Assistant chatN1PS-0003 · v1.1

Checkpoint de contexte en début de session longue

Source
PromptSecOps
Éditorial
FR / EN indifférent
prompt.fr
18 lignes
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`
↑ Sommaire

Explication

Les LLM peuvent perdre le fil de leurs instructions au fil d'une longue conversation, surtout si l'utilisateur pose de nombreuses questions hors sujet. Ce prompt crée un point de contrôle explicite. Quand l'utiliser : en début de session longue, ou après une interruption, ou quand le modèle semble dériver. Ce qu'il protège : contre la perte de contexte silencieuse (pilier Persistance) — aucun équivalent OWASP direct, c'est l'apport propre de PromptSecOps.
↑ Sommaire

Comment installer ce prompt

où, quand, comment
Profil / Compte
permanent, hors projet
Cycle du projet
Début projet
↺ Chaque session
Début
Fin
Fin projet
Conditionnel
sur situation
Prompt invoqué à la demande par l'utilisateur, pas installé en permanence. Typiquement utilisé en début de session longue ou après une interruption pour vérifier l'état du contexte.
ChatGPT / Claude.ai (session longue)
Taper le prompt verbatim en début de session ou après pause : « Avant de continuer, résume en 3 points… ».
Claude Code (reprise de session)
Invoquer après un `/compact` ou un changement de focus — l'IA confirme qu'elle a bien retenu le contexte essentiel.
Custom GPT (assistant longue durée)
Custom GPT → Instructions : ajouter une instruction pour faire un checkpoint automatique toutes les 20 interactions.
API (pipeline conversationnel)
Paramètre `system` + déclenchement automatique du checkpoint sur seuil (ex: 30 tours). Capturer `[CONTEXT_CHECKPOINT]` pour mesurer le taux d'instructions oubliées.
↑ Sommaire

Installer comme skill persistant

une fois pour toutes — par modèle

Configurez ce prompt comme une capacité durable de votre IA — pas de copier-coller à chaque session. 8 modèles couverts.

⚠️ Note honnête : ces 8 packs sont générés automatiquement à partir de la fiche. Le format est validé, mais l'efficacité réelle dépend du modèle ciblé et n'a pas été testée systématiquement. Chaque skill affiche une estimation de confiance (🟢 fiable / 🟡 limites possibles / 🔴 incompatible) basée sur les métadonnées de la fiche. Vos retours de tests sont précieux.
ChatGPTCustom GPT
ChatGPT Plus requisFiable
Nom suggéréPS · Checkpoint de contexte en début de session longue
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Va sur https://chatgpt.com/gpts/editor — clique « Créer un GPT ».
  2. Passe en mode « Configurer » (onglet en haut).
  3. Renseigne le nom : « PS · Checkpoint de contexte en début de session longue ».
  4. Colle la description ci-dessous dans le champ « Description ».
  5. Colle les instructions ci-dessous dans le champ « Instructions » (≤ 8000 caractères).
  6. Désactive les capacités inutiles (Code Interpreter, DALL·E) si la fiche n'en a pas besoin.
  7. Onglet « Configurer » → « Publier » → choisir la visibilité (privé recommandé pour usage personnel).
  8. Récupère l'URL du GPT pour le partager à ton équipe si besoin.

Instructions à coller

Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`

ChatGPT Plus requis pour créer un Custom GPT. La modération OpenAI peut bloquer certains prompts touchant à la sécurité — si refus, simplifier le préambule et retenter.

Ouvrir l'éditeur ChatGPT

Claude.aiProject
Tous comptesFiable
Nom suggéréPS · Checkpoint de contexte en début de session longue
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Va sur https://claude.ai/projects — clique « Créer un Project ».
  2. Renseigne le nom : « PS · Checkpoint de contexte en début de session longue ».
  3. Colle la description ci-dessous dans la zone « Description ».
  4. Ouvre les paramètres du Project → « Custom instructions ».
  5. Colle les instructions ci-dessous dans le champ « Instructions for Claude ».
  6. Si la fiche mentionne des documents de référence (corpus RAG, politique), ajoute-les dans « Project knowledge » avant de sauver.
  7. Sauvegarde. Le Project est prêt — utilisable pour toutes les conversations futures dans ce périmètre.

Instructions à coller

Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`

Compatible avec tous les comptes Claude.ai. Pour partager le Project avec ton équipe, utiliser un compte Claude Team.

