Apprenez des patrons de prompts éprouvés qui guident l’IA vers des exigences plus claires, des designs modulaires et du code testable — réduisant les refontes et les cycles de réécriture.

« Architecture plus propre » dans cet article ne signifie pas un cadre particulier ou un diagramme parfait. Cela signifie que vous pouvez expliquer le système simplement, le modifier sans casser des parties non liées, et vérifier le comportement sans des tests héroïques.
signifie que le but et la forme du système sont évidents dans une courte description : ce qu’il fait, qui l’utilise, quelles données il manipule, et ce qu’il ne doit jamais faire. Dans le travail assisté par IA, la clarté signifie aussi que le modèle peut reformuler les exigences d’une manière que vous approuveriez.
Modularité signifie que les responsabilités ont des frontières nettes. Chaque module a une mission, des entrées/sorties, et une connaissance minimale des internes des autres modules. Quand l’IA génère du code, la modularité empêche qu’elle étale des règles métier dans des contrôleurs, l’UI et l’accès aux données.
Testabilité signifie que l’architecture rend la preuve du fonctionnement peu coûteuse. Les règles métier peuvent être testées sans un système complet en fonctionnement, et les tests d’intégration se concentrent sur quelques contrats plutôt que sur chaque chemin de code.
Les réécritures ne sont généralement pas causées par du « mauvais code » — elles sont causées par des contraintes manquantes, un périmètre vague, et des hypothèses cachées. Exemples :
L’IA peut accélérer ce mode d’échec en produisant rapidement des résultats convaincants, ce qui rend facile de construire sur des fondations fragiles.
Les patrons qui suivent sont des modèles à adapter, pas des prompts magiques. Leur objectif réel est de forcer les bonnes conversations tôt : clarifier les contraintes, comparer les options, documenter les hypothèses et définir les contrats. Si vous esquivez cette réflexion, le modèle remplira volontiers les blancs — et vous en paierez le prix plus tard.
Vous les utiliserez tout au long du cycle de livraison :
Si vous utilisez un workflow de type vibe-coding (où le système est généré et itéré via chat), ces points de contrôle ont encore plus d’importance. Par exemple, dans Koder.ai vous pouvez lancer une boucle « mode planification » pour verrouiller exigences et contrats avant de générer du code React/Go/PostgreSQL, puis utiliser des snapshots/rollback pour itérer en sécurité quand les hypothèses changent — sans faire de chaque changement une réécriture.
Les patrons de prompting sont les plus utiles quand ils réduisent le churn décisionnel. L’astuce consiste à les utiliser comme points de contrôle courts et répétables — avant de coder, pendant la conception, et durant la revue — afin que l’IA produise des artefacts réutilisables, pas du texte supplémentaire à trier.
Avant de coder : lancez une boucle d’« alignement » pour confirmer objectifs, utilisateurs, contraintes et métriques de succès.
Pendant la conception : utilisez des patrons qui forcent des compromis explicites (alternatives, risques, frontières de données) avant d’implémenter.
Pendant la revue : utilisez un prompt sous forme de checklist pour repérer les lacunes (cas limites, monitoring, sécurité, performance) tant que les changements sont encore bon marché.
Vous obtiendrez de meilleures réponses avec un petit paquet d’entrées cohérent :
Si vous ignorez quelque chose, dites-le explicitement et demandez à l’IA d’énumérer ses hypothèses.
Au lieu de « expliquer le design », demandez des artefacts que vous pouvez coller dans des docs ou tickets :
Faites des boucles de 10–15 minutes : prompt → survol → resserrement. Incluez toujours des critères d’acceptation (ce qui doit être vrai pour que la conception soit acceptable), puis demandez à l’IA de s’auto-vérifier par rapport à eux. Cela empêche le processus de devenir une refonte sans fin et rend les patrons des sections suivantes rapides à appliquer.
