Jak psát prompty pro ChatGPT a další AI modely – Praktický průvodce

Definujte cíl v jedné větě a otestujte ho nyní.. Pro psaní promptů, které spolehlivě produkují užitečné výsledky, ukotvěte úkol přesnou контекст a jasný výstupní formát. Uveďte maximálně přesně cílové publikum, požadovanou délku a přesné zdroje dat, které povolujete. Ve vaší napsání, popište úkol co nejpřesněji a ověřte, zda modelová odpověď bude řešit zamýšlený výsledek. Tato pozornost pomáhá. neuronová síť zarovnejte se s vaším záměrem a snižuje tam a zpět. teď.

Strukturované výzvy jako popis scény. Pro vizuální úkol definujte... scéna with zima kontext a realistický tón: „Popiš scénu, kde“ štěně chases a ball in a snowy park.” If you want a particular look, request a kandinsky styl nebo jiný styl that matches your brand. Add details about camera angle and motion: “as if captured by a kamerou in a rolika sequence.” Pro například, zahrňte krátkou výzvu a delší výzvu pro porovnání výsledků, pak upravte. контекст pro různé modely.

Vyhodnoťte jednou po vygenerování výstupů. Použijte jednoduchou stupnici: relevance k zadání, úplnost a konzistence s požadovaným. контекст a styl. Spouštějte výzvy napříč modely nebo verzemi, měňte jednu proměnnou najednou a sledujte dopad. Udržujte stručný záznam: text výzvy, model, datum a pozorované rozdíly. Tato disciplína usnadňuje to dostat se předvídatelné výsledky a efektivně iterovat v procesu popsávate zadaný úkol a omezení.

Praktické šablony, které můžete znovu použít: základní výzva, která definuje roli, úkol a omezení, a sekce pro kontext a ukázkový vstup. Poté ji přizpůsobte. контекст a styl pro každý model. Při testování zkuste různé tóny, úroveň detailu a formáty výstupu; porovnávejte výsledky a zaznamenávejte, které změny zlepšily přesnost. Používejte konkrétní příklady, jako je krátký postup pro shrnutí zprávy nebo nastínění pracovního postupu projektu. Nyní (teď), implementujte malou sadu promptů, které používáte v reálných úkolech a sledujte, jak výstupy odpovídají vašim cílům, včetně případů, kdy odkazujete na styly jako Kandinský, abyste prozkoumali kreativní prompty.

Definujte jasné cíle a dodávky

Stanovte si jeden hlavní cíl a tři konkrétní výstupy pro každou relaci s výzvou. Definujte cílový výstupní formát, publikum a kritéria úspěšnosti – jako je počet slov, tón a struktura. Udržujte poměr mezi podrobností a stručností tím, že určíte hloubku kontextu a jasný limit délky. Pokud úkol zahrnuje postavu, specifikujte vlastnosti, oblouk a věrohodné akce; vyžádejte si realistické ztvárnění a zajistěte, aby výzva vedla model k tomuto výsledku. Používejte víceúhlové výzvy k porovnání výsledků z pohledu pozorovatele, vypravěče a postavy. Pokud mají být výstupy v ruštině, jasně uveďte jazyk a poté aplikujte parametry, aby bylo zajištěno správné zpracování. U příkladů zahrnujících štěně vyžadujte smyslové detaily a věrohodné interakce. Uspořádejte výstupy do částí: například hlavní text, poznámku s kontextem a ověřovací vzor. Vyhněte se příliš dlouhým blokům a udržujte plynulé přechody pro snadné čtení. Tento přístup podporuje rozvoj lepších výzev a pomáhá vytvářet spolehlivé výsledky v sítích a na platformách. Poté, když provádíte revizi, znovu zkontrolujte konzistenci a podle potřeby upravte rozsah.

Praktický šablonový model pro doručení

Deliverable 1: hlavní text v požadovaném jazyce; Deliverable 2: vícenásobný přehled znázorňující stejnou scénu ze tří perspektiv; Deliverable 3: stručný kontrolní seznam pro validaci. Každá položka zahrnuje cíl, jazyk, tón, délku a kontext. Například, pro ruský výstup o štěněti potkávajícím dítě, zajistěte realistické interakce a atmosféru. Vícenásobná sekce by měla demonstrovat, jak se scéna mění přes pozorovatelského, vypravěče a персонажа pohled, a zároveň zachovává konzistentní chování postavy. Poté zarovnejte výstupy s požadovaným poměrem mezi detaily a stručností. Výstupy by měly být uspořádány do částí vhodných pro sítě a sdílení na více platformách.

