Annexe C : Automatisation IA avancée

Pour aller plus loin que les routines du Module 6 : 13 cas d'usage d'automatisation avec Claude Code, et la méthode pour construire un logiciel interne en 5h. Réservé si tu es déjà à l'aise avec l'IA.

À regarder

Le contexte

La philosophie derrière chaque use case tient en trois mots : fond, forme, data.

• Le fond, c'est la matière première. Les calls, les conversations, les verbatims, les années de terrain.
• La forme, c'est la méthodologie. Les frameworks, les structures, les meilleures pratiques éprouvées.
• La data, c'est le feedback loop. Google Analytics, Clarity, Hotjar, les métriques de performance. Sans ces trois couches, l'IA produit de la soupe. Avec, elle produit du top 1 %.

Ce qu'il faut retenir

1. L'IA ne remplace pas l'expertise. Elle la démultiplie.

Chaque automatisation est assise sur des années de pratique, de données terrain et de méthodologie éprouvée. Sans ce socle, les mêmes outils produiraient de la soupe.

2. Les dominos.

Les use cases ne sont pas isolés. Le dossier ICP (#1-2) nourrit le RAG (#3) qui nourrit les landing pages (#4-5) qui nourrissent les ads qui nourrissent la data qui nourrit l'amélioration des landing pages. Chaque use case en déclenche un autre.

3. La bonne question vaut plus que le bon outil.

La raison pour laquelle ces use cases fonctionnent n'est pas technique. C'est que l'équipe sait exactement quoi demander, parce qu'elle sait exactement où elle veut aller. La réponse est 42. Encore faut-il connaître la question.

13 use cases Claude Code BRUTAUX pour automatiser ta boîte (+ prompts à copier-coller)

Clique sur n'importe quel use case. Tu y trouveras le contexte, le process exact et le prompt prêt à coller dans Claude. Copie. Colle. Exécute.

Ces prompts Claude Code sont les points de départ de processus approfondis. Il ne s’agit pas de prompt autosuffisants : tu devras élaborer la solution au fur et à mesure avec Claude.

• Voice Miner : tes prospects parlent, ta copie écoute
• ICP Finder : transforme tes calls en dossier client
• Client Oracle : un consultant ICP dispo 24h/24
• Page Pilot : ta landing page s'optimise toute seule
• LP Factory : N landing pages testables en minutes
• Post Scan : décode ce qui marche sur ton LinkedIn
• Cascade Engine : 1 podcast = 1 semaine de contenu
• GTM Architect : ta méthode produit tes livrables
• Auto Audit : chaque lundi, tes pertes de temps meurent
• Tube Digest : 3h de vidéos résumées en 5 min
• Call Miner : tes appels deviennent des briefs contenu
• Pain Poster : des posts douleur en autopilote
• Voco Script : tes vocaux WhatsApp en texte clean

Ce prompt transforme des centaines de conversations brutes en une cartographie chirurgicale de ce que tes prospects pensent, disent et ressentent, le genre de document qui rend tes landing pages et tes séquences de vente 10x plus percutantes du jour au lendemain.

Le problème

Tu as des centaines de conversations LinkedIn avec des prospects. Des centaines d'appels de vente enregistrés. Une mine d'or brute. Et personne pour la raffiner, parce que le travail manuel de classification, d'extraction et de synthèse prendrait des semaines entières.

Résultat : tu écris tes landing pages, tes posts, tes séquences de prospection avec ce que tu as en tête. Pas avec ce que tes prospects ont dans la bouche.

Et la différence entre les deux, c'est la différence entre un message qui convertit et un message qui meurt dans l'indifférence.

Ce qui a été fait

L'équipe a fait ingérer à Claude Code :

• Des centaines de conversations LinkedIn (setting/prospection)
• Des centaines d'appels de vente enregistrés Avec des instructions de filtrage claires :
• Exclure les non-prospects
• Exclure les données pré-2020 (obsolètes)
• Remonter moins loin sur les calls que sur les conversations LinkedIn Claude a produit un Notion structuré contenant :
• Les 9 pains les plus importants des prospects, classés par fréquence
• Les solutions alternatives que les prospects utilisent quand Yaniro n'est pas là
• Des tableaux de verbatims avec les mots-clés qui reviennent le plus souvent

Le résultat

Un document exploitable immédiatement pour la copie, les posts, les landing pages, l'outillage des sales. Le tout basé sur ce que les prospects disent réellement, pas sur ce qu'on croit qu'ils pensent.

Prompt à copier-coller

Tu es un analyste de marché expert en Voice of Customer.

MISSION :
Analyse l'intégralité des données ci-jointes (conversations LinkedIn + transcripts d'appels de vente) et produis un document structuré de synthèse.

RÈGLES DE FILTRAGE :
- Exclus les conversations avec des personnes qui ne sont pas des prospects qualifiés (fournisseurs, partenaires, amis, etc.)
- Exclus toute donnée antérieure à 2020
- Sur les appels de vente, ne remonte pas au-delà de [PÉRIODE PERTINENTE]

STRUCTURE DE SORTIE :
1. Top pains (douleurs), classés du plus fréquent au moins fréquent, avec nombre d'occurrences
2. Solutions alternatives utilisées par les prospects en l'absence de [NOM DE TA BOÎTE]
3. Tableau de verbatims, mots-clés et expressions exactes les plus fréquents, regroupés par thématique
4. Objections et freins à l'achat les plus récurrents
5. Profil type du prospect (firmographie, psychographie, niveau de conscience)

CONSIGNES CRITIQUES :
- Utilise UNIQUEMENT les verbatims réels extraits des données. Aucune reformulation inventée.
- Si tu n'es pas sûr qu'un verbatim est authentique, marque-le [À VÉRIFIER].
- Batcher le traitement par lots de 50 conversations/appels pour éviter la saturation de contexte.
- À chaque lot, produis un résumé intermédiaire avant de passer au suivant.
- Pose-moi toutes les questions nécessaires à ta bonne compréhension de mes attentes.
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt prend tes témoignages clients et tes appels de vente et en sort un dossier ICP de 10 sections que tu files à ton équipe, tes prestas et tes IA, tout le monde sait enfin exactement à qui vous parlez.

