The short answer
Les prompts génériques du type « écrire une fonction » sont inefficaces avec les outils de codage IA agentiques actuels. Ce guide propose 25 prompts modernes, prêts à l’emploi, conçus pour les flux de travail des développeurs en 2026. Ils couvrent le refactoring multi-fichiers, l’audit de sécurité, l’optimisation de bases de données et l’orchestration d’outils agentiques comme Cursor et Claude Code, vous aidant à obtenir des résultats livrables plutôt qu’un code plausible mais imparfait.
La manière dont les développeurs utilisent l’IA a fondamentalement changé. En 2023, nous utilisions des prompts pour le code passe-partout. En 2026, nous dirigeons des agents autonomes qui lisent et écrivent à travers des milliers de fichiers. Les anciens prompts ne fonctionnent plus. Une requête vague qui produisait autrefois une fonction décente envoie désormais un agent IA dans une frénésie d’« amélioration » multi-fichiers défectueuse, introduisant des bugs subtils.
Les gains de productivité de l’IA sont réels, mais ils dépendent désormais entièrement de la qualité du prompt. Un prompt bien structuré donne à un agent le contexte, les contraintes et les critères de succès nécessaires pour effectuer des tâches complexes. Un prompt faible invite aux hallucinations et aux failles de sécurité. Une recherche de Veracode en 2026 montre que près de 45 % du code généré par l’IA contient des vulnérabilités de sécurité lorsqu’il est sollicité sans directives de sécurité spécifiques. Ce n’est pas un problème avec les modèles ; c’est un problème avec nos instructions.
Chez ZEKAI, nous examinons les outils et les flux de travail de manière indépendante. Nous avons passé des centaines d’heures à tester des outils de codage agentiques pour trouver les structures de prompts qui fournissent systématiquement un code sécurisé et prêt pour la production. Cet article est notre guide. C’est une bibliothèque organisée de 25 prompts conçus pour la nouvelle ère du développement logiciel agentique, couvrant tout, du refactoring multi-fichiers au renforcement de la sécurité et à l’optimisation des bases de données. Ce sont les prompts que nous pensons que chaque professionnel d’une équipe de développement logiciel IA devrait avoir sauvegardés.
Pourquoi les Prompts de 2023 Échouent avec les Outils Agentiques de 2026
Les premiers assistants IA étaient des partenaires conversationnels. Les outils actuels, comme Cursor et Claude Code, sont des collaborateurs actifs ayant accès à l’ensemble de votre système de fichiers, à votre terminal et même à des outils externes via des protocoles comme MCP. Ce passage de la conversation à l’action explique pourquoi les anciennes habitudes de prompting sont désormais dangereuses.
code généré par l’IA contient des failles de sécurité connues lorsqu’aucune directive de sécurité n’est fournie dans le prompt. Source: veracode.com
Il y a deux problèmes fondamentaux :
- Manque de Contexte : Un prompt générique comme « Refactoriser le service utilisateur » n’indique pas à un agent quels fichiers sont importants, quelle est l’étendue de l’impact du changement, ou ce que signifie « mieux ». L’agent est contraint de deviner, et il se trompe souvent.
- Dégradation Itérative : Intuitivement, nous nous attendons à ce que demander à une IA d’« améliorer » le code de manière répétée le rende meilleur. La recherche montre le contraire. Une expérience contrôlée de l’IEEE-ISTAS a révélé qu’après seulement cinq cycles d’affinage assisté par l’IA, le nombre de vulnérabilités critiques *augmentait* de 37,6 %. L’IA ne s’auto-corrige pas ; elle enfouit souvent les défauts plus profondément.
Les prompts de ce guide sont conçus pour résoudre ces problèmes. Ils fournissent un contexte explicite, définissent le succès et forcent l’IA à adopter un flux de travail structuré et vérifiable.
La Bibliothèque de Prompts : 25 Prompts pour les Flux de Travail Agentiques
Nous avons organisé ces prompts par tâches de développeur courantes. Chacun est un modèle ; remplacez les espaces réservés [entre crochets] par vos détails spécifiques.
