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Fonctionnalités

Tout ce dont vous avez besoin pour écrire de meilleurs prompts, tester plus intelligemment et optimiser plus vite. À partir d'avril 2026.

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Fonctionnalités clés en un coup d'œil

  • ✓9 frameworks de prompt engineering (CO-STAR, CRAFT, RISEN, TRACE, APE, SPECS, Google, RTF)
  • ✓Envoyez à 25+ modèles cloud simultanément (GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek, et plus)
  • ✓13 types d'analyse de consensus Quorum dans 4 catégories (synthèse, comparaison, qualité, sélection)
  • ✓Détection des hallucinations signale les affirmations qui n'apparaissent que dans un modèle
  • ✓Support des LLM locaux : Ollama, LM Studio, Jan AI, GPT4All, Open WebUI, vLLM, et compatibles OpenAI
  • ✓Confidentialité d'abord : exécution entièrement hors ligne, aucune inscription requise, rien ne quitte votre appareil
  • ✓Comparaison instantanée des réponses côte à côte en temps réel
  • ✓Optimisation automatique des prompts avec 8 techniques de raffinement pour une meilleure sortie IA

Optimisation des prompts

Affinez et optimisez automatiquement vos prompts avec 8 techniques de raffinement éprouvées.

Dispatch multi-modèles

Exécutez des prompts sur ChatGPT, Claude, Gemini et 25+ autres modèles simultanément en parallèle.

Score Quorum

Trouvez des réponses consensuelles avec un score de confiance. Détectez les hallucinations instantanément.

Comparaison instantanée

Voyez les réponses côte à côte en secondes. Fini les tests manuels entre onglets.

Confidentialité d'abord

Option d'exécution locale. Aucune inscription requise. Contrôle total sur vos prompts.

Optimiseur de Prompts

Choisissez un framework, optimisez votre prompt et comparez entre modèles IA

Fournisseur sélectionné

OpenAI GPT-4

💡 Tip: Soyez spécifique sur vos exigences, contexte et format de sortie souhaité.

📚 Besoin d'aide pour optimiser votre prompt? Voir les meilleures pratiques d'optimisation de prompt

⚙️ Moteur d'optimisation alimenté par OpenAI GPT-4

Comment consultez-vous les résultats d'optimisation?

Consultez les évaluations de qualité, l'historique des versions et les suggestions d'amélioration pour vos prompts optimisés.

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Résultats d'optimisation

Passez en revue, affinez et optimisez votre prompt avec l'assistance de l'IA

Prompt Original

Explain the concept of prompt engineering to someone who has never heard of it before. Focus on practical examples and real-world applications.
Score de Qualité:
★★★★★

Prompt Optimisé

Explain prompt engineering to beginners through: 1. DEFINITION: A technique for structuring AI requests to get better, more accurate responses 2. KEY CONCEPT: "How you ask matters as much as what you ask" - Vague prompts → generic responses - Specific, well-structured prompts → tailored, useful answers 3. REAL-WORLD EXAMPLES: ✗ Bad: "Tell me about AI" ✓ Good: "Explain how large language models work in 3 paragraphs, with one example of practical application" 4. PRACTICAL TECHNIQUES: • Be specific about context and constraints • Break complex requests into steps • Provide examples of desired output • Ask the AI to think through its reasoning 5. WHY IT MATTERS: Saves time, improves accuracy, enables advanced AI use cases End with: "You're already doing prompt engineering—now do it better."
📚 📚 Explication Pédagogique
Prompt engineering is the practice of carefully structuring your requests to an AI to get the most useful, accurate, and relevant responses. Think of it as learning the "language" that AI models understand best. The better you explain what you want, the better results you'll get—just like talking to a person, but with explicit clarity about structure, examples, and constraints.
Affinements Rapides

Évaluation de la Qualité

Qualité Actuelle:
★★★★★
Forces:
  • • Clear structure with numbered sections
  • • Concrete examples provided for beginners
  • • Actionable techniques listed
  • • Good use of formatting (bullets, emphasis)
Domaines à Améliorer:
  • • Could include more diverse examples
  • • Interactive elements would enhance engagement
  • • Transition between sections could be smoother

Qu'est-ce que Quorum — Consensus multi-modèles?

Collectez des réponses de 25+ modèles IA, analysez les patterns de consensus et synthétisez les insights selon différentes perspectives.

Quorum — Consensus Multi-Modèle

Collectez les réponses de plusieurs LLM, analysez les modèles et synthétisez les insights entre les modèles.

✓
Collecter
✓
Analyser
3
Résultats

Étape 3: Résultats de l'Analyse

✓ Analyse complète. Modèles de Consensus et Différences identifiés sur 3 modèles.
Consensus
SHARED THEMES ACROSS ALL MODELS: 1. CORE DEFINITION - All models agree: structuring input to get better LLM output - Common emphasis: clarity, specificity, instruction following 2. KEY BENEFIT - Saves time and improves response quality - Enables more advanced use cases - Critical skill for effective AI interaction 3. PRACTICAL APPROACH - Context and constraints matter - Breaking complex tasks into steps - Providing examples of desired output CONFIDENCE: Very High (100% alignment on core concepts)
Différences
VARIATIONS IN EMPHASIS: OpenAI's GPT-4: - Emphasized: "optimization" and refinement process - Focus: Iterative improvement and testing Anthropic's Claude: - Emphasized: "understanding model interpretation" - Focus: Theory of how models process language Google's Gemini: - Emphasized: "methodology for maximizing utility" - Focus: Practical outcomes and ROI OBSERVATION: Different models highlight their own strengths - GPT-4 focuses on iteration (refiner's mindset) - Claude focuses on understanding (teacher's mindset) - Gemini focuses on outcomes (engineer's mindset)
Évaluation de la Qualité
COMPARATIVE ANALYSIS: DEPTH RANKING: 1. Anthropic (Claude) - Most thorough explanation of WHY, best for learning 2. OpenAI (GPT-4) - Most practical advice, best for doing 3. Google (Gemini) - Most concise, best for quick reference COMPREHENSIVENESS: - All three covered fundamentals adequately - None mentioned advanced techniques (chain-of-thought, few-shot examples) - All lacked concrete failure examples TARGET AUDIENCE FIT: - Beginner: Claude (most educational) - Practitioner: GPT-4 (most actionable) - Executive: Gemini (most concise)
Exporter les Résultats
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Comment fonctionne PromptQuorum en 3 étapes?

Trois étapes simples pour de meilleurs prompts et des décisions IA plus intelligentes.

1

Choisir un framework

Sélectionnez un framework de prompt engineering comme Chain-of-Thought, Few-Shot ou CRAFT.

2

Lancer votre prompt

Envoyez votre prompt à 25+ modèles. Regardez les réponses arriver en parallèle en temps réel.

3

Comparer & Optimiser

Trouvez des réponses consensuelles, détectez les hallucinations et affinez pour une meilleure qualité.

Lectures connexes

Fonctionnement : Vue d'ensemble du système completComparez PromptQuorum avec les alternativesGuides et frameworks de prompt engineeringQuestions fréquemment posées

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