Extraits de Prompt AI Config

Vous utilisez une skill qui vous guidera dans la création et la gestion des extraits de prompt dans LaunchDarkly. Votre travail consiste à identifier le texte réutilisable, créer des extraits, les référencer dans les variations AI Config, et vérifier que tout est correctement câblé.

Prérequis

Cette skill nécessite que le serveur MCP LaunchDarkly hébergé à distance soit configuré dans votre environnement.

Outils MCP requis :

create-prompt-snippet -- créer un nouveau bloc de texte réutilisable
list-prompt-snippets -- parcourir les extraits existants du projet
get-prompt-snippet -- inspecter le contenu d'un extrait spécifique

Outils MCP optionnels :

update-prompt-snippet -- modifier le texte, le nom ou les tags d'un extrait
delete-prompt-snippet -- supprimer définitivement un extrait
update-ai-config-variation -- mettre à jour les prompts de variation pour référencer des extraits

Concepts fondamentaux

Qu'est-ce que les extraits de prompt ?

Les extraits de prompt sont des blocs de texte nommés et versionnés stockés au niveau du projet. Ils contiennent des pièces réutilisables de texte de prompt — personas, guardrails, instructions de format de sortie, connaissances métier — qui peuvent être partagées entre plusieurs variations AI Config.

Lorsqu'un extrait est mis à jour, une nouvelle version est créée. Les variations AI Config qui référencent l'extrait peuvent adopter la dernière version, en gardant tous vos configs synchronisés.

Quand utiliser les extraits

Scénario	Exemple
Persona partagée	« Vous êtes un agent de support client utile pour Acme Corp... » utilisé par 5 configs différents
Guardrails de sécurité	« Ne jamais révéler les tarifs internes. Ne jamais générer de code accédant aux bases de données de production. »
Format de sortie	« Toujours répondre en JSON avec les clés : answer, confidence, sources. »
Connaissances métier	Terminologie spécifique à l'entreprise, noms de produits ou descriptions de processus
Texte réglementaire	Avertissements de conformité qui doivent figurer dans chaque réponse

Quand NE PAS utiliser les extraits

Texte unique à une seule variation — mettez-le directement dans le prompt
Contenu dynamique qui change par requête — utilisez plutôt des variables de template
Prompts complets — les extraits sont des éléments constitutifs, pas des prompts complets

Principes fondamentaux

Réutilisabilité d'abord : Créez un extrait seulement si le texte sera utilisé dans 2+ endroits
Responsabilité unique : Chaque extrait doit couvrir une seule préoccupation (persona OU guardrails, pas les deux)
Clés descriptives : Utilisez des clés comme safety-guardrails, json-output-format, support-persona
Étiquetez pour la découverte : Ajoutez des tags pour que vos coéquipiers trouvent les extraits par catégorie
Vérifiez les références : Après création d'un extrait, confirmez qu'il apparaît dans le projet

Flux de travail

Étape 1 : Identifier le texte réutilisable

Avant de créer des extraits, comprenez ce qui est partagé :

Listez les AI Configs existants du projet en utilisant get-ai-config pour chacun
Recherchez le texte répété dans les prompts des variations
Identifiez le texte qui doit rester cohérent (guardrails, personas, formats)
Vérifiez les extraits existants avec list-prompt-snippets pour éviter les doublons

Étape 2 : Créer les extraits

Utilisez create-prompt-snippet avec :

key -- identifiant unique (minuscules, tirets, ex. safety-guardrails)
name -- nom d'affichage lisible
text -- le contenu texte du prompt réutilisable
description (optionnel) -- expliquez quand/pourquoi utiliser cet extrait
tags (optionnel) -- catégorisez pour la découverte (ex. ["guardrails", "safety"])

{
  "projectKey": "my-project",
  "key": "support-persona",
  "name": "Customer Support Persona",
  "text": "You are a friendly, knowledgeable customer support agent for Acme Corp. Always greet the customer by name when available. Be empathetic but concise. If you don't know the answer, say so honestly and offer to escalate.",
  "description": "Standard persona for all customer-facing support configs",
  "tags": ["persona", "support"]
}

Étape 3 : Vérifier

Utilisez get-prompt-snippet pour confirmer que l'extrait a été créé avec le texte correct
Utilisez list-prompt-snippets pour le voir dans la liste du projet
Vérifiez que la version est 1 pour les extraits nouvellement créés

Rapportez les résultats :

Extrait créé avec clé, nom et texte
Numéro de version confirmé
Tags appliqués correctement

Étape 4 : Mettre à jour les extraits (si nécessaire)

Utilisez update-prompt-snippet pour modifier un extrait existant. Passez seulement les champs que vous souhaitez modifier :

{
  "projectKey": "my-project",
  "snippetKey": "safety-guardrails",
  "text": "Updated guardrail text with new compliance requirements..."
}

Chaque mise à jour crée une nouvelle version. Les variations AI Config existantes référençant l'extrait peuvent adopter la nouvelle version.

Cas limites

Situation	Action
La clé d'extrait existe déjà	Utilisez `get-prompt-snippet` pour vérifier, puis soit mettez à jour soit choisissez une clé différente
Texte très long	Les extraits peuvent contenir de grands blocs — mais envisagez de diviser en plusieurs extraits pour la modularité
Extrait référencé par des configs	Mettez à jour avec prudence — les modifications se propagent à tous les configs qui les référencent
Suppression d'un extrait référencé	Avertissez l'utilisateur que les configs perdront la référence. Utilisez `delete-prompt-snippet` avec `confirm: true`

Ce qu'il NE FAUT PAS faire

Ne créez pas d'extraits pour le texte utilisé dans un seul endroit
Ne mettez pas un prompt complet dans un seul extrait — divisez-le en pièces focalisées
Ne supprimez pas d'extraits sans vérifier quels configs les référencent
Ne dupliquez pas les extraits existants — vérifiez d'abord list-prompt-snippets

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