Jak napisać dobry prompt do ChatGPT? Schemat i przykłady

Cztery części promptu, które rozwiązują większość problemów

W krótkim pytaniu często wystarczy sam cel. Dodatkowe elementy dopisuj wtedy, gdy bez nich rezultat może pójść w złą stronę. Prompt ma ułatwiać pracę, a nie stać się formularzem wypełnianym dla zasady.

Od słabego polecenia do wersji użytecznej

Słabe polecenie brzmi: „Napisz post o naszej usłudze”. Nie wiadomo, dla kogo, w jakim celu, na jakiej podstawie ani gdzie tekst ma się pojawić. Dłuższy prompt też może być zły, jeżeli zawiera mnóstwo ozdobników, ale nie wyjaśnia decyzji.

Wersja użyteczna: „Na podstawie poniższego opisu przygotuj post na LinkedIn dla właścicieli małych firm. Celem jest wyjaśnienie jednej korzyści: krótszego czasu rozliczenia. Napisz 700–900 znaków, spokojnym językiem, bez emoji i bez obietnic procentowych, których nie ma w źródle. Na końcu zadaj jedno konkretne pytanie”.

Najpierw opisz wynik, nie szczegółową procedurę. Kroki narzucaj tylko wtedy, gdy sam sposób wykonania ma znaczenie.

Trzy gotowe wzorce do codziennych zadań

1. 01
   Wyjaśnienie trudnego tematu

   „Wyjaśnij [temat] osobie, która zna [punkt odniesienia], ale nie zna [pojęcie]. Zacznij od krótkiej definicji, potem pokaż jeden realistyczny przykład i dwa częste nieporozumienia. Jeśli używasz skrótu, rozwiń go przy pierwszym wystąpieniu”.

2. 02
   Redakcja własnego tekstu

   „Popraw poniższy tekst dla [odbiorca]. Zachowaj fakty i mój spokojny ton. Skróć powtórzenia, przenieś najważniejszą informację na początek i zaznacz miejsca, w których brakuje danych. Najpierw pokaż wersję poprawioną, potem trzy najważniejsze zmiany”.

3. 03
   Porównanie decyzji

   „Porównaj [opcja A] i [opcja B] dla osoby, która ma [cel i ograniczenia]. Użyj kryteriów: [lista]. Oddziel potwierdzone fakty od wniosków. Na końcu wskaż, jakiej jednej informacji brakuje do rozsądnej decyzji”.

Jak poprawiać prompt bez pisania go od nowa

Po przeczytaniu odpowiedzi wskaż najważniejszą różnicę między tym, co powstało, a tym, czego potrzebujesz. Dobre doprecyzowanie brzmi: „Zachowaj strukturę, ale skróć każdy punkt do jednego zdania i usuń twierdzenia, których nie ma w załączonych notatkach”. Model dostaje wtedy jasny zakres zmiany.

Jeśli wynik nadal rozmija się z celem, cofnij się o krok i sprawdź założenia. Być może nie podałeś odbiorcy, rzeczywistego materiału albo kryteriów oceny. Kolejne przymiotniki typu „bardziej profesjonalnie” rzadko naprawiają brak danych.

• Wskaż jeden najważniejszy błąd, zanim poprosisz o kolejną wersję.
• Zacytuj fragment, który trzeba zachować lub zmienić.
• Dodaj przykład oczekiwanego poziomu szczegółu.
• Poproś o listę przyjętych założeń, gdy model dopowiada zbyt wiele.

Granice, które zwiększają jakość i bezpieczeństwo

Granica może chronić fakt, format albo sposób działania. Napisz wprost, że model nie ma zmieniać liczb, ma oznaczyć brak źródła, nie powinien wysyłać niczego bez akceptacji albo ma zatrzymać się przed operacją nieodwracalną. W Codexie warto dodatkowo wskazać pliki, których nie wolno ruszać, i test potwierdzający zmianę.

Nie próbuj zabezpieczyć każdego możliwego przypadku w jednym monstrualnym poleceniu. Przy większym zadaniu ustal wynik i zasady, poproś o krótki plan, a następnie przeglądaj kolejne etapy. Kontrola procesu jest skuteczniejsza niż ślepa wiara w bardzo długi prompt.