ChatGPT – Gestion du Contexte & Sessions

Avant toute nouvelle demande, fournis un résumé d’état court et structuré. Il sert d’« ancre » pour le modèle et réduit les ambiguïtés.

🎯 Objectif

• Donner au modèle ce qui est vrai maintenant (stack, versions, fichiers, étapes validées).
• Encoder les contraintes (format de sortie, bornes, fichiers autorisés) à chaque relance.
• Éviter de « repartir à zéro » sans le vouloir.

🧱 State Pack — modèle minimal (copier/coller)

PROJET : Ideo-Lab (Django 4.2 + MariaDB + Bootstrap 5)
OBJECTIF ACTUEL : <ex : ajouter un formulaire Feedback avec honeypot + throttle>
STACK / VERSIONS : Python 3.11, Django 4.2, Bootstrap 5.3
CONTRAINTES :
 - PEP8, chemins de fichiers exacts
 - Sortie par blocs : fichier ➜ code
 - Si > 120 lignes cumulées : STOP & question
FICHIERS AUTORISÉS :
 - models.py, forms.py, views.py, urls.py
 - templates/<app>/*.html, static/js/*.js
DERNIÈRE ÉTAPE VALIDÉE : <ex : modèle + migration OK>
PROCHAINE ÉTAPE DEMANDÉE : <ex : vue CBV + url + tests>

🧪 Evidence Pack — pour les bugs

• Repro : étapes claires (1–N) + données d’entrée.
• Trace : stack trace + extrait de log (20 lignes max).
• Surface : fichiers possiblement impliqués.

REPRO : POST /feedback/ avec payload X → 500
TRACE (extrait) : IntegrityError: UNIQUE constraint failed...
SURFACE : feedback/models.py, feedback/views.py (l.12–60)

🧩 En-tête de prompt (à coller avant la demande)

[STATE PACK] ... (ci-dessus)
[DEMANDE] Donne uniquement <élément précis> en respectant CONTRAINTES et format bloc-par-fichier.
[VERIF] Liste 3 contrôles pour valider l’étape.

✅ Exemple rempli (Ideo-Lab)

PROJET : Ideo-Lab (Django 4.2 + MariaDB + Bootstrap 5)
OBJECTIF ACTUEL : Feedback form: modèle + vue + template + throttle IP
DERNIÈRE ÉTAPE VALIDÉE : Modèle + migration OK
PROCHAINE ÉTAPE DEMANDÉE : Vue CreateView + url + tests pytest (ok/honeypot/throttle)
CONTRAINTES : blocs par fichier, chemins exacts, Bootstrap 5, <= 120 lignes → STOP

Le reset consiste à ouvrir un nouveau fil en transportant un résumé propre et les contraintes. Il isole le sujet et restaure la cohérence.

🧭 Déclencheurs de reset

• Réponses devenues génériques ou qui ignorent des contraintes claires.
• Changement d’objectif significatif (nouvelle feature / gros pivot).
• Conversation trop longue : premières infos hors fenêtre de contexte.

🧼 Deux types

• Soft reset : même fil, on colle un « State Pack » actualisé et on repart.
• Hard reset : nouveau fil + State Pack + décision finale de l’étape précédente.

🛠️ Rituel de reset (prêt à l’emploi)

1) Ouvre un nouveau fil intitulé : [IA/ChatGPT] <thème> – <étape>
2) Colle le STATE PACK (stack, contraintes, fichiers autorisés).
3) Rappelle le format de sortie attendu (bloc par fichier, diff si modif).
4) Demande un mini-plan (3–5 étapes) et valide étape 1 uniquement.
5) À chaque étape : copie les contrôles/commandes à exécuter, puis valider.

📎 Gabarit « RESET PACK »

[RESET PACK]
Projet : <…>
Objectif : <…>
Étape demandée : <ex : Modèle + admin>
Contraintes : <fichiers autorisés, format de sortie, bornes>
Sortie : blocs par fichier + commandes manage.py
Dis, en 3 puces, ce que tu vas livrer et comment on contrôle.

⛔ Pièges fréquents

• Laisser le modèle « inventer » des fichiers non autorisés.
• Demander 5 choses en même temps (migrations + vue + template + tests).
• Ne pas verrouiller les versions (ex : Django 5 au lieu de 4.2).

La dérive vient de l’oubli du début de conversation, d’objectifs flous, ou d’instructions contradictoires. On la combat par des ancres, des bornes et des vérifications.

🧷 Contre-mesures essentielles

• Ancre systématique : coller le State Pack avant chaque demande importante.
• Température 0–0.3 pour le code et le SQL.
• Bornes : « si > 120 lignes, stop et pose une question ».
• Preuves : exige grep, chemins exacts, commandes à exécuter.
• Sortie structurée : bloc par fichier, ou JSON si c’est parsé côté back.

🔁 Boucle de vérification (« self-check »)

"Avant de donner le code :
- Rappelle en 3 puces les contraintes.
- Donne 3 risques/alternatives et ton choix.
- Indique comment vérifier (tests/commandes)." 

🧮 Budget de contexte (règle pratique)

• Garde le State Pack < 250–400 mots pour rester dans la fenêtre.
• Préférer des liens/chemins précis à des grands pavés textuels.

✂️ Travailler par tranches

ÉTAPE N : "Donne uniquement <élément> (max 60 lignes), bloc par fichier.
Si tu dépasses, arrête-toi et demande quel fichier détailler en premier."

🧰 Exemple — garde-fous combinés

[STATE PACK] … 
[DEMANDE] Vue CBV + URL (rien d’autre), Bootstrap 5, chemins exacts.
[BOUNDS] ≤ 60 lignes ; si + : STOP.
[SELF-CHECK] contraintes ✔︎ / risques ✔︎ / contrôles ✔︎

Un fil = un objectif cohérent. On découpe par « tranches verticales » (valeur livrable) ou « tranches horizontales » (technique), mais sans tout mélanger.

🪚 Deux stratégies de découpe

• Verticale (préférée) : une mini-feature utilisable (ex : « formulaire Feedback » : modèle → vue → template → tests).
• Horizontale : une couche technique (ex : « traductions i18n – extraction des templates »).

📦 Tâches atomiques courantes (Ideo-Lab)

• Django modèle+admin → migration → test CRUD minimal.
• Vue+URL → template minimal → tests (OK/erreur/permissions).
• Asset JS/CSS → intégration <script>/static → contrôle console.
• RAG / recherche → indexation → requête de test → évaluation.

✅ Definition of Done (DoD) — gabarit

DOD :
- Code linté (PEP8) + chemins/noms conformes
- Tests : 1 succès + 1 erreur + 1 edge case
- Commandes d’exécution fournies et passantes
- Documentation courte (README section / commentaire en tête)

🧭 Nommage & Handover

Nom de fil : [App] <Feature> – Étape <N>
Handover quand on change de fil :
- State Pack + décision finale
- Prochaine étape demandée (une seule)

📁 Exemples d’arborescence de fils

1) i18n — extraction & graphe de templates
2) IA — page ChatGPT (menus + modales)
3) Feedback — formulaire + throttling
4) SEO — sitemap.xml + robots.txt