Le problème

Même logique que le use case #1, mais à une échelle différente.

L'équipe a 24 000 calls dans Mojo (vente, avant-vente, après-vente, delivery, suivi). Impossible de tout traiter. Il a aussi des dizaines de témoignages clients filmés sur YouTube dont les transcripts regorgent de verbatims de qualité.

Le défi : avoir un regard macro, objectif et exhaustif sur ce que vivent, disent et pensent les clients, à une échelle que le cerveau humain ne peut tout simplement pas traiter sans biais.

Ce qui a été fait

1. Récupération des transcripts YouTube (témoignages clients) via un outil tiers (YouTube transcript grabber)
2. Récupération d'un échantillon représentatif de ~1 000 calls via l'API Mojo, avec des tags spécifiques
3. Analyse transversale par Claude Code : attentes, freins à l'achat, problématiques, verbatims exacts, typologies Sortie : un dossier ICP complet, 7-8 PDFs + autant de fichiers Markdown.

• Les PDFs servent aux humains : équipe, prestataires, partenaires
• Les Markdown servent aux IA : pré-promptage de tous les outils pour que 100 % des productions soient alignées sur le client idéal

Le résultat

Le dossier a été distribué à toute l'équipe et aux prestataires marketing. Y compris à un expert commercial externe qui devait "recevoir quelques clés sur les clients", il a reçu une serrurerie entière.

Prompt à copier-coller

Tu es un analyste de marché senior spécialisé en B2B.

MISSION :
À partir des données ci-jointes (transcripts de témoignages clients + transcripts d'appels de vente/avant-vente/après-vente), produis un dossier ICP (Ideal Customer Profile) exhaustif.

SOURCES :
- [FICHIER 1] : Transcripts témoignages YouTube
- [FICHIER 2] : Transcripts d'appels (échantillon représentatif de ~X calls)

STRUCTURE DU DOSSIER :
1. Fiche ICP synthétique (firmographie + psychographie + démographie)
2. Carte des douleurs, classées par fréquence, avec verbatims exacts
3. Carte des objectifs, ce qu'ils veulent atteindre, dans leurs mots
4. Carte des peurs, ce qui les empêche de passer à l'action
5. Profil psychologique complet (niveau de conscience, croyances limitantes, déclencheurs émotionnels)
6. Personas détaillés (2-4 personas type)
7. Parcours d'achat type (du premier signal au closing)
8. Déclencheurs d'achat (qu'est-ce qui fait basculer la décision)
9. Freins et objections récurrents
10. FAQ prospect (les questions qu'ils posent réellement)

FORMAT DE SORTIE :
- Un fichier par section, en Markdown (pour usage IA)
- Un résumé PDF par section (pour usage humain)

CONSIGNES CRITIQUES :
- Batcher par lots pour éviter la saturation de contexte
- Citer les verbatims EXACTS entre guillemets
- Si un verbatim te semble suspect ou reformulé, flag-le [HALLUCINATION POSSIBLE]
- Pose-moi toutes les questions nécessaires à ta bonne compréhension de mes attentes.
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt te donne un consultant marketing disponible 24h/24 qui connaît tes clients mieux que toi, tu lui poses n'importe quelle question, il te répond avec les verbatims exacts de tes prospects.

Le problème

Le dossier ICP du use case #2 est un livrable statique. Il renseigne, mais il ne répond pas aux questions. Or le besoin réel, c'est un consultant qui connaît tes clients sur le bout des doigts et que tu peux interroger à l'infini.

Ce qui a été fait

L'équipe a transformé son dossier ICP en une sorte de RAG conversationnel : une conversation Claude permanente, alimentée par tout le corpus client, qu'il peut interroger à volonté.

Dans cette conversation, il peut :

• Demander un script de VSL basé sur les pains réels des clients
• Valider si une proposition de valeur résonne avec les données terrain
• Récupérer un transcript YouTube d'un expert (méthode de VSL, framework de landing page) et demander à Claude de l'appliquer rigoureusement à ses données clients
• Re-prompter à l'infini dans le même contexte

Le résultat

Un turbo-consultant marketing, toujours dispo, qui ne hallucine pas (ou peu) parce qu'il est assis sur tes propres données.

Prompt à copier-coller

Tu es mon consultant marketing senior. Tu connais mes clients mieux que quiconque.

CONTEXTE :
Tu as accès à l'intégralité de mon dossier ICP (ci-joint). Ce dossier contient : les douleurs, objectifs, peurs, verbatims, profils psychologiques, parcours d'achat et objections de mes clients et prospects.

TON RÔLE :
- Répondre à toutes mes questions marketing en t'appuyant EXCLUSIVEMENT sur les données de ce dossier
- Challenger mes hypothèses si elles contredisent les données
- Citer les verbatims exacts quand tu fais une recommandation
- Si je te soumets un transcript externe (méthode, framework, structure), l'appliquer rigoureusement à mes données clients

RÈGLES :
- Chaque recommandation doit être ancrée dans un verbatim ou une donnée du dossier
- Si tu n'as pas de donnée pour répondre, dis-le. Ne comble pas avec de l'invention.
- Pose-moi toutes les questions nécessaires à ta bonne compréhension de mes attentes.

