Une Skill (Agent Skill chez Claude) est une méthode de travail réutilisable qui fournit à l'IA des instructions, des étapes et éventuellement des ressources pour réaliser une tâche de manière structurée et cohérente. Elle peut, par exemple, définir comment analyser un document, synthétiser des informations, construire une carte mentale ou préparer des questions à partir d'un contenu. Un Plugin ajoute des fonctionnalités à un outil d'intelligence artificielle. Il peut regrouper différentes capacités et permettre, selon les plateformes, d'interagir avec des outils, des données ou des services externes. Skills et Plugins répondent ainsi à des logiques complémentaires : la Skill structure la manière de réaliser une tâche, tandis que le Plugin étend les possibilités de l'outil d'IA.
GPT personnalisé : JobMatch Pro
JobMatch Pro est un assistant basé sur l'intelligence artificielle que j'ai conçu pour accompagner la recherche d'emploi. Il analyse une offre d'emploi, évalue son adéquation avec un CV et aide à préparer une lettre de motivation personnalisée. Il permet au candidat de mieux comprendre les attentes du poste, d'identifier ses points forts et les éventuels écarts avec le profil recherché, et de construire une candidature plus ciblée et pertinente.
J'ai conçu visual-learning comme un exemple concret de Skill permettant de transformer différents types de contenus, comme des textes, articles, images, PDF, cours ou notes, en supports facilitant leur compréhension, leur mémorisation et leur utilisation.
Son fonctionnement repose sur plusieurs commandes, chacune correspondant à un mode de travail précis. Une commande permet, par exemple, de créer une carte mentale, une infographie, des flashcards ou d'anticiper les questions susceptibles d'être posées à partir d'un contenu.
Au-delà de son utilisation, visual-learning permet également d'illustrer comment construire sa propre Skill : définir des commandes, préciser leur comportement, organiser un workflow, fixer des règles de qualité et prévoir la manière dont plusieurs commandes peuvent fonctionner ensemble.
Les instructions présentées ci-dessous peuvent ainsi servir de point de départ pour créer et adapter votre propre Skill dans ChatGPT.
Créer la Skill dans ChatGPT
Créez une nouvelle Skill appelée visual-learning.
Copiez les instructions présentées ci-dessous dans les instructions de la Skill.
Vous pouvez conserver cette structure telle quelle ou l'adapter à votre propre projet en modifiant les commandes, le workflow et les règles.
Enregistrez la Skill.
Ouvrez une nouvelle conversation dans ChatGPT.
Sélectionnez visual-learning.
Ajoutez le contenu à analyser : texte, PDF, image, article, cours ou notes.
Utilisez la commande correspondant au résultat recherché.
Les commandes de visual-learning
/visualize
Transforme un sujet en représentation pédagogique visuelle claire. Selon le contenu, l'IA choisit la forme la plus adaptée : diagramme, processus, comparaison, carte conceptuelle, chronologie ou autre structure visuelle pertinente.
/handwrite
Crée une fiche d'apprentissage visuelle compacte dans un style manuscrit, avec des titres, des annotations, des flèches, des encadrés et des illustrations simples.
/stickynotes
Décompose le contenu en idées courtes et les organise sous forme de notes adhésives. Les éléments associés sont regroupés et les relations ou séquences importantes sont mises en évidence.
/mindmap
Construit une carte mentale hiérarchique avec un sujet central, des branches principales et des sous-notions concises.
/sketchnote
Produit une synthèse visuelle combinant mots-clés, phrases courtes, flèches, encadrés, icônes et dessins conceptuels.
/infographic
Sélectionne les informations les plus pertinentes et les organise sous forme d'infographie selon un ordre de lecture clair, sans inventer de données.
/flashcards
Génère des cartes questions-réponses concises pour favoriser la mémorisation active. Elles peuvent couvrir les définitions, mécanismes, distinctions, applications et idées importantes du contenu.
/predict
Anticipe les questions plausibles à partir du contenu fourni et distingue les questions fondamentales des questions plus approfondies ou difficiles. Lorsque le contexte est précisé, les questions peuvent être adaptées à un examen, un entretien, une présentation, une réunion client ou un public particulier.
Comment visual-learning est structurée
Une Skill ne se limite pas à une liste de commandes. Pour obtenir un comportement plus cohérent et reproductible, ses instructions peuvent également définir comment l'IA doit interpréter les commandes, traiter les contenus, produire les résultats et gérer différents cas d'utilisation.
visual-learning s'appuie sur quatre éléments principaux :
Command routing
Cette partie associe chaque commande à un comportement précis. Elle indique à l'IA ce qu'elle doit produire lorsqu'elle rencontre /visualize, /mindmap, /predict ou une autre commande.
Workflow
Le workflow définit les principales étapes que l'IA doit suivre : identifier la commande, analyser le contenu fourni, déterminer le public et le niveau appropriés, organiser l'information puis produire le résultat demandé.
