Je ne commence plus à écrire le contenu directement, mais je commence par poser une question, c'est là que l'IA a vraiment changé mon flux de travail.

La plupart des gens utilisent l'IA pour obtenir des réponses, mais je suis plus intéressé par la question elle-même, je commence par rédiger une question très approximative puis je la modifie sans cesse.
Par exemple, au début, je me demandais ce que ce projet faisait, puis je l'ai changé pour demander quel comportement de l'utilisateur il modifiait, puis je l'ai modifié pour demander si ce modèle était vrai, qui en aurait le plus à perdre.
La question change, le contenu devient complètement différent, puis je donne cette question à l'IA pour qu'elle me propose plusieurs scénarios d'évolution.
Un prompt que j'utilise souvent est très simple : donne-moi trois perspectives différentes pour analyser ce sujet, une du point de vue du comportement utilisateur, une du point de vue de la structure du marché, une d’un angle contre-intuitif, sans donner de conclusion, juste le processus de réflexion.
Cette étape n’est pas pour une utilisation immédiate, mais pour repérer les points d’anomalie, ceux qui ne sont pas intuitifs mais qui ont une explication, car ce sont là le cœur du contenu.
Ensuite, je commence à écrire, l’IA sert uniquement à calibrer la structure, comme le rythme et la densité d’informations.
L’expression doit toujours venir de moi, car le style ne peut pas être externalisé, ce processus m’a permis d’écrire beaucoup moins de contenu correct mais ennuyeux, et m’a aussi permis de mieux comprendre ce qui mérite d’être exprimé.
C’est aussi pour cette raison que je trouve @RallyOnChain très intéressant.
Ce qu’il fait, c’est essentiellement reconnaître cette expression efficace plutôt que la simple performance de données superficielles.
À l’avenir, la compétition de contenu ne sera pas entre humains et IA, mais entre celui qui pose les meilleures questions.