La plupart des « réécritures d’architecture » ne sont pas causées par de mauvais diagrammes — elles résultent de la construction de la bonne chose pour le mauvais (ou incomplet) problème. Quand vous utilisez un modèle de langage tôt, ne demandez pas d’abord une architecture. Demandez-lui d’exposer l’ambiguïté.
Utilisez le modèle comme un analyste d’exigences. Votre but est une spécification courte et priorisée que vous pouvez confirmer avant que quiconque conçoive des composants, choisisse des bases ou s’engage sur des API.
Voici un template à copier/coller :
You are my requirements analyst. Before proposing any architecture, do this:
1) Ask 10–15 clarifying questions about missing requirements and assumptions.
- Group questions by: users, workflows, data, integrations, security/compliance, scale, operations.
2) Produce a prioritized scope list:
- Must-have
- Nice-to-have
- Explicitly out-of-scope
3) List constraints I must confirm:
- Performance (latency/throughput targets)
- Cost limits
- Security/privacy
- Compliance (e.g., SOC2, HIPAA, GDPR)
- Timeline and team size
4) End with: “Restate the final spec in exactly 10 bullets for confirmation.”
Context:
- Product idea:
- Target users:
- Success metrics:
- Existing systems (if any):
Vous voulez des questions qui forcent des décisions (pas des « dites-m’en plus » génériques), plus une liste de must-have qui peut réellement être livrée dans votre calendrier.
Considérez la reformulation en « 10 puces » comme un contrat : collez-la dans votre ticket/PRD, obtenez un oui/non rapide des parties prenantes, puis ne passez à l’architecture qu’après. Cette étape prévient la cause la plus courante de refactorings tardifs : construire des fonctionnalités qui n’étaient pas réellement nécessaires.
Quand vous commencez par les outils (« devons-nous utiliser l’event sourcing ? ») vous finissez souvent par concevoir pour l’architecture plutôt que pour l’utilisateur. Un chemin plus rapide vers une structure propre est de demander à l’IA de décrire d’abord les parcours utilisateurs en langage simple, puis de traduire ces parcours en composants, données et API.
Utilisez ceci comme point de départ :
Puis demandez :
« Décris le flux étape par étape pour chaque action en langage simple. »
« Fournis un petit diagramme d’état ou une liste d’états (ex. Draft → Submitted → Approved → Archived). »
« Liste les scénarios non-happy-path : timeouts, retries, requêtes dupliquées, annulations, et entrées invalides. »
Une fois les flux clarifiés, demandez à l’IA de les mapper aux choix techniques :
Ce n’est qu’après cela que vous devriez demander un croquis d’architecture (services/modules, frontières et responsabilités) lié directement aux étapes des flux.
Terminez en demandant à l’IA de convertir chaque parcours en critères d’acceptation testables :
Ce patron réduit les réécritures parce que l’architecture naît du comportement utilisateur — pas d’hypothèses techniques.
La plupart des retravaux d’architecture ne viennent pas d’un « mauvais design » mais d’hypothèses cachées qui se révèlent fausses. Quand vous demandez une architecture à un LLM, il remplira souvent les vides par des suppositions plausibles. Un journal des hypothèses rend ces suppositions visibles tôt, quand les changements sont peu coûteux.
Votre objectif est de forcer une séparation nette entre les faits que vous avez fournis et les hypothèses qu’il a inventées.
Utilisez ce pattern de prompt :
Template prompt “Before proposing any solution: list your assumptions. Mark each as validated (explicitly stated by me) or unknown (you inferred it). For each unknown assumption, propose a fast way to validate it (question to ask, metric to check, or quick experiment). Then design based only on validated assumptions, and call out where unknowns could change the design.”
Gardez-le court pour que les gens l’utilisent :
Ajoutez une ligne qui oblige le modèle à indiquer ses points de bascule :
Ce patron transforme l’architecture en un ensemble de décisions conditionnelles. Vous n’obtenez pas seulement un diagramme — vous obtenez une carte de ce qui doit être confirmé avant de vous engager.