PREMIÈRE INSTRUCTION :
[TA QUESTION / TA DEMANDE ICI]

Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt crée un CMO virtuel qui crunch tes analytics tous les mois et t'envoie exactement quoi changer sur ta landing page, tu n'as plus qu'à implémenter.

Le problème

Une landing page, c'est trois ingrédients : fond (le message), forme (les meilleures pratiques de conversion), data (les métriques de performance). La plupart des gens ont le fond ou la forme. Quasi personne ne boucle le feedback loop avec la data de manière systématique.

Et quand ils le font, c'est une fois par trimestre au mieux, à l'arrachée.

Ce qui a été fait

L'équipe a créé un agent mensuel qui :

1. Va cruncher Google Analytics, Clarity, Hotjar et Looker Studio
2. Lit les principes de bonnes landing pages (stockés dans un Notion)
3. Est connecté au fichier de pains clients (use case #1)
4. Est prompté comme un CMO expert en conversion Chaque mois, cet agent envoie un mail contenant :

• Les chiffres du mois
• Ce qui fonctionne bien
• Ce qu'on pourrait théoriquement aller chercher de mieux
• Les recommandations concrètes Après réception, les recos sont copiées-collées dans Loveable pour implémentation.

Le résultat

Une landing page qui s'auto-améliore mois après mois, sans intervention humaine sur la partie diagnostic. Le seul travail humain : lire le mail et décider quoi implémenter.

Prompt à copier-coller

Tu es un CMO expert en optimisation de landing pages B2B.

MISSION :
Analyse les données de performance ci-jointes et produis un rapport d'optimisation mensuel.

SOURCES DE DONNÉES :
- Google Analytics : [DONNÉES / EXPORT]
- Clarity/Hotjar : [DONNÉES / HEATMAPS / RECORDINGS SUMMARY]
- Looker Studio : [DONNÉES]

CONTEXTE :
- Principes de bonnes landing pages : [LIEN OU FICHIER NOTION]
- Dossier de pains clients : [LIEN OU FICHIER]
- URL de la landing page actuelle : [URL]

STRUCTURE DU RAPPORT :
1. Métriques clés du mois (taux de conversion, bounce rate, scroll depth, temps moyen, device split)
2. Ce qui fonctionne, éléments à conserver
3. Ce qui pose problème, éléments à modifier, avec données à l'appui
4. Recommandations concrètes, par ordre de priorité (impact estimé x facilité d'implémentation)
5. Suggestions de copy, reformulations basées sur les verbatims clients

CONSIGNES :
- Chaque recommandation doit être adossée à une donnée chiffrée
- Ne recommande rien qui ne soit pas supporté par les données
- Si les données sont insuffisantes pour conclure, dis-le explicitement
- Format : prêt à copier-coller dans un outil de type Loveable/Framer
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt te pond N variantes de landing pages complètes en quelques minutes, chacune avec un angle différent, du copy calibré sur les mots de tes clients, prêtes à balancer dans Loveable et à A/B tester.

Le problème

Quand tu fais de l'ads (entre 5K et 30K€/mois de spend, en croissance), tu as une injonction claire : tester le plus de propositions de valeur, de funnels et de messages possible. Vite. Beaucoup. Pas parfaitement, mais suffisamment bien pour savoir ce qui marche.

Le goulot d'étranglement, c'est la production. 40 à 60 créas par semaine, ça demande de la vélocité, et ça ne laisse pas la place au pixel-perfectionnisme.

Ce qui a été fait

1. Interrogation du RAG consultant marketing (use case #3) pour identifier les bonnes propositions de valeur, les bons points d'entrée, les bons messages
2. Déclinaison de ces messages en copywriting de landing pages
3. Duplication du design system dans Loveable : L'équipe a donné l'URL du site à Loveable en lui demandant de copier exactement la DA (polices, couleurs, layout)
4. Injection du copy dans le template Loveable → une landing page par proposition de valeur

Le résultat

Un projet Loveable avec N landing pages testables, chacune portant une proposition de valeur différente. Le tout en très peu de temps.

Accepter l'imperfection quand l'objectif c'est de tester, pas de livrer un Duomo de Milan.

Prompt à copier-coller

Tu es un copywriter B2B spécialisé en landing pages de conversion.

MISSION :
À partir des données ICP ci-jointes et du RAG consultant, produis [N] variantes de copy de landing page, chacune articulée autour d'une proposition de valeur distincte.

CONTEXTE :
- Dossier ICP / RAG consultant : [FICHIER]
- Design system de référence : [URL DU SITE]
- Budget ads mensuel : [MONTANT], objectif : tester le maximum de funnels

STRUCTURE PAR LANDING PAGE :
1. Hero section, H1 + sous-titre + CTA principal
2. Section douleurs, 3 pains verbatim (issus du dossier ICP)
3. Section solution, proposition de valeur unique, formulée en bénéfice client
4. Section preuve, témoignage, chiffre clé, case study
5. FAQ, 3-4 objections traitées
6. CTA final

CONSIGNES :
- Chaque landing page doit porter UNE proposition de valeur distincte
- Le copy doit utiliser les verbatims exacts du dossier ICP
- Pas de perfectionnisme : l'objectif est le test, pas la perfection
- Format de sortie : un bloc de texte par landing page, prêt à copier dans Loveable

Pose-moi toutes les questions nécessaires à ta bonne compréhension de mes attentes.
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt transforme ton historique de posts LinkedIn en règles actionnables : tu sais enfin ce qui marche, pourquoi, et ce que tu devrais publier la semaine prochaine.

Le problème

Tu postes depuis des années. Tu as des intuitions sur ce qui marche. Mais tu n'as jamais eu le temps ou la rigueur de faire une analyse exhaustive de tes données de performance pour transformer ces intuitions en règles.

