Invites basées sur des règles : comment rationaliser la gestion des erreurs et améliorer l'efficacité de l'équipe avec ChatGPT

Personnellement, j'ai obtenu des résultats exceptionnels en intégrant ChatGPT dans le flux de travail de notre équipe. Cela nous a permis de simplifier la préparation des user stories et de la documentation technique, de réduire le besoin de communication entre les différents services et de diminuer notre dépendance vis-à-vis des analystes.

Dans cet article, je vais donner un exemple spécifique qui illustrera comment nous avons atteint tous ces objectifs avec l'aide de ChatGPT et des invites basées sur des règles.

Les défis de la construction d'invites efficaces

Lors de l'interaction avec ChatGPT et d'autres modèles génératifs, l'objectif principal est d'obtenir les meilleurs résultats possibles en fonction des invites. Cependant, il y a quelques défis dans la construction d'invites qui garantiront que l'IA suit correctement les instructions. Des problèmes surviennent souvent en raison de la structure de l'invite, ce qui fait que l' IA ne suit pas entièrement la demande ou se concentre sur des mots "bruyants" inutiles.

La qualité des résultats obtenus à partir de ChatGPT dépend en grande partie de la précision avec laquelle l'utilisateur formule l'invite et fournit des instructions claires. J'estime qu'environ 90% des réponses fournies par ChatGPT sont valides et répondent entièrement au problème ou à la question posée. La seule limitation de ce processus est l'utilisateur, car c'est à lui d'apprendre à formuler des invites adaptées au réseau de neurones. À cette fin, j'ai développé ma propre formule d'invites basées sur des règles.

Qu'est-ce qu'une invite basée sur des règles ?

Obtenir des réponses de qualité à partir de ChatGPT nécessite des invites spécifiques. Bien que vous puissiez poser une question à ChatGPT et obtenir une réponse simple, exiger un résultat particulier en désignant ChatGPT comme un "super développeur" produit une réponse supérieure. Mieux encore, structurer votre invite sous forme de tableau permet d'obtenir des réponses de meilleure qualité. Cependant, les résultats les plus précis peuvent être obtenus à l'aide d'invites basées sur des règles.

Pour formuler des invites basées sur des règles, vous devez suivre ces étapes :

1. Identifiez le problème avec précision.
2. Déterminez les principaux problèmes et objectifs de l'invite (vous devez les comprendre clairement).
3. Visualisez la solution dans votre tête ou sur papier.
4. Décomposez les tâches complexes en étapes plus petites.
5. Énoncez votre invite dans les termes les plus simples possibles, selon une structure claire et des règles d'écriture spécifiques.

Les invites créées de cette manière, suivant un ensemble de règles spécifiques dont je parlerai dans un autre article, fournissent des réponses valides 99 % du temps. Permettez-moi de vous montrer comment cela m'a aidé, tout en utilisant des cas pratiques.

Bonus : Je partagerai un exemple d'invite basée sur des règles à la fin de l'article.

Comment les invites ont boosté l'efficacité de mon équipe : une étude de cas

Récemment, notre équipe avait un projet qui nous obligeait à créer une intégration capable de synchroniser efficacement les entités entre deux systèmes, tout en gérant les erreurs. Pour assurer le succès, nous avons dû répondre à des exigences spécifiques :

• Tout d'abord, nous devions nous assurer que notre solution était adaptée à une utilisation en production et nous permettait d'identifier rapidement la cause racine des éventuels problèmes de synchronisation pouvant survenir.
• Deuxièmement, nous avons dû nous engager avec des analystes commerciaux pour traiter plusieurs cas liés au comportement des utilisateurs avec des changements d'interface. Notre objectif était de fournir les fonctionnalités dont nos utilisateurs/équipes avaient vraiment besoin et qu'ils attendaient.
• Enfin, nous avons dû hiérarchiser les cas techniques qui devaient être traités en priorité. Nous devions déterminer les techniques les plus efficaces pour résoudre chaque problème potentiel tout en réduisant le travail nécessaire pour fournir la solution dans les délais.

Pour répondre à ces exigences, nous avons utilisé ChatGPT et les invites basées sur des règles. Mais au départ, nous devions transformer des tâches complexes en objectifs plus clairs.