Les outils IA sont bons pour produire un design « optimal » unique — mais c’est souvent la première option plausible. Une architecture plus propre apparaît généralement quand vous forcez une comparaison tôt, alors que les changements sont bon marché.
Utilisez un prompt qui exige plusieurs architectures et un tableau structuré d’arbitrage :
Propose 2–3 viable architectures for this project.
Compare them in a table with criteria: complexity, reliability, time-to-ship, scalability, cost.
Then recommend one option for our constraints and explain why it wins.
Finally, list “what we are NOT building” in this iteration to keep scope stable.
Context:
- Users and key journeys:
- Constraints (team size, deadlines, budget, compliance):
- Expected load and growth:
- Current systems we must integrate with:
Une comparaison force le modèle (et vous) à faire ressortir des hypothèses cachées : où vit l’état, comment les services communiquent, ce qui doit être synchrone et ce qui peut être différé.
Le tableau de critères empêche que des débats comme « microservices vs monolithe » deviennent subjectifs. Il ancre la décision à ce qui compte vraiment pour vous — livrer vite, réduire l’opérationnel, ou améliorer la fiabilité.
N’acceptez pas « ça dépend ». Demandez une recommandation claire et les contraintes spécifiques qu’elle optimise.
Insistez aussi sur « ce que nous ne construisons pas ». Exemples : « pas de basculement multi-région », « pas de système de plugins », « pas de notifications temps réel ». Cela empêche l’architecture de s’étendre silencieusement pour supporter des fonctionnalités non engagées — et évite des réécritures surprises quand le périmètre change.
La plupart des réécritures arrivent parce que les frontières sont vagues : tout « touche tout », et un petit changement se répercute sur tout le code. Ce patron utilise des prompts qui forcent une propriété modulaire claire avant de débattre frameworks ou diagrammes de classes.
Demandez à l’IA de définir modules et responsabilités, plus ce qui n’appartient pas explicitement à chaque module. Ensuite, demandez des interfaces (entrées/sorties) et règles de dépendance, pas un plan de construction ou des détails d’implémentation.
Utilisez ceci quand vous esquissez une nouvelle fonctionnalité ou refactorez une zone en désordre :
Lister les modules avec :
Pour chaque module, définir interfaces seulement :
Règles de dépendance :
Test de changement futur : Étant donné ces changements probables : <listez 3>, montrez quel module unique devrait absorber chaque changement et pourquoi.
Visez des modules que vous pouvez décrire à un collègue en moins d’une minute. Si l’IA propose un module « Utils » ou met des règles métier dans des contrôleurs, poussez-la : « Déplace la prise de décision dans un module domaine et garde les adaptateurs minces. »
Lorsque c’est fait, vous avez des frontières qui survivent aux nouvelles exigences — car les changements ont une maison claire, et les règles de dépendance empêchent le couplage accidentel.
Le retravail d’intégration est souvent causé non pas par du « mauvais code » mais par des contrats flous. Si le modèle de données et les formes d’API sont décidés tard, chaque équipe (ou module) comble les blancs différemment, et vous passez le sprint suivant à concilier des hypothèses incompatibles.
Commencez par demander les contrats avant de parler frameworks, bases ou microservices. Un contrat clair devient la référence partagée qui aligne UI, backend et pipelines de données.
Utilisez ce prompt tôt avec votre assistant IA :
Puis enchaînez immédiatement avec :
Vous voulez des artefacts concrets, pas de la prose. Par exemple :
Subscription
Et un croquis d’API :
POST /v1/subscriptions
{
"customer_id": "cus_123",
"plan_id": "pro_monthly",
"start_date": "2026-01-01"
}
201 Created
{
"id": "sub_456",
"status": "active",
"current_period_end": "2026-02-01"
}
422 Unprocessable Entity
{
"error": {
"code": "VALIDATION_ERROR",
"message": "start_date must be today or later",
"fields": {"start_date": "in_past"}
}
}
Faites énoncer des règles comme : « Les champs additifs sont autorisés sans bump de version ; les renommages exigent /v2 ; les clients doivent ignorer les champs inconnus. » Cette étape unique évite des changements silencieux et les réécritures qui s’ensuivent.
