Comment rédiger des prompts pour ChatGPT – Les meilleures pratiques pour la création de prompts

Commencez par un objectif clair : définir un objectif mesurable pour le chatbot et spécifiez le format de sortie exact que vous exigez. Cela ancre votre invite et rend l'évaluation simple. Si vous avez besoin d'une limite de longueur, indiquez-le explicitement (par exemple, 3 à 5 puces). Définissez également le contexte et les contraintes du чат-бота pour minimiser la dérive.

Construire un stratégie (stratégie) et un modèle (modèle) que vous réutilisez. Définissez le éléments (éléments) qui doivent apparaître dans chaque réponse : contexte, objectif, contraintes et mesures d'évaluation. Inclure information à propos de l'utilisateur et de la tâche afin que le bot ait données avec lequel travailler.

Définir un rôle et une voix (engageants par nature). Décidez si le chatbot agit en tant que analyste, consultant ou enseignant. Utiliser un créé prompt pour verrouiller le style et la profondeur. Si вы можете attach par moi guidelines, le bot reste cohérent d'une tâche à l'autre.

Concevez des invites avec une structure claire. Commencer par un question, ajoutez une liste de contraintes, et terminez par un livrable requis. Utilisez quelques prompts avec différents angles pour tester la robustesse. Poser des questions ciblées questions pour affiner la sortie du modèle ; collecter et analyser données pour améliorer la prochaine version.

Testez et affinez avec des invites concrètes. Créez un cycle d'invites qui ciblent un résultat à la fois, mesurez la précision et ajustez. что-то en tant qu'espace réservé pour un détail manquant. UN turc le contexte peut être signalé avec une balise de langue. Quand vous voulez générer contenu personnalisé, fournir une invite ciblée en anglais pour un lecteur turc, puis vérifier par rapport à données.

Définir des objectifs clairs pour la création d'invites

Définissez un résultat unique et mesurable pour chaque invite : les чаты doivent fournir un нужный ответ au пользователь en un seul tour, sans remplissage, et inclure au moins trois éléments exploitables. напиши une invite qui prouve cela en demandant un verdict concis ainsi qu’un plan en trois étapes.

Encadrez l'objectif du point de vue de l'utilisateur (пользователь). Clarifiez quelles informations sont nécessaires et quelles задания doivent être résolues (résoudre un problème, extraire des informations). Utilisez un persona tel que аналитик pour façonner la structure afin que les résultats restent organisés et faciles à parcourir.

Choisissez le format de sortie dès le début : précisez s’il s’agit de puces, d’une liste de contrôle ou d’un court récit. Indiquez le format explicitement (« format ») et fixez des limites de longueur (par exemple, 5 puces ou 120 mots). Cela facilite la circulation de l’information et garantit que le format correspond aux attentes de l’utilisateur.

Définir les entrées et les contraintes : énumérer les tâches que l'utilisateur souhaite accomplir, les sources d'information à consulter et les données à exclure. Spécifiez que certaines étapes peuvent être effectuées automatiquement par le чат-ботом, tout en laissant la possibilité d'un examen humain. Inclure une référence au промт et aux variantes (promt) pour maintenir la cohérence entre les tâches.

Créez un modèle réutilisable : créez un format compact avec des champs tels que l’objectif, l’audience, le format, les contraintes, les tâches et les sources d’information. Ce format prend en charge la pratique et une participation constante à la recherche, ce qui contribue à résoudre efficacement les problèmes pour l’utilisateur.

Mesurer et itérer : recueillir les commentaires des utilisateurs de чаты, vérifier si les réponses répondent aux critères нужный et ajuster les invites en conséquence. Tenir un registre des leçons tirées de практика et детальное исследование (recherche) afin d'améliorer la gestion de la qualité des promt au fil du temps.

Fournissez un contexte, des contraintes et un format de sortie suffisants

Commencez par un contexte concis qui énonce l'objectif, les personnes qui liront ou interagiront avec le чат-бота, et le résultat global. Incluez la tâche, le public et la cible de sortie afin que le bot puisse aligner ses actions. Dans ce contexte, spécifiez les thèmes que le bot doit couvrir et le mode de commande dans lequel il doit fonctionner, et notez où stocker les invites dans des папки pour une référence rapide. Si vous repérez des lacunes, suggérez des améliorations pour que toutes les instructions restent exploitables. Si nécessaire, ajustez le contexte pour rester aligné sur les objectifs de l'utilisateur, et spécifiez какая le ton qui convient le mieux au public pour vous assurer que la manière est amicale et claire.

