Prompt unique vs flux de travail agent : apprenez quand une seule instruction suffit et quand il faut répartir le travail en planification, développement, tests et refactorisation.
Un prompt unique est une grosse instruction que vous donnez au modèle, demandant le résultat complet en une seule fois. Vous décrivez l'objectif, les contraintes et le format, et vous attendez un résultat complet : un plan, du code, du texte ou une solution.
Un flux de travail (souvent appelé flux « agent ») découpe le même travail en petites étapes. Une étape planifie, une autre écrit le code, une autre vérifie, et une autre refactore ou corrige les problèmes. Le travail est toujours réalisé par l'IA, mais il est organisé pour que vous puissiez relire et guider à chaque étape.
La vraie décision ne porte pas sur une « meilleure IA ». Il s'agit de l'arbitrage que vous voulez entre vitesse, fiabilité et contrôle.
Un prompt en une passe est généralement le plus rapide. Il convient quand vous pouvez juger rapidement le résultat et que le coût d'une petite erreur est faible. S'il manque quelque chose, vous relancez avec un prompt plus clair.
Un flux en étapes est plus lent par exécution, mais il l'emporte souvent lorsque les erreurs sont coûteuses ou difficiles à remarquer. Découper le travail facilite la détection des lacunes, la confirmation des hypothèses et le respect des règles.
Une façon simple de les comparer :
Cela importe surtout pour les constructeurs et les équipes qui livrent des fonctionnalités. Si vous écrivez du code de production, modifiez une base de données ou touchez à l'authentification et aux paiements, la vérification supplémentaire d'un workflow vaut généralement le coup.
Si vous utilisez une plateforme vibe-coding comme Koder.ai (koder.ai), cette séparation devient pratique : vous pouvez planifier d'abord, générer des changements dans React et Go, puis faire une revue ciblée ou une refactorisation avant d'exporter ou déployer.
Un prompt unique est l'option la plus rapide quand la tâche est petite, les règles sont claires et vous pouvez rapidement dire si le résultat est bon.
Il brille quand vous voulez un seul résultat propre, pas un processus. Pensez « brouillon solide avec quelques retouches », où les erreurs sont peu coûteuses.
Bonnes tâches pour ce format : de courtes tâches de rédaction (un email, une fiche produit, un compte rendu), des petites sessions de génération d'idées (noms, quelques cas de test pour une fonction, questions FAQ), ou des transformations de texte (réécrire, résumer, changer le ton). Cela fonctionne aussi pour de petits extraits de code que vous pouvez contrôler d'un coup d'œil, comme une regex ou une petite fonction utilitaire.
Un prompt en une passe marche aussi quand vous pouvez fournir tout le contexte d'emblée : les entrées, le format requis et un ou deux exemples. Le modèle n'a pas à deviner.
Où cela échoue est prévisible. Une grosse instruction peut cacher des hypothèses : quels types sont autorisés, que faire en cas d'erreur, ce que signifie « sécurisé », ce que vous considérez comme « terminé ». Elle peut manquer des cas limites parce qu'elle tente de tout satisfaire en même temps. Et quand le résultat est faux, il est plus difficile de déboguer car vous ne savez pas quelle partie de l'instruction a causé l'erreur.
Vous surchargez probablement un prompt unique si vous n'arrêtez pas d'ajouter des clauses « aussi » et « n'oublie pas », si la sortie nécessite des tests (pas seulement une lecture), ou si vous demandez plusieurs réécritures.
Exemple pratique : demander « une page de login React » tient souvent en un prompt. Demander « une page de login avec validation, limitation de taux, accessibilité, tests et plan de rollback » indique que vous devriez séparer en étapes ou rôles.
Un workflow est en général le meilleur choix quand vous n'avez pas seulement besoin d'une réponse, mais d'un travail dont vous pouvez vous fier. Si la tâche comporte plusieurs pièces mobiles, un prompt en une fois peut brouiller l'intention et cacher les erreurs jusqu'à la fin.