Les architectures sont réécrites quand des designs happy-path rencontrent du trafic réel, des dépendances instables et des comportements utilisateurs inattendus. Ce patron fait de la fiabilité une sortie de conception explicite, pas une réaction post-lancement.
Utilisez ceci avec la description d’architecture choisie :
List failure modes; propose mitigations; define observability signals.
Pour chaque mode de défaillance :
- Qu’est-ce qui le déclenche ?
- Impact utilisateur (ce que l’utilisateur ressent)
- Atténuation (conception + opérationnel)
- Retries, idempotency, rate limits, timeouts considérations
- Observabilité : logs/métriques/traces + seuils d’alerte
Concentrez la réponse en nommant les interfaces qui peuvent échouer : API externes, base de données, queues, fournisseur d’auth, jobs en arrière-plan. Puis exigez des décisions concrètes :
Terminez le prompt par : « Retournez une checklist simple que nous pouvons revoir en 2 minutes. » Une bonne checklist contient des éléments comme : timeouts définis, retries bornés, idempotence implémentée pour les actions create/charge, limitation de débit/backpressure en place, chemin de dégradation défini.
Demandez des événements autour des moments utilisateurs (pas seulement l’interne système) : « user_signed_up », « checkout_submitted », « payment_confirmed », « report_generated ». Pour chacun, demandez :
Cela transforme la fiabilité en un artefact de conception vérifiable avant même l’existence du code.
Un moyen courant par lequel la conception assistée par IA génère des réécritures est d’encourager des architectures « complètes » trop tôt. La solution est simple : forcez le plan à démarrer par la plus petite tranche utilisable — celle qui livre de la valeur, prouve la conception et garde les options futures ouvertes.
Utilisez ceci quand la solution s’étend plus vite que les exigences :
Template : « Propose la plus petite tranche utilisable ; définis les métriques de succès ; liste les suites. »
Demandez au modèle de répondre avec :
Ajoutez : « Donne une feuille de route en phases : MVP → v1 → v2, et explique quel risque chaque phase réduit. » Cela garde les idées futures visibles sans les forcer dans la première release.
Exemples d’issues attendues :
La ligne la plus puissante dans ce patron est : « Liste ce qui est explicitement hors scope pour le MVP. » Les exclusions protègent les décisions d’architecture d’une complexité prématurée.
Bonnes exclusions :
Enfin : « Convertis le MVP en tickets, chacun avec critères d’acceptation et dépendances. » Cela force la clarté et révèle le couplage caché.
Un découpage solide inclut typiquement :
Si vous le souhaitez, liez ceci directement à votre flux en demandant au modèle de sortir au format de votre équipe (ex. champs style Jira) et gardez les phases futures dans un backlog séparé.
Une manière simple d’empêcher l’architecture de dériver est de forcer la clarté via des tests avant de demander une conception. Quand vous incitez un LLM à commencer par des tests d’acceptation, il doit nommer les comportements, entrées, sorties et cas limites. Cela expose naturellement les exigences manquantes et pousse l’implémentation vers des frontières modulaires propres.
Utilisez ceci comme prompt-gate chaque fois que vous allez concevoir un composant :
Relancez avec : « Regroupe les tests par responsabilité de module (couche API, logique domaine, persistance, intégrations externes). Pour chaque groupe, spécifie ce qui est mocké et ce qui est réel. »
Cela pousse le LLM à s’éloigner des designs emmêlés où tout touche tout. S’il ne peut pas expliquer où commencent les tests d’intégration, l’architecture n’est probablement pas claire.
Demandez : « Propose un plan de données de test : fixtures vs factories, comment générer les cas limites, et comment garder les tests déterministes. Liste quelles dépendances peuvent utiliser des fakes en mémoire et lesquelles nécessitent un service réel en CI. »
Vous découvrirez souvent qu’une fonctionnalité « simple » a en réalité besoin d’un contrat, d’un dataset d’amorçage ou d’IDs stables — mieux vaut le trouver maintenant que pendant une réécriture.