Ce qui a été fait

L'équipe a fait aspirer ses posts LinkedIn par Claude Code pour comprendre, sur un format spécifique (le format "sortie d'épisode de podcast", son meilleur performer en leads et en matériel de setting), ce qui fonctionne le mieux.

L'analyse est encore parcellaire. Le projet de niveau supérieur est clair : analyse exhaustive de tout l'historique, pondération par la méta actuelle (ce qui marche en 2026 ≠ 2023), et automatisation des posts "pain" basés sur les données ICP.

Le résultat

Identification des patterns gagnants sur le format le plus rentable. Base pour l'automatisation complète du content cascade (use case #7).

Prompt à copier-coller

Tu es un analyste de contenu LinkedIn spécialisé en B2B.

MISSION :
Analyse l'intégralité de mes posts LinkedIn ci-joints et identifie les patterns de performance.

DONNÉES :
- Export de mes posts LinkedIn (texte + métriques : impressions, likes, commentaires, partages, clics)
- Période : [DATE DÉBUT] à [DATE FIN]

ANALYSE DEMANDÉE :
1. Top 10 posts par [MÉTRIQUE CHOISIE : engagement / leads / impressions]
2. Bottom 10 posts
3. Patterns identifiés, qu'est-ce qui distingue les tops des flops ? (accroche, structure, longueur, sujet, format, jour/heure de publication)
4. Focus sur le format [FORMAT SPÉCIFIQUE, ex : "sortie d'épisode podcast"], analyse détaillée de ce qui performe le mieux dans ce format
5. Recommandations : 5 règles actionnables pour maximiser la performance

CONSIGNES :
- Distingue corrélation et causalité dans tes conclusions
- Si les données sont insuffisantes pour conclure, dis-le
- Pondère par la temporalité : un post de 2023 qui marchait bien ne veut pas dire que le même fonctionnerait en 2026
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt prend un transcript de podcast et te sort un article prêt à publier + 4 posts LinkedIn avec 10 accroches chacun, ta semaine de contenu est bouclée en 5 minutes.

Le problème

Un épisode de podcast contient assez de matière pour alimenter une semaine entière de contenu sur tous les canaux. Mais la cascade, transformer un podcast en article, en posts LinkedIn, en briefs, prend un temps déraisonnable quand on la fait à la main.

Ce qui a été fait

L'équipe a automatisé toute la chaîne :

1. Le podcast sort → Claude récupère le transcript
2. Claude produit un article qu'il poste directement sur le site (via API, aucun copier-coller)
3. Claude produit 4 posts LinkedIn avec 10 accroches différentes chacun, plus ses recommandations sur les meilleures
4. Le tout est envoyé par mail Le travail humain résiduel : choisir parmi les accroches. C'est de la supervision, pas de la production.

Insight bonus : Claude a suggéré une idée que personne n'aurait eue seul, si le format "sortie podcast" surperforme, pourquoi ne pas sortir le même épisode 4 fois par semaine sous des angles différents ?

Le résultat

Un système de content cascade qui tourne en pilote automatique. Qualité au niveau de ce qu'on aurait écrit soi-même. Le temps gagné est réinvesti dans la stratégie, pas dans l'exécution.

Prompt à copier-coller

Tu es un content strategist B2B expert en content cascade (repurposing).

MISSION :
À partir du transcript de podcast ci-joint, produis l'ensemble du contenu dérivé.

SOURCE :
- Transcript du podcast : [FICHIER]
- Style d'écriture de référence : [FICHIER STYLE GUIDE]
- Dossier ICP : [FICHIER] (pour calibrer les angles sur les pains des clients)

LIVRABLES :
1. ARTICLE DE BLOG (1500-2500 mots)
   - Structuré en sections claires
   - Optimisé SEO : [MOT-CLÉ PRINCIPAL]
   - Prêt à publier (format HTML ou Markdown)

2. 4 POSTS LINKEDIN, chacun sur un angle différent extrait du podcast
   Pour chaque post :
   - 10 variantes d'accroche
   - Le corps du post (150-250 mots)
   - Ton classement des 3 meilleures accroches avec justification
   - Format : [FORMAT DE RÉFÉRENCE, ex : "sortie d'épisode podcast"]

3. BRIEF NEWSLETTER (optionnel)
   - 3-5 bullet points clés
   - 1 angle éditorial recommandé

CONSIGNES :
- Chaque post doit pouvoir vivre indépendamment (pas de "comme on en parlait dans le podcast")
- Les accroches doivent être testables en A/B
- Le ton doit correspondre exactement au style guide fourni
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt transforme ta méthodologie en une armée de skills qui produisent automatiquement tous tes livrables GoToMarket, séquences de prospection, posts, scripts de vente, basés à 100 % sur ta méthode.

Le problème

Scalezia a une méthodologie propriétaire (le modèle ABCD : Audience, Bundle, Conversion, Distribution). Chaque pilier nécessite des livrables spécifiques. Produire ces livrables manuellement pour chaque client ou chaque use case interne prend un temps considérable, et le risque d'inconsistance est permanent.

Ce qui a été fait

L'équipe a fait ingérer à Claude Code l'intégralité du corpus Scalezia :

• Tout Notion

• Tout Drive

• Tout YouTube

• Le tronc méthodologique ABCD À partir de là, Claude a :

1. Identifié les livrables nécessaires par pilier
2. Créé un skill (automatisation agentique en .md) par pilier
3. Créé un méta-skill qui orchestre et déclenche l'ensemble Le méta-agent accepte un gradient d'input, de l'URL d'un site web (minimum) jusqu'à plusieurs pages de détails et une analyse approfondie.

Le résultat

Un système qui produit automatiquement 5 à 10 livrables par pilier : cartographie d'audience, séquences de prospection, 20 posts LinkedIn prêts à publier, scripts de vente, etc.