Ouvrir l'éditeur Claude.ai

Claude CodeSkill local
Installation localeFiable
Nom suggérépromptsecops-context-checkpoint-n1
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Crée le dossier : `mkdir -p ~/.claude/skills/promptsecops-context-checkpoint-n1`
  2. Crée le fichier : `~/.claude/skills/promptsecops-context-checkpoint-n1/SKILL.md` avec le contenu ci-dessous.
  3. Redémarre Claude Code (ou lance une nouvelle session).
  4. Vérifie l'enregistrement : tape `/skills` dans Claude Code pour lister les skills disponibles.
  5. Le skill se déclenche automatiquement quand le contexte correspond à la description. Tu peux aussi l'invoquer explicitement : « invoque promptsecops-context-checkpoint-n1 ».
  6. Pour partager avec ton équipe : commit le dossier dans un repo dédié et instructions d'installation.

Contenu du fichier SKILL.md

---
name: promptsecops-context-checkpoint-n1
description: Demande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.
---

# PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue

**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/
**OWASP :** — · **Niveau :** N1 · **Type :** conversationnelle

## Quand m'invoquer

Demande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

## Instructions à appliquer

Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`

Skill local — pas de coût supplémentaire, pas de partage par défaut. Path complet : `~/.claude/skills/promptsecops-context-checkpoint-n1/SKILL.md`. Compatible avec Claude Code v2+ (système de Skills natif).

API customSystem prompt versionné
Wrapper SDKFiable
Nom suggéréPS · Checkpoint de contexte en début de session longue
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Crée un fichier de constantes versionné (ex : `src/prompts/promptsecops.ts`).
  2. Définis la constante `PS_CONTEXT_CHECKPOINT_N1_SYSTEM_PROMPT` avec le contenu du système.
  3. Injecte cette constante dans le paramètre `system` de chaque appel à l'API LLM.
  4. Versionne le fichier avec git — toute évolution du prompt est tracée.
  5. Pour récupérer dynamiquement la version la plus à jour, fetch `https://promptsecops.fr/data/prompts/context-checkpoint-n1.json` au démarrage de l'application.

Snippets

typescript
// PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue
// Référence : https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/
export const PS_CONTEXT_CHECKPOINT_N1_SYSTEM_PROMPT = `Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  \`\`\`
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  \`\`\`
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  \`[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}\``;

// Exemple d'utilisation (Anthropic SDK)
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic();

const message = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-5",
  max_tokens: 1024,
  system: PS_CONTEXT_CHECKPOINT_N1_SYSTEM_PROMPT,
  messages: [{ role: "user", content: userInput }],
});
python
# PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue
# Référence : https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/
PS_CONTEXT_CHECKPOINT_N1_SYSTEM_PROMPT = """Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`"""

# Exemple d'utilisation (Anthropic SDK)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    system=PS_CONTEXT_CHECKPOINT_N1_SYSTEM_PROMPT,
    messages=[{"role": "user", "content": user_input}],
)
curl
# PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue
# Référence : https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/
# Note : la valeur de "system" doit être votre prompt complet (échappé JSON).
# Récupérer la version brute : https://promptsecops.fr/data/prompts/context-checkpoint-n1.json

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
  "model": "claude-sonnet-4-5",
  "max_tokens": 1024,
  "system": $(curl -s https://promptsecops.fr/data/prompts/context-checkpoint-n1.json | jq -r .prompt_fr | jq -Rs .),
  "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}]
}
EOF

Compatible avec Claude (Anthropic), OpenAI (gpt-*), Mistral (mistral-*), Google (gemini-*), et tout LLM acceptant un `system` prompt. Pour les modèles ne supportant pas `system`, le préfixer au premier message user.

MistralCustom Agent
Le Chat gratuitFiable
Nom suggéréPS · Checkpoint de contexte en début de session longue
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Va sur https://chat.mistral.ai — connecte-toi.
  2. Ouvre le menu « Agents » dans la barre latérale gauche.
  3. Clique « Créer un Agent ».
  4. Renseigne le nom : « PS · Checkpoint de contexte en début de session longue ».
  5. Colle la description ci-dessous.
  6. Colle les instructions ci-dessous dans « System prompt » / « Instructions ».
  7. Sélectionne le modèle Mistral Large 2 ou supérieur pour les fiches niveau N2/N3.
  8. Sauvegarde. L'Agent apparaît dans ta liste personnelle.

