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🧠 MCE – Context Pack Generator

Remplissez quelques blocs (contexte mĂ©tier, technique, objectifs de la session) et IDEO-Lab assemble automatiquement un Context Pack MCE prĂȘt Ă  ĂȘtre envoyĂ© Ă  un LLM (ChatGPT, Gemini, Mistral
).

Template MCE officiel

Structure standard en 7 blocs, avec exemple “Todo API”.

Tips pour de bons packs

Comment rester compact, clair, IA-friendly.

Exemples prĂȘts Ă  l’emploi

API Django, moteur de recherche, script DevOps.

1. Remplir les blocs du pack

Les champs marqués * sont recommandés.
Ce paragraphe doit ĂȘtre comprĂ©hensible par un non-technique.
Ce que tu attends du LLM pour cette session précise.
Tu peux coller ici un extrait de ton Contexte Technique YAML ou un résumé.
Plus c’est prĂ©cis (fichiers, style, tests), plus la rĂ©ponse IA sera exploitable.
Utile pour garder une trace de tes tests entre moteurs.
Le pack est généré en live à droite. Tu peux le copier en un clic.

2. Preview du Context Pack (Markdown)

Coller directement dans une session LLM ou dans ton repo IDEO-Lab.
# Context Pack MCE (renseignez les champs à gauche pour générer le contenu)
Qu’est-ce qu’un Context Pack MCE ?

Un Context Pack est un petit fichier texte qui rĂ©sume tout ce qu’un LLM doit savoir pour t’aider efficacement sur une tĂąche prĂ©cise : design d’une feature, gĂ©nĂ©ration de code, Ă©criture de tests, etc.

Il contient typiquement :

  • un rĂ©sumĂ© clair du projet,
  • l’objectif de la session IA,
  • un condensĂ© mĂ©tier + technique,
  • Ă©ventuellement des extraits de CDCF / AF,
  • le format de sortie voulu,
  • et ce que l’IA ne doit pas faire.

L’idĂ©e : au lieu d’inventer un prompt Ă  chaque fois, tu charges ce pack une seule fois en dĂ©but de session – et tu travailles ensuite dans un cadre stable.

Template officiel d’un Context Pack MCE
                # [Nom du projet] – Context Pack MCE

                ## 1. Résumé du projet
                [5 lignes max]

                ## 2. Objectif de la session IA
                [ce que tu veux obtenir aujourd'hui]

                ## 3. Contexte métier (condensé)
                [volumétrie, acteurs, enjeux]

                ## 4. Contexte technique (stack & contraintes)
                [langages, frameworks, DB, patterns, perf, sécu]

                ## 5. Extraits de CDCF / AF utiles
                [cas d’usage, rĂšgles mĂ©tier, scĂ©narios...]

                ## 6. Format de sortie souhaité
                [code + tests + doc ? sous quelle forme ?]

                ## 7. Non-objectifs & limites
                [ce que l’IA ne doit pas faire / couvrir]
Tips pour des Context Packs efficaces
  • 📏 Rester compact : viser 1 Ă  2 pages max.
  • 🎯 Être ultra clair sur l’objectif de la session.
  • đŸ§± SĂ©parer mĂ©tier / technique / format de sortie.
  • đŸš« Toujours expliciter les non-objectifs.
  • 📚 Versionner les packs (v1, v2
) dans ton repo.
Exemples de Context Packs (idées)
  • đŸ”č API Django de facturation – gĂ©nĂ©ration de models + views + tests.
  • đŸ”č Moteur de recherche IDEO-Lab 2025 – design des index, scoring, autocomplete.
  • đŸ”č Script DevOps – automation dĂ©ploiement Django + Nginx + Postgres.
  • đŸ”č Outil d’analyse Nginx – parser de logs, scoring de sĂ©curitĂ©, suggestions de tuning.

Chacun de ces packs peut ĂȘtre stockĂ© dans un dossier context_engineering/packs/ de ton repo IDEO-Lab.