SYNTX.AI

KERNEL en cinq minutes : pourquoi un bon prompt ressemble étrangement à une spécification technique

L'article explique le cadre KERNEL pour l'ingénierie des prompts, que l'auteur décrit comme une recette simple : rester simple, facile à vérifier, résultats reproductibles, portée étroite, contraintes explicites et structure logique. Bien que KERNEL soit utile pour les prompts quotidiens, l'article soutient que la production réelle de LLM exige plus que de bons prompts, notamment des évaluations, l'ingénierie du contexte et l'intégration d'outils. L'auteur partage ses idées personnelles sur l'utilisation de SYNTX.AI pour comparer les modèles.

SYNTX.AI