Ověřování a Zdokonalování

Spusťte rychlou validaci: potvrďte, že hlavní text dodržuje limit délky, ověřte, že kontext odpovídá cíli a zkontrolujte, zda prompту generuje zamýšlené ruské výstupy, když je požadováno. Hledejte příliš rozsáhlé bloky a ořízněte je; potvrďte správné použití rysů персонажа ve všech pohledech; zajistěte, aby atmosféra zůstala атмосферный a konzistentní s cílem. Používejte kompaktní poznámky k vedení budoucích iterací a podpoře rozvoje dovedností vytváření promptů, zejména při práci s multi-view scénáři a reálným kontextem.

Nabídněte Relevantní Kontext, aniž byste Model Přetěžovali

Poskytněte stručný kontext o 2–3 větách, který definuje úkol, publikum a požadovaný výsledek. Přiložte hotový datový úryvek, na který se model může odvolat, vyhněte se tak plnému výkladu.

Rozdělte vstup: udržujte kontext úzký a veškerá pomocná data umístěte do samostatného bloku. Použijte negativní příklad, který ukáže, co nedělat, a pozitivní příklad, který ilustruje očekávaný tón (тона) a styl, aby si chatgpt mohl upravit bez hádaní.

Popište объект stručným popisem v promptu, poté uveďte otázky, na které chcete, aby model odpověděl. To udrží model soustředěný na konkrétní výsledky namísto bloudění v nesouvisejících detailech.

Pokud je publikum v Moskvě, přizpůsobte odkazy místním zvyklostem, časovým pásmům a formátům. Zmiňте нельзя přetěžovat – udržujte hlavní kontext malý a zbytek si nechte pro datový blok nebo doplňující výzvy.

Použijte kompaktní šablonu pro strukturování promptů: Kontext, Data, Úkol, Tón a Příklad výstupu. Zahrňte krátký negativní prompt, který povede odlišně od nežádoucích směrů, a uveďte povolení pro to, co zahrnout (např. modrou záhlaví shrnutí, pokud jsou vizuály důležité ve výstupu). U promptů o tématech jako popisy щенка nebo běžného předmětu, udržujte jazyk přístupný a vyhýbejte se přílišnému technickému žargonu v počátečním Kontextu.

Při integraci promptů do pracovních postupů udržujte těsnou vazbu dat: vyhněte se stahování velkých logů; odkazujte pouze na nezbytné pole, které by měl model zvážit. Pokud připravujete dopisy nebo instrukce pro propagační videa (ролики), specifikujte cílový jazyk (языке) a přesné sekce, které je třeba pokrýt. Taková jasnost pomáhá готовый prompt spolehlivě fungovat v scénářích nasazení a snižuje vratký proces s modelem.

Ukázkový úryvek pokynu: Kontext: popisujete jednoduchý popis objektu a jeho vlastností; Data: klíčové parametry: velikost, barva (modrá) a použití; Úkol: vytvořit stručný popis a tři otázky k ověření porozumění; Tón: přátelský, praktický; Výstup: hotový text a seznam otázek. Tento přístup udržuje zaměření na krátkodobé cíle a podporuje hladkou integraci s chatgpt napříč úkoly, zejména když chcete generovat stručné odpovědi nebo krátké e-maily, a také výuková videa.

Zvolte strukturu výzvy a pokyny pro roli

Začněte s upozorněním zaměřeným na roli: deklarujte ai-аватаров jako leadera, přiřaďte конкретная персонажа, načrtněte úkol a zamkněte výstupní formát. Zahrňte персонажей zúčastněných, specifikujte publikum a požadujte stručné, akční результаты. Toto nastavení funguje s генераторы созданные pro zrychlení контент a usnadňuje генерировать konzistentní výstupy. Malá úprava – například definování быстрый kadence pro iterace – udržuje proces agilní.

Zvolte jasnou strukturu na základě vašeho cíle: Role-First, Context-First nebo Hybridní výzvy. Pro každou z nich předem definujte tón (тона), délku a výstup (odrážky, kroky nebo kód). Naplánujte 3-5 iterací, abyste mohli porovnat výsledky a identifikovat nejsilnější vzor. Použijte google k ověření faktů a udržujte dostupnost pro váš tým nebo publikum. Zapojte další hlasy, abyste otestovali předpoklady a odhalili mezery v různých kontextech a u různých cílových skupin.

