How to Write Prompts for ChatGPT and Other AI Models – A Practical Guide

Definește obiectivul într-o singură propoziție și testează-l acum.. Pentru a scrie cerințe care produc în mod fiabil rezultate utile, ancorați sarcina cu o precizie context și un format de ieșire clar. Fă-o cât mai precis posibil, specificând publicul, lungimea necesară și sursele de date exacte pe care le permiți. În al tău în scris, descrieți sarcina cât se poate de specific și verificați dacă răspunsul modelului va atinge rezultatul dorit. Acest lucru ajută la rețea neuronală Respectă regulile de mai sus. --- Respectă regulile de mai sus. Acum.

Structurează solicitările ca pe o descriere de scenă. Pentru o sarcină vizuală, definește scenă with iarnă context și un realistic Descrie o scenă în care un cățelul aleargă după o minge într-un parc acoperit de zăpadă.” Dacă doriți un aspect anume, cereți un Kandinsky stil sau altul stil care ar corespund identității tale de brand. Adaugă detalii despre unghiul camerei și mișcare: “ca și cum ar fi capturat de un cameră într-un rolei secvență.” Pentru de exemplu, include a short prompt and a longer one to compare results, then adjust the , include a short prompt and a longer one to compare results, apoi ajustează parametrii. context pentru diferite modele.

- Relevant, complete, and consistent: Perfect. context și stil. Rulează solicitări pe diferite modele sau versiuni, modificând o singură variabilă odată pentru a vedea impactul. Păstrează un jurnal concis: textul solicitării, modelul, data și diferențele observate. Această disciplină face mai ușor să a obține rezultate predictibile și pentru a itera eficient în procesul de descrieți sarcina și constrângerile.

Șabloane practice pe care le poți reutiliza: un prompt de bază care definește rolul, sarcina și constrângerile, plus o secțiune pentru context și un exemplu de intrare. Apoi adaptează-le. context și stil pentru fiecare model. Când testezi, încearcă variații în ton, nivel de detaliu și formatul rezultatului; compară rezultatele și notează ce schimbări au îmbunătățit acuratețea. Folosește exemple concrete, cum ar fi o procedură scurtă pentru a rezuma un raport sau o schiță a fluxului de lucru al unui proiect. Acum (Acum), implementează un set mic de instrucțiuni pe care le aplici unor sarcini reale și observă cum rezultatele se aliniază cu obiectivele tale, inclusiv atunci când te referi la stiluri precum Kandinsky pentru a explora instrucțiuni creative.

Definește Obiective Clare și Livrabile.

Stabilește un obiectiv principal și trei rezultate concrete pentru fiecare sesiune de prompt. Definește formatul țintă al producției, publicul țintă și criteriile de succes – cum ar fi numărul de cuvinte, tonul și structura. Menține un raport între detaliu și concizie, specificând profunzimea контекстului și o limită clară de lungime. Dacă sarcina implică un персонажа, specifică trăsăturile, arcul narativ și acțiunile plauzibile; solicită o interpretare реалистичная și asigură-te că промпту ghidează modelul către acel rezultat. Utilizează prompte multi-view pentru a compara rezultatele din perspectivele observatorului, naratorului și personajului. Dacă producțiile trebuie să fie русский, specifică limba în mod clar și apoi aplică параметры pentru a asigura o gestionare adecvată. Pentru exemplele care implică un щенка, solicită detalii senzoriale și interacțiuni credibile. Organizează producțiile în părți: например, textul principal, o notă контекст și o rubrică de validare. Evită blocurile слишком long și menține плавные transitions pentru ușurința lecturii. Această abordare sprijină развитие de prompte mai bune și ajută la создавать rezultate fiabile în toate сетях și platforms. затем, când revizuiești, verifică din nou consistența și ajustează domeniul de aplicare după cum este necesar.