Il est le plus utile quand le résultat doit être correct, cohérent et facile à vérifier. Découper le travail en rôles rend plus clair ce que signifie « fait » à chaque étape, ce qui permet de détecter les problèmes tôt au lieu de tout réécrire ensuite.
Chaque étape vise un objectif réduit, donc l'IA peut se concentrer. Vous obtenez aussi des points de contrôle faciles à parcourir.
Exemple simple : vous voulez ajouter « inviter un coéquipier » à une application. La planification force des décisions (qui peut inviter, règles d'email, que faire si l'utilisateur existe déjà). Le développement l'implémente. Les tests vérifient les permissions et les cas d'échec. La refactorisation rend le code lisible pour le prochain changement.
Un workflow demande plus d'étapes, mais généralement moins de révisions. Vous passez un peu plus de temps au départ sur la clarté et les vérifications, et vous récupérez du temps que vous auriez passé à poursuivre des bugs plus tard.
Des outils qui supportent la planification et des points de contrôle sûrs peuvent alléger le processus. Par exemple, Koder.ai inclut un mode planning et des snapshots/rollback, ce qui vous aide à revoir les changements en étapes et à revenir en arrière rapidement si une étape échoue.
Ne commencez pas par l'outil. Commencez par la forme de la tâche. Ces facteurs indiquent généralement ce qui marchera avec le moins de douleur.
La complexité, ce sont les pièces mobiles : écrans, états, intégrations, cas limites et règles « si ceci, alors cela ». Si les exigences changent encore pendant la tâche, la difficulté augmente car vous gérez aussi les révisions.
Un prompt unique marche mieux quand la tâche est étroite et stable. Un workflow paie quand il faut d'abord planifier, puis implémenter, puis corriger.
Le risque correspond à ce qui se passe si le résultat est faux : argent, sécurité, données utilisateur, disponibilité et réputation. La vérification est la facilité à prouver que la sortie est correcte.
Risque élevé + vérification difficile = fort signal pour découper le travail.
Si vous pouvez vérifier la sortie en quelques minutes (un court email, un slogan, une petite fonction utilitaire), un prompt suffit souvent. Si vous avez besoin de tests, de revues ou d'un raisonnement soigné, un flux en plusieurs étapes est plus sûr.
Une façon rapide de décider :
Générer un simple email de « réinitialisation de mot de passe » est peu risqué et facile à vérifier. Construire une fonctionnalité de réinitialisation est différent : expiration de token, limitations de taux, logging d'audit et cas limites comptent.
Commencez par rendre « fait » concret, puis voyez combien d'incertitude reste.
Écrivez l'objectif en une phrase, puis décrivez ce que signifie « fait » (un fichier, un écran UI, un test qui passe).
Listez les entrées et contraintes. Les entrées sont ce que vous avez déjà (notes, docs API, données d'exemple). Les contraintes sont ce que vous ne pouvez pas changer (deadline, stack, ton, règles de confidentialité). Ajoutez quelques non-objectifs pour que le modèle ne parte pas en vrille.
Choisissez l'approche. Si c'est petit, à faible risque et facile à vérifier par inspection, essayez un seul prompt. Si cela inclut plusieurs parties (changements de données, cas limites, tests), découpez en étapes.
Lancez une première passe réduite. Demandez la tranche minimale utile, puis étendez. « Happy path seulement » d'abord, puis validation et erreurs.
Ajoutez des contrôles avant d'avoir confiance. Définissez des critères d'acceptation, puis exigez des preuves : tests, exemples d'entrées/sorties ou un court plan de test manuel.
Exemple : « Ajouter un toggle dans les paramètres » d'une app web. Si ce n'est que du texte et de la mise en page, un prompt suffit souvent. Si cela nécessite des modifications de base de données, des APIs et de l'état UI, un workflow par étapes est plus sûr.
Si vous travaillez dans Koder.ai, cela se mappe proprement : accordez-vous sur le périmètre en mode planning, implémentez par petites étapes (React, Go, PostgreSQL), puis vérifiez. Les snapshots et le rollback vous aident à expérimenter sans perdre le travail.
