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La plupart des rédacteurs utilisent l'IA comme un stagiaire bon marché, produisant un contenu générique qui tombe à plat. Découvrez le cadre qui distingue la production amateur de la création virale à haut revenu.
Le modèle le plus puissant d'Anthropic possède un paramètre par défaut qui exaspère les utilisateurs et fait grimper les coûts. La solution est simple, mais elle est désactivée par défaut, et la plupart des utilisateurs ignorent même son existence.
Une nouvelle technique de prompting permet à l'IA de construire et de critiquer son propre travail, en itérant jusqu'à atteindre la perfection. La plupart des développeurs utilisent encore des prompts « one-shot », ce qui les place dangereusement en retard.
Se fier à un seul chat IA pour des décisions complexes est une recette pour le désastre. Il existe une meilleure façon d'orchestrer l'IA qui imite une équipe d'experts, rendant vos résultats 10 fois plus fiables.
La promesse de workflows d'IA 'fire-and-forget' est là avec les agentic loops. Mais sans les bonnes balises, vous ne faites que construire une 'slop machine' qui brûle des tokens et sème le chaos.
Les experts abandonnent le Markdown pour une nouvelle méthode de 'prompting' surprenante. Cette astuce puissante avec HTML rend les 'prompts' plus lisibles mais a un coût caché énorme.
Les meilleurs modèles d'IA comme Claude et GPT sont plus puissants que jamais, pourtant la plupart des utilisateurs obtiennent des résultats médiocres. Une nouvelle méthodologie révèle comment arrêter de gaspiller des tokens sur un contexte inutile et construire des agents IA hyper-efficaces.