Le tout basé à 100 % sur la méthodologie Scalezia. Qualité quasi-finale, "il y a quasiment rien à changer".

Déployé auprès de l'équipe via une notice Notion expliquant comment installer et déclencher le système.

Prompt à copier-coller

Tu es un architecte de systèmes agentiques.

MISSION :
À partir du corpus méthodologique ci-joint, conçois et produis un système de skills interconnectés capable de générer automatiquement les livrables Go-To-Market pour chaque pilier de la méthode.

CORPUS :
- Méthodologie complète : [FICHIERS]
- Exemples de livrables existants : [FICHIERS]


STRUCTURE CIBLE :

Pour chaque pilier ([LISTE DES PILIERS]) :
1. Identifie les livrables nécessaires (5-10 par pilier)
2. Crée un skill .md qui décrit :
   - Les inputs nécessaires (du minimum au maximum de détail)
   - Le process de production step-by-step
   - Les critères de qualité
   - Le format de sortie attendu
3. Crée un méta-skill orchestrateur qui :
   - Accepte un brief de l'utilisateur (URL, description, analyse détaillée)
   - Détermine le niveau de détail disponible
   - Déclenche les skills dans le bon ordre
   - Compile les livrables dans un Notion structuré

CONSIGNES :
- Chaque skill doit être autonome ET compatible avec le méta-skill
- Les skills doivent savoir quoi faire ET quoi ne pas faire (guardrails)
- Pose-moi toutes les questions nécessaires à ta bonne compréhension de mes attentes.
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt scanne ton activité de la semaine et te dit exactement où tu perds du temps, puis te livre les automatisations prêtes à déployer pour que ça ne se reproduise plus.

Le problème

Tu répètes des tâches toutes les semaines sans t'en rendre compte. Tu sais vaguement que tu perds du temps quelque part, mais identifier précisément où, c'est un travail d'audit que tu ne fais jamais parce que tu es trop occupé à exécuter les tâches en question.

C'est le serpent qui se mord la queue.

Ce qui a été fait

Inspiré par Alex Lieberman (CEO de Morning Brew), l'équipe a mis en place une automatisation hebdomadaire :

Tous les lundis, Claude Code :

1. Scanne l'intégralité de l'espace de travail (Notion, Drive, Gmail, conversations Claude)
2. Identifie les tâches répétées de manière récurrente
3. Propose un skill pour automatiser chaque tâche identifiée En complément, L'équipe a paramétré Claude pour que, sur 100 % des demandes complexes, il interroge automatiquement la base de skills existante avant de produire quoi que ce soit. Si un skill existe déjà, il le déclenche.

Le résultat

Un système qui s'auto-améliore semaine après semaine. Chaque lundi, le compte rendu identifie de nouvelles tâches à automatiser. Les skills s'accumulent. La base s'enrichit. L'intervention humaine diminue.

Pas plus tard que la veille de l'épisode : 3 nouveaux skills créés en une session.

Prompt à copier-coller

Tu es un consultant en efficience opérationnelle.

MISSION :
Analyse l'intégralité de mon activité de la semaine écoulée et identifie les tâches qui devraient être automatisées.

SOURCES À SCANNER :
- Notion : [WORKSPACE ID / API]
- Google Drive : [DOSSIER RACINE]
- Gmail : [LABEL OU PÉRIODE]
- Conversations Claude : [HISTORIQUE]

ANALYSE DEMANDÉE :
1. Liste des tâches effectuées plus de 2 fois cette semaine
2. Pour chaque tâche récurrente :
   - Description de la tâche
   - Temps estimé par occurrence
   - Niveau d'automatisabilité (faible / moyen / élevé)
   - Proposition de skill .md pour l'automatiser (structure + étapes + inputs/outputs)
3. Tâches déjà couvertes par un skill existant, rappel d'utilisation

FORMAT DE SORTIE :
- Rapport hebdomadaire synthétique (max 1 page)
- Pour chaque skill proposé : un fichier .md prêt à déployer

CONSIGNES :
- Ne propose un skill que si le gain de temps est réel (>30 min/semaine)
- Priorise par impact x facilité
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt vide ta playlist YouTube de watchlater tous les matins et te livre l'essentiel de chaque vidéo en quelques lignes, tu absorbes en 5 minutes ce qui t'aurait pris 3 heures.

Le problème

Tu shortlistes des vidéos YouTube qui t'intéressent, mais pas assez pour y consacrer 45 minutes. Elles s'accumulent dans une playlist qui grossit indéfiniment. Tu ne les regardes jamais. L'information est perdue.

Ce qui a été fait

L'équipe a créé une automatisation quotidienne :

1. Claude scanne la playlist YouTube "Digest" chaque matin
2. Récupère les transcripts de chaque vidéo
3. Produit un résumé de 2 000 mots maximum dans un Notion dédié
4. Supprime les vidéos de la playlist une fois traitées

Le résultat

Un briefing matinal avec l'essentiel des vidéos en attente. En quelques minutes de lecture, tu sais si ça vaut le détour d'aller regarder la vidéo en entier. Le gain de temps est massif, et l'information n'est plus perdue.

Note : l'API YouTube est "giga relou" (dixit). Il y a encore quelques bugs. Mais les tests sont concluants.

Prompt à copier-coller

Tu es un assistant de veille informationnelle.

MISSION :
Chaque matin, scanne ma playlist YouTube "Digest" et produis un résumé structuré de chaque vidéo.

