Alors que les agents IA passent des démos à la production, l'ingénierie de prompts devient une discipline critique. Cet article décrit une méthodologie qui commence par une définition claire des rôles, encapsule ensuite les compétences réutilisables, et enfin renforce la qualité des sorties par une évaluation structurée. L'approche est indépendante du framework et peut être appliquée à Claude, GPT ou aux modèles open source. Les points clés incluent l'importance de séparer le contexte de rôle statique de la logique de compétence dynamique, et l'utilisation de tests itératifs pour affiner les prompts. Pour les équipes construisant des agents orientés client, cette méthodologie offre un chemin pratique vers des sorties plus cohérentes et fiables.
Une méthodologie structurée d'ingénierie de prompts pour les agents IA, axée sur la définition des rôles, l'encapsulation des compétences et le contrôle de la qualité des sorties.