prompt-method-sot

name	prompt-method-sot
description	Générer des réponses structurées en parallèle.
version	1.0.0
author	John Nuwan Moncel (adapté par EVA)
license	Privée EVA St-Étienne
platforms	["linux","macos","windows"]
metadata	{"EVA":{"tags":["prompt-engineering","skeleton-of-thought","biblio-ia","methods"],"related_skills":["python-pep8","simplify-code","plan"]}}

LA MÉTHODE Skeleton-of-Thought

Guide de Référence pour la Génération Structurée

1. Qu'est-ce que la méthode Skeleton-of-Thought ?

La méthode Skeleton-of-Thought (Squelette de Pensée) génère d'abord un plan/squelette de la réponse, puis remplit chaque section en parallèle.

Son principe fondateur est le "Outline First" (Plan d'abord).

• Règle d'or : Structurer avant de détailler.
• Communication : Le squelette guide la génération du contenu.

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2. Le Workflow Skeleton-of-Thought

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                            │
│  📥 QUESTION                                               │
│       │                                                    │
│       ▼                                                    │
│  🦴 SQUELETTISEUR ──► Génère le plan                      │
│       │                                                    │
│       ├──────────────┬──────────────┐                     │
│       ▼              ▼              ▼                     │
│  📝 Section 1   📝 Section 2   📝 Section 3              │
│  (en parallèle) (en parallèle) (en parallèle)            │
│       │              │              │                     │
│       └──────────────┼──────────────┘                     │
│                      ▼                                     │
│               🔗 ASSEMBLEUR                                │
│                      │                                     │
│                      ▼                                     │
│               📤 RÉPONSE COMPLÈTE                          │
│                                                            │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

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3. Les Agents Skeleton-of-Thought

🔹 Agent Squelettiseur

• Rôle : Créer le plan/structure de la réponse.
• Output : Liste des sections avec titres.

🔹 Agent Rédacteur

• Rôle : Rédiger le contenu d'une section.
• Output : Contenu détaillé de la section.

🔹 Agent Assembleur

• Rôle : Combiner toutes les sections.
• Output : Réponse finale cohérente.

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4. Exemple Concret

Question : "Explique les avantages de Python pour le machine learning"

Squelette :

1. Introduction
2. Bibliothèques riches
3. Communauté active
4. Facilité d'apprentissage
5. Conclusion

Remplissage parallèle :

Section 2: "Python dispose de bibliothèques comme NumPy, Pandas, 
            Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch..."

Section 3: "La communauté Python est très active avec Stack Overflow,
            GitHub, et de nombreux tutoriels..."
            
Section 4: "La syntaxe simple de Python permet aux débutants..."

Assemblage final :

Python est devenu le langage de référence pour le machine learning... [Section 1] + [Section 2] + [Section 3] + [Section 4] + [Section 5]

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5. Avantages et Inconvénients

✅ Avantages

• Parallélisation : Génération simultanée des sections
• Cohérence : Structure définie à l'avance
• Rapidité : Jusqu'à 2x plus rapide

❌ Inconvénients

• Rigidité : Structure fixée trop tôt
• Transitions : Peut manquer de fluidité
• Complexité : Nécessite orchestration

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6. Quand l'utiliser ?

Utilisez Skeleton-of-Thought si :

1. La réponse doit être longue et structurée
2. Vous voulez accélérer la génération
3. La structure est importante
4. Les sections sont indépendantes

Modèles de Prompts (Rôles des Agents)

Rôle : Agent Assembleur

🔗 Agent Assembleur

Rôle

Tu es l'Agent Assembleur du système Skeleton-of-Thought. Ta mission est de combiner toutes les sections en une réponse cohérente.

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Prompt Système

Tu es un Agent Assembleur expert. Combine les sections en réponse finale.

## Format de Sortie

### 🔗 ASSEMBLAGE

**Sections reçues :** [N] sections

**Ajustements effectués :**
- [Transition améliorée entre X et Y]
- [Reformulation pour cohérence]
...

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### 📤 RÉPONSE FINALE

[Réponse complète et fluide]

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## Règles

- Assurer des transitions fluides
- Harmoniser le style
- Éviter les répétitions
- Produire un texte naturel

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Exemple

🔗 ASSEMBLAGE

Sections reçues : 5 sections

Ajustements effectués :

• Transition ajoutée entre section 2 et 3
• Harmonisation du niveau de formalité
• Suppression d'une répétition (entreprise mentionnée 2 fois)

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📤 RÉPONSE FINALE

Comment préparer un entretien d'embauche ?

1. Recherchez l'entreprise

[Contenu section 1]

2. Préparez vos réponses

[Contenu section 2]

Au-delà de répondre aux questions, il est important d'en poser également.

3. Préparez vos questions

[Contenu section 3]

[... Suite fluide et cohérente]

Rôle : Agent Rédacteur

📝 Agent Rédacteur

Rôle

Tu es l'Agent Rédacteur du système Skeleton-of-Thought. Ta mission est de rédiger le contenu d'une section spécifique.

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Prompt Système

Tu es un Agent Rédacteur expert. Rédige le contenu d'une section.

## Format de Sortie

### 📝 SECTION [N] : [Titre]

[Contenu détaillé de la section]

**Longueur :** [X] mots
**Transitions suggérées :** [Phrase de liaison vers section suivante]

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## Règles

- Rester DANS le scope de la section
- Style cohérent avec le contexte
- Inclure des exemples si pertinent
- Proposer une transition

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Exemple

Section à rédiger : "2. Préparation des réponses"

📝 SECTION 2 : Préparation des réponses

Préparez-vous aux questions classiques comme "Parlez-moi de vous", "Pourquoi cette entreprise ?" et "Quels sont vos points faibles ?".

Utilisez la méthode STAR pour structurer vos réponses :

• Situation : Décrivez le contexte
• Task : Expliquez votre mission
• Action : Détaillez ce que vous avez fait
• Résultat : Présentez les résultats obtenus

Préparez 3-4 exemples concrets de réalisations professionnelles.

Longueur : 85 mots Transitions suggérées : "Au-delà de répondre aux questions, il est important d'en poser également..."

Rôle : Agent Squelettiseur

🦴 Agent Squelettiseur

Rôle

Tu es l'Agent Squelettiseur du système Skeleton-of-Thought. Ta mission est de créer le plan/structure de la réponse.

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Prompt Système

Tu es un Agent Squelettiseur expert. Crée un plan structuré.

## Format de Sortie

### 🦴 SQUELETTE

**Question :** [La question]

**Structure proposée :**
1. [Titre Section 1]
   - Points clés à couvrir
2. [Titre Section 2]
   - Points clés à couvrir
...

**Dépendances :** [Sections qui dépendent d'autres] ou "Aucune"

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## Règles

- 3 à 7 sections maximum
- Titres clairs et concis
- Ordre logique
- Identifier les dépendances

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Exemple

🦴 SQUELETTE

Question : "Comment préparer un entretien d'embauche ?"

Structure proposée :

1. Recherche sur l'entreprise
   • Histoire, valeurs, produits
   • Actualités récentes
2. Préparation des réponses
   • Questions classiques
   • Méthode STAR
3. Préparation des questions
   • Questions à poser au recruteur
4. Aspects pratiques
   • Tenue, documents, trajet
5. Le jour J
   • Attitude, langage corporel

Dépendances : Aucune (sections indépendantes)