L’analyseur lit un prompt comme le ferait un relecteur attentif. Il découpe le texte en phrases, sections, variables et passages protégés comme le code et les citations, détermine le type de tâche, puis applique toutes les règles du moteur.
Chaque règle cherche un problème précis : aucun objectif énoncé, des mots vagues comme « quelques » ou « des trucs », des tailles sans chiffres, des instructions contradictoires, l’absence de format de sortie, des phrases répétées, des variables de modèle non délimitées, des phrases d’injection et des secrets collés dans le texte.
Le résultat est une liste de constats, une note de qualité sur 100 détaillée par dimension, un comptage exact des tokens pour les modèles OpenAI et un coût d’entrée estimé. Rien n’est envoyé à un modèle de langage : le même prompt produit donc toujours le même rapport.