Démarrer une conversation

Démarrer une conversation

Guide pas à pas pour lancer des échanges efficaces avec le chat contextuel

Apprenez à ouvrir l’onglet “Chat avec le code”, choisir le modèle AI adapté, rédiger un message clair et envoyer votre demande. Astuces, cas d’usage et solutions aux problèmes fréquents inclus.

Ce que couvre cette page

Zone de chat

Espace principal où s’affichent les messages utilisateur et assistant, historique de la conversation et état de traitement.

Sélecteur de modèle AI

Menu déroulant pour choisir le modèle AI utilisé par la conversation (liste dynamique des modèles disponibles).

Contexte du projet

Le chat utilise le contexte du projet (code indexé, pré‑prompt du projet, clés OpenAI configurées) pour fournir des réponses adaptées.

Streaming de réponses

Les réponses peuvent arriver progressivement (streaming) pour une lecture en temps réel.

Historique & suivi

L’historique conserve les messages afin d’alimenter le contexte des échanges suivants.

Actions rapides

Boutons utiles : effacer la conversation, copier l’email entrant, consulter l’aide sur les clés API.

Intro Dans ce guide vous trouverez des étapes concrètes pour : ouvrir l’onglet Chat avec le code, sélectionner le modèle AI, rédiger un message adapté au contexte du projet et envoyer votre requête. Vous verrez aussi comment gérer l’absence de clé OpenAI, changer de modèle en cours de conversation et comprendre l’influence de la configuration du projet sur le comportement du chat.

Workflow principal : Démarrer une conversation

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1 — Ouvrir l'onglet 'Chat avec le code'

Allez dans la page de votre projet et cliquez sur l’onglet “Chat avec le code” (ou “Chat with code”). La zone de conversation apparaît : header, zone de messages scrollable, et une barre d’entrée avec le sélecteur de modèle et le bouton d’envoi.

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2 — Vérifier le modèle sélectionné

Avant d’écrire, regardez le sélecteur de modèle (généralement près du champ d’entrée). Par défaut un modèle peut être proposé : cliquez sur la liste pour voir les modèles disponibles et sélectionnez celui qui correspond à votre besoin (puissance, rapidité, coût).

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3 — Rédiger votre message

Saisissez votre requête dans la zone de texte. Soyez précis : contexte, ce que vous attendez en sortie (résumé, correctif, exemples), et si nécessaire fournissez des extraits de code ou chemins de fichiers en précisant leur rôle. Indiquez le niveau de détail souhaité.

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4 — Envoyer et suivre le streaming

Cliquez sur “Envoyer” (ou appuyez sur Entrée si le système le permet). La réponse peut s’afficher progressivement ; surveillez les messages d’état (en cours, terminé, erreur).

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5 — Relancer avec des précisions

Si la réponse est incomplète, reformulez en ajoutant précisions, exemples attendus, ou demandez d’affiner une partie spécifique. Le chat conserve l’historique pour maintenir le contexte.

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6 — Conserver ou effacer la conversation

Utilisez l’action “Effacer” du header pour repartir à zéro si le fil devient confus. Gardez en tête que l’effacement supprime le contexte antérieur.

Rédigez des demandes structurées

Les prompts clairs et structurés (contexte → tâche → contraintes → format de sortie) donnent systématiquement de meilleures réponses. Exemple : “Contexte : fonction X lance une erreur Y. Tâche : expliquer l’origine et proposer 2 corrections. Contraintes : patch compact de ≤10 lignes.”

Choix du modèle selon l'objectif

Pour des résumés ou reformulations rapides, privilégiez des modèles plus légers (moins coûteux). Pour analyses complexes liées au code ou génération de correctifs, choisissez un modèle plus puissant même si le coût est plus élevé.

Clé OpenAI et confidentialité

Si le projet n’a pas de clé OpenAI configurée, il pourra vous être demandé de fournir une clé personnelle pour utiliser le chat. Ne collez jamais une clé dans une conversation publique ou partagée. Préférez la configuration via les paramètres projet/clé dédiée.

Changer de modèle en cours de conversation

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1 — Ouvrir le sélecteur de modèle

Cliquez sur le menu de sélection de modèle à côté du champ d’entrée.

