Rédaction claire
Rédiger une publication LinkedIn à partir d’informations vérifiées
Transformer un travail réel, des preuves et une réflexion en publication professionnelle sans exagérer les responsabilités ni les résultats
Ouvrir la recetteOutils d'IA
Modèles de prompts DeepSeek pour les tâches quotidiennes
Modèles de prompts DeepSeek réutilisables pour l’analyse, la rédaction, Excel, la planification, l’enseignement, les tâches professionnelles et la productivité personnelle.
Parcourez des modèles de prompts axés sur les tâches que vous pouvez adapter pour DeepSeek. Chaque recette indique les informations à fournir et le résultat à examiner. Le fait qu’un modèle soit portable d’un modèle à l’autre ne signifie pas qu’il a fait l’objet d’un test enregistré ; la couverture de test réelle pour DeepSeek n’est affichée que lorsqu’elle existe.
Comment utiliser cette collection
- Remplacez chaque espace réservé visible avant d’utiliser un modèle dans DeepSeek.
- Vérifiez hors du modèle les faits, les calculs, les sources et les décisions à conséquences importantes.
Choisir une recette
318 recettesDéveloppement d’équipe
Rédiger une description de poste à partir des responsabilités réelles
Transformer le travail réel, les pouvoirs de décision, les résultats et les contraintes en une description de poste claire et inclusive
Ouvrir la recetteLettres de motivation
Rédiger une lettre de motivation sans expérience directe
Relier les expériences transférables à un poste tout en laissant visibles les véritables lacunes d’expérience
Ouvrir la recettePréparation professionnelle
Rédiger une lettre de motivation à partir d’expériences vérifiées
Relier l’expérience documentée aux besoins du poste sans inventer de motivation, de familiarité ni de résultats
Ouvrir la recetteLettres de motivation
Rédiger une lettre de motivation pour une reconversion professionnelle
Expliquer une transition crédible à partir d’une motivation vérifiée, d’éléments transférables et de lacunes reconnues
Ouvrir la recetteConclusions de recherche
Distinguer les faits, les inférences et les opinions dans un document source
Classer les énoncés élémentaires selon ce que la source observe, conclut, valorise, recommande ou laisse incertain
Ouvrir la recetteMeilleurs prompts
Diagnostiquer les causes des mauvaises performances d’un prompt
Comparer l’intention, les entrées, les instructions et les sorties réelles afin d’identifier les modes de défaillance étayés plutôt que de les deviner
Ouvrir la recetteÉtudier plus efficacement
Diagnostiquer les lacunes de connaissances à partir de réponses erronées
Utiliser les éléments tirés des réponses pour distinguer les erreurs de concept, de procédure, d’interprétation et d’inattention avant de planifier une remédiation
Ouvrir la recetteTravailler ensemble
Concevoir des questions pour une rétrospective de projet
Créer des questions psychologiquement plus sûres et axées sur les preuves, qui vont des résultats et du contexte vers des expériences maîtrisables
Ouvrir la recetteConnaissance des utilisateurs
Concevoir les tâches et les points d’observation d’un test de prototype
Transformer les questions de recherche en tâches réalistes et non directives, avec des preuves de réussite, des observations, des relances et les limites du prototype
Ouvrir la recettePlanification des leçons
Concevoir des activités avant, pendant et après le cours
Organiser la préparation, la mise en pratique guidée, le retour et la récupération ultérieure autour d’un même objectif d’apprentissage
Ouvrir la recetteMeilleurs prompts
Concevoir des tests d’entrées normales, manquantes et contradictoires pour un prompt
Transformer le contrat d’un prompt en cas reproductibles avec un comportement attendu, des règles de preuve et des critères de réussite
Ouvrir la recette