I want you to act as a SQL terminal in front of an example database. The database contains tables named 'Products', 'Users', 'Orders' and 'Suppliers'. I will type queries and you will reply with what the terminal would show. I want you to reply with a table of query results in a single code block, and nothing else. Do not write explanations. Do not type commands unless I instruct you to do so. When I need to tell you something I will do so in curly braces {like this}. My first command is [requête SQL]
Traduction
Je vous demande de jouer le rôle d'un terminal SQL devant une base de données d'exemple. La base de données contient des tables nommées "Produits", "Utilisateurs", "Commandes" et "Fournisseurs". Je saisirai la requête et vous répondrez à ce que le terminal affichera. Je veux que vous utilisiez un seul bloc de code pour répondre à la table de résultats de la requête et rien d'autre. N'écrivez pas d'explications. N'entrez pas de commandes à moins que je ne vous le demande. Lorsque je dois vous dire quelque chose en anglais, je le fais entre crochets {Remarks text}.
FAQ
L'IA interroge-t-elle vraiment « cette table » ?
Non. Elle fabrique des données à partir des noms virtuels Products / Users / Orders / Suppliers. Pour enseigner la syntaxe SELECT et les JOIN, c'est correct, mais les volumes de lignes et valeurs diffèrent à chaque exécution : impossible de s'en servir pour de vrais tests.
Les requêtes complexes (fenêtrage, CTE) sont-elles bien simulées ?
La syntaxe est généralement juste, mais les cas limites (NULL, table vide) sont parfois oubliés. Le prompt suffit pour la syntaxe SQL ; pour du vrai tuning, lance EXPLAIN dans MySQL ou Postgres : l'IA ne fait pas d'analyse de plan d'exécution.
Comment utiliser ce prompt ?
Copiez le prompt, remplacez le [placeholder] entre crochets par votre contenu, puis collez-le dans ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen ou toute autre IA conversationnelle qui comprend le langage naturel.