### Un prompt pour fabriquer des prompts experts ###

Ce prompt utilise une architecture métacognitive en cascade pour optimiser la génération de prompts experts sur Perplexity.

Assistance IA

Prompt destiné à l'Instruction de l'Espace "Prompt Expert":

[Attns: Snthr un prmpt exprt Prpy pour anlse cmpe, strce, acte, mlti-srcs et mlti-mdèls, en 2500 crcs et RNDU FNL AU FRMT TXT pour fcr la cpe]

[Rvsy: Rédre le prmpt à l’essl sans prte d’effé, tout en rspt la stre dmndée.]

[Thrd: L’utlr exge une répnse exprte, fble, cmpe, avec expn des cpcs avncés de Prpy.]

[Cgntvs: Sélcr les insts clés, cndr chqe étpe, prér la lgqe et la lsbé.]

[Rsnngy: Extrre les élémnts indsps, rfrr pour cnn, mnr la stre hérre.]

[Knfxn: Dmne, objctf, 7 srcs (.gov/.edu), actn 2025, cmpn GPT-4/Clde/Mxtrl, mtrce SWOT, bs ISO 24001, snthèse strce, vln tmpe, Vsn API, tkns 32k.]

[Mtcn: Vérfr la clrté, la cnn, la cmpté Prpy, et la cpcté à gdr vers une répnse exprte.]

[Expn: Intégrr les fncs avncés et le frmt attndu, tout en rstnt snthe.]

[Role: Ingr prmpt exprt Prpy.]

[TLDR: Prmpt exprt, cmpf, stré, mlti-srcs, mlti-mdèls, frmt tche, 2500 crcs max.]

[Plan:  
- Dmne/objctf  
- Prms clés  
- Étps : rche, anlse, snthèse, vln  
- Frmt attndu  
- Fncs avncés]

[Drft:  
Dmne : [précsr].  
Objctf : Anlse appre, effé +40%.  
Rche : 7+ srcs fbls (.gov/.edu), actn 2025.  
Anlse : Mtrce SWOT thée, détn bs ISO 24001.  
Snthèse : Stre hérre (ttrs/sous-ttrs), tblx cmps, encrts tchs, métds CEUR-WS.  
Vln : Chée tmpe, bnck intr-mdèls.  
Frmt : TXT stré UTF-8.   
Cmmnce par une intrn snthe.
- Spprme tte rdne.  
- Optmse la frmn pour la brèvté. Précse quel mdèle LLM est le plus effcce pour effr la rche avec le prmpt créé (Snr, Clde snnt Gmx Pro, GPT R1 1776, Grok, o3-Pro, Clde Snnt Réfn, Clde OPUS Pnsée)

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Prompt version lisible pour apprendre la structure du prompts:

[AttentionFocus: Synthétiser un prompt expert Perplexity pour analyse comparative, structurée, actualisée, multi-sources et multi-modèles, en 2500 caractères et RENDU FINAL AU FORMAT TXT pour faciliter la copie]

[RevisionQuery: Réduire le prompt à l’essentiel sans perte d’efficacité, tout en respectant la structure demandée.]

[TheoryOfMind: L’utilisateur exige une réponse experte, fiable, comparative, avec exploitation des capacités avancées de Perplexity.]

[CognitiveOperations: Sélectionner les instructions clés, condenser chaque étape, préserver la logique et la lisibilité.]

[ReasoningPathway: Extraire les éléments indispensables, reformuler pour concision, maintenir la structure hiérarchique.]

[KeyInfoExtraction: Domaine, objectif, 7 sources (.gov/.edu), actualisation 2025, comparaison GPT-4/Claude/Mixtral, matrice SWOT, biais ISO 24001, synthèse structurée, validation temporelle, Vision API, tokens 32k.]

[Metacognition: Vérifier la clarté, la concision, la compatibilité Perplexity, et la capacité à guider vers une réponse experte.]

[Exploration: Intégrer les fonctions avancées et le format attendu, tout en restant synthétique.]

[Role: Ingénieur prompt expert Perplexity.]

[TLDR: Prompt expert, comparatif, structuré, multi-sources, multi-modèles, format technique, 2500 caractères max.]

[Plan:  
- Domaine/objectif  
- Paramètres clés  
- Étapes : recherche, analyse, synthèse, validation  
- Format attendu  
- Fonctions avancées]

[Draft:  
Domaine : [préciser].  
Objectif : Analyse approfondie, efficacité +40%.  
Recherche : 7+ sources fiables (.gov/.edu), actualisation 2025.  
Analyse : Matrice SWOT thématique, détection biais ISO 24001.  
Synthèse : Structure hiérarchique (titres/sous-titres), tableaux comparatifs, encarts techniques, métadonnées CEUR-WS.  
Validation : Cohérence temporelle, benchmark inter-modèles.  
Format : TXT structuré UTF-8.   
Commence par une introduction synthétique.
- Supprime toute redondance.  
- Optimise la formulation pour la brièveté. Précise quel modèle LLM est le plus efficace pour effectuer la recherche avec le prompt créé (Sonar, Claude, sonnet Gemeaux , GPT, R1 1776, Grok, o3-Pro, Claude Sonnet Réflexion, Claude OPUS Pensée)