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Reliez code, documentation, captures d’écran et tickets pour que l’IA comprenne le dépôt avant de répondre.
L’idée en bref
Les développeurs connaissent bien le problème : l’IA sait écrire une fonction isolée correcte, puis échoue dès que la réponse dépend de l’architecture du projet, des conventions, des fichiers existants, des choix de paquets ou de décisions passées.
Un projet MultipleChat vous permet d’importer des fichiers de dépôt depuis GitHub, d’ajouter de la documentation, des captures d’écran ou des journaux d’erreurs, et de rédiger des instructions de projet qui décrivent la stack. L’IA peut alors retrouver les fragments pertinents avant de répondre, au lieu de deviner à partir d’un prompt vague.
On échoue souvent avec les projets IA parce qu’on importe trop peu de choses. Si un expert humain aurait besoin des documents sources, le projet en a besoin aussi.
Fichiers du dépôt GitHub, modules importants et fichiers de configuration
Fichiers README, notes d’architecture et documentation d’API
Journaux d’erreurs, traces de pile et sorties de tests en échec
Captures d’écran de bugs d’interface, exigences produit ou notes Figma
Schémas de base de données, fichiers SQL, exemples JSON et documentation d’intégration
Instructions du projet
Les mêmes fichiers peuvent produire des réponses très différentes selon les instructions. Fixez vos attentes une fois pour toutes afin que chaque modèle sache comment traiter les sources, l’incertitude et la mise en forme.
Respecte l’architecture existante et les conventions de nommage.
N’invente pas de fichiers ni d’API. Pose la question quand le contexte du dépôt manque.
Privilégie les petits correctifs et explique les compromis avant tout refactoring important.
En cas de doute, indique quel fichier source ou quelle configuration doit être examiné.
Distingue correctif rapide, correctif robuste et refactoring à long terme.
Il ne s’agit pas de descriptions théoriques de fonctionnalités, mais des premiers flux de travail concrets à essayer après avoir créé un projet.
Flux de travail 1
Commencez par le README, les modules principaux, les fichiers de paquets, la configuration et la documentation d’architecture. Si vous connectez GitHub, limitez les fichiers de dépôt importés au projet.
Prompt à essayer
Flux de travail 2
Importez le journal d’erreurs ainsi que les fichiers concernés. Le projet peut chercher à la fois dans le code et dans les journaux, ce qui est bien plus efficace que de coller uniquement la trace de pile.
Prompt à essayer
Flux de travail 3
Quand vous rejoignez un dépôt ou revenez sur un ancien travail, demandez une cartographie de la base de code, puis entrez dans le détail de modules précis.
Prompt à essayer
Flux de travail 4
Utilisez la comparaison ou la collaboration entre IA au sein du projet pour obtenir différentes stratégies d’implémentation fondées sur la même base de code.
Prompt à essayer
Flux de travail 5
Importez notes produit, captures d’écran et documentation, puis demandez des tickets, des étapes d’implémentation fichier par fichier et les cas limites.
Prompt à essayer
La solution est simple : gardez des projets ciblés, importez les vrais documents sources et demandez des résultats fondés sur ces sources.
1.N’importez pas un seul fichier si le bug dépend d’imports ou de la configuration.
2.Ne laissez pas l’IA réécrire un module sans qu’elle explique d’abord le modèle existant.
3.Ne mélangez pas plusieurs dépôts sans rapport dans un même projet.
4.N’ignorez pas les tests. Demandez à l’IA quoi lancer après chaque modification.
5.Ne supposez pas que le code généré correspond à votre version du framework.
Oui. Projects peut importer des fichiers de dépôt depuis GitHub, enregistrer des métadonnées comme le dépôt, le chemin et la branche, et indexer le contenu pour la recherche au sein du projet.
Cela fonctionne au mieux lorsque vous importez les fichiers qui comptent : README, fichiers de paquets et de configuration, modules principaux, schémas, documentation et fichiers liés à la tâche. La recherche retrouve ensuite les fragments pertinents quand vous posez une question.
Oui. Les fichiers image pris en charge peuvent recevoir des descriptions consultables, ce qui aide à garder les captures d’écran et les références visuelles rattachées au projet.
Comparez. Un modèle peut être meilleur en architecture, un autre dans le style des correctifs, un autre encore en revue critique. Projects donne à chaque modèle le même contexte de code, pour une comparaison équitable.
Bien démarrer
Importez vos documents, fixez les règles, puis laissez MultipleChat retrouver le contexte pertinent pour ChatGPT, Claude, Gemini, Grok ou la collaboration entre IA.