Une habitude qui évite les mauvaises passations : avant d'accepter la sortie finale, exigez une courte checklist du type « Qu'est-ce qui a changé ? », « Comment le tester ? » et « Qu'est-ce qui pourrait casser ? »
Une approche multi-rôle n'est pas de la bureaucratie. Elle sépare des types de réflexion qui sont souvent mélangés.
Un ensemble pratique de rôles :
Exemple : « Les utilisateurs peuvent mettre à jour leur photo de profil. » Le Planner confirme les types de fichiers autorisés, les limites de taille, où elle est affichée et ce qu'il se passe si l'upload échoue. Le Coder implémente l'upload et sauvegarde l'URL. Le Tester vérifie les fichiers trop gros, les formats invalides et les pannes réseau. Le Refactorer extrait la logique répétée et homogénéise les messages d'erreur.
Supposons que vous avez besoin d'un formulaire de réservation qui collecte nom, email, date et notes. Après soumission, l'utilisateur voit un message de confirmation. Une page admin affiche la liste des réservations.
Un prompt unique produit souvent rapidement le happy path : un composant de formulaire, un endpoint POST et un tableau admin. Ça a l'air fini jusqu'à ce que quelqu'un l'utilise.
Ce qui manque généralement, ce sont les détails ennuyeux qui rendent la fonctionnalité réelle : validation (emails invalides, date manquante, date passée), états d'erreur (timeouts, erreurs serveur, double soumission), états vides (aucune réservation), sécurité basique (qui peut voir la liste admin) et détails de données (timezone, format de date, trim des entrées).
Vous pouvez patcher ces points avec des prompts de suivi, mais vous finissez souvent par réagir aux problèmes plutôt que de les prévenir.
Séparez le travail en rôles : plan, build, test, refactor.
Le plan définit les règles des champs, l'accès admin, les cas limites et une définition claire du « fait ». Le build implémente le formulaire React et l'endpoint Go avec PostgreSQL. Le test tente des entrées incorrectes et vérifie la liste admin quand la table est vide. Le refactor nettoie les noms et supprime les duplications.
Puis le produit demande « Ajouter un dropdown pour le type de service et envoyer un email de confirmation. » En un flux en une passe, vous pourriez greffer le champ et oublier la mise à jour de la base, de la liste admin et des validations. En flux par étapes, vous mettez d'abord à jour le plan, puis chaque étape modifie les parties dont elle est responsable, de sorte que le changement aboutit proprement.
Le mode d'échec le plus fréquent est de vouloir tout faire tenir en une seule instruction : planifier la fonctionnalité, écrire le code, tester, corriger et expliquer. Le modèle fait souvent quelques parties bien et passe à côté d'autres, et vous ne vous en apercevez qu'après exécution.
Un autre piège est une définition floue du « fait ». Si « améliorer » est l'objectif, vous pouvez vous retrouver dans des révisions infinies où chaque changement crée du travail en plus. Des critères d'acceptation clairs transforment un feedback vague en vérifications simples.
Erreurs qui causent le plus de retouches :
Exemple concret : vous demandez une « page de login avec validation » et obtenez une belle UI React, mais sans règles claires pour la longueur des mots de passe, les messages d'erreur ou ce qui compte comme succès. Si vous ajoutez ensuite « aussi ajouter une limitation de taux » sans mettre à jour le plan, vous obtiendrez probablement une UI et un backend incohérents.
Si vous utilisez Koder.ai, traitez le mode planning, la génération de code et les tests comme des points de contrôle séparés. Snapshots et rollback aident, mais ne remplacent pas des critères clairs et une vérification précoce.
Avant de choisir une approche, évaluez la tâche avec quelques vérifications pratiques. Cela évite l'échec courant : choisir l'option « rapide » puis passer plus de temps à corriger que ce que la planification aurait coûté.
Si vous répondez « oui » à la plupart des premières questions, un prompt unique suffit souvent. Si vous répondez « oui » à la plupart des dernières, un workflow vous fera gagner du temps.
Si vous n'êtes pas sûr de la vérification, considérez cela comme un signal d'alerte. Les tâches « difficiles à vérifier » (logique de tarification, permissions, migrations, cas limites) tirent avantage d'étapes séparées : plan, build, test, puis refactor.
