Как писать промпты для ChatGPT — лучшие практики для создания промптов

Начните с четкой цели: определите одну измеримую цель для чат-бота и укажите точный формат вывода, который вам требуется. Это закрепляет ваш запрос и делает оценку простой. Если вам нужно ограничение по длине, укажите его явно (например, 3-5 пунктов). Также определите контекст и ограничения чат-бота, чтобы минимизировать отклонения.

Build a стратегия (стратегию) and a шаблон (шаблон), который вы используете повторно. Определите элементы (элементы), которые должны присутствовать в каждом ответе: context, goal, constraints и evaluation metrics. Include информация о пользователе и задаче, чтобы бот имел данные для работы.

Установите роль и голос (привлекающий по замыслу). Решите, будет ли чат-бот выступать в роли аналитик, консультант или преподаватель. Использовать созданный prompt to lock in the style and depth. If вы можете attach мной guidelines, бот остается последовательным в различных задачах.

Разрабатывайте подсказки с четкой структурой. Start with a question, добавьте список ограничений и закончите обязательным результатом. Используйте несколько промтами с разных углов для проверки надежности. Задавайте целенаправленные вопросы вопросы для улучшения выходных данных модели; сбор и анализ данные чтобы улучшить следующую версию.

Тестируйте и улучшайте с помощью конкретных подсказок. Создайте цикл подсказок, нацеленных на один результат за раз, измеряйте точность и корректируйте. что-то как заполнитель для отсутствующей детали. A турецкий context can be signaled with a language tag. When you want to сгенерировать адаптированный контент, предоставьте сфокусированный запрос на английском языке для турецкого читателя, а затем проверьте на данные.

Определите четкие цели для разработки запросов

Определите единый, измеримый результат для каждого запроса: чаты должны доставлять нужный ответ пользователю за один ход, без лишних слов и включать как минимум три действенных пункта. Напишите запрос, который докажет это, запросив краткий вердикт плюс план из трех шагов.

Сформулируйте цель с точки зрения пользователя (пользователь). Уточните, какая информация необходима и какие задания необходимо решить (решение проблемы, извлечение информации). Используйте персону, такую как аналитик, чтобы сформировать структуру, чтобы результаты оставались организованными и легко просматриваемыми.

Заранее выберите формат вывода: укажите маркеры, контрольный список или краткое описание. Четко укажите формат и установите ограничения по длине (например, 5 пунктов или 120 слов). Это помогает потоку информации и гарантирует, что формат соответствует ожиданиям пользователя.

Определите входные данные и ограничения: перечислите задания, которые пользователь хочет выполнить, источники информации для консультации и любые данные для исключения. Укажите, что некоторые шаги могут выполняться автоматически (автоматически) чат-ботом, оставляя при этом возможность для проверки человеком. Включите ссылку на промт и варианты (promt) для поддержания согласованности между задачами.

Создайте многоразовый шаблон: создайте компактный формат с полями, такими как цель, аудитория, формат, ограничения, задания и источники информации. Этот формат поддерживает практику и постоянное участие в исследованиях, помогая эффективно решать проблемы для пользователя.

Измеряйте и итерируйте: собирайте отзывы от пользователей чатов, отслеживайте, соответствуют ли ответы нужным критериям, и соответствующим образом корректируйте подсказки. Ведите журнал уроков из практики и детального исследования (research), чтобы со временем улучшить управление promt quality.

Предоставьте достаточно контекста, ограничений и формат вывода

Начните с краткого контекста, в котором указана цель, люди, которые будут читать или взаимодействовать с чат-ботом, и общий результат. Укажите задачу, аудиторию и целевой результат, чтобы бот мог согласовывать свои действия. В этом контексте укажите темы, которые бот должен охватывать, и командный режим, в котором он должен работать, и отметьте, где хранить подсказки в папках для быстрого доступа. Если вы заметили пробелы, предложите улучшения, чтобы все инструкции оставались действенными. При необходимости корректируйте контекст, чтобы оставаться в соответствии с целями пользователя, и укажите, какой тон лучше всего подходит аудитории, чтобы обеспечить дружелюбную и понятную манеру общения.