Génération de Code & Refactoring
Ces prompts vont au-delà de la génération de fonctions uniques pour gérer en toute sécurité des changements complexes et multi-fichiers.
expert, spécialisé dans le refactoring à grande échelle. Votre tâche est de refactoriser la
héritée. Avant d'apporter des modifications à
. Votre tâche est de créer un plan de migration pour le composant
model Product {
id String @id @default(cuid())
name String
description String?
price Float
createdAt DateTime @default(now())
updatedAt DateTime @updatedAt
}
. J'ai besoin que vous l'expliquiez d'abord, puis que vous le ré-implémentiez de manière plus efficace et lisible en
Sécurité & Revue de Code
L’IA peut être un puissant multiplicateur de sécurité, mais seulement si elle est dirigée pour être sceptique. Ces prompts transforment l’IA d’un assistant complaisant en un réviseur diligent.
[Collez l'extrait de code, par exemple, une fonction gérant l'entrée utilisateur ou une requête de base de données]
et identifiez les risques potentiels.
**Contenu du Fichier :**
fournie. Bien que les obligations de transparence de l'article 50 de l'Acte IA de l'UE ne s'appliquent pas au code source lui-même, je souhaite adopter ses principes pour la gouvernance interne.
**Extrait de Code :**
qui doit effectuer une tâche spécifique.
**Description de la Tâche :** La fonction Lambda doit lire des objets du bucket S3
[Collez le git diff complet ici]
Base de Données & SQL
L’IA est exceptionnellement douée pour écrire et optimiser des requêtes, mais elle doit comprendre votre schéma et votre intention.
CREATE TABLE users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100) UNIQUE,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);
CREATE TABLE orders (
id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id INTEGER REFERENCES users(id),
amount DECIMAL(10, 2),
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);
. Analysez la requête lente suivante et le schéma de la table, puis fournissez une version optimisée.
**Schéma de la Table :**
[from myapp.models import Author, Book
recent_prolific_authors = Author.objects.filter(
book__publication_date__gte='2026-01-01'
).annotate(
num_books=Count('book')
).filter(
num_books__gt=5
).order_by('-num_books')]
Tests & Débogage
Utilisez ces prompts pour générer des cas de test, déboguer des erreurs et garantir la robustesse de votre code.
function calculateDiscount(price, quantity, userTier) {
// ... function implementation ...
}
senior déboguant une erreur de production. Je fournirai une trace de pile et le code pertinent. Votre tâche est d'identifier la cause première la plus probable.
**Environnement :**
2. **Explication :** Décomposez la regex partie par partie dans un tableau, expliquant ce que fait chaque composant (par exemple,
Flux de Travail Agentiques & MCP
Ces prompts sont destinés à orchestrer des outils agentiques modernes qui peuvent interagir avec leur environnement. Ils impliquent souvent la connexion à un serveur MCP (Model-Controller-Personality), une norme ouverte qui permet à un agent IA d’utiliser des outils externes comme votre terminal ou un client de base de données.
VE Tool review VernLLM — read our full review Pricing, free tier and where it falls short(pour interagir avec le schéma Prisma et la CLI)
*
(pour exécuter des tests Playwright)
*
**Instructions :**
1. Lisez le fichier
Conception de Systèmes & Architecture
Utilisez l’IA comme partenaire de réflexion pour explorer les compromis et remettre en question vos hypothèses.
Agissez en tant qu'ingénieur principal dans une grande entreprise technologique menant un entretien de conception de système. Je suis le candidat.
**Le Prompt :**
« Concevez un système comme `[le service de timeline de Twitter]` ».
**Votre Rôle :**
1. Commencez par me poser des questions de clarification pour délimiter le problème (par exemple, « Quelles sont les fonctionnalités clés ? » « Quelle est l'échelle attendue ? »).
2. Au fur et à mesure que je propose des composants (par exemple, équilibreurs de charge, bases de données, caches), remettez en question mes décisions. Posez des questions sur les compromis, les modes de défaillance et les goulots d'étranglement de la scalabilité.
3. Forcez-moi à faire des calculs rapides pour le stockage, la bande passante et les QPS.
4. Ne me donnez pas les réponses. Guidez-moi vers une conception robuste en posant des questions critiques.
5. Concluez l'entretien en me donnant des commentaires sur ma conception, en soulignant 3 points forts et 3 points à améliorer.
