Quand on utilise ChatGPT pour faire générer du code, on obtient souvent de bons résultats… mais qu’on oublie, qu’on écrase ou qu’on ne retrouve plus. Au fil des tests, des demandes et des ajustements, on perd ce qui fonctionnait. Pour éviter ça, il est essentiel d’organiser son projet avec deux axes : d’un côté, une base de capitalisation comme Notion pour stocker ce qui marche ; de l’autre, un projet dédié dans ChatGPT+ pour centraliser les documents, les instructions et les conversations. Et dans certains cas, on pourra même ajouter la documentation technique du langage utilisé, pour que ChatGPT s’appuie dessus lorsqu’il doute.
🧱 Comprendre pourquoi il faut organiser ses échanges avec l’IA
ChatGPT ne garde pas naturellement la mémoire d’un projet d’une session à l’autre. Si tu n’as pas un espace dédié, tu risques :
- de redemander plusieurs fois la même chose,
- d’oublier ce qui a déjà été validé,
- ou de modifier un code stable sans pouvoir revenir en arrière.
Créer une organisation simple permet de gagner du temps, d’améliorer la qualité du code, et surtout de faire progresser ton projet sans tourner en rond.
🧱 Créer un projet dans ChatGPT+ pour centraliser les documents et les instructions
La version Plus de ChatGPT permet de créer des projets. C’est un espace dans lequel tu peux :
- stocker toutes tes discussions liées à un sujet,
- ajouter des documents en PDF,
- donner des instructions précises que l’IA relira à chaque interaction.
Par exemple :
“Ce projet concerne la génération d’un scraper Python. Les fichiers PDF sont des exemples validés. À utiliser comme référence pour les futures séquences.”
Grâce à ça, tu construis un assistant sur mesure, qui connaît ton contexte et tes documents.
🧱 Archiver les séquences validées dans Notion ou un outil équivalent
Notion est un excellent outil pour sauvegarder les blocs de code qui fonctionnent, les nommer et les annoter. À chaque fois qu’un morceau de code fait ce que tu veux, copie-le dans Notion, et ajoute :
- un titre explicite : Étape 3 — Filtrage OK,
- un bloc de code pour conserver le format,
- éventuellement une description ou une capture d’écran du résultat attendu.
Cela te permet de retrouver en 3 secondes un code stable, même des semaines plus tard.
🧱 Exporter ses blocs stables en PDF pour les injecter dans le projet
Lorsque tu valides une séquence, tu peux :
- la copier depuis Notion,
- l’exporter en PDF,
- ajouter ce PDF dans ton projet ChatGPT+.
Tu peux ensuite dire à l’IA :
“Voici un exemple fonctionnel d’export CSV Python. Utilise ce modèle si je demande une fonctionnalité similaire.”
Ce système te permet de réutiliser ce que tu as validé, sans repartir de zéro.
🧱 Ajouter la documentation officielle du langage pour améliorer la compréhension de l’IA
Dans certains cas (langages peu utilisés, fonctions spécifiques, comportements inattendus), ChatGPT peut se tromper ou “improviser”. Une bonne pratique consiste à ajouter la documentation technique officielle du langage ou de la bibliothèque concernée directement dans le projet.
Par exemple :
- la documentation d’un langage rare,
- l’API d’un CMS ou d’un plugin WordPress,
- un extrait de manuel technique.
Tu peux ensuite dire :
“Tu viens de me proposer un code qui ne marche pas. Essaie de revoir la documentation incluse dans le projet pour proposer une meilleure solution.”
Ainsi, l’IA a accès à des sources fiables que tu as choisies, et s’appuie dessus pour te répondre plus justement.
🧱 Décrire chaque séquence comme un module autonome et identifiable
Enfin, pour que tout reste clair, chaque bloc de code que tu sauvegardes (dans Notion ou ailleurs) devrait être :
- nommé (ex. : “Étape 4 — génération PDF”),
- étiqueté (ex. : “scraper”, “export”, “nettoyage”),
- localisé dans la logique globale du projet (ex. : “fonction appelée à la fin”).
Cette approche modulaire te permet :
- de retrouver facilement les morceaux,
- de les réutiliser dans d’autres projets,
- ou de les enrichir plus tard.
🌀 Une organisation simple pour coder avec ChatGPT sans tout recommencer à chaque fois
Utiliser ChatGPT sans méthode, c’est comme coder dans un fichier qu’on n’enregistre jamais.
Mais en créant un projet structuré, avec des documents, des blocs archivés, des instructions précises, et même une documentation externe, tu donnes à l’IA les moyens de t’accompagner sur la durée.
C’est ça, l’objectif WPDistrib : ne pas juste générer du code, mais organiser une démarche reproductible, fiable et capitalisable, même sans être développeur.