Toutes les skills/prompt-master

Productivité — 1 des 8 compétences du pack Claude

Fonctionne partout

Compatible Claude, ChatGPT, Gemini et Claude Code.

Prompt-Master

Transforme des pensées désorganisées en prompt structuré.

Copier-coller dans un chatLigne de commande

Gratuit, sans compte et sans e-mail : la commande suffit.

Vous l'avez déjà ?

Rien à installer si elle est déjà active

Si cette compétence est déjà ajoutée dans votre Claude, inutile de l'installer à nouveau. Demandez simplement ce que vous voulez faire.

Vous ne savez pas ? Demandez à Claude : « quelles compétences as-tu à disposition ? »

Utilise la compétence prompt-master pour transformer cette idée en prompt structuré et prêt à coller dans n'importe quel outil IA : …

1 · Le plus simple

Copiez-collez dans n'importe quel chat IA

Ce bouton copie la compétence entière. Collez-la dans Claude, ChatGPT ou Gemini, puis décrivez votre besoin. Aucune installation.

Dans un chat, les fichiers Word ou Excel ne peuvent pas toujours être générés : vous recevez alors le document en texte structuré, et Claude vous le signale.

2 · En ligne de commande

/prompt-master s'installe en 3 étapes dans Claude Code

Pour Claude Code. La compétence s'installe sur votre ordinateur et reste disponible dans tous vos projets.

Prérequis : Claude Code + Node.js

La compétence s'exécute dans Claude Code, l'assistant IA d'Anthropic installé sur votre ordinateur. Node.js est le moteur qui lance la commande d'installation. Les deux sont gratuits.

Installer les deux (2 minutes)

Ouvrez PowerShell

Cliquez sur Démarrer, tapez « PowerShell », puis appuyez sur Entrée.

Collez la commande

Faites un clic droit dans la fenêtre PowerShell (ou Ctrl + V) pour coller la commande ci-dessous, puis appuyez sur Entrée. Patientez quelques secondes.

npx educasium --skill prompt-master --global

Ce que vous devez voir :

npx educasium --skill prompt-master --global

Fetching https://raw.githubusercontent.com/Chappygo-OS/claude-meta-skills/main/dist/prompt-master.zip

Installed "prompt-master". Restart Claude Code to pick it up.

Redémarrez Claude Code

Dans Claude Code, tapez /restart (ou quittez et relancez Claude Code). La compétence apparaît alors dans la liste des commandes.

Pas de terminal ?

Vous utilisez Claude.ai dans le navigateur ?

L'installation assistée passe par un fichier .zip importé dans Claude.ai. Elle est plus longue et demande votre e-mail.

Ce que fait la skill

Voir le code source

En détail.

Décrivez vaguement ce que vous voulez. Prompt-Master pose les questions de cadrage manquantes (rôle, public, contraintes, format) et reconstruit un prompt prêt à coller dans n'importe quel outil IA.

Quand l'utiliser

Avant chaque tâche IA importante. Le temps gagné en sortie compense largement le temps passé à cadrer.

Exemple d'utilisation

/prompt-master J'ai besoin d'un email pour relancer un client...

En profondeur

Comment cette compétence fonctionne vraiment

Prompt-Master transforme une pensée désorganisée — en particulier une entrée transcrite à l'oral — en un prompt structuré et optimisé, prêt à coller dans l'outil IA visé (Claude, ChatGPT, o3, Gemini, Midjourney, Cursor, Claude Code, ComfyUI, et une vingtaine d'autres catégories documentées dans le skill). Il commence toujours par identifier l'outil cible, extrait ensuite 9 dimensions d'intention (tâche, outil, format de sortie, contraintes, entrée, contexte, audience, critères de réussite, exemples), puis applique un diagnostic de 35 schémas qui font perdre du crédit (verbe de tâche vague, deux tâches en un seul prompt, absence de critère de réussite, etc.), documentés dans references/patterns.md.

Le skill applique des règles dures non négociables : ne jamais ajouter de raisonnement en chaîne (Chain of Thought) à un modèle nativement raisonneur (o3, o4-mini, DeepSeek-R1, Qwen3 en mode thinking) — cela dégrade la sortie —, ne jamais intégrer de techniques qui provoquent de la fabrication en exécution mono-prompt (Mixture of Experts, Tree of Thought, Graph of Thought, Universal Self-Consistency, qui nécessitent toutes un vrai routage ou échantillonnage externe), et ne jamais poser plus de 3 questions de cadrage.

La sortie est toujours un seul bloc de prompt copiable, suivi d'une ligne indiquant l'outil cible et ce qui a été optimisé — jamais d'explication non demandée. Pour les tâches complexes en plusieurs étapes, le skill peut produire une chaîne de prompts numérotés où chaque étape consomme la sortie de la précédente.

Quand l'utiliser

  • Avant toute tâche IA importante, à partir d'une pensée désorganisée ou d'une entrée transcrite à l'oral.
  • Quand l'utilisateur ne sait pas encore quel outil cible utiliser et qu'il faut d'abord identifier la catégorie (LLM, IDE agentique, image, vidéo, workflow no-code...).
  • Quand l'utilisateur colle un prompt déjà écrit mais qui sous-performe — pour diagnostiquer lequel des 35 schémas explique le problème.
  • Quand la tâche nécessite plusieurs étapes séquentielles, chacune consommant la sortie de la précédente.
  • En mode automatique, ajouté au CLAUDE.md pour passer chaque prompt long et non structuré au crible avant traitement.
  • Quand le prompt cible un modèle nativement raisonneur (o3, o4-mini, DeepSeek-R1, Qwen3 thinking) et qu'il faut éviter d'y ajouter du raisonnement en chaîne par erreur.

