Prompts Janitor AI : des blocs qui tiennent sur la durée

Quand un prompt Janitor AI « cesse de fonctionner », il n’a généralement pas été écrasé : il a été enfoui. Les descriptions publiques de l’ordre d’envoi de la plateforme placent toutes l’historique de la conversation après votre bloc de prompt. À chaque nouveau message, vos règles s’éloignent donc un peu plus de la fin de l’entrée envoyée au modèle. Les blocs courts centrés sur un symptôme résistent à ce traitement ; les prompts maîtres de 800 mots, beaucoup moins.

Identifiez le symptôme avant de choisir le champ

Toutes les sources ci-dessous décrivent à peu près les mêmes blocs transmis séparément au modèle : la définition du personnage, votre persona, Chat Memory et le champ de prompt. Choisir le mauvais emplacement explique souvent pourquoi un prompt copié-collé ne change rien. Repérez la ligne qui correspond à ce que vous observez, puis ne modifiez qu’un seul élément.

Deux habitudes valent plus que n’importe quel modèle tout fait : ne changer qu’une variable par test et conserver l’ancienne version pour pouvoir revenir en arrière.

Où se place le prompt, et que reste-t-il au tour 80 ?

Janitor AI assemble une requête par tour à partir de plusieurs blocs. Le champ que vous modifiez n’est donc pas forcément la dernière chose lue par le modèle. Les descriptions publiques divergent sur certains détails, mais elles s’accordent sur le point qui compte vraiment.

Dans les trois cas, la conversation est ajoutée après le bloc assemblé. Ce seul détail explique un problème souvent signalé dans les discussions communautaires : la règle est toujours envoyée, mais elle doit désormais rivaliser avec plusieurs milliers de tokens de texte plus récent. Cela explique aussi pourquoi une instruction OOC insérée dans un message continue parfois à orienter la réponse alors que le prompt permanent n’a plus d’effet. La ligne OOC arrive à la fin.

Le document jai-info apporte une précision utile si vous passez par un proxy. Les champs vides sont supprimés au lieu d’être envoyés comme des sections vides, et le prompt personnalisé fait partie des rares blocs que Janitor n’entoure pas de balises comme <Scenario> ou <UserPersona>. Votre texte arrive donc sans étiquette : ajoutez-lui une ligne de titre si vous voulez que le modèle le traite clairement comme un ensemble de règles.

La conséquence pratique est simple : ce qui doit rester vrai au tour 80 ne doit pas figurer uniquement dans le champ de prompt. Utilisez Chat Memory pour un récapitulatif court que vous mettez à jour lorsque les faits changent, et le champ de prompt pour les règles générales de comportement. Vérifiez le résultat au tour 80 au lieu de supposer que la séparation tiendra.

Cinq blocs de prompt, un problème par bloc

Les quatre premiers vont dans le champ Advanced Prompt ou Custom Prompt ; le cinquième doit être placé dans Chat Memory. Collez-en un, faites six tours et ne le gardez que si vous pouvez décrire la différence. Empiler les cinq d’un coup est le meilleur moyen de finir avec un prompt impossible à déboguer.

Empêcher le bot de parler à la place de votre personnage

C’est une plainte récurrente sur r/JanitorAI_Official, et celle pour laquelle la formulation compte le plus. Dites ce que le bot doit écrire au lieu de vous limiter à ce qu’il ne doit pas faire.

Write only {{char}}, the world, and side characters.
{{user}}'s dialogue, actions, thoughts and decisions belong to {{user}} alone.
When {{char}} would need {{user}}'s response, end the reply on the action or question that invites it.
Treat {{user}}'s latest message as the current truth of the scene.

Un fil de dépannage communautaire souvent cité recommande d’associer ce bloc à une définition explicite des macros dans la persona : écrire {{user}} = Name et préciser que {{user}} n’est pas {{char}}. Mieux vaut toutefois garder des attentes raisonnables. Dans une longue discussion consacrée aux bots qui s’approprient le personnage de l’utilisateur, un commentateur évaluait la solution standard ainsi :

« It work 80% » — u/NextCompetition6019, r/JanitorAI_Official

Limiter la longueur sans sacrifier la description

Default to 2–3 paragraphs. Expand only when {{user}} asks for detail.
Lead with what {{char}} does and says in the current moment.
Open each reply with new material rather than restating {{user}}'s message.

