Live Prompt Check

Live Prompt Check est l'outil de Rankion pour les comparaisons ad hoc multi-LLM. Contrairement à AI-Visibility Tracking (monitoring continu avec planification), Live Prompt Check est un run unique en un clic : saisie → 8-12 réponses LLM en parallèle → vue en cartes en direct → enregistrement + export.

Ce qu'il permet

• Fan-out multi-LLM — un prompt part vers ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Copilot, Grok (selon disponibilité).
• Avec/sans recherche web — toggle séparé par plateforme. Tu vois côte à côte comment la connaissance change avec le browsing en direct.
• Affichage en direct — les cartes se remplissent progressivement. Polling toutes les 3s, pas besoin de F5. Si un LLM met 30s, le reste est déjà arrivé depuis longtemps.
• Sentiment + extraction de marque — chaque réponse est automatiquement classifiée (positif/négatif/neutre/non mentionné) et toutes les marques mentionnées sont extraites. Listes multi-marques par réponse.
• Runs persistants — toutes les saisies + réponses arrivent dans une liste consultable avec tri + filtres.
• Recherche plein texte — recherche dans tes prompts ET dans les réponses LLM. Filtre par plateforme, sentiment, statut, projet.
• Partage — lien public protégé par token avec date d'expiration + mot de passe optionnel. Le destinataire voit les résultats dans le branding Rankion, sans connexion.
• Export — CSV (pour Excel/Sheets) ou JSON (pour les devs/scripts).
• Re-run — relance les mêmes réglages en un clic (par ex. deux jours plus tard, pour voir si ChatGPT « se souvient »).

Quand l'utiliser

• Tu veux savoir : « Que dit ChatGPT vs. Claude vs. Perplexity sur ma marque ? »
• Tu testes un prompt pour une nouvelle campagne ou un brief de blog et as besoin d'une multi-perspective.
• Tu compares : en quoi les réponses « avec recherche » et « sans recherche » diffèrent-elles ?
• Tu documentes des réponses LLM à une date donnée (recherche de candidat, briefing client, audit).
• Tu as besoin d'un aperçu rapide de sentiment sur une question d'actualité.

Quand NE PAS l'utiliser

• Pour un monitoring continu — c'est le rôle de AI-Visibility Tracking (TrackingProject + fréquence). Live Prompt Check est fait pour des runs ponctuels.
• Pour du bulk (50+ prompts d'un coup) — pas d'endpoint bulk. Utilise les runs de tracking avec des prompts configurés.
• Si tu n'as besoin que d'une seule réponse LLM — le Agentic Chat a lui-même un LLM, c'est plus rapide.

Premiers pas

1. Ouvrir Sidebar → Analyse → Visibilité IA (GEO) → Live Prompt Check.
2. Cliquer sur « Nouveau Prompt Check ».
3. Choisir un projet (pour le contexte de marque lors de l'analyse de sentiment — brand_name doit être défini dans le projet).
4. Saisir un prompt (5-5000 caractères, par ex. « Quels sont les meilleurs forfaits mobiles pour les freelances ? »).
5. Sélectionner les plateformes + modes — par défaut toutes actives avec recherche web. Toggle par plateforme.
6. Cliquer sur « Démarrer le Prompt Check » — le serveur déclenche 8-12 jobs worker en parallèle.
7. Suivre en direct — les cartes se remplissent. Pas besoin de F5.

Utilisation en détail

Layout en accordéon de cartes

Chaque carte affiche dans son en-tête : icône de marque + plateforme + mode (avec/sans recherche web) + badge de sentiment + latence. Par défaut, toutes les cartes sont dépliées — tu vois directement toutes les réponses. Un clic sur l'en-tête replie des cartes individuelles (le statut reste visible).

Dans le corps : réponse LLM rendue en markdown (avec gras, listes, liens), en dessous des pastilles de marque avec les marques mentionnées et des citations dépliables (liste d'URLs en mode recherche web).

Barre fixe en haut

Répartition du sentiment sur toutes les réponses + top marques (les plus fréquemment mentionnées) pour un scan rapide.

Mode comparaison

Toggle en haut à droite : « ↔ Mode comparaison » passe de l'accordéon de cartes à un tableau côte à côte (Plateforme | Sentiment | Marques | Extrait de réponse) — pratique pour parcourir rapidement quand on veut scanner 8 réponses en parallèle.

Liste + filtres

Sur la page d'index /prompt-check :

• Recherche plein texte 1 : parcourt les prompts + titres.
• Recherche plein texte 2 : parcourt les réponses LLM elles-mêmes (plus lent, car scan plein texte).
• Filtres pour projet, statut, sentiment, plateforme — combinables.
• Tri sur toutes les colonnes.
• Menu d'actions à 3 points par ligne (ouvrir, export CSV/JSON, supprimer).

Partage

Dans la vue détaillée : bouton « Partager » → modal avec date d'expiration (1j/7j/30j/jamais), mot de passe optionnel, nombre max de vues optionnel. Le lien généré se copie dans le presse-papiers. Le destinataire voit les résultats sous /share/prompt-check/{token} dans le branding Rankion (sans connexion).

Crédits

1 crédit par appel Plateforme×Mode. Exemples :

• ChatGPT sans recherche + avec recherche + Claude sans recherche = 3 crédits
• Les 6 plateformes dans les deux modes chacune = 12 crédits

Le total exact du coût t'est affiché AVANT le démarrage dans l'estimateur.

Accès API

Toutes les fonctions sont aussi disponibles via REST-API — voir les skills prompt-check.*.

• GET /api/v1/prompt-check — liste avec tous les filtres (search, sentiment, platform, status, project_id)
• POST /api/v1/prompt-check — nouveau run async (202 Accepted + run_id)
• GET /api/v1/prompt-check/{id} — run + toutes les réponses
• GET /api/v1/prompt-check/{id}/export?format=csv|json — téléchargement
• POST /api/v1/prompt-check/{id}/rerun — re-run avec les mêmes réglages
• DELETE /api/v1/prompt-check/{id} — suppression douce (soft-delete)

Accès chatbot

Le Agentic Chat connaît Live Prompt Check comme skill. Tu peux par exemple y demander :

• « Montre-moi mes derniers Prompt-Checks sur la téléphonie mobile »
• « Quels runs contiennent Vodafone dans les réponses ? »
• « Ouvre le run 42 — qu'a répondu Claude ? »
• « Démarre un nouveau Prompt-Check sur '{prompt}' »

Le bot appelle alors les bons endpoints (avec ton scope d'équipe) et te donne les résultats directement dans la conversation, avec des deep-links vers l'UI.

Contexte : pourquoi en direct et sans cache ?

Chaque run effectue de VRAIS appels API en direct — AUCUN cache par hash de prompt. C'est volontaire :

• La connaissance change — une réponse LLM aujourd'hui n'est pas la même que demain. Les re-runs montrent la dérive.
• Caractère « live » — le nom du module le promet. Le cache induirait l'utilisateur en erreur.
• Le sentiment de marque peut évoluer — si tu as une levée de fonds cette semaine, tu veux le voir dans les réponses demain.

Pour des snapshots reproductibles à des dates fixes : AI-Visibility Tracking avec des prompts configurés et une fréquence hebdomadaire.