Terminez par une checklist légère :
Les revues de conception ne doivent pas n’arriver qu’après le code. Avec l’IA, vous pouvez lancer une « review pré-mortem » sur votre ébauche d’architecture (même si ce n’est que quelques paragraphes et un diagramme en mots) et obtenir une liste concrète de faiblesses avant qu’elles ne deviennent des réécritures.
Commencez par une posture de reviewer franc et exigez de la spécificité :
Prompt : « Agis en tant que reviewer ; liste risques, incohérences et détails manquants dans ce design. Sois concret. Si tu ne peux pas évaluer quelque chose, dis quelle information manque. »
Collez votre résumé de design, contraintes (budget, délai, compétences de l’équipe) et exigences non fonctionnelles (latence, disponibilité, conformité).
Les revues échouent quand le feedback est vague. Demandez une liste de corrections priorisée :
Prompt : « Donne-moi une punch list priorisée. Pour chaque item : gravité (Blocker/High/Medium/Low), pourquoi ça compte, correctif suggéré, et la plus petite étape de validation. »
Cela produit un ensemble de tâches prêtes à la décision plutôt qu’un débat.
Un bon forcing function est un score simple :
Prompt : « Attribue un score de risque de réécriture de 1–10. Explique les 3 principaux facteurs. Qu’est-ce qui réduirait le score de 2 points avec l’effort minimal ? »
Vous ne cherchez pas la précision, mais à faire ressortir les hypothèses les plus propices à la réécriture.
Enfin, empêchez la revue d’élargir le scope :
Prompt : « Fournis un plan de diff : changements minimaux nécessaires pour atteindre le design cible. Liste ce qui reste, ce qui change, et les impacts breaking éventuels. »
Quand vous répétez ce patron à chaque itération, votre architecture évolue par petites étapes réversibles — pendant que les gros problèmes sont captés tôt.
Utilisez ce pack comme un workflow léger à répéter pour chaque fonctionnalité. L’idée est de chaîner les prompts pour que chaque étape produise un artefact réutilisable par la suivante — réduisant la « perte de contexte » et les réécritures surprises.
En pratique, les équipes implémentent souvent cette chaîne comme une « recette de fonctionnalité » répétable. Si vous construisez avec Koder.ai, la même structure se mappe bien à un processus de build piloté par chat : capturez les artefacts au même endroit, générez la première tranche fonctionnelle, puis itérez avec des snapshots pour que les expérimentations restent réversibles. Quand le MVP est prêt, vous pouvez exporter le code source ou déployer/hoster avec un domaine personnalisé — utile quand vous voulez la vitesse de la livraison assistée par IA sans vous verrouiller dans un seul environnement.
SYSTEM (optional)
You are a software architecture assistant. Be practical and concise.
Guardrail: When you make a recommendation, cite the specific lines from *my input* you relied on by quoting them verbatim under “Input citations”. Do not cite external sources or general industry claims.
If something is unknown, ask targeted questions.
1) REQUIREMENTS CLARIFIER
Context: <product/system overview>
Feature: <feature name>
My notes: <paste bullets, tickets, constraints>
Task:
- Produce: (a) clarified requirements, (b) non-goals, (c) constraints, (d) open questions.
- Include “Input citations” quoting the exact parts of my notes you used.
2) ARCHITECTURE OPTIONS
Using the clarified requirements above, propose 3 architecture options.
For each: tradeoffs, complexity, risks, and when to choose it.
End with a recommendation + “Input citations”.
3) MODULAR BOUNDARIES
Chosen option: <option name>
Define modules/components and their responsibilities.