La consigne sur la reformulation compte davantage que le nombre de paragraphes : lorsque le bot répète votre message, la moitié de la réponse peut disparaître avant même que l’histoire avance.

Stabiliser le point de vue et le temps verbal

Narrate {{char}} in close third person, present tense.
Keep dialogue in quotation marks and actions in plain prose.
Match the register of {{user}}'s writing rather than escalating it.

La ligne sur le registre est souvent oubliée. Elle limite les envolées de prose trop ampoulées et, sur les routes qui ont tendance à imiter votre manière d’écrire, fournit au modèle un repère concret.

Faire avancer la scène

Advance one meaningful beat per reply.
Let {{char}} act on their own motives instead of waiting for instructions.
Leave at least one thread unresolved at the end of each reply.

Réservez ce bloc aux bots passifs. Associé à la limite de longueur, il peut accélérer excessivement les scènes : testez donc les deux ensemble avant de les conserver.

Un bloc de récapitulatif pour Chat Memory

Celui-ci ne doit surtout pas aller dans le champ de prompt.

Place: [where the scene is happening]
Goal: [what {{char}} wants right now]
Fact: [one confirmed thing about the relationship]
Open thread: [what is unresolved]
Correction: [the most recent thing {{user}} fixed]

L’article d’aide officiel de Janitor AI, Advanced Prompting 101, est régulièrement cité dans les guides communautaires pour sa recommandation : utiliser un court récapitulatif plutôt que d’ajouter des instructions dès qu’une longue conversation commence à oublier des éléments. Réécrire cinq lignes consomme moins de contexte qu’un nouveau paragraphe de règles.

Formulez des règles que le modèle peut appliquer

Ce même article d’aide déconseille de construire les règles autour de « no », « don’t », « never » et « stop », au motif que nommer un comportement le maintient dans l’entrée : « no blood » contient toujours le mot blood. L’autre formule souvent reprise est repetition = noise. Dire la même chose de cinq façons différentes ajoute des tokens, pas de la conformité.

La bonne approche consiste à ajouter une consigne de remplacement. Réécrivez chaque règle négative en indiquant l’action attendue à la place.

« Avoid » et « refrain from » ne sont pas des échappatoires : ces formulations introduisent elles aussi le comportement indésirable dans le prompt. Et si votre fiche de personnage ou vos exemples de dialogue montrent précisément ce que vous cherchez à interdire, la fiche l’emportera généralement. Corrigez la source avant d’ajouter une règle.

Adaptez la taille du prompt au modèle utilisé

Un prompt conçu pour le contexte de 32k tokens d’un proxy, puis collé dans une session JLLM gratuite, explique discrètement de nombreux messages du type « ce preset est cassé ». Advanced Prompting 101 est cité pour le chiffre important ici : environ 8 000–9 000 tokens de contexte exploitable sur JLLM, à partager entre la persona, la définition du personnage, la mémoire, le scénario, votre prompt et l’intégralité de la conversation.

Pour établir votre budget, retenez cette approximation : environ 1 000 tokens pour 750 mots. Les mêmes articles de dépannage qui placent le prompt en cinquième position sur six fixent à 2 000 tokens le plafond de tout le contenu permanent, c’est-à-dire persona, fiche, mémoire et prompt réunis. Le guide communautaire des chatbots place encore la barre plus bas et avertit qu’un prompt avancé de plus de quelques centaines de tokens commence à évincer la définition du personnage qu’il était censé affiner.

JLLM et un modèle externe peuvent donc tirer le même bot dans des directions différentes. Considérez un changement de route d’abord comme une décision de configuration proxy, puis retestez le prompt au lieu de supposer qu’il se comportera de la même manière.

Des commandes entre crochets comme <JAILBREAK=ON> ou <AUTOPLOT=ON> circulent également comme s’il s’agissait de réglages Janitor AI. Les listes qui les publient les présentent comme des commandes destinées à certains proxys, au même titre que des fonctions réservées aux proxys comme les codes de lorebook ou le changement de modèle à chaque requête. La documentation officielle de Janitor AI ne les définit pas. Sur une route dépourvue de l’analyseur correspondant, elles sont donc interprétées comme du simple texte et occupent de l’espace dans le prompt.