Șablon de Livrabile Practice

Livrabil 1: un text principal în limba solicitată; Livrabil 2: o schiță multi-unghi care arată aceeași scenă din trei perspective; Livrabil 3: o listă de verificare compactă a prompturilor pentru validare. Fiecare element include scopul, limba, tonul, lungimea și contextul. De exemplu, pentru o ieșire în rusă despre un cățeluș care întâlnește un copil, asigurați-vă interacțiuni și o atmosferă realiste. Secțiunea multi-unghi ar trebui să demonstreze modul în care scena se schimbă între perspectivele observatorului, naratorului și personajului, menținând în același timp un comportament consistent al personajului. Apoi, aliniați rezultatele cu raportul necesar între detalii și concizie. Rezultatele ar trebui să fie organizate în părți potrivite pentru rețelele și partajarea multi-platformă.

Verificare și rafinare

Efectuează o validare rapidă: confirmă că textul principal respectă limita de lungime, verifică dacă контекст se aliniază cu scopul și asigură-te că промпту generează rezultatele русские dorite când este cerut. Caută blocuri prea verbose și taie-le; confirmă utilizarea corectă a trăsăturilor персонажа în toate perspectivele; asigură-te că atmosfera rămâne атмосферный și consistentă cu scopul. Folosește note компактные pentru a ghida iterațiile viitoare și a sprijini развитие навыков создания prompts, în special când lucrezi cu scenarii multi-view și контекст din lumea reală.

Oferă Context Relevant Fără a Supraîncărca Modelul

**Context:** Traducerea unui text concis despre un set de reguli adresat utilizatorilor, cu scopul de a le facilita înțelegerea și aplicarea corectă. **Data Snippet:** "Reguli: - Furnizează DOAR traducerea, fără explicații - Menține tonul și stilul original - Păstrează formatarea și pauzele de rând".

Împarte textul: păstrează контекстul strict și plasează orice date auxiliare într-un bloc separat. Folosește un exemplu negativ pentru a arăta ce să NU faci și un exemplu pozitiv pentru a ilustra тонаul și stilul dorit, astfel încât chatgpt să se poată ajusta fără să ghicească.

Nu oferi decât traducerea, fără explicații. Păstrează tonul și stilul original. Păstrează formatarea și pauzele de linie.

Dacă audiența este în москвы, adaptați referințele la convențiile locale, zonele orare și formate. Menționațiнельзя suprasolicitarea – păstrați contextul de bază restrâns și rezervați restul pentru blocul de date sau solicitări ulterioare.

Reguli: - Furnizează DOAR traducerea, fără explicații - Păstrează tonul și stilul original - Menține formatarea și pauzele de linie Utilizează un șablon compact pentru a structura prompt-urile: Context, Date, Sarcină, Ton și Exemplu de ieșire. Include o scurtă sugestie negativă pentru a evita direcțiile nedorite și acordă undă verde pentru ce să incluzi (de exemplu, un antet albastru pentru rezumat, dacă elementele vizuale contează în rezultat). Pentru prompt-uri despre subiecte precum descrieri ale unui щенка sau ale unui obiect banal, păstrează limbajul accesibil și evită jargonul excesiv de tehnic în контекст-ul inițial.

Când integrați prompturi în fluxuri de lucru, mențineți cuplarea datelor strânsă: evitați скачивание jurnale mari; faceți referire doar la câmpurile necesare pe care modelul ar trebui să le ia în considerare. Dacă pregătiți письма sau instrucțiuni pentru videoclipuri de onboarding (ролики), specificați limba țintă (языке) și secțiunile exacte de acoperit. O astfel de claritate ajută ca готовый prompt să funcționeze fiabil în scenarii de lansare și reduce interacțiunile repetate cu модель.

Exemplu scurt: Context: descrii simplu un obiect și caracteristicile sale; Date: parametri cheie: dimensiune, culoare (albastru) și caz de utilizare; Sarcină: produce o descriere concisă și trei întrebări pentru a verifica înțelegerea; Ton: prietenos, practic; Rezultat: text finisat și o listă de întrebări. Această abordare menține obiectivele pe termen scurt în centrul atenției și sprijină integrarea lină cu chatgpt în diverse sarcini, mai ales când vrei să generezi răspunsuri concise sau scrisori scurte, precum și videoclipuri instructive.