# ADR-001 : Adoption de ScyllaDB comme Base de Données Principale
**Date :** `[3 septembre 2026]`
**Statut :** Accepté
**Contexte :**
*(Décrivez le problème commercial/technique que nous essayons de résoudre.)*
**Décision :**
*(Énoncez clairement la décision.)*
**Conséquences :**
* **Positives :**
* *(Listez les avantages attendus, par exemple, débit d'écriture amélioré, latence de lecture réduite, scalabilité horizontale.)*
* **Négatives :**
* *(Listez les inconvénients et les risques, par exemple, perte des transactions ACID, besoin de nouvelles compétences de développeur, complexité de la migration.)*
**Options Considérées :**
1. **ScyllaDB :** *(Décrivez brièvement pourquoi cela a été choisi.)*
2. **PostgreSQL avec CitusDB :** *(Décrivez brièvement pourquoi cela n'a pas été choisi.)*
3. **CockroachDB :** *(Décrivez brièvement pourquoi cela n'a pas été choisi.)*
[une application de chat en temps réel pour de grandes communautés en ligne]
Prompts de Productivité Divers
[système de propriété et d'emprunt de Rust]
[J'ai accidentellement commité un gros fichier binaire sur ma branche de fonctionnalité. J'ai fait plusieurs autres commits par-dessus. Je veux supprimer ce fichier et son commit de l'historique de ma branche avant de créer une pull request. Je n'ai pas encore poussé la branche vers le dépôt distant.]
/
├── app/
│ ├── layout.tsx
│ └── page.tsx
├── components/
│ └── ui/
├── lib/
│ └── utils.ts
├── public/
├── package.json
├── tsconfig.json
├── next.config.mjs
└── tailwind.config.ts
Et ensuite
Trois pistes, choisies selon ce que vous venez de lire.
Comment rédiger un bon prompt IA pour le codage ?
R : Un bon prompt de codage est spécifique et riche en contexte. Il doit définir un persona pour l’IA (par exemple, « Agissez en tant que développeur Go senior »), fournir le code ou le schéma pertinent, énoncer clairement l’objectif et spécifier le format de sortie souhaité. Évitez les requêtes vagues comme « corrigez mon code ».
ChatGPT peut-il écrire un programme entier ?
R : Oui, pour des programmes simples, ChatGPT et d’autres modèles avancés peuvent écrire des applications complètes et fonctionnelles à partir d’un seul prompt. Cependant, pour des logiciels complexes, il est plus efficace d’utiliser l’IA pour générer des composants, écrire des tests ou refactoriser des parties spécifiques d’un système plus vaste, architecturé par l’homme. Le risque de défauts architecturaux augmente avec la taille du projet.
Quelle est la meilleure IA pour écrire du code ?
R : En septembre 2026, la « meilleure » IA dépend de la tâche. Pour la complétion de code native à l’IDE, GitHub Copilot est un excellent choix. Pour les tâches agentiques multi-fichiers et le refactoring, des outils comme Cursor et Claude Code sont souvent plus puissants car ils ont une intégration plus profonde avec l’environnement du développeur.
Comment faire en sorte que ChatGPT révise mon code ?
R : Pour obtenir une revue de code utile, fournissez un prompt spécifique. Attribuez un persona (par exemple, « Agissez en tant qu’ingénieur de sécurité sceptique »), collez le code et énoncez votre objectif. Demandez-lui de vérifier des classes de vulnérabilités spécifiques (comme le Top 10 de l’OWASP) ou d’appliquer un guide de style particulier, plutôt que de simplement demander si le code « semble bon ».
Les prompts générés par l’IA sont-ils meilleurs ?
R : Cela dépend. L’IA peut générer des *modèles* de prompts, mais un humain doit fournir le contexte spécifique (code, schéma, intention) pour rendre le prompt efficace. Utiliser une IA pour vous aider à brainstormer différentes approches pour un prompt (par exemple, « Donnez-moi 5 façons de demander à une IA de critiquer cette fonction ») peut être un méta-flux de travail très puissant.
