Cette discussion sur Reddit est très intéressante. On peut suivre les mots-clés de Claude pour apprendre des instructions intéressantes. Par exemple, pour l'arbre de décision affiné pour la recherche en ligne, la stratégie de recherche de Claude est divisée en quatre catégories claires : - never_search (ne jamais chercher) : informations stables comme les connaissances de base, définitions, faits historiques, etc. - do_not_search_but_offer (répondre puis demander) : peut répondre mais peut avoir des informations mises à jour, donne d'abord la réponse puis demande si une recherche des dernières informations est nécessaire. - single_search (recherche unique) : requêtes simples nécessitant des informations à jour comme des données en temps réel, événements actuels, prix, etc. - research (recherche approfondie) : requêtes complexes nécessitant 2 à 20 appels d'outils, y compris des analyses comparatives, des rapports synthétiques, etc. Cette conception en couches évite les problèmes de "sur-recherche" et "sous-recherche", permettant à l'IA de juger quand elle a besoin d'informations externes, un peu comme un humain. Un autre exemple est la conception prudente de l'outil de fin de conversation. Les conditions d'utilisation de end_conversation_tool sont extrêmement strictes : - doit d'abord donner un avertissement clair - utilisé uniquement dans des cas extrêmes - ne jamais utiliser cet outil pour des sujets sensibles comme l'automutilation. Cette conception assure la continuité de la conversation et l'expérience utilisateur, évitant le risque que l'IA "quitte" de manière capricieuse. Enfin, concernant la conception simplifiée des appels d'outils, les appels d'outils utilisent le format XML le plus simple. Pas de JSON, pas d'API complexes, juste du texte brut générant du XML, puis le système l'analyse et l'exécute. Cette "méthode artisanale" est en fait la plus fiable, car le modèle linguistique excelle dans la génération de texte structuré.