Choose a Prompt Structure and Role Guidance

Start with a role-first prompt: declare ai-аватаров as the lead, assign a конкретная персонажа, outline the task, and lock the output format. Include персонажей involved, specify the audience, and demand concise, actionable результаты. This setup works with генераторы созданные to speed up контент and makes it easy to генерировать consistent outputs. A маленькая tweak–for example, defining a быстрый cadence for iterations–keeps the process nimble.

Choose a clear structure based on your goal: Role-First, Context-First, or Hybrid prompts. For each, predefine the tone (тона), length, and deliverable (bullets, steps, or code). Plan 3-5 итераций to compare результаты and identify the strongest pattern. Use google to verify facts and keep доступна for your team or аудитория. Involve другие voices to stress-test assumptions and reveal gaps across different contexts and audiences.

Role guidance specifics: define the ai-аватаров persona–name, background, skillset, and communication style. For example, a girl persona can be approachable for onboarding, while a hailuo-inspired avatar works well for technical explanations. Establish how to switch roles, how to handle ambiguity, and when to escalate to a human reviewer. Set boundaries to protect privacy and steer conversations toward constructive outcomes.

Iteration and validation: after each итерация, assess accuracy, relevance, and tone alignment. Record результаты and compare versions to pick the strongest approach. Ensure outputs доступны to users with varying levels of expertise, including regions such as россии. Keep prompts compact (нуля baseline) and test quickly to refine the prompt skeleton before scaling to larger audiences.

Example prompts provide quick wins. Prompt 1 uses a Role-First template for a quick tutorial with a friendly ai-аватаров named Nova, incorporating персонажей and a clear output format. Prompt 2 uses Context-First to craft a concise briefing for a cross-disciplinary team, with explicit deliverables and checks. Prompt 3 blends roles and context to brainstorm ideas while maintaining a steady, fast cadence across iterations.

Incorporate Concrete Examples and Edge Cases

Recommendation: Ground prompts with a concrete input and a defined output structure. For example, request a scene description (сцена) and a 5-point обзор, set in москвы, with a девушка, and show the expected outputs to verify accuracy.

Practical Examples

1. Prompt: Create a 5-point обзор of a fictional product genmo, focusing on user value, risks, and data sources. Include a short scene (сцена) description featuring a девушка in Moscow (москвы).

   Output format: bullet list with five items; each item includes a header and a one-sentence takeaway; reference созданные datasets and data sources, and mention styles (стилей) and high-quality notes (высокой).

   Why it works: Gives a testable structure; helps you see where the prompts Получаются неправильно and tighten guidelines.

2. Prompt: Produce two tone variants for a product description: one в высоком стиле (высокой) and one casual. Include 2 different styles (стилей) and a note on audience mood.

   Output: two short paragraphs labeled “Formal” and “Casual” with distinct voice, plus a 1-sentence comparison. Time budget: quick turnaround (время) noted.

   Why it helps: Reveals how prompts scale across разDifferent стилИ and helps you tune tone without rewriting core content.

3. Prompt: Describe a scene (сцена) about downloading assets (скачивание) for a film, including a negative prompt parameter like easynegative to suppress unwanted elements. Mention the brand genmo and a realistic plot point.

   Output: structured outline with setup, visuals, and pitfalls; explicitly notes which elements were restricted by easynegative.

   Why it helps: Captures how to control outputs when assets are created (созданные) and how to document limits.

4. Prompt: List 4 different prompts for a social post in a подписке context, asking open questions (вопросы) to boost engagement, plus a call-to-action.

   Output: 4 variants with varied voice, each including a question prompt and a follow-up suggestion. Include китайский? (ignore) – focus on русскоязычный контекст and больше engagement.

   Why it helps: Tests how prompts perform across разные audiences and media formats.

5. Prompt: Provide a step-by-step template to составлять prompts for a new user, with sections: goal, constraints, input example, expected output, and включение сопровождение (soprovoshdenie).

   Output: checklist-style template ready to paste; includes примеры created prompts (созданные) and tips to manage time (время) and complexity.

