Génération d'un rapport automatisé hebdomadaire
Conçoit un système de rapport hebdomadaire automatisé avec commentaires intelligents et alertes contextuelles.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Je veux automatiser la génération d'un rapport hebdomadaire pour [DEPARTEMENT] avec les données suivantes : [METRIQUES_PRINCIPALES]. Le rapport est destiné à [AUDIENCE] et doit être produit chaque [JOUR_SEMAINE].
Sources de données : [SOURCES] (ex : Google Analytics, Salesforce, base SQL, Google Sheets)
Format de sortie souhaité : [FORMAT] (ex : email HTML, PDF, Google Slides, Slack message)
Conçois le template de rapport automatisé avec :
- Structure du rapport : sections, ordre logique et hiérarchie des informations
- Résumé exécutif automatique en 5 points avec logique de génération des commentaires
- Tableaux et graphiques clés avec titre, axe et interprétation automatique
- Système de comparaison automatique vs semaine précédente et vs objectif
- Alertes intelligentes : conditions déclenchant une mention spéciale (hausse/baisse > X%)
- Commentaires contextuels automatiques basés sur les variations observées
- Section "Insights de la semaine" avec détection automatique des faits notables
- Code Python ou script pour automatiser la génération complète
La génération doit prendre moins de [TEMPS_MAX] minutes.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il va au-delà du simple template pour inclure la logique de génération automatique des commentaires, différenciant un rapport statique d'un vrai outil d'analyse automatisé.
Cas d'usage
Résultat attendu
Template de rapport complet avec structure, logique de commentaires automatiques, alertes et code d'automatisation.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour les commentaires contextuels automatiques, utilisez un LLM (via API) qui reçoit en entrée les variations brutes et génère du texte en fonction d’un prompt système ajusté au ton de l’audience (direction vs équipe). Testez d’abord avec des seuils conservateurs (ex: variation >15%) pour éviter le bruit.
Termes du glossaire
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