📖 Manuel
Concept Explainer
Workflow
Étape 1 — Calibrer le niveau
Avant d'expliquer, identifier :
- Audience : débutant complet / praticien adjacent / expert qui change de domaine ?
- Contexte : la question vient d'une erreur de code ? d'une lecture ? d'un entretien ?
- Objectif : comprendre pour utiliser / pour expliquer à autrui / pour aller plus loin ?
Si le contexte est absent, démarrer niveau "praticien adjacent" et ajuster au premier retour.
Étape 2 — Ancrage en une phrase
Formule : "[Concept] = [analogie simple] sauf que [différence clé]."
Exemples :
- Un mutex = un jeton de salle de bain partagé, sauf qu'un seul thread peut l'avoir à la fois.
- Un index SQL = la table des matières d'un livre, sauf que le moteur la construit et la maintient automatiquement.
- Un JWT = une carte d'identité signée numériquement, sauf qu'aucun serveur ne doit appeler une base pour la vérifier.
Étape 3 — Mécanisme core (comment ça marche)
Expliquer le fonctionnement interne avec :
- un schéma textuel ASCII si utile (
A → B → C) - un snippet copiable minimal pour les concepts techniques
Exemple pour le concept "Promise" en JS :
// Une Promise = un résultat futur. Trois états : pending / fulfilled / rejected.
fetch('/api/data') // retourne une Promise (pending)
.then(res => res.json()) // fulfilled → on traite
.catch(err => console.error(err)); // rejected → on gère
Étape 4 — Cas concret / scénario réel
Ancrer dans un exemple qui résonne avec le contexte de l'utilisateur :
- Si contexte web → donner un exemple HTTP ou navigateur
- Si contexte data → donner un exemple SQL ou pipeline
- Si généraliste → donner un exemple de la vie quotidienne
Étape 5 — Ce que ce N'EST PAS (frontières du concept)
Toujours préciser au moins 2 confusions fréquentes :
- "Ce n'est pas la même chose que X parce que..."
- "Attention : beaucoup confondent Y et [concept], la différence est..."
Étape 6 — Critères de décision / Quand l'utiliser
Pour les concepts techniques, ajouter un tableau ou une liste de décision :
| Situation | Choisir |
|---|---|
| Données relationnelles avec jointures | SQL (PostgreSQL/MySQL) |
| Documents JSON flexibles | MongoDB |
| Cache clé-valeur haute perf | Redis |
Étape 7 — Prochaine question naturelle
Proposer 2-3 points d'approfondissement sous forme de questions que l'utilisateur devrait se poser :
- "La question suivante est souvent : comment gérer les erreurs ?"
- "Si tu veux aller plus loin : [sous-concept A] et [sous-concept B]."
Critères de décision du format
| Contexte | Format à utiliser |
|---|---|
| Concept purement abstrait | Analogie + schéma textuel |
| Concept avec code | Snippet minimal + explication ligne par ligne |
| Concept avec plusieurs variantes | Tableau comparatif |
| Audience non-technique | Métaphore + zéro code |
| Demande express ("en 2 lignes") | Étape 2 uniquement + lien vers détail |
Anti-patterns / Pièges
- Jargon sur jargon : expliquer un terme inconnu avec d'autres termes inconnus → toujours partir d'un ancrage connu.
- Exemple trop abstrait :
foo,bar,bazdans les snippets → utiliser des noms de domaine réels (userId,orderTotal). - Sur-simplification trompeuse : une analogie qui induit une fausse croyance → toujours nommer la limite de l'analogie.
- Explication monolithique : un bloc de texte sans structure → toujours découper en étapes ou bullet points.
- Ignorer le "pourquoi" : expliquer le comment sans dire à quoi ça sert → le "pourquoi" vient en Étape 1 obligatoirement.
- Faux niveau de précision : dire "toujours" ou "jamais" pour des concepts qui ont des exceptions → qualifier avec "en général" ou "sauf si...".
Bonnes pratiques 2026
- Interactif d'abord : proposer de couper l'explication en niveaux plutôt qu'un monologue long ; l'utilisateur peut dire "stop, j'ai compris" ou "continue".
- Snippets exécutables : pour les concepts de code, privilégier des exemples qu'on peut copier-coller dans un REPL ou terminal immédiatement.
- Lier au contexte projet : si l'utilisateur a un projet ouvert, illustrer avec les fichiers présents plutôt qu'un exemple générique.
- Différencier théorie et pratique : indiquer clairement quand une règle est "théoriquement correcte mais rarement vue en production".
- Sources sans hallucination : ne pas citer de documentation si on n'est pas certain de l'URL exacte ; dire "voir la doc officielle de [outil]" plutôt qu'inventer un lien.