   Why it helps: Offers a reproducible workflow that new users can reuse in a подписке context.

Edge Case Scenarios

1. Ambiguity: Prompt says “Describe a scene.” Add clarifying questions at the end and provide a revised prompt, e.g., “Describe a сцена of a девушка walking in Москва under rain, in a formal tone.”

   De ce contează: Reduces получаются vague outputs and speeds up iteration.

2. Conflicting requirements: Prompt requests high stylistic complexity and ultra-brief output. Resolve by splitting into two steps: first deliver structured essentials, then a style-rich variant.

   Verifică: ensure length and scope stay aligned with the target audience; avoid overloading the model.

3. Safety and boundaries: If a prompt touches sensitive topics, add a safety guardrail and reframe to a neutral scenario with permissioned data.

   Result: outputs remain useful while preserving responsible use.

4. Very small dataset (маленькая выборка)

   Approach: supplement with synthetic but plausible examples; document uncertainty and provide confidence notes.

5. Language mix: Prompt mixes English and Russian. Use a clear language flag and offer separate outputs per language when needed.

   Outcome: predictable bilingual results or clean language separation to avoid混乱.

6. Length control: User asks for long-form output. Use explicit maxword or maxline constraints and a summary header to keep control.

   Verifică: verify length and readability against audience needs (например, обзор in plain language).

7. Downloading assets (скачивание) and resource permissions

   Strategie: specifică verificări ale licenței, credibilitatea sursei și note despre accesul offline; include o variantă de rezervă dacă activele nu sunt descărcabile.

Testează, analizează și iterează prompturile pe baza feedback-ului

o practică concretă: testează un lot mic de prompt-uri – maximum 3 variante – și compară rezultatele cu obiective clare. Documentează un punct de referință, apoi efectuează verificări rapide pentru a vedea dacă răspunsul corespunde intenției, tonului și nivelului de detaliu. Urmărește cât de repede apar rezultatele (быстро) și dacă rămân în obiectiv, cu o progresie плавное a rezultatelor.

Definește metricile de succes: acuratețe, relevanță, consistență și viteză. Revizuiește calitatea rezultatului cu ochii și compară cu rezultatul țintă (результата). Observă devierile și dacă rezultatele rămân aliniate cu cerința. Utilizează o listă de verificare concisă pentru a accelera revizuirile și a reduce răspunsurile прекалено verbose.

Colectați feedback folosind întrebări concise (вопросы) și o rubrică scurtă. Etichetați fiecare input cu intenția (задачи) și utilizați инструменты pentru a captura atât semnale cantitative (scor, timp de răspuns), cât și note calitative. Stocați feedback-ul în cloud pentru acces ușor de către други team members și mențineți-l organizat pe model și sarcină.

Analizează rezultatele pentru a identifica modurile de eșec: lipsă de context, constrângeri vagi sau deviere pe sarcini complexe. Notează dacă rezultatele au devenit prea lungi sau prea scurte și dacă au făcut față cererii. Compară rezultatele cu un șablon țintă și cuantifică devierea difuziei pentru a ghida corecțiile.

Iterează cu modificări concrete: ajustează lungimea instrucțiunilor, adaugă exemple, strânge constrângerile. De exemplu, oferă o scurtă ilustrație a structurii dorite și a rezultatelor așteptate pentru a ghida modelul. Când rezultatele se îmbunătățesc, înregistrează modificarea și rulează un alt test pentru a verifica progresul lin către o solicitare mai bună.

Construiește un flux de lucru stabil și repetabil: automatizează execuțiile de testare, colectează rezultate și stochează rezultatele în tablouri de bord cloud. Utilizează variante de diffusion sau stable pentru a compara prompt-urile între другие modele pentru a izola ceea ce funcționează cel mai bine. Creează un sistem centralizat напиши cu note clare despre ce s-a schimbat și de ce. Utilizează вопросы pentru a testa cazurile limită și pentru a asigura acoperirea. Bazează-te pe инструменты și log-uri pentru auditabilitate.