Et ensuite
Trois pistes, choisies selon ce que vous venez de lire.
Sources (43)
- https://metr.org/blog/measuring-the-impact-of-early-2025-ai-on-experienced-open-source-developer-productivity
- https://www.northflank.com/blog/top-agentic-coding-tools
- https://www.reddit.com/r/slatestarcodex/comments/1euc22j/metr_finds_that_experienced_opensource/
- https://www.afp.com/en/news/1314/llms-are-getting-smarter-not-safer-veracode-2026-genai-code-security-report-finds-ai-generated-code-security-has-stalled-56-pass-rate-20260728100511-0
- https://cycode.com/blog/cycodes-mcp-server-secure-ai-vibe-coding-workflows/
- https://www.augmentcode.com/blog/why-ai-agent-metrics-lie-what-ctos-should-track
- https://www.veracode.com/blog/security-news/spring-2026-genai-code-security-update-despite-claims-ai-models-are-still-failing
- https://www.lab-space.net/vibe-codings-security-debt-the-ai-generated-cve-surge/
- https://adventure-media.com/claude-code-cheat-sheet/
- https://www.veracode.com/blog/security-news/why-ai-changes-everything-about-software-risk
- https://www.veracode.com/blog/security-news/why-ai-coding-tools-are-creating-security-gaps
- https://www.codemag.com/Article/2607061/MCP-Server-Tutorial-Expose-Tools-and-Resources-to-AI
- https://medium.com/@riccardotartaglia/5-essential-mcp-servers-every-developer-should-know-e959637c735d
- https://dev.to/waylonwalker/10-mcp-servers-worth-adding-to-your-ai-coding-workflow-in-2026-4i2g
- https://arnica.io/blog/vibe-coding-security-risks-you-cant-ignore-2026/
- https://www.iab.org/blog/how-to-label-ai-generated-content-in-the-eu-article-50-the-new-eu-code-of-practice-2026/
- https://www.jdsupra.com/legalnews/european-commission-publishes-draft-8785830/
- https://metr.org/blog/measuring-the-self-reported-impact-of-early-2026-ai-on-technical-worker-productivity
- https://www.macfarlanes.com/insights-and-events/insights/2026/european-commission-adopts-final-guidelines-on-ai-act-article-50-transparency-obligations/
- https://www.backslash.security/blog/what-is-mcp
- https://dev.to/aws-builders/agentic-coding-with-cursor-2k34
- https://www.youtube.com/watch?v=N422X-i6r_c
- https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/transparency-obligations-under-article-50-ai-act
- https://www.augmentcode.com/blog/ai-sast-the-2026-guide-to-ai-powered-static-application-security-testing
- https://metr.org/blog/we-are-changing-our-developer-productivity-experiment-design
- https://www.dataherald.com/blog/chatgpt-prompts-for-developers
- https://www.reddit.com/r/gamedev/comments/1fcu6jb/europe_will_require_mandatory_disclosure_for_ai/
- https://colinbreck.com/what-actually-compounds-in-ai-coding
- https://www.lindner-media.com/best-no-code-low-code-agentic-ai-builders/
- https://www.promptwarrior.com/p/the-3-cursor-ai-modes-chat-composer-agent
- https://www.rewire.it/when-ai-writes-the-code-verification-becomes-the-job/
- https://securitywall.io/vibe-coding-security-risks-what-founders-need-to-know/
- https://support.anthropic.com/en/articles/9325399-create-and-edit-files-with-claude
- https://ayautomate.com/blog/best-claude-code-prompts-and-system-templates-in-2026/
- https://www.youtube.com/watch?v=0kLh_9yS6yU
- https://cursor.sh/blog/design-mode
- https://techmash.net/google-engineers-best-ai-prompts-for-developers/
- https://www.wordstream.com/blog/ws/2023/07/24/ai-prompts
- https://promta.app/prompts
- https://erikreagan.com/blog/a-must-have-prompt-if-you-use-claude-codes-plan-mode/
- https://www.builder.io/blog/how-i-use-cursor
- https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1b9n632/full_cursor_ai_agent_system_prompt/
- https://www.mailbutler.io/blog/ai-prompts-for-developers/
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