PROCESS :
1. Récupère la liste des vidéos de la playlist [ID PLAYLIST]
2. Pour chaque vidéo, récupère le transcript
3. Produis un résumé structuré :
   - Titre de la vidéo
   - Auteur
   - Thèse principale (1-2 phrases)
   - Points clés (3-5 bullets)
   - Citations ou insights marquants (verbatim)
   - Verdict : "À regarder en entier" / "Le résumé suffit" / "Peu d'intérêt"
4. Compile le tout dans [NOTION / FICHIER]
5. Supprime les vidéos traitées de la playlist

CONTRAINTES :
- Max 2 000 mots pour l'ensemble du digest
- Si le transcript n'est pas disponible, signale-le et passe à la suivante
- Priorise la densité informationnelle sur l'exhaustivité
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt transforme chacun de tes appels en briefs de contenu prêts à l'emploi, ton équipe n'a plus jamais à brainstormer dans le vide, les idées viennent de la bouche de tes clients.

Le problème

Chaque call de vente, de delivery ou de suivi contient des pépites de contenu. Des phrases, des douleurs, des questions que tu pourrais transformer en posts, en newsletters, en articles. Mais entre le moment où tu raccroches et le moment où tu es censé écrire, tout est oublié.

Le travail de consignage manuel de verbatims est insupportable. Personne ne le fait avec la rigueur nécessaire.

Ce qui a été fait

L'équipe a mis en place une automatisation quotidienne :

1. Récupération de tous les calls de la veille via Mojo
2. Analyse des transcripts à l'aune de la méthodologie de contenu Scalezia (frameworks, structures, angles éditoriaux)
3. Identification des idées pertinentes pour du contenu
4. Production de briefs détaillés avec verbatims exacts
5. Stockage dans un Notion partagé avec l'équipe contenu

Le résultat

L'équipe contenu dispose d'une mine d'or renouvelée chaque jour. Plus besoin de brainstormer dans le vide : les idées viennent directement de la bouche des clients.

Temps de mise en place : 20 minutes. Réaction du responsable contenu : "estomaqé".

Prompt à copier-coller

Tu es un directeur éditorial B2B.

MISSION :
Analyse les transcripts d'appels ci-joints et extrais les idées de contenu exploitables.

SOURCES :
- Transcripts des calls de la veille : [FICHIERS]
- Méthodologie de contenu : [FICHIER FRAMEWORK]

POUR CHAQUE IDÉE IDENTIFIÉE, PRODUIS :
1. Titre de travail du contenu
2. Angle éditorial (pain, solution, preuve, contrarian, how-to, etc.)
3. Verbatims exacts à utiliser (entre guillemets)
4. Format recommandé (post LinkedIn, newsletter, article, vidéo)
5. Brief détaillé (50-100 mots) : de quoi ça parle, quelle est la thèse, quel est l'intérêt pour l'audience

CRITÈRES DE SÉLECTION :
- L'idée doit résonner avec un pain ou un objectif identifié dans le dossier ICP
- L'idée doit être suffisamment spécifique pour ne pas être un lieu commun
- Privilégier les idées contre-intuitives ou les formulations originales

FORMAT :
- Un tableau Notion avec colonnes : Titre | Angle | Verbatim clé | Format | Brief | Priorité
Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

Ce prompt orchestre tes données ICP et tes patterns LinkedIn gagnants pour pondre 10 posts douleur prêts à publier, chacun calibré sur un verbatim client réel et une structure PSP qui convertit, en autopilote.

Statut : EN PROJET, pas encore implémenté

L'idée

Analyse exhaustive de tout l'historique de posts LinkedIn, pondération par la méta actuelle (2026 ≠ 2023), puis production automatique de posts articulés autour des pains clients (identifiés via le dossier ICP).

Le principe : les posts "pain" du triptyque PSP (Problème/Solution/Preuve) sont les plus automatisables. Le fond vient des données clients, la forme vient de l'analyse de performance.

Comment le lancer

Pas de prompt dédié. Quand tu seras prêt, combine :

• Le prompt du use case #6 (analyse de performance)
• Le prompt du use case #7 (content cascade)
• Le dossier ICP du use case #1 C'est l'assemblement de ces trois briques qui produit l'automatisation complète.

Prompt à copier-coller

Tu es un copywriter LinkedIn B2B expert en posts "douleur" (structure PSP : Problème / Solution / Preuve).

MISSION :
À partir des données ci-jointes, produis 10 posts LinkedIn "pain" prêts à publier, chacun ancré sur une douleur réelle issue du dossier ICP et calibré sur les formats qui performent aujourd'hui.

SOURCES :
- Dossier ICP : [FICHIER] (douleurs, verbatims, profils, objections)
- Historique de posts LinkedIn + métriques de performance : [FICHIER]
- Note sur la méta actuelle (formats / accroches qui marchent en 2026) : [FICHIER OU NOTE]
- Style guide : [FICHIER]

PROCESS :
1. Extrais les 10 douleurs les plus fréquentes dans le dossier ICP, avec leur verbatim client le plus impactant
2. Analyse l'historique de posts pour identifier les patterns gagnants (longueur, accroche, structure, format) en pondérant par la temporalité (un post qui marchait en 2023 ne marche pas forcément en 2026)
3. Pour chaque douleur, produis 1 post structuré PSP :
   - Hook : accroche basée sur le verbatim, calibrée sur les patterns gagnants
   - Problème : développe la douleur avec les mots exacts du client
   - Solution : pose la proposition de valeur en bénéfice client (pas de pitch produit)
   - Preuve : 1 donnée chiffrée, 1 témoignage ou 1 anecdote concrète
   - CTA léger : question ouverte ou invitation à réagir
4. Pour chaque post, propose 3 variantes d'accroche A/B testables

CONTRAINTES :
- Utilise UNIQUEMENT les verbatims du dossier ICP, jamais de reformulation inventée
- Chaque post doit pouvoir vivre seul (pas de "comme je le disais hier")
- Ton direct, zero jargon, zero corporate
- Format : un bloc texte par post, prêt à coller dans LinkedIn
- Si une douleur n'a pas de verbatim assez fort, skippe-la et flag-la [À ENRICHIR]

Pose-moi toute question nécessaire à ta bonne compréhension de mes attentes.

