Expliquer puis interroger
Enseigner un concept au bon niveau et vérifier la compréhension.
Aura · Apprendre à instruire une IA
Transformez une intention en consigne utile et vérifiable.
Choisissez un objectif, ajoutez le contexte pertinent et sélectionnez une méthode de travail. Aura assemble localement une consigne portable dans votre navigateur, sans compte, appel API ni historique enregistré.
- Configurateur local
- Sans compte requis
- 12 modèles gratuits
- ChatGPT · Claude · portable
Un contrat simple avant une consigne sophistiquée
Une consigne utile rend observables la tâche, ses limites et la définition du succès. Le choix du modèle vient après cette base.
- 01
Cadrer la tâche
Formulez un objectif concret et ne donnez que le contexte nécessaire pour agir.
- 02
Fixer les limites
Précisez les contraintes, le format attendu et les critères d’une bonne réponse.
- 03
Contrôler le résultat
Demandez les hypothèses, les preuves, les incertitudes et des vérifications réellement contrôlables.
Configurateur de consignes
Le configurateur s’exécute dans cette page. Aura n’envoie ni ne conserve le texte saisi dans ses champs. Relisez la consigne avant de la partager avec un service.
Consigne générée
Les champs restent modifiables à gauche ; l’aperçu se met à jour instantanément.
Décrivez votre objectif pour générer la consigne.
Aura traite ces champs dans votre navigateur sans envoyer ni conserver leur contenu. Les réglages de confidentialité généraux du site restent applicables.
12 · Charger le modèle
Douze points de départ gratuits
Chargez un modèle, remplacez les éléments entre crochets et adaptez les contrôles aux enjeux réels. Chaque modèle reste modifiable et indépendant du fournisseur.
Synthèse fondée sur les sources
Combiner les sources fournies sans masquer leurs désaccords.
Comparer des documents
Cartographier ressemblances, différences et conséquences.
Matrice de décision
Comparer des options bornées selon des priorités explicites.
Plan de projet
Transformer un résultat en dépendances et jalons vérifiables.
Réécriture attentive aux preuves
Réviser un texte en préservant le sens et en contrôlant les faits.
Diagnostiquer une panne
Distinguer les causes avant de proposer un correctif.
Audit affirmation–preuve
Tester si une conclusion est soutenue par ses preuves.
Analyse de données reproductible
Définir les mesures et contrôles avant d’interpréter un jeu de données.
De la réunion aux actions
Extraire décisions, responsables et points en suspens.
Options créatives bornées
Explorer des directions distinctes sans idéation infinie.
Plan d’apprentissage adaptatif
Construire une boucle mesurable de pratique et de retour.
Des méthodes, sans formule magique
Ces méthodes organisent le travail et son évaluation. Elles ne garantissent pas la vérité : la qualité dépend toujours du contexte, des sources, des capacités du modèle et de votre contrôle.
Direct et précis
Un objectif clair, un contexte pertinent et des contraintes de sortie explicites forment le point de départ le plus portable.
Plus de texte n’est pas automatiquement mieux. Retirez le contexte qui ne peut pas modifier la réponse.
Décomposer puis assembler
Divisez une tâche complexe en livrables bornés et vérifiez leurs interfaces avant de les réunir.
Chain of Thought (CoT), ou chaîne de pensée, désigne souvent une trace détaillée du raisonnement. Aura demande plutôt des sous-tâches vérifiables ou une justification concise, jamais la transcription d’un raisonnement privé.
Preuves et vérification
Demandez les affirmations, sources, hypothèses, incertitudes et contrôles explicites plutôt qu’un ton autoritaire.
Les citations peuvent être erronées ou inventées. Ouvrez les sources importantes et vérifiez-les indépendamment.
Boucle Kaizen bornée
Améliorez un écart mesurable à la fois, comparez à la version précédente et arrêtez à un seuil défini.
Sans mesure ni règle d’arrêt, les réécritures successives peuvent coûter sans améliorer la qualité.
Exploration bornée d’alternatives
Générez quelques options distinctes, évaluez-les selon une grille et retenez la meilleure voie. C’est une adaptation pratique des idées de recherche arborescente.
Tree of Thoughts est une méthode d’orchestration étudiée dans certains contextes, pas une formule universelle qui améliore tout modèle.
À utiliser avec discernement
- Ne collez pas de secrets, données personnelles ou documents confidentiels dans un assistant tiers.
- Traitez une réponse fluide comme une proposition, pas comme une preuve. Vérifiez faits, calculs et citations importants.
- Demandez hypothèses, preuves, critères et contrôles concis, pas la transcription détaillée d’un raisonnement interne.
- Bornez l’exploration : peu d’options, une règle de comparaison et une condition d’arrêt.
Pour toute décision médicale, juridique, financière, de sécurité ou à fort impact, faites intervenir un professionnel qualifié et des sources officielles à jour. Une consigne générée ne transfère pas la responsabilité.
Guides officiels et recherche primaire
Les recommandations d’Aura renvoient à des sources publiques. Les conseils des fournisseurs évoluent avec les modèles : consultez la documentation actuelle lorsque la précision compte.
OpenAI · Bonnes pratiques de rédaction de promptsGuide officiel ChatGPT sur les consignes claires et précises, le contexte et l’amélioration itérative.Ouvrir la sourceOpenAI · Bonnes pratiques de raisonnementGuide officiel privilégiant les demandes directes, contraintes claires et objectifs observables plutôt que le raisonnement interne.Ouvrir la sourceAnthropic · Bonnes pratiques ClaudeGuide officiel sur la clarté, les exemples, le format de sortie, le séquençage et la structure XML.Ouvrir la sourceArticle Tree of ThoughtsArticle primaire présentant la recherche dans plusieurs voies candidates avec évaluation et retour en arrière.Ouvrir la source