Un prompt personnalisé vaut-il vraiment la peine d’être conservé ?

Le sujet divise réellement, et pas seulement les débutants et les utilisateurs avancés. En 2023, un responsable principal de la communauté Janitor AI expliquait que les prompts personnalisés « can greatly affect how your bots behave » et que laisser les bots sans prompt « may improve » les performances, avant de ramener la question à une affaire d’essais et d’erreurs. Les discussions qui recommandent de delete your AP reviennent régulièrement. Les témoignages restent partagés : certains obtiennent une sortie JLLM plus propre après avoir vidé le champ, tandis que d’autres constatent une nette amélioration après avoir remplacé leur bloc par une version plus longue.

Ces deux résultats sont cohérents avec l’ordre d’envoi. Un prompt apporte une structure que ne fournit pas une fiche vague, mais il peut aussi répéter une bonne fiche tout en entrant en concurrence avec les exemples, la mémoire et la conversation récente.

La vraie question n’est donc pas « mon prompt est-il bon ? », mais « ce bot en a-t-il besoin ? ». Faites deux fois les mêmes six premiers tours : une fois avec le champ vide, une fois avec un seul bloc. Évaluez chaque série sur quatre critères :

1. Le bot a-t-il écrit des dialogues ou des actions pour votre personnage ?
2. La voix est-elle restée cohérente pendant les six réponses ?
3. La scène a-t-elle avancé, ou s’est-elle enlisée dans les répétitions ?
4. Le bot a-t-il accepté une correction en cours de scène ?

Donnez deux séries de tests à un bloc avant de tirer une conclusion. Si la seconde ne montre toujours aucune différence, le problème ne vient probablement pas de la formulation. Il se trouve dans la fiche, le premier message ou la route du modèle ; ajouter un paragraphe de règles ne fera alors que retirer du contexte à l’histoire.

FAQ sur les prompts Janitor AI

Où coller un prompt Janitor AI ?

Ouvrez les réglages API ou de génération du chat et cherchez le champ Advanced Prompt sur la route JLLM, ou le champ Custom Prompt lorsque vous êtes connecté via un proxy.

Quelle est la différence entre un advanced prompt et un custom prompt ?

Dans l’usage communautaire, Advanced Prompt désigne le champ de JanitorLLM et Custom Prompt son équivalent pour les API externes et les proxys. Les deux servent à définir le comportement général des réponses, mais ils n’occupent pas la même position dans la requête assemblée. Retestez donc un bloc après tout changement de route.

Pourquoi mon prompt Janitor AI a-t-il cessé de fonctionner au bout d’un moment ?

L’historique de la conversation est ajouté après le bloc du prompt. À chaque message, vos règles s’éloignent donc un peu plus de la fin de l’entrée. Raccourcissez le prompt, placez la règle indispensable dans Chat Memory et utilisez une ligne OOC dans le message pour les corrections ponctuelles.

Les macros {{char}} et {{user}} fonctionnent-elles dans un custom prompt ?

Oui. Ce sont les macros standard du personnage et de votre persona, et le modèle observé sur le chemin proxy remplace les mêmes placeholders. Les créateurs de bots continuent toutefois à écrire {{user}} = Name dans la persona afin de supprimer une variable des tests.

Quelle doit être la longueur d’un prompt Janitor AI ?

Comptez trois à cinq règles sur JLLM, un peu plus sur un contexte proxy de 16k–32k, et moins de 2 000 tokens pour l’ensemble du contenu permanent. Cinq règles transmises intactes valent mieux que vingt-cinq tronquées.

Le compromis central reste entier. Un prompt assez court pour conserver son influence au tour 80 ne peut pas détailler tout ce que vous aimeriez imposer, et je n’ai trouvé aucune comparaison contrôlée publique entre JLLM et les modèles proxy courants permettant de déterminer précisément où se situe la limite. En attendant, le choix le plus défendable reste un petit bloc, une copie sauvegardée de la version qui fonctionnait et la volonté de vider le champ lorsqu’un bot bien construit n’en a pas besoin.

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