La transcription brute reste l'affaire de Gemini. Mais une fois que tu as le texte, ce prompt Claude te le rend clean, structuré, lisible, sans rien perdre du fond, en gardant la voix de la personne.

En bref

L'équipe utilise Gemini (pas Claude) pour transcrire les messages vocaux WhatsApp. Fonctionnalité simple mais usage quotidien.

La transcription elle-même reste sur Gemini. Mais une fois que tu as le texte brut, ce prompt Claude te le nettoie.

Prompt à copier-coller

MISSION :
Prends le transcript brut ci-joint (issu d'un vocal WhatsApp transcrit, d'un mémo audio, d'un appel) et produis une version clean, structurée et lisible, sans rien perdre du fond.

PROCESS :
1. Supprime les hésitations, répétitions et faux départs ("euh", "voilà", "tu vois", "en fait")
2. Corrige les erreurs de transcription évidentes (mots mal compris par le moteur)
3. Restructure en phrases courtes et claires
4. Garde 100% du fond, ne reformule pas les idées, nettoie juste la forme
5. Ajoute ponctuation et paragraphes
6. Si plusieurs sujets sont abordés, structure en sections avec sous-titres

CONTRAINTES :
- Respecte 100% du sens original
- N'invente rien : si tu hésites sur un mot, marque [À VÉRIFIER]
- Garde la voix de la personne (tutoiement, tics de langage caractéristiques s'ils portent du sens)
- Si une partie est inaudible ou incompréhensible, marque [INAUDIBLE]
- Ne résume pas, ne synthétise pas, la mission est de nettoyer, pas de raccourcir

LIVRABLE :
- Réponse prête à être collée dans un Notion, un mail ou un document de travail

INPUT :
Fichier .opus à joindre au message

La plupart des gens tentent un SaaS interne comme ça.

• Taper son idée brute dans Lovable et regarder ce qui sort.
• Démarrer sur une feature qui sonne bien sans problème palpable derrière.
• Attaquer le design avant le fonctionnel.
• Empiler les requêtes sans tester chaque bloc.
• Accepter la première version sans itérer.
• Oublier la cybersécurité dès qu'un backend entre en jeu.
• Sous-estimer le travail de prompt en amont.
• Balayer les questions clarifiantes que l'outil impose.

Sauf que : une fois qu'on a dit ça, on n'a rien dit.

Car il existe une erreur qui surplombe toutes les autres.

On a sorti un SaaS interne en 5h. Soit une demi-journée. Une stack équivalente sur le marché coûte près de 2000 € par mois.

Le même outil aurait pris plusieurs mois il y a un an et demi.

Comment ?

Grâce à la bonne méthode.

C'est exactement ce qu'on va te livrer dans ce cours.

Avant d'attaquer, il y a un changement de paradigme à intégrer. Sinon tu vas brûler des heures à produire dans le vide.

Concrètement, prépare-toi à apprendre :

• Pourquoi le vibe coding fait fondre les frontières tech et service
• Le test du problème qui sépare un usage utile d'une idée jetable
• Pourquoi prompter Lovable directement est la pire erreur
• La technique de l'absolue flemme pour co-élaborer une solution
• L'ordre des opérations : fonctionnel d'abord, esthétique ensuite
• L'itération bloc par bloc et les questions clarifiantes imposées
• Lisalops, le prompt qui automatise tests et corrections
• La cybersécurité au moment où un backend entre en jeu

On y va.

Le vibe coding fait fondre les frontières tech et service

Le constat est simple.

On voit une giga industrie de boîtes de service se mettre à faire du logiciel.

Et des boîtes de logiciel se mettent à faire du service.

C'est fondamental de comprendre cette dynamique.

• L'agence qui code son propre outil interne pour ses clients devient quasiment SaaS sur ce segment.
• Le SaaS qui livre du done-for-you sur sa plateforme devient quasiment une agence.
• Le différenciateur historique, savoir coder ou pas, s'est dilué.
• Le coût d'entrée pour produire un logiciel fonctionnel est passé de plusieurs mois à quelques heures.
• Le marché des outils de niche à 2000 € par mois se fait grignoter par des SaaS fait maison. Checklist

☐ Identifier 3 outils SaaS que tu paies aujourd'hui et qui sont reproductibles en vibe coding

☐ Lister les pain points internes qui n'ont jamais justifié un projet dev avant

☐ Estimer ton budget annuel SaaS et le comparer au coût d'un SaaS interne sur la même fonction

Partir d'un problème, pas d'une idée

Le vrai piège du vibe coding aujourd'hui : tester plein de trucs sans problème palpable derrière.

Or le champ des possibles devient juste énorme.

Sans garde-fou tu vas brûler des heures à coder dans le vide.

• L'idée qui te vient sous la douche n'est pas un problème.
• Le produit que tu trouves cool n'est pas un problème.
• Le besoin de faire un truc en IA n'est pas un problème.
• Un problème palpable coûte du temps, de l'argent ou de la santé mentale. À quelqu'un de précis. Chaque semaine.
• L'erreur fondamentale entrepreneuriale : partir de la solution au lieu de partir du problème. D'ailleurs, l'équipe Scalezia organise un hackathon interne. La consigne est explicite. On s'en fout du design. On veut juste un truc qui résout un pain quotidien.

Checklist

☐ Verbaliser ton problème pendant 5 minutes à voix haute sans parler de solution

☐ Demander à 3 membres de ton équipe quel pain ils rencontrent chaque semaine

☐ Refuser de coder tant que tu n'as pas le problème en une phrase

Ne jamais prompter Lovable directement

Cette règle n'est pas négociable.