Ensuite, décrivez les contraintes de manière concise et exploitable : fixez une longueur maximale, déterminez le ton et le niveau de formalité, décidez des sources autorisées et exigez des citations ou des résumés pour les ответам. Lorsque vous spécifiez une contrainte, incluez la mesure exacte et indiquez ce qu'il faut éviter dans les réponses. Chaque пункт doit être clair et mesurable. Utilisez внутри управления режима pour tout ajustement à la volée et maintenez une portée réaliste pour les besoins de l'utilisateur.

Define the output format as a predictable structure: a concise narrative, a clear set of steps in a sequential пункт, or a minimal JSON-like block with fields such as goal, audience, constraints, and example answers. State the required fields so чат-бота produces consistent results. The framework is provided,youll with a sample structure for reference.

Use a practical, step-by-step approach (шаги) to craft prompts: 1) capture context, audience, and success measures; 2) lock constraints, format, and delivery rules; 3) define the output structure; 4) add a подсказку to guide tweaks; 5) keep all assets внутри управления режима and store them в папки labeled for quick access. When you write, keep the language clear and in a manner that человеком can follow easily.

Quality checks: after generation, verify ответам align with the provided constraints and the specified output format. If anything is off, call for подсказку and refine your prompt accordingly. youll include a short checklist so people can audit the process across themes и режимы, and store successful prompts inside папки for reuse. For continual improvement, document what worked and what needs change with твои own notes so твои prompts stay clear and actionable.

Choose the Right Instruction Style: Direct, Example-Driven, or Step-by-Step

Use Direct when you need a fast, decision-ready answer. Put the question first, add constraints, and specify the exact output format. This minimizes ошибки in the модель and accelerates work across places and channels, while keeping the response in english. If code is involved, request javascript blocks and a brief explanations section to guide the reader. Add a short помощью поприветствия или coach-style подсказку to keep the interaction practical and actionable, please.

Direct Style

• Be explicit about output: “provide a concise list of 5 steps” or “return a single paragraph with key takeaways.” This helps the model отвечать clearly and avoids filler.
• Set the mode (режим) to one deliverable: bullet list, code snippet, or short summary. This reduces лишние слова and keeps the work focused.
• Specify audience and language: english only, and if you want code, include javascript with a simple example. For design prompts, request left alignment (слева) and tight formatting to fit places like dashboards.
• Include a прямой запрос и правила: ask for unique explanations, but avoid extraneous context that slows down the response.
• Offer a quick coaching tip: a single подскaзку by coach to guide users toward a useful output, preferably followed by a short wait for confirmation before proceeding with the next task.

Example-Driven and Step-by-Step Styles

• Example-Driven: attach 2–3 input-output pairs to establish patterns. For instance, User: “Summarize this dataset in 3 bullets,” Assist: “Bullet 1, Bullet 2, Bullet 3.” This sets expectations and reduces misunderstandings, aiding unique outputs and easier validation across places and google-like contexts.
• Step-by-Step: break the task into clear steps and number them. This works well for learning, process automation, and policy-driven prompts, and it helps avoid pushing the model into a single, broad paragraph, which can obscure mistakes.
• Combine modes by starting with Model prompts that show examples, then switch to a guided sequence: Step 1, Step 2, Step 3… to ensure you cover each rule and edge case with explanations and checks.
• Examples should include a marketing-friendly tone when needed (маркетинговый), but maintain clarity and brevity. If you need to coach a junior user, include a quick подскаку and a small glossary of terms to help мной understand the task.
• When instructing about work routines, specify the rules for output structure, rights to ask clarifying questions, and validation checks to catch ошибки early. This example-driven approach helps the model respond with confidence and consistency.
1. Step 1: Define the task with concrete examples and the desired format.
2. Step 2: Provide 2–3 input-output pairs that illustrate the pattern.
3. Step 3: State exact output expectations (language: english, code language: javascript, formatting: bullets).
4. Step 4: Add a short checklist to verify accuracy and a timer-friendly wait period if needed.

Implement Iteration: Prototyping, Testing, and Refining Prompts

Prototype a baseline prompt in 15 minutes, run 20 quick trials on a representative data set, and capture signals: accuracy, relevance, and readability. Record every deviation so аналитик can review; the данные you collect become the seed for refinements. If you want a fast win, test with something that mirrors your задача. A clear success criterion helps you measure progress: target above 85% accuracy and responses that clearly instruct next actions.

Build a simple testing protocol: for each task, run two variants – baseline and one improved with added instruct constraints. Compare results using a rubric that checks correctness, completeness, and tone. Wait for responses, then assess how well твои инструкции are followed; include peer feedback from teammates to validate impact. You can invite colleagues to simulate real users and evaluate the чат-бота under realistic conditions. Use data (данные) from multiple prompts to avoid single-example bias.

