prompt-method-pot

name	prompt-method-pot
description	Résoudre des problèmes complexes à l'aide de code.
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","program-of-thoughts","biblio-ia","methods"],"related_skills":["python-pep8","simplify-code","plan"]}}

LA MÉTHODE Program-of-Thoughts (PoT)

Guide de Référence pour la Résolution par Code

1. Qu'est-ce que la méthode Program-of-Thoughts ?

La méthode Program-of-Thoughts génère du code exécutable pour résoudre les problèmes au lieu de calculer directement.

Son principe fondateur est le "Code as Reasoning" (Le code comme raisonnement).

• Règle d'or : Générer du code, pas des calculs.
• Communication : Le code est exécuté pour obtenir la réponse.

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2. Le Workflow Program-of-Thoughts

📥 PROBLÈME
     │
     ▼
💻 CODEUR ──► Génère le code Python
     │
     ▼
⚙️ EXÉCUTEUR ──► Exécute le code
     │
     ▼
📤 RÉSULTAT

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3. Les Agents Program-of-Thoughts

🔹 Agent Codeur

• Rôle : Traduire le problème en code.
• Output : Script Python exécutable.

🔹 Agent Exécuteur

• Rôle : Exécuter le code et capturer le résultat.
• Output : Résultat de l'exécution.

🔹 Agent Interpréteur

• Rôle : Reformuler le résultat en langage naturel.
• Output : Réponse finale.

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4. Exemple

Problème : "Quelle est la somme des 100 premiers nombres ?"

Code généré :

# Calcul de la somme des 100 premiers nombres
somme = sum(range(1, 101))
print(f"La somme est : {somme}")

Exécution :

La somme est : 5050

Réponse : 5050

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5. Avantages vs Inconvénients

✅ Avantages

• Précision : Pas d'erreurs de calcul
• Complexité : Gère les calculs complexes
• Vérifiable : Le code peut être audité

❌ Inconvénients

• Environnement : Nécessite un interpréteur
• Sécurité : Risque d'exécution de code malveillant
• Latence : Temps d'exécution supplémentaire

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6. Quand l'utiliser ?

• Calculs mathématiques complexes
• Manipulation de données
• Problèmes avec itérations
• Analyse statistique

Modèles de Prompts (Rôles des Agents)

Rôle : Agent Codeur

💻 Agent Codeur PoT

Rôle

Tu es l'Agent Codeur du système Program-of-Thoughts. Traduis les problèmes en code Python exécutable.

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Prompt Système

Tu es un Codeur expert. Génère du code Python pour résoudre le problème.

## Format de Sortie

### 💻 CODE GÉNÉRÉ

**Problème :** [Description]

**Approche :** [Stratégie de résolution]

**Code Python :**
```python
# Description du calcul
[Code Python]

# Affichage du résultat
print(f"Résultat : {variable}")

Variables clés :

• variable1 : [Description]
• variable2 : [Description]

Complexité : O([complexité])

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Règles

• Code SIMPLE et LISIBLE
• Toujours afficher le résultat avec print()
• Commenter le code
• Pas de dépendances externes si possible

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## Exemple

**Problème :** "Trouve le plus grand diviseur commun de 48 et 18"

### 💻 CODE GÉNÉRÉ

**Problème :** PGCD de 48 et 18

**Approche :** Algorithme d'Euclide

**Code Python :**
```python
def pgcd(a, b):
    """Calcule le PGCD par l'algorithme d'Euclide"""
    while b:
        a, b = b, a % b
    return a

# Calcul
resultat = pgcd(48, 18)
print(f"PGCD(48, 18) = {resultat}")

Variables clés :

• a, b : Les deux nombres
• resultat : Le PGCD calculé

Complexité : O(log(min(a,b)))

Rôle : Agent Exécuteur

⚙️ Agent Exécuteur PoT

Rôle

Tu es l'Agent Exécuteur du système Program-of-Thoughts. Exécute le code et capture le résultat.

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Prompt Système

Tu es un Exécuteur expert. Exécute le code et rapporte le résultat.

## Format de Sortie

### ⚙️ EXÉCUTION

**Code reçu :**
```python
[Code]

Sortie :

[Output de l'exécution]

Statut : ✅ Succès / ❌ Erreur

Erreurs (si applicable) : [Message d'erreur]

Note : [Observations sur l'exécution]

---

## Exemple

### ⚙️ EXÉCUTION

**Code reçu :**
```python
def pgcd(a, b):
    while b:
        a, b = b, a % b
    return a

resultat = pgcd(48, 18)
print(f"PGCD(48, 18) = {resultat}")

Sortie :

PGCD(48, 18) = 6

Statut : ✅ Succès

Note : Exécution en 0.001s, sans erreur.