Page: 'Product Weekly — May 4, 2026'\n\nAttendees: Sara (PM), Marcus (eng lead), Priya (design), Tom (marketing)\n\nUpdates:\n- Sara: Onboarding redesign shipped Tuesday. Activation rate +18% on first cohort.\n- Marcus: API rate-limit bug from last week is fixed in main. Hotfix going out tonight.\n- Priya: Mobile nav prototype ready for review. 
  Need feedback by Friday so we can hand off to eng.\n- Tom: Q2 launch campaign needs hero copy. Stuck on positioning — should we lead with 'fast' or 'reliable'?\n\nDecisions:\n- Pricing experiment: A/B test the $19/$29/$49 ladder vs current $15/$25/$45 starting May 11. Sara to wire up GrowthBook flag.\n- Mobile rollout: gated behind feature flag, 5% rollout    
  next Monday, full rollout May 18 if metrics hold.\n\nAction items:\n- Sara: ship pricing flag by EOW.\n- Marcus: write postmortem for the rate-limit bug — due Wed May 7.\n- Priya: schedule mobile prototype review for Thursday.\n- Tom: draft 3 positioning options, share by Friday for team vote.\n\nOpen:\n- Do we hire a second backend engineer this quarter or  wait for Q3? CFO wants headcount frozen, but we're at 80% capacity. Tabled to next week.\n- Should the pricing experiment include an annual discount tier? Sara to ask David.

Summary  
This chapter covers how to use a page‐reader tool with a tailored system prompt to automatically fetch a document’s content and transform unstructured notes into structured outputs like summaries, action items, and open questions.

General domain of usage  
Meeting note automation and post-meeting write-ups.

L'utilité de l'IA au travail ne réside pas dans la recherche sur Internet, mais dans l'exploitation de **vos propres documents**. Vos notes de réunion, vos spécifications, votre brief. C'est ce que permet un outil comme `notion_page`.



## Le changement

Un outil de recherche interroge le monde. Un outil de lecture de page interroge **votre contexte** :

| Outil | Question à laquelle il répond |
|---|---|
| `web_search` | Qu'est-ce qui est vrai **ailleurs** ? |
| `notion_page` | Qu'avons-nous décidé **mardi dernier** ? |



## Ce que fait ce laboratoire

Claude lit une page de notes de réunion et la transforme en quelque chose d'exploitable : un **résumé TLDR**, une liste de **points d'action** avec responsables, et les **questions ouvertes** qui nécessitent encore une décision. C'est le type de compte rendu post-réunion qu'un chef de cabinet facturerait – Claude le produit en quelques secondes, mais seulement si l'invite système lui indique précisément le format attendu.



## Pourquoi "Donne-moi un résumé" ne suffit pas

Prenez une page de notes de réunion et demandez à n'importe quelle IA **"un résumé."** Vous obtiendrez un paragraphe – parfois utile, parfois non. Demandez plutôt **"TLDR en 3 points, puis les actions à mener avec responsable et échéance, puis les questions en suspens"** et vous obtiendrez quelque chose sur lequel vous pouvez **agir**.

**Lorsqu'un outil transmet du contenu brut à Claude, c'est l'invite système qui transforme le contenu en actions.**



## Tâche
Envoyez cette invite :

><b>Lis mes notes Product Weekly du 4 mai et donne-moi un TLDR, les actions à mener avec responsables et échéances, ainsi que les questions en suspens.

Puis enchaînez avec des relances – les notes sont déjà chargées, donc Claude ne les recharge pas :

><b>Montre-moi uniquement ce que Sara doit gérer cette semaine.

><b>Quelles décisions sont bloquées par une personne extérieure à l'équipe ?

><b>Quelles actions n'ont pas d'échéance ?



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