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2 — Choisir un autre modèle

Sélectionnez le modèle désiré dans la liste. L’interface indique souvent la disponibilité et le nom exact du modèle.

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3 — Comprendre l'impact sur la conversation

Changer de modèle peut modifier le ton, la précision et la longueur des réponses. La plupart du temps, l’historique reste disponible comme contexte, mais le comportement peut légèrement varier (par ex. un modèle plus petit oubliera des détails complexes).

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4 — Tester rapidement

Envoyez une question de contrôle courte après le changement pour valider la pertinence avant de lancer une requête longue.

Gérer l'absence de clé OpenAI du projet (que faire)

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1 — Vérifier l'indicateur de clé

Dans le header du chat ou dans les paramètres du projet, repérez si une clé OpenAI est configurée. L’interface affiche souvent un statut (clé configurée / non configurée).

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2 — Fournir une clé personnelle si nécessaire

Si le projet n’a pas de clé, l’interface peut proposer un champ pour saisir une clé personnelle temporaire. Suivez la procédure indiquée dans l’interface pour la fournir en mode sécurisé.

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3 — Préférer la configuration projet

Si vous avez les droits, configurez la clé au niveau projet pour que tous les utilisateurs autorisés puissent bénéficier d’un usage centralisé et sécurisé.

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4 — Que faire si vous refusez de fournir une clé

Sans clé, certaines fonctionnalités (notamment génération ou recherche contextuelle dans le code) peuvent être limitées ou indisponibles. Dans ce cas, demandez à l’administrateur du projet d’ajouter la clé.

Ne partagez jamais votre clé dans le chat

Une clé OpenAI fournie par un utilisateur est sensible. Ne la collez jamais directement dans une conversation. Utilisez toujours le formulaire sécurisé prévu dans les paramètres du projet.

Comprendre comment la configuration du projet influence le comportement du chat

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1 — Pré‑prompt projet

Les projets peuvent avoir un pré‑prompt ou des règles de style qui orientent toutes les réponses (ton, format, restrictions). Si un résultat semble “étonnant”, vérifiez ce pré‑prompt.

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2 — Contexte de code indexé (RAG)

Si le projet a indexé le code ou la documentation, le chat utilise ces sources pour donner des réponses plus précises sur votre base de code. Mentionnez des fichiers/chemins si vous voulez pointer le chat sur un élément précis.

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3 — Limitations ou filtres

Des règles de sécurité ou listes d’exclusion peuvent empêcher l’accès à certains fichiers ou types d’informations ; le chat répondra en respectant ces limites.

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4 — Crédits et quotas

Les appels au modèle consomment des crédits ou génèrent des coûts : si vous observez des refus ou un blocage, vérifiez les quotas du projet.

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5 — Agents et automatisations

Dans certains cas, des agents automatisés peuvent interagir ou compléter les réponses (par ex. recherches automatiques, exécution de scénarios). Vous verrez alors des messages d’état spécifiques signalant l’exécution d’un agent.

Utilisez ce mode pour questions générales, brainstorming, reformulations ou résumé de documents. Choisissez un modèle rapide pour des tours de conversation courts.

Fournissez : 1) une description du bug ; 2) le fichier/fragment concerné ; 3) les commandes reproduisant l’erreur. Sélectionnez un modèle puissant et demandez des correctifs limités en taille. Le chat puisera dans le code indexé si disponible.

Avant : Projet sans clé configurée

  • Certaines fonctions du chat peuvent être restreintes.
  • Demande d’une clé personnelle possible.
  • Moins d’intégration avec le contexte indexé.

Après : Projet avec clé configurée

  • Utilisation directe des modèles centralisée.
  • Réponses plus riches en contexte (si indexation disponible).
  • Gestion de quotas et accès simplifiés pour l’équipe.

Tester avec un petit prompt avant un gros envoi

Avant d’envoyer une longue demande (ex. génération de documentation complète), envoyez une question de test courte pour vérifier le ton, le format et la pertinence du modèle choisi.

Frequently Asked Questions

Prêt à lancer votre première conversation ?

Ouvrez l’onglet “Chat avec le code” dans votre projet, sélectionnez un modèle et commencez à poser des questions contextualisées par votre code.