Далее, изложите ограничения в сжатой и действенной форме: установите максимальную длину, определите тон и формальность, определите разрешенные источники и требуйте цитирования или резюме для ответам. При указании ограничения укажите точную метрику и укажите, чего следует избегать в ответы. Каждый пункт должен быть четким и измеримым. Используйте внутри управления режима для любых оперативных корректировок и сохраняйте реалистичный масштаб для нужд пользователя.

Определите формат вывода как предсказуемую структуру: краткое повествование, четкий набор шагов в последовательном списке или минимальный JSON-подобный блок с полями, такими как цель, аудитория, ограничения и примеры ответов. Укажите обязательные поля, чтобы чат-бот выдавал стабильные результаты. Фреймворк предоставляется, вам с примером структуры для справки.

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 Prompts to Ask ChatGPT How to Use It

Используйте промты для отображения задач: сообщите ChatGPT о своей цели, запросите план и назначьте входные задания с четкими задачами; обязательно включите примеры кода и примеры ожидаемых результатов, а затем скажите ему тогда итерировать, пока результаты не будут соответствовать потребностям вашего проекта.

Prompt Templates

1. Попросите ChatGPT создать обзор темы проекта простыми словами, затем предоставить 3 входных задания с конкретными задачами и примером кода для каждого, а также примером ожидаемого результата.

2. Составьте стратегический план проекта с указанием этапов, ответственных лиц и небольшим примером кода для иллюстрации автоматизации задачи.

3. Запросите сопоставительное сравнение 3 подходов к решению проблемы, с указанием плюсов и минусов и оценкой рисков для каждого, и попросите модель обосновать выбор доказательствами.

4. Попросите ChatGPT сгенерировать пользовательские истории для функции, а затем составьте план тестирования с примерами тестовых случаев и примерами критериев приемки.

5. Запросите вывод, ориентированный на код: предоставьте псевдокод, затем код на выбранном языке с комментариями и объяснением того, как адаптировать его к различным входным данным.

6. Составьте контрольный список контроля качества для готовности проекта с указанием обязанностей, этапов и краткого обзора основных рисков и мер по их снижению.

7. Создайте запрос, чтобы спросить у чат-бота о требованиях регулирования или соответствия для проекта и вернуть краткий отчет в виде списка для нетехнических заинтересованных сторон.

8. Разработайте prompt в стиле "Бэтмена" для проверки тона и повествовательного стиля, с ограничениями по длине, заголовкам и форматированию.

9. Сгенерируйте подсказку, требующую пошагового обоснования для вычисления или принятия решения, где каждый шаг помечен, и четко указан окончательный ответ.

10. Создайте запрос для получения внешних данных и их суммирования в отчет с разделами: Резюме для руководства, Результаты и Рекомендации; включите что-то в качестве заполнителя для будущих данных.

11. Создавайте подсказки для практики итерации подсказок: начните с приблизительного ответа, затем запросите разъяснения, затем уточните вывод с помощью итераций для улучшения согласования, используя примере workflow и показывая промежуточные результаты слева для review.

12. Предоставьте мета-запрос, который предписывает ChatGPT выступать в роли тренера по запросам: запрашивать у пользователя подробности, сообщать и вносить улучшения итерациями и отслеживать эволюцию ответов для проекта.

Примечания к реализации

Сосредоточьте запросы на конкретных результатах: структуре, точках данных и примерах; используйте конкретные входные данные, чтобы обосновать ответы и обеспечить тестирование в проектах.

Проверьте подсказки на предмет репрезентативного сценария, затем адаптируйте язык и ограничения, чтобы соответствовать разным командам; задокументируйте настройки для оптимизации повторного использования и практики.