Bonnes pratiques pour les prompts pour les IA 

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• Principe général
  • Vision globale du produit + spécifications détaillées écran par écran.
  • Le frontend doit être pensé comme un parcours utilisateur cohérent.
• Vision globale recommandée
  • Créer un PDF storyboard du parcours utilisateur complet.
  • Exemple de flow :
    • Landing
    • Marketplace
    • Register
    • KYC
    • Wallet
    • Asset Detail
    • Investment
    • Payment
    • Portfolio
    • Yield
    • Marketplace secondaire
    • Dashboard admin
• Organisation recommandée
  • Un dossier par écran ou contexte UI :
    • landing
    • marketplace
    • register
    • kyc
    • wallet
    • investment
    • payment
    • portfolio
  • Chaque écran possède sa propre spécification détaillée.
• Contenu attendu pour chaque écran
  • Description fonctionnelle
  • États UI (loading, empty, error, success)
  • Composants à utiliser
  • APIs appelées
  • Règles de validation
  • Microtasks (SpecKit)
• Pourquoi cette approche est meilleure pour l’IA
  • Compréhension globale du produit
  • Cohérence UX/UI
  • Réutilisation intelligente des composants
  • Navigation plus claire
  • Responsive design homogène
  • Génération de code frontend plus fiable
• Bonnes pratiques
  • Créer un storyboard PDF global
  • Faire des specs écran par écran
  • Construire un Design System réutilisable
  • Travailler en microtasks et micro-commits
  • Définir explicitement :
    • états UI
    • validations
    • APIs
    • transitions utilisateur
• À éviter
  • Écrans développés sans contexte global
  • Flows utilisateur incohérents
  • Duplication des composants
  • Specs techniques absentes
  • Navigation non structurée
• Objectif final
  • Faciliter le travail des IA génératives sur le frontend
  • Produire une UI cohérente et industrialisable
  • Réduire les erreurs d’intégration entre frontend et backend
  • Accélérer fortement la génération ReactJS / TypeScript / Tailwind par Claude ou GPT

et

Principe général

• 1 domaine métier = 1 diagramme = 1 spécification = 1 ensemble de microtasks.
• Découper le système par contextes métier indépendants.

Organisation recommandée

• Un dossier par domaine :
  • architecture globale
  • investor
  • KYC
  • wallet
  • investment
  • payment
  • tokenization
  • marketplace
  • yield
  • audit
• Chaque domaine possède sa propre documentation et ses propres règles.

Contenu attendu dans chaque contexte

• Diagramme MDD
• Modèles Odoo (champs, relations)
• États et transitions
• Règles métier
• Événements métier
• APIs / interfaces
• Exemples JSON
• Microtasks (SpecKit)

Pourquoi cette approche est meilleure pour l’IA

• Focus sur un périmètre réduit
• Moins d’hallucinations
• Génération de code plus propre
• Relations métier plus cohérentes
• Micro-commits plus faciles à gérer
• Scalabilité du projet améliorée

Bonnes pratiques

• Utiliser les Bounded Contexts (DDD)
• Définir un langage événementiel explicite
• Versionner les schémas et événements
• Prévoir idempotency, retry et DLQ
• Garder Odoo comme source de vérité métier

À éviter

• Un énorme diagramme global unique
• Mélanger plusieurs métiers dans une même spec
• Événements non structurés
• Business logic hors Odoo

Objectif final

• Faciliter le travail des IA génératives (Claude, GPT, Codex)
• Produire un backend modulaire, maintenable et industrialisable
• Réduire les erreurs lors de la génération automatique de code et de specs

et