts négatifs
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Portrait professionnel, fond neutre",
"negative_prompt": "blurry, distorted, extra limbs, watermark, text, low quality, cartoon, anime"
}'
Prompting vidéo
Structure de base
[Type de plan] + [Sujet] + [Action] + [Cadre] + [Style]
Mouvement de caméra
belt app run google/veo-3-1-fast --input '{
"prompt": "Plan travelling lent suivant une femme marchant dans une forêt ensoleillée, lumière dorée de fin d'après-midi, faible profondeur de champ, cinématographique, 4K"
}'
Description de l'action
belt app run google/veo-3-1-fast --input '{
"prompt": "Gros plan sur des mains pétrissant une pâte à pain sur une surface en bois, poussière de farine flottant dans la lumière du matin, ralenti, esthétique de pâtisserie cosy"
}'
Mots-clés temporels
slow motion, timelapse, real-time, smooth motion,
continuous shot, quick cuts, frozen moment
Techniques avancées
Prompts système
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"system": "Vous êtes un assistant de codage serviable. Fournissez toujours du code avec des commentaires. Si vous n'êtes pas sûr de quelque chose, dites-le plutôt que de deviner.",
"prompt": "Écrivez une fonction Python pour valider les adresses e-mail avec une expression régulière."
}'
Sortie structurée
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Extrayez les informations de ce texte et retournez-les au format JSON :\n\n"John Smith, CEO of TechCorp, announced yesterday that the company raised $50 million in Series B funding. The round was led by Venture Partners."\n\nSchéma :\n{\n \"person\" : string,\n \"title\" : string,\n \"company\" : string,\n \"event\" : string,\n \"amount\" : string,\n \"investor\" : string\n}"
}'
Raffinement itératif
# Commencez large
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Un château sur une colline"
}'
# Ajoutez des détails
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Un château en pierre médiéval sur une colline herbeuse"
}'
# Ajoutez le style
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Un château en pierre médiéval sur une colline herbeuse, ciel de coucher de soleil dramatique, style d'art fantastique, composition épique"
}'
# Ajoutez le côté technique
belt app run falai/flux-dev --input '{
"prompt": "Un château en pierre médiéval sur une colline herbeuse, ciel de coucher de soleil dramatique, style d'art fantastique par Greg Rutkowski, composition épique, 8K, très détaillé"
}'
Raisonnement multi-tour
# Premièrement : analyser
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Analysez ce problème commercial : Notre site e-commerce a un taux d'abandon de panier de 70 %. Énumérez les causes potentielles."
}'
# Deuxièmement : prioriser
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Compte tenu de ces causes d'abandon de panier : [résultat précédent], classez-les par impact probable et facilité de correction. Formatez en matrice de priorités."
}'
# Troisièmement : plan d'action
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Pour les 3 causes principales identifiées, fournissez des tests A/B spécifiques que nous pouvons réaliser pour valider et corriger chaque problème."
}'
Conseils spécifiques aux modèles
Claude
- Excelle dans les instructions nuancées
- Répond bien au jeu de rôle
- Bon pour suivre des contraintes complexes
- Préfère les formats de sortie explicites
GPT-4
- Fort en génération de code
- Fonctionne bien avec des exemples
- Bonne sortie structurée
- Répond à "Réfléchissons étape par étape"
FLUX
- Descriptions détaillées du sujet
- Les références de style fonctionnent bien
- Les mots-clés d'éclairage sont importants
- Les prompts négatifs sont pris en charge
Veo
- Mots-clés de mouvement de caméra
- Le langage cinématographique fonctionne bien
- Les descriptions d'action sont importantes
- Inclure le contexte temporel
Erreurs courantes
| Erreur | Problème | Correction |
|---|---|---|
| Trop vague | Résultat imprévisible | Ajoutez des détails |
| Trop long | Le modèle perd le fil | Priorisez les informations clés |
| Conflit | Confond le modèle | Supprimez les contradictions |
| Pas de format | Résultat incohérent | Spécifiez le format |
| Pas d'exemples | Attentes floues | Ajoutez des exemples few-shot |
Modèles de prompts
Révision de code
Examinez ce code [langage] pour :
1. Bugs et erreurs logiques
2. Vulnérabilités de sécurité
3. Problèmes de performance
4. Style de code/bonnes pratiques
Code :
[code]
Pour chaque problème trouvé, fournissez :
- Numéro de ligne
- Description du problème
- Gravité (élevée/moyenne/faible)
- Correction suggérée
Rédaction de contenu
Rédigez un [type de contenu] sur [sujet].
Public : [public cible]
Ton : [formel/décontracté/professionnel]
Longueur : [nombre de mots]
Points clés à aborder :
1. [point 1]
2. [point 2]
3. [point 3]
Inclure : [éléments spécifiques]
Éviter : [choses à exclure]
Génération d'image
[Sujet avec détails], [cadre/arrière-plan], [type d'éclairage],
[style artistique ou photographique], [composition], [mots-clés de qualité]
Compétences connexes
# Guide de prompts vidéo
npx skills add inference-sh/skills@video-prompting-guide
# Modèles LLM
npx skills add inference-sh/skills@llm-models
# Génération d'images
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
# Compétence complète de la plateforme
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli
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