Objectifs d'abord

Pour atteindre nos objectifs, nous nous sommes concentrés sur quelques objectifs et mesures clés :

• Autonomisez les développeurs en réduisant la dépendance vis-à-vis des analystes métier : en rationalisant la communication, notre équipe peut agir plus rapidement et déployer des solutions plus rapidement, améliorant ainsi les délais de développement et la productivité.
• Processus de répartition des tâches optimisé : l'équipe travaille plus efficacement et termine le travail plus rapidement en rationalisant le processus de décomposition des tâches, ce qui réduit les délais et augmente le rendement.
• Réduction du temps consacré à l'évaluation des options et des décisions techniques : en réduisant le temps passé à débattre d'approches spécifiques, l'équipe peut réduire les cycles de développement et terminer les tâches plus rapidement, améliorant ainsi l'efficacité.
• Flux de travail d'équipe productifs et accélérés établis : l'optimisation de la façon dont nous travaillons ensemble permet à l'équipe d'accomplir les tâches plus rapidement tout en maintenant la qualité, ce qui améliore la productivité.
• Axée sur la résolution des défis techniques et l'atteinte des résultats cibles : l'équipe améliore la qualité du code en donnant la priorité à l'excellence technique et aux résultats, ce qui réduit les défauts potentiels et la complexité des erreurs.

Atteindre les objectifs grâce à ChatGPT et à l'ingénierie rapide

Nous avons tiré parti de ChatGPT et optimisé la façon dont nous créons des invites pour atteindre nos objectifs clés. Étant donné que la gestion des erreurs et des problèmes de synchronisation est principalement technique et cohérente d'un projet à l'autre, nous avons vu l'opportunité de tester la génération d'invites de ChatGPT pour assurer le succès.

Nous avons commencé par rédiger des invites pour chaque objectif, en nous concentrant d'abord sur les besoins prioritaires. En utilisant les invites de témoignages d'utilisateurs avec ChatGPT, nous avons rapidement produit des récits d'utilisateurs détaillés à examiner et à inclure dans notre prochain cycle de développement. Cela a réduit notre besoin d'implication supplémentaire d'analystes commerciaux, ce qui nous a permis de nous concentrer sur le travail technique.

La productivité de notre équipe a augmenté, tandis que les délais et les cycles de développement ont diminué. Le nombre de réunions requises pour le retour d'information a également diminué de manière significative. Nous avons éliminé les goulots d'étranglement de communication en créant une invite de questionnaire de traitement des erreurs qui nous a fourni, ainsi qu'aux parties prenantes, des questions précieuses.

Nous avons également utilisé des invites pour générer rapidement des artefacts de projet critiques à utiliser comme documentation technique et discussions d'équipe. Cela a donné à tous les membres les informations nécessaires pour prendre des décisions sur le système, le processus, le produit et la livraison sans étapes supplémentaires.

En consacrant 20 % de chaque étape de développement à la création et à l'optimisation des invites, nous avons appliqué le principe de Pareto (80 % des résultats provenant de 20 % des causes) au développement logiciel et à l'ingénierie des invites. Cela a rationalisé notre flux de travail et amélioré les résultats globaux.

Dans l'ensemble, nous avons utilisé ChatGPT pour créer plusieurs invites basées sur des règles, accélérant la prise de décision avec notre équipe et les parties prenantes et permettant une livraison à temps. Les invites ont produit des artefacts de projet et réduit la dépendance à l'égard de notre analyste commercial, nous permettant de nous concentrer sur le travail technique. Notre vitesse améliorée, nos délais raccourcis et nos cycles réduits montrent à quel point l'application stratégique de l'IA pour la génération de langage naturel peut stimuler la productivité et la réalisation des objectifs vers l'avenir des flux de travail.

L'utilisation de ChatGPT et l'optimisation rapide ont permis à nos développeurs d'agir, d'optimiser la décomposition des tâches, de réduire le temps passé à débattre du flux de travail et des choix techniques, d'établir un flux de travail d'équipe efficace et de se concentrer sur la résolution des défis techniques et l'atteinte des résultats. Les résultats parlent d'eux-mêmes. Notre succès prouve la valeur de l'IA pour accélérer la transformation numérique.

Bonus : Exemple d'invite basée sur des règles

Comme promis, je partage un exemple réel d'une invite basée sur des règles d'analyste métier que je modifierai pour être utilisée par les rédacteurs de User Story de gestion des erreurs.

Par conséquent, une telle invite produit les résultats suivants :

J'espère que cela servira de guide pratique pour tous ceux qui cherchent à implémenter des invites basées sur des règles pour la gestion des erreurs et les problèmes de synchronisation dans leurs projets.