Améliorations de la structure des prompts pour une exécution fiable des compétences de l'IA

Un développeur sur r/openclaw a partagé des techniques spécifiques d'ingénierie de prompt qui ont transformé sa compétence d'analyse de marché, passant d'une surveillance constante à un fonctionnement fiable de bout en bout.

Modifications clés du prompt

Le développeur a passé des semaines à lutter avec une compétence qui s'arrêtait prématurément ou inventait des étapes inutiles. Deux changements structurels ont fait la différence :

• Séparation explicite des retours vs. actions : La compétence générait auparavant du texte d'analyse et s'arrêtait, confondant les artefacts intermédiaires avec les résultats finaux. La solution a consisté à distinguer clairement ce que la compétence doit retourner de ce qu'elle doit faire dans la structure du prompt.
• Conditions d'échec définies : Au lieu de permettre à la compétence d'improviser face à des données manquantes (ce qui la faisait "spiraler"), le développeur a ajouté des instructions explicites comme : 'si la source de données X est indisponible, retourner {status: blocked, reason: X} et s'arrêter'

Limitations actuelles et question ouverte

La compétence lit encore occasionnellement incorrectement l'état des exécutions précédentes, mais elle est maintenant suffisamment stable pour que le développeur n'ait plus besoin de la surveiller. Il demande à la communauté des modèles pour gérer les échecs partiels avec élégance sans que la compétence sorte du script.