Visual quality rules
Ces règles définissent les critères à respecter pour les productions visuelles : privilégier la compréhension, conserver un texte lisible, utiliser une hiérarchie claire et préserver l'exactitude des informations scientifiques ou techniques.
Combined commands
Cette règle permet de combiner plusieurs commandes et de les exécuter successivement sur le même contenu. Par exemple : /visualize /flashcards L'IA crée d'abord une représentation visuelle du contenu, puis génère des flashcards à partir de ce même contenu.
Instructions à copier dans la Skill
Les instructions ci-dessous constituent le coeur fonctionnel de visual-learning. Elles peuvent être copiées dans votre Skill puis adaptées selon vos propres besoins.
Visual Learning
Interpret the user's slash command as a workflow selector. Accept text and any readable user-provided file as source material. Preserve technical accuracy, terminology, units, causal relationships, uncertainty, and important caveats from the source.
Command routing
/visualize: Turn the subject into the clearest pedagogical visual representation. Choose a diagram, process flow, comparison, annotated concept map, timeline, or other suitable visual structure. Generate an actual image when image generation is available.
/handwrite: Create a compact handwritten-study-sheet visual. Use legible handwriting-like presentation, headings, concise annotations, arrows, boxes, simple sketches, and generous spacing. Generate an actual image when available.
/stickynotes: Decompose the material into short, atomic ideas and arrange them as a coherent sticky-note board. Group related notes and make dependencies or sequences apparent. Generate an actual image when available.
/mindmap: Build a hierarchical mind map with one central topic, major branches, and concise sub-branches. Avoid excessive depth. Generate a visual map when available.
/sketchnote: Produce a sketchnote-style synthesis combining keywords, short phrases, arrows, containers, icons, and simple conceptual drawings. Generate an actual image when available.
/infographic: Select the most decision-relevant or learning-relevant facts and organize them into an infographic with a clear reading order. Do not invent statistics. Generate an actual image when available.
/flashcards: Produce concise question-answer cards for active recall. Cover definitions, mechanisms, distinctions, applications, and common misconceptions when relevant. Prefer 10-20 cards unless the user specifies otherwise.
/predict: Predict plausible questions someone may ask about the supplied material. Distinguish high-probability foundational questions from deeper or challenging questions. When context identifies an exam, customer meeting, presentation, interview, or audience, tailor predictions to it. Do not imply certainty about future questions.
Workflow
Identify the command. If no slash command is present but the requested outcome clearly matches one mode, select that mode without forcing the user to know the command.
Extract the source content needed for the task. For long material, prioritize the central concepts and preserve the source hierarchy before compressing it.
Determine the audience and level from context. If unspecified, use an educated adult audience and explain specialized terms where needed.
Build the information architecture before styling. Separate facts, interpretations, examples, and uncertainties when this distinction matters.
For /visualize, /handwrite, /stickynotes, /mindmap, /sketchnote, and /infographic, use image generation when the environment provides it. Make the image itself useful rather than returning only an image prompt. If image generation is unavailable, provide a structured textual blueprint instead and state the limitation briefly.
For source files, remain faithful to the provided material. Never add unsupported numbers, citations, claims, mechanisms, or conclusions.
Match the language of the user unless requested otherwise.
Visual quality rules
Optimize first for comprehension, then aesthetics.
Keep text inside visuals concise and legible.
Use meaningful grouping, alignment, hierarchy, arrows, and spatial relationships.
For scientific or technical material, preserve notation, units, symbols, reaction/process direction, and distinctions between correlation and causation.
If a concept cannot be represented faithfully in one visual, simplify the scope or create a coherent sequence rather than overcrowding the image.
Combined commands
If the user combines commands, apply them in the written order when compatible. Example: /visualize /flashcards means first form a visual explanation, then create active-recall cards from the same content. If commands conflict, prioritize the user's stated outcome and explain the choice briefly.
Exemples d'utilisation
Créer une carte mentale
/mindmap La souveraineté numérique
Anticiper les questions susceptibles d'être posées lors d'une présentation ou d'une réunion
/predict
Ajoutez ensuite le document ou le contenu à analyser.
Créer une représentation visuelle puis des cartes de mémorisation
/visualize /flashcards
Ajoutez ensuite le contenu à transformer.
Les deux commandes seront appliquées successivement au même contenu.
Adapter le principe à votre propre Skill
visual-learning est ici utilisé comme exemple de construction d'une Skill. La même logique peut être adaptée à de nombreux autres besoins.
Vous pouvez remplacer les commandes par vos propres modes de travail, modifier le workflow, définir vos propres critères de qualité et ajouter des règles correspondant à votre domaine.
Une Skill peut ainsi transformer une méthode de travail en instructions structurées et réutilisables que l'IA pourra appliquer de manière cohérente.
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