Niveau supérieur (très important)
Pour Claude Opus / Codex / Gemini avancé :
le meilleur workflow devient :
1. Cinématique utilisateur
→ écrans
→ parcours
→ UX
2. Mermaid
→ logique système
→ états
→ APIs
→ flux
3. MDD / Schémas
→ entités
→ relations
→ workflow
4. Contraintes techniques
→ stack
→ sécurité
→ infra
5. Prompt orchestration
→ génération backend
→ frontend
→ APIs
→ tests
→ docs
→ CI/CD
En synthèse ultra concise
Un prompt IA moderne efficace doit contenir :
| Couche | Rôle |
| Vision métier | Pourquoi |
| Règles métier | Comment le business fonctionne |
| Données | Ce qui existe |
| États | Cycle de vie |
| APIs | Qui parle à qui |
| Contraintes | Ce qui est imposé |
| Exceptions | Gestion des erreurs |
| Design System | Cohérence UX/UI |
Et plus votre prompt ressemble à une vraie spécification logicielle :
plus Claude/Codex génèrent une architecture cohérente et industrialisable.
une chaîne de transformation :
Ce workflow est en réalité une chaîne de transformation :
Vision métier
↓
UX / Parcours utilisateur
↓
Architecture logique
↓
Modèle métier
↓
Architecture technique
↓
Code généré
↓
Tests / CI/CD / Documentation
Le point clé :
les LLM modernes performent beaucoup mieux lorsqu’on leur fournit une progression structurée allant :
- du fonctionnel,
- vers le logique,
- puis vers le technique.
1. Cinématique utilisateur
Objectif
Décrire :
- ce que voit l’utilisateur,
- ce qu’il fait,
- et dans quel ordre.
C’est la couche UX / produit.
Contenu attendu
Écrans
- Login
- Dashboard
- Wallet
- Marketplace
- Investissement
- KYC
- Portfolio
Parcours
Exemple :
Landing Page
→ Signup
→ KYC
→ Wallet Creation
→ Deposit EUR
→ Convert to Stablecoin
→ Invest in Solar Asset
→ Receive Yield
→ Secondary Marketplace
UX
- mobile first ?
- responsive ?
- dark mode ?
- dashboard type ?
- wizard ?
- notifications ?
- temps réel ?
Inputs idéaux pour Claude/Codex
Très bon
- PDF UX
- screenshots
- wireframes
- Figma
- vidéo Loom
- cinématique d’écran
Excellent
Une suite d’images annotées.
Pourquoi c’est critique
Sans UX :
- le frontend dérive,
- les composants sont incohérents,
- les workflows cassent,
- les APIs sont mal pensées.
2. Mermaid
Mermaid devient :
la représentation textuelle de la logique système.
Ce qu’on décrit ici
Flux
États
Séquences API
Pourquoi Mermaid est extrêmement puissant
Parce qu’il force :
- la cohérence logique,
- la séparation des responsabilités,
- la visualisation des flux,
- la compréhension des dépendances.
Ce que Claude comprend très bien dans Mermaid
- workflows
- state machines
- architecture
- dépendances
- orchestration
- événements
- microservices
3. MDD / Schémas
MDD = Model Driven Design.
Ici :
on formalise le “monde métier”.
Ce qu’on définit
Entités
- User
- Wallet
- Asset
- Token
- Investment
- Yield
- Transaction
Relations
User
└── Wallet
└── Token Holdings
└── Solar Asset
Attributs
SolarAsset
- id
- name
- total_power_kw
- projected_yield
- token_supply
- location
Workflow métier
Asset
Draft
→ Technical Validation
→ Legal Validation
→ Tokenized
→ Funded
→ Active
Pourquoi c’est central
Les modèles :
- génèrent le backend,
- les APIs,
- les types TS,
- les DTO,
- les formulaires,
- les validations,
- parfois même les tables SQL.
4. Contraintes techniques
Ici :
on verrouille l’architecture réelle.
Exemple concret
Frontend
- ReactJS
- TypeScript
- Vite
- Tailwind
- TanStack Query
Backend
- Node.js
- Express
- Zod
- Prisma
ERP
- Odoo 18 Community
IA
- Claude Opus
- OpenAI fallback
RAG
- Supabase pgvector
Infra
- Docker Compose
- VPS Ubuntu
- Nginx
Contraintes critiques
Sécurité
- JWT
- RBAC
- encryption
- audit logs
Performance
- lazy loading
- queue async
- websocket
- caching
Réglementaire
- MiCA
- GDPR
- KYC/AML
Pourquoi c’est essentiel
Sinon le LLM :
- choisit des stacks incohérentes,
- mélange paradigmes,
- génère du code impossible à maintenir.
5. Prompt orchestration
C’est le niveau “software factory”.
Le prompt ne sert plus à générer UNE page :
il orchestre une chaîne complète.
Ce que l’on peut générer
Backend
- routes
- services
- repositories
- DTO
- validators
- auth
Frontend
- pages
- hooks
- forms
- stores
- dashboards
- layouts
APIs
- REST
- GraphQL
- webhooks
- OpenAPI
Tests
- unit tests
- e2e
- Playwright
- Vitest
- Supertest
Documentation
- README
- architecture.md
- API docs
- onboarding
CI/CD
- GitHub Actions
- Docker
- lint
- tests auto
- deploy VPS/Vercel
Ce que cela devient réellement
On passe de :
“Fais-moi une app”
à :
“Construis une usine logicielle pilotée par spécifications”
Le workflow idéal moderne
Étape 1 — UX
Input :
- screenshots
- Figma
- cinématiques
Output :
- React pages
- composants
- routing
Étape 2 — Mermaid
Input :
- flux métier
- APIs
- workflows
Output :
- architecture backend
- orchestration
- services
Étape 3 — MDD
Input :
- entités
- relations
- règles métier
Output :
- DB schema
- DTO
- APIs
- validations
Étape 4 — Contraintes techniques
Input :
- stack
- infra
- sécurité
Output :
- architecture cohérente
- Docker
- CI/CD
- déploiement
Étape 5 — Prompt Orchestration
Input :
- tous les éléments précédents
Output :
- plateforme complète industrialisable
Vision extrêmement importante
Les meilleurs résultats IA aujourd’hui ne viennent PAS :
d’un “super prompt magique”.
Ils viennent :
d’une structuration rigoureuse des couches :
UX
→ logique
→ métier
→ technique
→ génération
C’est exactement ce que les meilleures équipes IA/software commencent à industrialiser aujourd’hui.
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