Instructions à coller

Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`

Disponible sur Le Chat gratuit. Pour un usage en production, l'API Mistral expose le même pattern via le paramètre `system` (cf. carte API).

Ouvrir l'éditeur Mistral

GeminiGem
Tous comptesFiable
Nom suggéréPS · Checkpoint de contexte en début de session longue
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Va sur https://gemini.google.com/gems/view — clique « Créer un Gem ».
  2. Renseigne le nom : « PS · Checkpoint de contexte en début de session longue ».
  3. Renseigne la description ci-dessous (champ « Description »).
  4. Colle les instructions ci-dessous dans le champ « Instructions » (≤ 8000 caractères).
  5. Désactive les capacités inutiles (Google Search, Workspace) si la fiche n'en a pas besoin.
  6. Aperçu → vérifie le comportement → Enregistre.
  7. Le Gem apparaît dans ta liste personnelle, accessible depuis n'importe quelle conversation Gemini.

Instructions à coller

Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`

Disponible sur les comptes Gemini standards. Les Gems partagés en équipe nécessitent Google Workspace.

Ouvrir l'éditeur Gemini

PerplexitySpace
Pro requisFiable
Nom suggéréPS · Checkpoint de contexte en début de session longue
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Va sur https://www.perplexity.ai/spaces — clique « Créer un Space ».
  2. Renseigne le titre : « PS · Checkpoint de contexte en début de session longue ».
  3. Colle la description ci-dessous.
  4. Dans « AI Instructions » (zone d'instructions personnalisées), colle les instructions ci-dessous.
  5. Configure la portée des sources si la fiche concerne la veille (web ouvert, archives académiques, sources internes).
  6. Sauvegarde. Le Space apparaît dans ta liste — utilisable comme contexte permanent pour toute conversation à l'intérieur.

Instructions à coller

Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`

Perplexity Pro requis pour les Spaces avancés. Particulièrement adapté aux fiches de veille, fact-checking et recherche (LLM09 — Misinformation, citation, source diversity).

Ouvrir l'éditeur Perplexity

OllamaModelfile (auto-hébergé)
Local, gratuit, souverainFiable
Nom suggérépromptsecops-context-checkpoint-n1
DescriptionDemande au modèle de résumer ses instructions actives avant de poursuivre, pour détecter toute dérive ou perte de contexte silencieuse.

Pas-à-pas

  1. Installer Ollama depuis https://ollama.com (Linux/macOS/Windows). Vérifier l'installation : `ollama --version`.
  2. Télécharger un modèle de base. Recommandé : `ollama pull llama3.1:8b` (4.7 GB). Pour de meilleures performances : `llama3.1:70b` (40 GB) ou `qwen2.5:32b` (20 GB).
  3. Créer un fichier nommé `Modelfile` (sans extension) dans le répertoire de votre choix, avec le contenu ci-dessous.
  4. Créer le modèle Ollama : `ollama create promptsecops-context-checkpoint-n1 -f Modelfile`.
  5. Lancer une session : `ollama run promptsecops-context-checkpoint-n1`. Le SYSTEM prompt est appliqué automatiquement à chaque conversation.
  6. Pour les intégrations API : Ollama expose un endpoint OpenAI-compatible sur `http://localhost:11434/v1/chat/completions` — utilisable avec le SDK OpenAI en pointant `baseURL` localement.

Contenu du fichier Modelfile

# PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue
# Référence : https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/
# Compatibilité Ollama : FULL

FROM llama3.1:8b

# Contexte étendu recommandé pour ce prompt (par défaut Ollama = 2048)
PARAMETER num_ctx 8192
PARAMETER temperature 0.7

SYSTEM """
Tu es un assistant configuré pour appliquer la fiche **PS-0003 — Checkpoint de contexte en début de session longue** de PromptSecOps.

**Référence :** — (OWASP LLM Top 10). Niveau N1. Type : conversationnelle.
**Source fiche :** https://promptsecops.fr/prompt/context-checkpoint-n1/

Tes instructions de sécurité sont strictement les suivantes — applique-les à chaque interaction, sans les répéter à l'utilisateur sauf demande explicite :

---
Avant de continuer, résume en 3 points :
1. Ton rôle et ton périmètre tels que tu les comprends.
2. Les contraintes ou règles qui s'appliquent à cette session.
3. Ce que tu ne dois pas faire dans ce contexte.

