Un ingénieur d'Anthropic explique comment confier des tâches plus ambitieuses à l'IA et publie un prompt prêt à l'emploi

Felix Rieseberg, ingénieur chez Anthropic travaillant sur Claude, a décrit trois approches pour faire travailler l'IA comme un spécialiste de premier plan plutôt que comme un simple assistant accéléré.
Felix Rieseberg, ingénieur principal chez Anthropic travaillant sur Claude, a écrit un guide sur la manière de confier réellement des tâches plus ambitieuses à l'IA et a partagé un prompt prêt à l'emploi.
Il souligne que tout le monde conseille d'être plus ambitieux avec l'IA, mais peu expliquent comment. Rieseberg met en avant trois approches qui dépassent le simple gain de vitesse et qui peuvent s'appliquer à n'importe quelle IA.
Au lieu de demander à l'IA de corriger les erreurs une par une, fixez-lui un objectif final. Rieseberg a cessé de demander la correction de chaque plantement séparément et a plutôt défini le but de faire en sorte que les applications ne plantent plus du tout. Il a fourni à Claude des rapports d'erreurs ainsi que des machines Windows, macOS et Linux pour que le modèle puisse tester les corrections lui-même.
Lors de la préparation d'un rapport trimestriel, donnez d'abord toutes les données à l'IA et demandez-lui d'identifier ce qui a changé, pourquoi cela s'est produit et quoi faire. Demandez ensuite de mettre en avant les trois décisions les plus urgentes avec leurs avantages et inconvénients. À un niveau encore plus élevé, proposez à l'IA de créer quelque chose de plus utile que le rapport lui-même et de prouver, avec les données historiques de l'entreprise, que cela aurait permis de détecter les problèmes plus tôt.
Quand l'IA vous renvoie un petit tableau, demandez-lui de créer à la place une base de données et un modèle statistique, car ce sont les outils qu'utiliserait un spécialiste de premier plan dans ce domaine. Si une page doit se charger en 5 secondes, fixez l'objectif à 200 millisecondes. Et ne laissez jamais l'IA évaluer son propre travail : utilisez une vérification indépendante.
Pour mobiliser des connaissances d'autres domaines, constituez une équipe : un analyste, un journaliste, un éditeur et, pour une évaluation critique, une personne qui parie sur la faillite de l'entreprise ainsi qu'un expert comptable. Mais ne demandez pas simplement à l'IA de jouer ces spécialistes. Demandez-lui de mener les recherches qu'ils auraient menées.
Rieseberg a aussi partagé un prompt prêt à l'emploi :
J'ai besoin d'une version plus approfondie de cette tâche, pas plus grande.
Avant de réécrire mon prompt :
1. Dis-moi ce que ferait un spécialiste de premier plan dans ce domaine, ce que je ne demande pas actuellement.
2. Indique les données ou matériaux les plus bruts qu'il utiliserait plutôt que des informations déjà préparées pour moi.
3. Précise les méthodes et outils concrets qu'il appliquerait.
4. Explique quelles preuves indépendantes de nous confirmeraient que le résultat est correct.
Ensuite, réécris mon prompt pour qu'il exige exactement cela.
Ce prompt a été transformé en une compétence nommée /be-ambitious. Indiquez simplement cette compétence à votre agent et demandez-lui de l'installer : GitHub: be-ambitious.
Le billet complet de Rieseberg vaut aussi la lecture.
Pourquoi c'est important
AnalyseLe conseil déplace l'attention de « corriger vite » vers « travailler comme un spécialiste de premier plan », ce qui aide l'IA à produire des solutions plus profondes plutôt que de simplement accélérer la routine.
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