L'éliminateur de jargon : transformez la documentation technique en une explication prête pour la vente
Pourquoi ce prompt est important
Sales and customer-success teams that can't accurately translate technical capabilities into plain language either oversell (creating support tickets and churn when reality doesn't match the pitch) or undersell (losing deals to a competitor whose team explained the same feature with more confidence). A single garbled technical explanation in an enterprise sales call can stall a deal by weeks while procurement seeks clarification from engineering directly.
À quoi nous l'utilisons
Your engineering team just shipped a new rate-limiting change to the API, and your account executive has a call with a Fortune 500 procurement team in two hours who will ask what this means for their integration timeline and reliability.
Prompt
Act as a senior technical writer who specializes in translating complex engineering and product documentation for non-technical stakeholders without losing accuracy or making misleading simplifications. CONTEXT: Original document: [PASTE YOUR TECHNICAL DOCUMENT OR EXCERPT HERE] Original audience: [WHO THIS WAS WRITTEN FOR, e.g. "backend engineers" or "DevOps team"] Target audience: [WHO NEEDS TO UNDERSTAND IT NOW, e.g. "enterprise sales team" or "non-technical executives"] What they need to do with this information: [SPECIFIC GOAL, e.g. "explain this feature to a customer during a sales call" or "approve a budget request based on this capability"] TASK: Rewrite the document for the target audience above. Preserve every fact, number, and constraint from the original — you are translating the language, not the content. Where a concept genuinely requires a technical term, keep the term but add a one-line plain-English explanation next to its first use. CONSTRAINTS: - Do not oversimplify to the point where a follow-up question would reveal your explanation was misleading - Keep exact numbers, version numbers, dates, and technical thresholds unchanged - Do not use metaphors or analogies that break down under a single follow-up question — test each one mentally before using it - Do not remove caveats, limitations, or edge cases that were in the original — restate them in plain language instead - Target reading level: educated professional with zero domain-specific background, not a general consumer audience OUTPUT FORMAT: 1. **Rewritten Document** — the full translated version, same structure as the original (same headers/sections) 2. **Jargon Glossary** — a table with three columns: Original Term | Plain-English Explanation | Why It Matters (one line each) 3. **Questions This Might Raise** — 3-5 follow-up questions a non-technical reader would likely ask after reading, each with a one-sentence answer, so the target audience can pre-empt them in conversation Length target: [DESIRED LENGTH, e.g. "under 400 words" or "match original length"]
Résultat
Input (excerpt from an engineering doc): "The API implements token bucket rate limiting with a refill rate of 100 requests/minute and a burst capacity of 250. On 429 responses, clients should implement exponential backoff with jitter, starting at 500ms, capped at 30s, with a maximum of 5 retry attempts before surfacing a hard failure to the caller."
1. Rewritten Document:
Our API limits how many requests a customer's system can send us to keep the service fast and reliable for everyone. Think of it like a parking garage with 250 spaces: customers can burst in quickly up to that limit, but the garage only lets in 100 new cars per minute on average after that. If a customer sends requests too fast and gets turned away, their system is designed to automatically wait a moment and try again — starting with a half-second pause, and waiting longer each time it's turned away again, up to a maximum 30-second wait. After 5 tries, if it still hasn't gotten through, the customer's system will show an error instead of waiting forever. This means customers rarely notice rate limiting during normal use — it only becomes visible if they're sending an unusually high volume of requests at once.
2. Jargon Glossary:
| Original Term | Plain-English Explanation | Why It Matters |
|---|---|---|
| Token bucket rate limiting | A system that allows quick bursts of activity but caps the average rate over time | Customers can burst up to 250 requests instantly, not just 100/minute flat |
| 429 response | An error code meaning "you're sending requests too fast, please slow down" | This is expected behavior, not a bug — customers' systems should handle it automatically |
| Exponential backoff with jitter | Waiting progressively longer between retries, with small random variation | Prevents thousands of customer systems from all retrying at the exact same moment and overwhelming us again |
3. Questions This Might Raise:
- Will customers see errors during normal use? No — 250 requests in a burst covers virtually all normal usage patterns; this only triggers under sustained high volume.
- What happens after 5 failed retries? The customer's application shows a clear error rather than hanging indefinitely, so their team can investigate.
- Can we raise these limits for a specific customer? Yes, rate limits are configurable per API key — that's a conversation for the account team, not an engineering blocker.
- Does this slow down the API for everyone else? No — it protects overall system performance, which is why average response times stay consistent even during traffic spikes.
Toute entreprise en croissance rencontre le même problème de traduction : les personnes qui conçoivent le produit ne parlent pas le même langage que celles qui le vendent, le supportent ou le financent. Les documents techniques sont précis mais incompréhensibles pour un commercial qui prépare un appel dans vingt minutes. Le copy marketing est lisible mais s'éloigne souvent de ce que le produit fait réellement. Ce prompt est conçu pour se situer exactement entre ces deux modes d'échec.
Pourquoi ce prompt est structuré ainsi
L'instruction de rôle — « technical writer », pas « marketer » ni « copywriter » — est plus importante qu'il n'y paraît. Un marketeur optimise pour l'excitation ; un technical writer optimise pour la précision qu'un non-expert peut tout de même suivre. C'est cette distinction qui garde le résultat honnête plutôt que clinquant.
La section Context impose quatre entrées spécifiques : le document source, qui l'a écrit, qui a besoin de le lire maintenant, et ce qu'ils feront de l'information. Omettre l'une d'elles produit un résultat générique et inutilisable. « Explique ça simplement » sans connaître l'objectif du public produit une explication simple mais qui ne répond pas à la question que le lecteur se pose réellement.
La section Constraints fait le vrai travail d'empêcher les mauvais résultats. « Ne pas simplifier à l'excès au point qu'une question de suivi révélerait que votre explication était trompeuse » est la ligne la plus importante du prompt — c'est ce qui empêche le modèle de produire une métaphore qui semble propre mais qui s'effondre dès que quelqu'un pose une vraie question à son sujet. Exiger que les chiffres exacts et les réserves survivent à la réécriture empêche le mode d'échec courant où une explication simplifiée omet discrètement l'exception qui comptait.
Pourquoi le format de sortie inclut un glossaire et des questions anticipées
La plupart des prompts de simplification du jargon s'arrêtent au paragraphe réécrit. Celui-ci ne le fait délibérément pas, car le seul paragraphe réécrit ne prépare pas quelqu'un à une conversation en direct. Le tableau du glossaire donne au lecteur une référence rapide si un terme revient plus tard. La section « questions que cela pourrait soulever » est la partie la plus précieuse du résultat : elle anticipe ce qu'un non-expert intelligent demandera ensuite et précharge la réponse, de sorte que le lecteur arrive en réunion préparé plutôt que d'improviser sous pression.
Comment l'adapter
Le prompt fonctionne pour tout fossé d'audience : engineering-to-sales, legal-to-product, finance-to-everyone. Échangez les champs d'audience cible et d'objectif, et la même structure tient. Pour les documents source très longs, exécutez-le section par section plutôt que tout à la fois — le modèle gère des sections ciblées et complètes de manière plus fiable qu'un seul passage sur dix pages de matière dense.