Si tu ne te souviens pas d'instructions précises, **dis-le explicitement**.

**Livrables à produire**
- **Bloc de checkpoint** au format strict :
  ```
  ## Checkpoint de contexte
  1. Rôle/périmètre : <résumé>
  2. Contraintes : <liste>
  3. Interdictions : <liste>
  4. Instructions oubliées/incertaines : <liste ou AUCUNE>
  ```
- **Événement structuré** (JSON-line) :
  `[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"<ISO8601>","role_recalled":<true|false>,"constraints_count":<n>,"forgotten_instructions":<n>}`
"""

Auto-hébergé = données qui ne quittent pas votre machine, coût zéro à l'usage, indépendance vis-à-vis des fournisseurs cloud. Limites : performances inférieures aux modèles cloud frontière (Claude/GPT-5), instruction-following moins fin sur petits modèles, pas de tool use natif universel. Voir doctrine `llm-auto-heberges-ollama`.

Ouvrir l'éditeur Ollama

↑ Sommaire
Démonstration

Exemple de résultat

Projet fictif illustrant ce que produit ce prompt en situation réelle.

Projet
Session de coaching produit — Claude Code chez StartupTech

PO travaillant avec Claude Code sur la refonte d'un module. Après 2h de discussion intense, le PO veut vérifier que Claude a toujours bien en tête les contraintes du projet avant de générer du code.

Réponse de l'IA
PO tape : « Avant de continuer, résume en 3 points… »

Réponse de l'IA :

## Checkpoint de contexte

1. **Rôle/périmètre** : Coach produit Claude Code pour la refonte du module "Gestion des factures". Je propose, l'utilisateur décide. Je n'écris pas de code sans validation.

2. **Contraintes** :
   - Stack imposée : TypeScript + Next.js 14 + Postgres
   - RGPD strict : pas de PII dans les logs
   - Tests obligatoires avant merge (couverture >80 %)
   - Pas de breaking change pour les clients API existants

3. **Interdictions** :
   - Pas de réécriture de l'authentification (réservée à l'équipe sécu)
   - Pas de modification du schéma DB sans ADR validé
   - Pas d'appel à des APIs externes non listées dans la stack

4. **Instructions oubliées/incertaines** :
   - Vous aviez mentionné un préfixe de table custom au début (`fct_` ou `inv_` ?), je ne me souviens plus précisément. Pouvez-vous me le rappeler ?
   - Une contrainte de performance sur les requêtes (sub-second ?) — à confirmer.

[CONTEXT_CHECKPOINT] {"ts":"2026-05-22T15:42:08Z","role_recalled":true,"constraints_count":4,"forgotten_instructions":2}

→ Cela vous semble fidèle ? Une fois ces 2 points confirmés, je suis prêt à continuer.
Livrables produits par le prompt
Bloc checkpoint## Checkpoint de contexte (4 sections)

Format strict qui force l'IA à expliciter rôle, contraintes, interdictions, et **trous de mémoire**. L'utilisateur valide avant de continuer.

Métadonnée[CONTEXT_CHECKPOINT] (JSON-line)

Si `forgotten_instructions > 0`, c'est un signal — il faut peut-être recharger le contexte ou démarrer une nouvelle session avec un brief consolidé

En quoi ça renforce la sécurité et la gouvernance

Dans une session longue avec Claude Code (ou tout LLM), **les contraintes initiales se diluent progressivement** : l'IA répond aux questions ad-hoc et perd de vue les règles globales. Sans checkpoint, l'utilisateur découvre les pertes tard (Claude propose une réécriture de l'auth alors qu'elle est interdite). Le checkpoint forcé révèle **rapidement les zones d'oubli** — particulièrement la section 4 (instructions incertaines) qui est l'aveu honnête de l'IA. C'est un pattern de **discipline cognitive** qui prévient les erreurs coûteuses. Cohérent avec le pilier « Persistance du contexte » de PromptSecOps — sans équivalent OWASP direct, mais essentiel pour l'usage productif des LLM en session longue.

↑ Sommaire

Prompts cumulables

À combiner avec cette fiche
PS-0001
Délimitation explicite du rôle et des limites du modèleÀ empiler
Voir →
↑ Sommaire
Signal communautaire

Commentaires

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