Astuce simple : si vous ne pouvez pas écrire deux ou trois critères d'acceptation clairs, écrivez-les d'abord. Puis choisissez l'approche la plus légère qui vous permet encore de confirmer le résultat.
Les workflows paraissent lents quand ils veulent résoudre tout en une seule longue passe. Gardez-le rapide en faisant que chaque étape mérite sa place : planifiez juste assez, construisez en petites tranches et vérifiez au fur et à mesure.
Commencez par une « thin slice ». Planifiez uniquement la première story qui apporte de la valeur visible, comme « l'utilisateur peut sauvegarder une note », pas « application de notes avec tags, recherche, partage et mode hors-ligne ».
Ajoutez des garde-fous tôt pour éviter de payer la réfection plus tard. Des contraintes simples comme des règles de nommage, la gestion des erreurs attendue et « pas de breaking change sur les endpoints existants » évitent aux travaux de partir en vrille.
Règles légères pour garder le rythme :
Les points de sauvegarde importent plus que des prompts parfaits. Si une refactorisation tourne mal, revenir en arrière est plus rapide que débattre ce que l'agent « voulait dire ».
Complexité et risque doivent guider plus que la préférence. Si la tâche est petite, à faible enjeu et facile à vérifier, un prompt unique gagne généralement. Si le travail peut casser quelque chose, affecter des utilisateurs ou nécessite des preuves, des étapes séparées commencent à payer.
Une valeur par défaut solide : utilisez un prompt pour brouillons et explorations, et des rôles quand vous voulez livrer. Les brouillons incluent plans, textes bruts, idées rapides et prototypes jetables. La livraison touche les changements d'auth, paiements, migrations, fiabilité ou tout ce que vous maintiendrez.
Une petite expérience à essayer cette semaine :
Gardez le périmètre serré pour apprendre le workflow, pas combattre la charge. « Ajouter un filtre de recherche à une liste » est un meilleur test que « construire la page de liste entière ».
Si vous travaillez déjà dans Koder.ai, utilisez le mode planning pour la passe de plan, prenez des snapshots comme points de contrôle et revenez en arrière librement quand une expérience déraille. Si le résultat vous plaît, exportez le code source et continuez dans vos outils habituels.
Après l'expérience, posez-vous deux questions : avez-vous trouvé des problèmes plus tôt, et vous êtes-vous senti plus confiant pour livrer ? Si oui, conservez les rôles pour des tâches similaires. Sinon, revenez au prompt unique et réservez la structure pour les travaux à plus haut risque.
Utilisez un prompt unique lorsque la tâche est petite, les règles claires et que vous pouvez vérifier le résultat en le lisant.
Bons exemples :
Choisissez un workflow quand les erreurs sont coûteuses ou difficiles à détecter plus tard.
C’est mieux pour :
La rapidité vient du fait de faire moins de passes, mais la fiabilité vient des points de contrôle.
Règle pratique : si vous pensez devoir relancer le prompt unique deux ou trois fois pour l'obtenir, un workflow est souvent plus rapide au global car il réduit la réfection.
Signs que le prompt fait trop de choses :
Écrivez 2–5 critères d'acceptation vérifiables.
Exemples :
Si vous ne pouvez pas énoncer des critères clairement, faites d'abord une étape de planification.
Un flux léger par défaut :
Cela garde chaque étape ciblée et plus simple à relire.
Planifiez d'abord le happy path, puis ajoutez les échecs probables.
Cas d'échec typiques :
Les workflows aident parce que vous testez explicitement ces cas au lieu d'espérer qu'ils sont couverts.
Posez-vous les mêmes questions complexité/risque, mais gardez la sortie petite.
Bonne approche :
Vous gagnez en vitesse au départ et en contrôle avant la mise en production.
Oui. Des plateformes comme Koder.ai rendent le workflow pratique car vous pouvez :
Le bénéfice clé est d'itérer en toute sécurité, pas seulement de générer plus vite.
Gardez-le léger :
L'objectif est d'avoir moins de surprises tardives, pas un processus long.