Specifika pokynů pro roli: definujte personu ai-аватаров – jméno, životopis, dovednosti a styl komunikace. Například dívčí persona může být přístupnější pro zařazení, zatímco avatar inspirovaný hailuo funguje dobře pro technická vysvětlení. Stanovte, jak přepínat role, jak zacházet s nejednoznačností a kdy eskalovat k lidskému recenzentovi. Stanovte hranice, které chrání soukromí a vedou konverzace k konstruktivním výsledkům.

Iterace a validace: po každé iteraci zhodnoťte přesnost, relevantnost a shodu tónu. Zaznamenejte výsledky a porovnejte verze, abyste vybrali nejsilnější přístup. Zajistěte, aby výstupy byly dostupné uživatelům s různou úrovní odbornosti, včetně regionů, jako je Rusko. Udržujte výzvy kompaktní (nulový základ) a provádějte rychlé testy, abyste vylepšili strukturu výzvy před škálováním pro větší publikum.

Ukázkové výzvy poskytují rychlé úspěchy. Výzva 1 používá šablonu Role-First pro rychlou tutoriál s přátelskými ai-аватаров jménem Nova, zahrnující персонажей a jasný výstupní formát. Výzva 2 používá Context-First k vytvoření stručného přehledu pro multidisciplinární tým s explicitními dodávkami a kontrolami. Výzva 3 kombinuje role a kontext pro brainstorming nápadů a zároveň udržuje stálé, rychlé tempo napříč iteracemi.

Zahrňte konkrétní příklady a okrajové případy

Doporučení: Zakotvěte výzvy ke generování textu s konkrétním vstupem a definovanou strukturou výstupu. Například požádejte o popis scény (сцена) a 5-bodový обзор, zasazený v moskvě, s dívkou, a zobrazte očekávané výstupy pro ověření přesnosti.

Praktické příklady

1. Prompt: Vytvořte 5-bodový přehled fiktivního produktu genmo, zaměřený na hodnotu pro uživatele, rizika a zdroje dat. Zahrňte krátký popis scény (сцена) s dívkou v Moskvě (москвы).

   Výstupní formát* Seznam s pěti položkami; každá položka obsahuje nadpis a úvahu o jedné větě; odkaz na vytvořené datasety a zdroje dat a zmiňte styly (стилей) a poznámky vysoké kvality (высокой).

   Proč to funguje: Poskytuje testovatelnou strukturu; pomáhá vám vidět, kde se prompty Получаются неправильно a zpřesnit směrnice.

2. Prompt: Vytvořte dvě varianty tónu popisu produktu: jednu ve vysokém stylu (высокой) a jednu neformální. Zahrňte 2 různé styly (стилей) a poznámku k náladě publika.

   VýstupTranslation not available or invalid.

   Proč to pomáháOdhaluje, jak se výzvy škálují v různých stylech, a pomáhá vám ladit tón, aniž byste museli přepisovat hlavní obsah.

3. PromptPopište scénu (сцена) o stahování assetů (скачивание) pro film, včetně negativního prompt parametru jako easynegative k potlačení nežádoucích elementů. Zmiňte značku genmo a realistický zápletkový bod.

   Výstupstrukturovaný přehled se seřazením, vizuály a úskalími; výslovně uvádí, které prvky byly omezeny easynegative.

   Proč to pomáháZachytává, jak řídit výstupy při vytváření prostředků (созданные) a jak dokumentovat limity.

4. PromptVytvořte seznam 4 různých příspěvků do sociálních sítí v kontextu odběru, kladoucí otevřené otázky (вопросы) za účelem zvýšení interakce, a zároveň přidejte výzvu k akci.

   Výstup: 4 varianty s různou hlasovou intonací, každá včetně otázky a návrhu dalšího postupu. Zahrnout čínštinu? (ignorovat) – zaměřit se na rusky jazyčný kontext a větší zapojení.

   Proč to pomáháTestuje, jak se prompty chovají u různých publik a formátů médií.

5. Prompt: Poskytněte krok za krokem šablonu pro vytváření výzev pro začínajícího uživatele, se sekcemi: cíl, omezení, příklad vstupu, očekávaný výstup a začlenění doprovodu (soprovoshdenie).

   Výstupchecklist-style template ready to paste; includes příklady created prompts (vytvořené) and tips to manage time (čas) and complexity.

   Proč to pomáháNabízí reprodukovatelný pracovní postup, který mohou noví uživatelé znovu použít v kontextu předplatného.

Okrajové scénáře

1. AmbiguityPrompt říká "Popiš scénu." Přidej objasňující otázky na konec a poskytni revidovanou instrukci, např. "Popiš scénu dívky jdoucí v Moskvě pod deštěm, formálním tónem."