La qualité du SaaS final est conditionnée à la qualité du prompt initial.

• Le prompt brut tapé direct dans Lovable produit un truc générique.

• Tu dois passer par Claude ou ChatGPT en amont pour structurer un vrai prompt produit.

• Le prompt produit décrit features, objectif global, contexte, secteur, utilisateur cible, contraintes.

• Pas de spec technique, mais une spec produit complète.

• Tu peux étoffer ta matière brute en dicté vocal via Whisper avant de la passer à Claude. À ce stade, le premier prompt fait 60 % du travail.

Sur ces 60 %, il y a un bon 20 % que l'IA a anticipé toute seule en bonifiant ton brief.

Checklist

☐ Rédiger ton brief en dicté vocal de 5 minutes via Whisper

☐ Le passer à Claude avec consigne explicite : structure-moi un prompt produit prêt pour Lovable

☐ Vérifier que le prompt couvre features, contexte, secteur, utilisateur, contraintes

La technique de l'absolue flemme

Le réflexe du problem solver est ton ennemi.

Tu dois apprendre à le débrancher.

• Soumets ton problème à Claude Code tel quel, dans ta verbalisation brute.
• Idéalement via Whisper pour ne pas être limité par le clavier.
• Demande-lui de te questionner sur cette base au lieu de te proposer une solution.
• Le sparring partner révèle des angles auxquels tu n'aurais pas pensé.
• La solution finale peut ne pas être un SaaS. Parfois un skill spécifique fait parfaitement le job. Le truc c'est que cette méthode développe ta compétence d'identification et de formulation du problème.

Pas ta capacité à imaginer des solutions.

Checklist

☐ Paramétrer Claude Code pour qu'il pose des questions avant de proposer une solution

☐ Soumettre 3 problèmes consécutifs sans suggérer toi-même une piste

☐ Comparer les solutions co-élaborées avec celles que tu avais en tête au départ

Bâtir fonctionnel avant esthétique

L'ordre des opérations n'est pas négociable.

• Commence par un truc très moche mais fonctionnel.
• Teste chaque fonctionnalité une par une avant d'enchaîner.
• Bac les rôles utilisateur dès le démarrage si tu en as plusieurs.
• Le design vient en surcouche, jamais en porte d'entrée.
• Partir du design rend la construction efficace impossible. À l'inverse, certains commencent par les maquettes et la palette.

Ils empilent les corrections esthétiques sur un fonctionnel pas validé.

Checklist

☐ Sur ta première itération, refuser toute requête de design

☐ Tester chaque feature isolée avant de passer à la suivante

☐ Définir les types d'utilisateurs et leurs droits dès le prompt initial

Itérer bloc par bloc avec les questions clarifiantes

Lovable a changé sa logique récemment.

Désormais l'outil impose les questions de clarification dès qu'une commande manque de précision.

• Tu ne peux plus contourner les questions clarifiantes. C'est imposé.
• Ça force à préciser les besoins implicites avant la production.
• Lovable agit aussi bloc par bloc sur les intégrations.
• Pour les features subtiles, recrée un compte test et fais-le tourner Lovable à l'intérieur.
• Beaucoup d'aller-retour. C'est le cœur du système, pas un bug. Du coup tu passes moins de temps à corriger des écarts d'intention.

Et plus de temps à valider chaque bloc avant le suivant.

Checklist

☐ Répondre méthodiquement à chaque question clarifiante au lieu de la balayer

☐ Donner ton outil à 2 personnes pour récolter du feedback opérationnel

☐ Sur chaque feature complexe, recréer un compte test pour exposer Lovable au scénario réel

Lisalops : générer ses tests et corrections en 3 stages

Un prompt dédié, Lisalops, automatise la couche test.

• Tu colles le prompt directement dans Lovable.
• Il génère les tests sur tous les logs et toutes les conditions à vérifier.
• Le processus se déroule en 3 stages : tests, observation, correction.
• À la fin tu as un document de tests et la correction intégrée.
• L'effet opérationnel : tu coupes une grosse partie des aller-retour manuels. À vrai dire, dans quelques mois on passera quasi plus de temps sur la correction manuelle.

D'autres outils vont automatiser cette partie.

Checklist

☐ Sauvegarder le prompt Lisalops dans tes assets

☐ L'appliquer sur chaque nouvelle feature après validation fonctionnelle

☐ Stocker le document de tests généré pour réutilisation sur prochaines itérations

Verrouiller la cybersécurité dès qu'il y a un backend

C'est l'aspect le plus à risque du vibe coding.

• Sans backend, un outil mal foutu se plante. Pas grave.
• Avec backend qui manipule des données confidentielles, la donne change.
• La RGPD arrive comme un rouleau compresseur sur tout ce qui manie de la data.
• Les lacunes en cybersécurité de la plupart des gens vont coûter cher.
• Tu dois être dans les clous au moment où tu touches à une base client ou une base entreprise. Du coup, exploite les ressources tierces.

Récupère le texte de leurs guides, colle-le dans Lovable, demande-lui de s'aligner sur les contraintes.

Checklist

☐ Cartographier les data sensibles manipulées par ton outil avant le push prod

☐ Recourir aux guides cybersécurité publics et les injecter en prompt

☐ Sur outils manipulant data client, faire repasser un dev pour sécuriser la couche backend

L'erreur qui surplombe toutes les autres : partir d'une idée qui te plaît plutôt que d'un problème qui pique. Identifie les 3 problèmes internes qui coûtent le plus à ton équipe cette semaine, et teste la méthode sur le premier dès demain.

Le vibe coding n'a pas tué le rôle du développeur.

Il a déplacé la valeur vers trois compétences. Identifier le problème. Formuler le brief. Verrouiller la cybersécurité quand un backend entre en jeu.