L’extension navigateur AIPRM ajoute des modèles de prompts réutilisables dans ChatGPT. Avec un prompt structuré (type de diagramme, ce qu’il faut représenter, pourquoi, et quel outil), vous obtenez des réponses cohérentes — que vous visiez du texte (PlantUML, Mermaid) ou une marche à suivre pour un outil graphique.
Article complet en anglais (même slug — vous pouvez aussi choisir EN dans l’en-tête du site).
Gabarit de prompt AIPRM (à copier et adapter)
Une ligne par dimension. Collez le bloc dans ChatGPT (avec ou sans AIPRM) et modifiez les valeurs entre crochets.
[DIAGRAM TYPE] - Sequence | Use Case | Class | Activity | Component | State | Object | Deployment | Timing | Network | Wireframe | Archimate | Gantt | MindMap | WBS | JSON | YAML
[ELEMENT TYPE] - Actors | Messages | Objects | Classes | Interfaces | Components | States | Nodes | Edges | Links | Frames | Constraints | Entities | Relationships | Tasks | Events | Modules
[PURPOSE] - Communication | Planning | Design | Analysis | Modeling | Documentation | Implementation | Testing | Debugging
(optionnel : précisez la stack ou le scénario, ex. « Communication : frontend React server — backend FastAPI — cache Redis — base MongoDB »)
[DIAGRAMMING TOOL] - PlantUML | Mermaid | Draw.io | Lucidchart | Creately | Gliffy
Exemple : diagramme de séquence pour une API avec cache
[DIAGRAM TYPE] - Sequence
[ELEMENT TYPE] - Messages
[PURPOSE] - Communication Frontend React Server - Backend FastAPI - Cache Redis - Database MongoDB
[DIAGRAMMING TOOL] - PlantUML
Lien public AIPRM
Prompt publié dans la bibliothèque AIPRM : lien LinkedIn. Utilisez-le comme point de départ, puis affinez [PURPOSE] et [DIAGRAMMING TOOL] selon votre stack et vos livrables.
Les diagrammes de séquence en bref
Les diagrammes de séquence UML montrent les messages échangés dans le temps entre composants. Ils servent à l’onboarding, aux revues de conception et à documenter un parcours requête (surtout quand un cache ou une base est sur le chemin critique).
Communication front–back avec mise en cache
L’illustration ci-dessous : une requête utilisateur traverse un front React et un back FastAPI, avec Redis comme cache et MongoDB comme source de vérité. Les extraits de code incluent une branche cache hit et une cache miss.
PlantUML (hit et miss)
@startuml
actor User
participant "ReactServer" as RS
participant "FastAPIServer" as API
participant "RedisCache" as R
database "MongoDB" as M
User -> RS: Sends Request
RS -> API: Forwards Request
alt Cache hit
API -> R: Check Cache
R --> API: Found Data
API -> RS: Sends Response from Cache
RS -> User: Returns Response from Cache
else Cache miss
API -> R: Get Data from Cache
R --> API: Data Not Found
API -> M: Get Data from DB
M --> API: Returns Data
API -> R: Save Data in Cache
R --> API: Data Saved
API -> RS: Sends Response
RS -> User: Returns Response
end
@enduml
Mermaid (hit et miss)
sequenceDiagram
actor User
participant ReactServer
participant FastAPIServer
participant RedisCache
participant MongoDB
User->>ReactServer: Sends Request
ReactServer->>FastAPIServer: Forwards Request
alt Cache hit
FastAPIServer->>RedisCache: Check Cache
RedisCache-->>FastAPIServer: Found Data
FastAPIServer->>ReactServer: Sends Response from Cache
ReactServer->>User: Returns Response from Cache
else Cache miss
FastAPIServer->>RedisCache: Get Data from Cache
RedisCache-->>FastAPIServer: Data Not Found
FastAPIServer->>MongoDB: Get Data from DB
MongoDB-->>FastAPIServer: Returns Data
FastAPIServer->>RedisCache: Save Data in Cache
RedisCache-->>FastAPIServer: Data Saved
FastAPIServer->>ReactServer: Sends Response
ReactServer->>User: Returns Response
end
Draw.io, Lucidchart, Creately et Gliffy
Ce sont des outils orientés canevas. Souvent le plus rapide est de faire générer PlantUML ou Mermaid dans ChatGPT, puis :
- Exporter depuis un serveur ou la CLI PlantUML en SVG ou PNG et importer ce graphique comme calque de base, ou
- Demander à ChatGPT (avec le gabarit) une liste numérotée des lifelines et des messages, et les reproduire avec les formes et connecteurs de l’outil.
Vous évitez la page blanche tout en gardant la main sur le style et les annotations.
Conclusion
Un prompt structuré rend le diagramme reproductible : type de diagramme, éléments mis en avant, objectif (et contexte), et outil cible. AIPRM ne fait qu’accélérer l’accès à ce gabarit une fois qu’il est dans votre bibliothèque.
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