- What each module owns (and does NOT own)
- Key interfaces between modules
- “Input citations”
4) DATA & API CONTRACTS
For each interface, define a contract:
- Request/response schema (or events)
- Validation rules
- Versioning strategy
- Error shapes
- “Input citations”
5) TEST-FIRST ACCEPTANCE
Write:
- Acceptance criteria (Given/When/Then)
- 5–10 critical tests (unit/integration)
- What to mock vs not mock
- “Input citations”
6) RELIABILITY + DESIGN REVIEW
Create:
- Failure modes list (timeouts, partial failure, bad data, retries)
- Observability plan (logs/metrics/traces)
- Review checklist tailored to this feature
- “Input citations”
Si vous voulez un compagnon plus approfondi, voyez /blog/prompting-for-code-reviews. Si vous évaluez des outils ou le déploiement en équipe, /pricing est une prochaine étape pratique.
« Architecture plus propre » ici signifie que vous pouvez :
Dans le travail assisté par IA, cela signifie aussi que le modèle peut reformuler les exigences de façon à ce que vous puissiez les valider.
L’IA peut produire du code et des designs convaincants très vite, ce qui facilite le travail sur des fondations fragiles causées par des contraintes manquantes et des hypothèses cachées. Cette vitesse peut amplifier les déclencheurs de réécriture comme :
La solution n’est pas « moins d’IA », mais des prompts qui forcent l’affichage précoce des contraintes, des contrats et des hypothèses.
Utilisez ces patrons comme des points de contrôle courts qui produisent des artefacts réutilisables (pas de prose inutile) :
Gardez les itérations à : prompt → lecture rapide → resserrement → auto-vérification selon les critères d’acceptation.
Apportez un petit paquet d’entrées cohérent :
Si quelque chose est inconnu, dites-le et demandez au modèle de au lieu de deviner en silence.
Demandez des artefacts exploitables que vous pouvez coller dans des docs, tickets et PR :
Cela rend la sortie de l’IA actionnable et réduit les réusinages causés par la « perte de contexte ».
Utilisez le modèle comme intervieweur d’exigences. Demandez-lui :
Commencez par rôles et actions, puis demandez :
Ensuite, mappez ces flux vers des décisions comme où se situe la validation vs la logique métier, où l’idempotence est requise, et ce qui doit être stocké vs dérivé. Convertissez enfin les flux en critères d’acceptation testables (Given/When/Then).
Les LLM remplissent souvent les vides par des suppositions plausibles à moins qu’on force la séparation entre :
Demandez un journal d’hypothèses indiquant pour chaque item : validé ou inconnu, pourquoi ça compte, comment le valider rapidement, et ce qui changerait si c’est faux. Ajoutez aussi la question « qu’est-ce qui changerait votre réponse ? » (ex. volume d’utilisateurs, objectifs de latence, exigences de conformité) pour rendre la conception conditionnelle et moins sujette à réécriture.
Forcez le modèle à proposer 2–3 architectures viables et à les comparer dans un tableau (complexité, fiabilité, temps de mise en production, scalabilité, coût). Exigez :
Cela évite que la première option plausible devienne la valeur par défaut et réduit l’élargissement de périmètre silencieux (cause fréquente de réécritures).
L’approche contract-first réduit les réusinages d’intégration en rendant explicites les formes de données et les règles de compatibilité. Demandez :
Quand UI, backend et intégrations partagent le même artefact contrat, on passe moins de temps à concilier des hypothèses divergentes.
Utilisez le modèle pour lister modes de défaillance ; proposer des atténuations ; et définir les signaux d’observabilité.
Pour chaque mode de défaillance, précisez : déclencheur, impact utilisateur, atténuation (conception + opérationnel), considérations sur retries/idempotence/quotas/timeouts, et observabilité (logs/métriques/traces + seuils d’alerte).
Demandez aussi une checklist de fiabilité révisable en 2 minutes et liez l’observabilité à des événements utilisateurs (ex. user_signed_up, checkout_submitted) avec champs de log, métriques et traces recommandées.
Traitez ces 10 puces comme le contrat à valider auprès des parties prenantes avant de commencer la conception.