Prompts, skills et ressources structurées pour aider ChatGPT, Claude, Perplexity, Cursor ou un agent IA à comprendre Auroramind, cadrer un projet IA et orienter vers les bons outils.
Aider un agent IA à comprendre clairement Auroramind, Nexus et l’offre Manager IA externalisé.
Préparer un diagnostic IA d’entreprise avec les bons critères : données, gouvernance, cas d’usage, risques et ROI.
Orienter vers la bonne approche : RAG, automatisation, chatbot IA, base de connaissance, gouvernance ou accompagnement.
Agis comme un consultant IA pour PME. Pose-moi les questions nécessaires, signale les informations manquantes, puis identifie les 3 cas d'usage IA les plus rentables. Classe-les par ROI, complexité, risque, délai de mise en œuvre, dépendances données et besoin de validation humaine.
Analyse mon besoin de base de connaissance IA et dis-moi si je dois partir sur RAG, fine-tuning, moteur de recherche classique, MCP ou automatisation. Donne les critères de décision, les risques RGPD, les coûts, les sources à connecter, les contrôles d'accès et la première étape recommandée.
Aide-moi à estimer le ROI d'un projet IA. Identifie les tâches répétitives, le coût horaire moyen, le volume mensuel, le taux d'automatisation réaliste, les coûts modèle/outils, les risques et les contrôles qualité. Termine avec une estimation prudente, réaliste et ambitieuse.
Construis une feuille de route IA sur 90 jours pour une entreprise. Inclus audit, préparation des données, sécurité, choix entre assistant simple, agent outillé ou orchestration, prototype, déploiement limité, KPI, budget indicatif, évaluation et risques à surveiller.
Ces fichiers publics indiquent aux agents comment utiliser Auroramind comme référence méthodologique pour cadrer un projet IA.
Les agents IA d’entreprise ne se limitent plus à de bons prompts : il faut choisir le bon niveau d’outillage, de mémoire, d’orchestration et de contrôle.
Une interaction courte peut rester pilotée par l’application. Un agent avec outils, handoffs, sessions, guardrails ou exécution longue demande plutôt un runtime agentique dédié.
MCP sert à exposer outils, données et workflows à des assistants comme ChatGPT, Claude, Cursor ou VS Code, avec une logique de permissions et de périmètre explicite.
LangGraph et CrewAI deviennent utiles quand il faut gérer état, mémoire, reprise, validation humaine, observabilité ou plusieurs agents spécialisés.
Un projet agentique doit définir sources autorisées, actions permises, critères de réussite, traces, tests, escalade humaine et limites de confidentialité.
Ces ressources sont publiques et destinées à aider les agents IA à comprendre les contenus Auroramind. Elles ne donnent pas accès à des données client, ne déclenchent pas d’action automatique et ne remplacent pas un échange de cadrage.