Refine prompts by tightening фразы and narrowing паузу между запросом и ответом. Focus on memory and information boundaries to minimize cross-talk across turns; explicitly define what the model should remember and what it should ignore. If a prompt rewards concise answers, enforce a fixed length and a checklist of actions. Iterate one variable at a time so you can attribute changes to specific tweaks and not to noise in the data (данных).

Document each iteration as a lightweight статьи for your team: note the hypothesis, the change, and the measured delta in performance. This approach helps you scale improvements beyond one use case and demonstrates how gpt-4-capable prompts can adapt to new tasks. Include a short story of results to illustrate impact, show how code-like prompts drive predictable behavior, and keep a running log of memory usage and information flow to support future tuning.

Leverage System and Role Prompts to Shape Behavior

Define a tight system prompt that fixes the assistant’s boundaries and assigns clear ролей aligned with your objective. This baseline keeps responses consistent and prevents drift, and helps понять how the constraints operate when you пишешь ролей for a given task.

Practical Prompt Setup

Templates you can reuse include translation tasks (перевести the text into the target language), letter-style content (письмо to a recipient with a clear call to action), story prompts (stories with a concise arc), and site-grounded checks (найти reliable facts on the сайт). Reference places and peoples to illustrate real-world usage, and consider a music-inspired cadence to improve readability. If you want a quick reset, ask the тренер to revalidate the prompts and tighten the constraints. Use pomocью the trainer to calibrate интеллект and ensure включать multiple способов to respond.

12 invites à demander à ChatGPT comment l'utiliser

Utilisez des messages-guides pour cartographier les tâches : indiquez à ChatGPT votre objectif, demandez un plan et assignez des tâches d'entrée avec des objectifs clairs ; assurez-vous d'inclure des exemples de code et des exemples de sorties attendues, puis demandez-lui ensuite d'itérer jusqu'à ce que les résultats correspondent aux besoins de votre projet.

Modèles d'invites

1. Demandez à ChatGPT de créer une vue d'ensemble d'un sujet de projet en termes simples, puis de fournir 3 входные задания avec des задачи concrètes et un exemple de code pour chacun, plus un примере de la sortie attendue.

2. Élaborez une esquisse de stratégie pour le projet, avec des jalons, des responsables et un exemple de code léger pour illustrer l'automatisation d'une tâche.

3. Demandez une comparaison côte à côte de 3 approches à un problème, avec les avantages et les inconvénients et une évaluation des risques pour chacune, et demandez au modèle de justifier les choix avec des preuves.

4. Demandez à ChatGPT de générer des user stories pour une fonctionnalité, puis élaborez un plan de test avec des exemples de cas de test et des примеры de critères d'acceptation.

5. Demander une sortie axée sur le code : fournir un pseudocode, puis du code dans un langage choisi, avec des commentaires et une explication sur la façon de s'adapter à différentes входные данные.

6. Élaborer une liste de contrôle d'assurance qualité pour la préparation du projet, avec les responsabilités, les étapes et un résumé gauche des principaux risques et des mesures d'atténuation.

7. Créez une invite pour interroger un chatbot sur les exigences réglementaires ou de conformité du projet, et renvoyez un briefing concis à puces pour les parties prenantes non techniques.

8. Concevoir une invite sur le thème de бэтмен pour tester le ton et le style narratif, avec des contraintes de longueur, de titres et de formatage.

9. Créez une invite qui nécessite un raisonnement étape par étape pour un calcul ou une décision, chaque étape étant étiquetée et la réponse finale clairement indiquée.

10. Créez une invite pour extraire des données externes et les résumer dans un rapport avec les sections suivantes : Résumé de la direction, Constatations et Recommandations; inclure un élément en tant qu’espace réservé pour les données futures.

11. Créez des invites pour pratiquer l'itération des invites : commencez par une réponse approximative, puis demandez des clarifications, puis affinez la sortie avec des itérations pour améliorer l'alignement, en utilisant un exemple de flux de travail et en affichant les résultats intermédiaires à gauche pour examen.

12. Fournir un méta-prompt qui demande à ChatGPT d'agir comme un coach de prompt : demander à l'utilisateur des détails, proposer et apporter des améliorations par itérations, et suivre l'évolution des réponses pour le projet.

Notes d'implémentation

Concentrez les invites sur des résultats concrets : structure, points de données et exemples ; utilisez конкретные входные данные pour ancrer les réponses et permettre les tests dans проектах.

Tester les prompts par rapport à un scénario représentatif, puis adapter le langage et les contraintes pour les différentes équipes ; documenter les ajustements afin de rationaliser la повторное использование и практика.