   Proč je to důležité: Snižuje nejasné výstupy a urychluje iterace.

2. Konfliktní požadavkyŽádosti vyžadují vysokou stylistickou komplexnost a velmi stručný výstup. Vyřešte rozdělením do dvou kroků: nejdříve poskytněte strukturované základy, poté stylisticky bohatou variantu.

   Zkontroluj: zajistěte, aby délka a rozsah odpovídaly cílové skupině; předejděte přetížení modelu.

3. Bezpečnost a hranicePokud prompt dotýká citlivých témat, přidejte bezpečnostní zábranu a přeformulujte do neutrálního scénáře s povolenými daty.

   Výsledek: výstupy zůstávají užitečné při zachování zodpovědného používání.

4. Velmi malý dataset (malenьkaya vyborka)

   Přístup: doplnit syntetickými, ale věrohodnými příklady; zdokumentovat nejistotu a uvést poznámky o spolehlivosti.

5. Language mixPrompt mísí angličtinu a ruštinu. Použijte jasnou jazykovou vlajku a nabídněte samostatné výstupy pro každý jazyk, pokud je to nutné.

   Výsledek: předvídatelné obojžvýsledky nebo čisté oddělení jazyků, aby se předešlo 混乱.

6. Ovládání délkyUž­atel žádá dlouhý v࿞stnost. Použúdejte explicitné omezení maxword nebo maxline a v࿞stnostný hlavičku, abyste si udrželi kontrolu.

   Zkontroluj: ověřte délku a čitelnost ve vztahu k potřebám publika (například přehled srozumitelným jazykem).

7. Stahování prostředků (stažení) a oprávnění ke zdrojům

   Strategie: specifikujte kontroly licencí, důvěryhodnost zdroje a poznámky k přístupu offline; zahrňte záložní řešení, pokud nelze stahovat aktiva.

Testujte, analyzujte a iterujte připravené pokyny na základě zpětné vazby

jedna konkrétní praxe: otestujte malou dávku promptů – maximálně 3 varianty – a porovnejte výstupy s jasnými cíli. Dokumentujte výchozí stav, poté proveďte rychlé kontroly, zda odpověď odpovídá záměru, tónu a úrovni detailů. Sledujte, jak rychle se výstupy vrací (быстро) a zda zůstávají na správné cestě, s плавное progresí výsledků.

Definujte metriky úspěšnosti: přesnost, relevance, konzistentnost a rychlost. Zkontrolujte kvalitu výsledků vizuálně a porovnejte s cílovými результа́тами (результа́тами). Všímejte si odchylek a zda výstupy zůstávají v souladu s pokyny. Použijte stručný kontrolní seznam pro urychlení kontrol a snížení příliš verbose odpovědí.

Shromažďujte zpětnou vazbu pomocí stručných otázek (вопросы) a krátké stupnice hodnocení. Označte každý vstup účelem (задачи) a použijte nástroje k zachycení jak kvantitativních signálů (skóre, čas na odpověď), tak kvalitativních poznámek. Ukládejte zpětnou vazbu do cloudu pro snadný přístup ostatním členům týmu a udržujte ji uspořádanou podle modelu a úkolu.

Analyzujte výsledky, abyste identifikovali režimy selhání: chybějící kontext, vágní omezení nebo drift u složitých úkolů. Všimněte si, zda se výstupy staly příliš dlouhými nebo příliš krátkými a zda se справится s požadavkem. Porovnejte výstupy se vzorovým šablonou a kvantifikujte drift difuze, abyste nasměrovali opravy.

Iterujte s konkrétními změnami: upravte délku instrukcí, přidejte příklady, zpřísněte omezení. například poskytněte krátkou ilustraci požadované struktury a očekávaných výstupů, aby se model vedl. Když se výsledky zlepší, zaznamenejte změnu a spusťte další test, aby se ověřil plynulý postup směrem k lepšímu požadavku.

Vybudujte stabilní, opakovatelný pracovní postup: automatizujte testovací běhy, sbírejte výstupy a ukládejte výsledky do cloudových dashboardů. Používejte difúzi nebo stabilní varianty k porovnání promptů napříč другими моделями, abyste izolovali, co funguje nejlépe. Vytvořte centralizovaný напиши jasné poznámky o tom, co se změnilo a proč. Používejte вопросы k prozkoumání okrajových případů a zajištění pokrytí. Spolehněte se na инструменты a logy pro auditovatelnost.