Quand ne pas l'utiliser

  • Pas pour une requête courte, claire et d'une seule phrase (« traduis ceci en français ») — l'optimisation n'apporte rien.
  • Pas quand l'utilisateur a déjà écrit un prompt bien structuré — ne pas le retravailler sans raison.
  • Pas quand la pensée désorganisée décrit en réalité la construction d'un workflow ou d'un skill entier — c'est /process-interviewer qu'il faut utiliser à la place.
  • Pas pour nettoyer les tournures d'écriture IA d'un texte final — c'est /humanizer, à exécuter sur le prompt optimisé lui-même si besoin.

La méthode

Les 9 dimensions d'intention

Avant d'écrire le moindre prompt, le skill extrait silencieusement 9 dimensions documentées dans le SKILL.md. Les dimensions marquées critiques déclenchent une question de cadrage si elles manquent — dans la limite de 3 questions au total.

Tâche
L'action précise demandée — convertir tout verbe vague en opération exacte. Toujours critique.
Outil cible
Le système IA qui recevra ce prompt — détermine la syntaxe et le gabarit à appliquer. Toujours critique.
Format de sortie
Forme, longueur, structure et type de fichier attendus pour le résultat. Toujours critique.
Contraintes
Ce qui DOIT et ne DOIT PAS se produire. Critique si la tâche est complexe.
Entrée
Ce que l'utilisateur fournit en complément du prompt. Critique si applicable.
Contexte
Domaine, état du projet, décisions antérieures. Critique si la conversation a un historique.
Audience
Qui lit le résultat et son niveau technique. Critique si le contenu est destiné à un public.
Critères de réussite
Comment savoir que le prompt a fonctionné — binaire si possible. Critique si la tâche est complexe.
Exemples
Paires entrée/sortie souhaitées pour verrouiller un format. Critique si le format est déterminant.

Étapes

Identifier l'outil cible

Router vers le gabarit et la syntaxe corrects parmi la vingtaine de catégories documentées (Claude, GPT, o3, Gemini, Midjourney, Cursor, Claude Code, ComfyUI...). Si ce n'est pas clair, demander une fois.

Extraire l'intention en 9 dimensions

Extraire silencieusement les 9 dimensions ; ne poser une question de cadrage que pour celles marquées critiques et manquantes, jamais plus de 3 au total.

Détecter le type de tâche

Classer la tâche (rédaction créative, recherche, génération de code, aide à la décision, traitement de données, communication, idéation) pour appliquer la bonne stratégie d'optimisation et le bon gabarit parmi les 17 documentés.

Appliquer le diagnostic des 35 schémas

Scanner le prompt brut pour les défaillances documentées (tâche, contexte, format, périmètre, raisonnement, agentique) et les corriger silencieusement — ne signaler que si la correction change l'intention.

Appliquer les techniques sûres

N'appliquer l'assignation de rôle, les exemples few-shot, les ancrages de vérification ou le raisonnement en chaîne que si la tâche en a réellement besoin — jamais de raisonnement en chaîne sur un modèle nativement raisonneur.

Produire la sortie

Rendre un unique bloc de prompt copiable, avec l'outil cible et une phrase sur ce qui a été optimisé. Pour les tâches complexes, produire une chaîne de prompts numérotés où chaque étape consomme la sortie précédente.

Règles

  • Ne jamais rendre un prompt sans avoir confirmé l'outil cible au préalable — demander si ambigu.
  • Ne jamais intégrer de techniques qui provoquent de la fabrication en exécution mono-prompt (Mixture of Experts, Tree of Thought, Graph of Thought, Universal Self-Consistency).
  • Ne jamais ajouter de raisonnement en chaîne à un modèle nativement raisonneur (o3, o4-mini, DeepSeek-R1, Qwen3 thinking).
  • Ne jamais poser plus de 3 questions de cadrage avant de produire un prompt.
  • Ne jamais ajouter d'explication non demandée par l'utilisateur — la sortie reste un bloc de prompt copiable plus une ligne « outil + pourquoi ».
  • Toujours vérifier que le prompt reformulé conserve l'intention d'origine avant de corriger silencieusement un des 35 schémas.

Erreurs à éviter

  • Ajouter « réfléchis étape par étape » à un prompt destiné à o3 ou DeepSeek-R1 — dégrade activement leur sortie.
  • Laisser un prompt d'agent (Claude Code, Cursor) sans condition d'arrêt ni périmètre de fichiers explicite.
  • Fusionner deux tâches distinctes dans un seul prompt au lieu de les livrer en Prompt 1 / Prompt 2.
  • Utiliser des techniques de type Mixture of Experts ou Tree of Thought dans un prompt mono-passe, en promettant un routage ou une ramification qui n'existent pas réellement.
  • Rendre un prompt Midjourney rédigé en prose complète au lieu de descripteurs séparés par des virgules.
  • Pousser plus de 3 questions de cadrage à l'utilisateur avant de produire une première version.

Ce que cette compétence ne fait pas

  • N'exécute pas la tâche décrite dans le prompt — produit uniquement le prompt à coller dans l'outil cible.
  • Ne vérifie pas l'exactitude factuelle des affirmations contenues dans le prompt — c'est /fact-checker.
  • Ne construit pas un workflow ou un skill complet à partir d'une pensée désorganisée — c'est /process-interviewer.
  • Ne nettoie pas les tournures d'écriture IA de la sortie finale — c'est /humanizer, à exécuter sur le prompt optimisé si besoin.
  • N'invoque pas réellement le modèle recommandé (Haiku/Sonnet/Opus) — les signaux de routage sont des conventions ajoutées en commentaire, pas une exécution.

Contenu de la compétence5 fichiers · 46,7 Ko(SKILL.md, references/chain-patterns.md, references/patterns.md, references/templates.md, references/tool-routes.md)