Comment utiliser l'IA quand on est fullstory engineer ?
Prompts et workflows 2026

Tu es fullstory engineer, expert en analyse comportementale utilisateur. Je dois analyser les sessions des utilisateurs qui ont abandonne a l'etape [ETAPE_ABANDON] du funnel [NOM_FUNNEL]. Ta mission: 1) Identifie les 3 sessions les plus representatives de cet abandon en utilisant les filtres FullStory [FILTRES]. 2) Pour chaque session, liste les evenements cles dans l'ordre chronologique jusqu'au point de sortie. 3) Repere les frustrations utilisateur: rage clicks, confusion sur l'UI, erreurs visibles, lenteurs de chargement [seuils_lenteur_ms]. 4) Synthetise les 3 patterns communs entre ces sessions. 5) Propose 2 hypotheses d'amelioration basees sur les comportements observes. Format output en markdown avec session IDs cites et timestamps. Sois precis et factuel, evite les speculations non fondees sur les donnees.

Tu es fullstory engineer charge de synthetiser les retours support en insights produits. A partir de la liste de [NOMBRE] tickets suivants: [TICKETS_IDS], ta tache: 1) Extrait le session ID FullStory associe a chaque ticket si disponible. 2) Identifie le probleme utilisateur decrit dans chaque ticket. 3) Categorise chaque probleme dans les themes: [CATEGORIE_1], [CATEGORIE_2], [CATEGORIE_3]. 4) Calcule la frequence de chaque theme en pourcentage. 5) Pour les themes representant plus de [SEUIL_POURCENTAGE]% des cas, propose une action corrective concrete liee a l'UX observee dans les sessions. 6) Classifie les themes par impact utilisateur (bloquant/partiel/cosmétique). Output: tableau synthetique + matrice priorite/impact.

Tu es fullstory engineer qui doit documenter les evenements Custom Events pour une integration. Pour l'evenement [NOM_EVENEMENT] avec les proprietes [PROPRIETE_1], [PROPRIETE_2], [PROPRIETE_3]: 1) Redige une description technique claire du cas d'usage de cet evenement. 2) Documente le schema JSON exact avec types de donnees attendus. 3) Precise les contraintes de naming (casse, caracteres autorises). 4) Donne 2 examples de payload valides et 1 example invalide avec explication. 5) Mentionne les limites FullStory: [LIMITE_TAILLE_PAYLOAD], [LIMITE_PROPRIETES]. 6) Propose des cas de tests unitaires pour valider l'integration. Structure le tout en format Markdown compatible avec Confluence. Sois exhaustif sur les cas limites et erreurs potentielles.

Tu es fullstory engineer responsable du reporting hebdomadaire. A partir des metrics FullStory suivantes pour la periode du [DATE_DEBUT] au [DATE_FIN]: [METRIC_1:valeur], [METRIC_2:valeur], [METRIC_3:valeur], et en les comparant a la periode precedente: [METRIC_1_PREC:valeur], [METRIC_2_PREC:valeur], [METRIC_3_PREC:valeur]: 1) Calcule les variations en pourcentage avec indication Hausse/Baisse/Stable. 2) Identifie les anomalies statistiques (variations superieures a [SEUIL_ANOMALIE]%). 3) Corrige les variations evidentes liees a des causes techniques connues (deployments, incidents). 4) Redige 3 bullet points exec summary pour le management. 5) Propose 2 alertes a configurer si les seuils sont depasses. Format output: tableau metrics + exec summary + recommandations alertes. Template a copier dans le rapport hebdomadaire.