Як писати підказки для ChatGPT – Найкращі практики створення підказок

Почніть з чіткої мети: визначте одну вимірну ціль для чат-бота та вкажіть точний формат вихідних даних, який вам потрібен. Це закріплює ваш запит і робить оцінювання простим. Якщо вам потрібне обмеження по довжині, вкажіть його явно (наприклад, 3-5 пунктів). Також визначте контекст і обмеження чат-бота, щоб мінімізувати відхилення.

Build a стратегія (стратегію) and a шаблон (шаблон), який ви використовуєте повторно. Визначте елементи (елементи), які мають бути в кожній відповіді: контекст, мета, обмеження та показники оцінювання. Включити інформація about the user and task so the bot has дані для роботи з.

Встановіть роль і голос (захопливий за задумом). Вирішіть, чи чат-бот діє як аналітик, консультант або вчитель. Використовуйте a створений prompt щоб зафіксувати стиль і глибину. If ви можете attach мною guidelines, бот залишається послідовним у різних завданнях.

Розробляйте підказки з чіткою структурою. Start with a питання, додайте список обмежень і заверште обов'язковим результатом. Використайте декілька промтами з різних кутів для перевірки надійності. Задавайте цільові запитання питання щоб удосконалити вихідні дані моделі; збирати та аналізувати дані щоб покращити наступну версію.

Тестуйте та вдосконалюйте за допомогою конкретних запитів. Створіть цикл підказок, які націлені на один результат за раз, вимірюйте точність і коригуйте. щось як заповнювач для відсутньої деталі. А турецький контекст може бути позначено тегом мови. Коли ви хочете згенерувати персоналізований контент, надайте цілеспрямований запит англійською мовою для турецького читача, а потім перевірте на відповідність дані.

Визначте чіткі цілі для створення промптів

Визначте єдиний вимірний результат для кожного запиту: чати повинні надати потрібну відповідь користувачеві за один хід, без зайвої інформації, і включати принаймні три практичні пункти. Напишіть запит, який доведе це, запитуючи стислий вердикт плюс триетапний план.

Сформулюйте мету з точки зору користувача (пользователь). Уточніть, яка інформація потрібна і які завдання потрібно вирішити (solving a problem, extracting insights). Використовуйте персону, наприклад, аналітик, щоб сформувати структуру, щоб результати залишалися організованими та сканованими.

Оберіть формат вихідних даних на початку: вкажіть маркери, контрольний список або коротку розповідь. Чітко вкажіть формат (format) і встановіть обмеження за довжиною (наприклад, 5 маркерів або 120 слів). Це допомагає потоку інформації та гарантує, що формат відповідає очікуванням користувача.

Визначте вхідні дані та обмеження: перерахуйте задания, які користувач хоче виконати, інформаційні джерела для консультацій та будь-які дані, які слід виключити. Вкажіть, що деякі кроки можуть виконуватися автоматично (автоматически) чат-ботом, залишаючи місце для перевірки людиною. Включіть посилання на промт та варіанти (promt) для забезпечення узгодженості між завданнями.

Створіть багаторазовий шаблон: створіть компактний формат з полями, такими як ціль, аудиторія, формат, обмеження, завдання та джерела інформації. Цей формат підтримує практику та постійне залучення до досліджень, допомагаючи ефективно вирішувати проблеми для користувача.

Вимірюйте та ітеруйте: збирайте відгуки від чати (чати) користувачів, відстежуйте, чи відповідають відповіді потрібним (нужный) критеріям, та відповідно коригуйте підказки. Ведіть журнал уроків з практики (практика) та детального дослідження (детальное исследование (research)), щоб покращити управління якістю промптів з часом.

Надайте достатньо контексту, обмежень та формат вихідних даних

Почніть з лаконічного контексту, який визначає мету, людей, які читатимуть або взаємодіятимуть із чат-ботом, і загальний результат. Зазначте завдання, аудиторію та цільовий результат, щоб бот міг узгодити свої дії. У цьому контексті вкажіть теми, які бот повинен охоплювати, і режим команд, в якому він повинен працювати, і зазначте, де зберігати підказки в папках для швидкого доступу. Якщо ви помітили прогалини, запропонуйте покращення, щоб усі інструкції були дієвими. За потреби, коригуйте контекст, щоб залишатися узгодженими з цілями користувача, і вкажіть, який тон найкраще підходить аудиторії, щоб забезпечити дружній і зрозумілий спосіб спілкування.

Далі, викладіть обмеження стисло та дієво: встановіть максимальну довжину, визначте тон і формальність, вирішіть, які джерела дозволені, і вимагайте цитування або резюме для відповідей. Коли ви вказуєте обмеження, включіть точну метрику та оголосіть, чого слід уникати у відповідях. Кожен пункт має бути чітким і вимірним. Використовуйте внутрішній режим керування для будь-яких оперативних коригувань і тримайте обсяг реалістичним для потреб користувача.

Визначте формат вихідних даних як передбачувану структуру: стислий наратив, чіткий набір кроків у послідовному пункті або мінімальний JSON-подібний блок із полями, такими як мета, аудиторія, обмеження та приклади відповідей. Зазначте необхідні поля, щоб чат-бот видавав узгоджені результати. Фреймворк надано, ви працюватимете зі зразком структури для довідки.

Використовуйте практичний, поетапний підхід (шаги) для створення підказок: 1) захоплення контексту, аудиторії та показників успіху; 2) фіксація обмежень, формату та правил доставки; 3) визначення структури вихідних даних; 4) додавання a подсказку для керування налаштуваннями; 5) зберігайте всі активи внутри управления режима та зберігайте їх в папки labeled для швидкого доступу. Коли ви пишете, робіть мову зрозумілою та в манері, щоб человеком міг легко зрозуміти.

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

Use промтами to map tasks: tell ChatGPT your goal, request a plan, and assign входные задания with clear задачи; make sure to include code examples and примере of expected outputs, then tell it тогда to iterate until the results fit your project needs.

Prompt Templates

1. Попросіть ChatGPT створити огляд теми проекту простими словами, потім надати 3 вхідні завдання з конкретними задачами та прикладом коду для кожної, а також приклад очікуваного результату.

2. Складіть стратегічний план проєкту з етапами, відповідальними особами та простим прикладом коду для ілюстрації автоматизації завдання.

3. Запитайте про порівняльний аналіз 3 підходів до проблеми, з плюсами та мінусами й оцінкою ризиків для кожного, і запитайте модель обґрунтувати вибір доказами.

4. Скажіть ChatGPT згенерувати історії користувачів для функції, а потім складіть план тестування з прикладами тестових випадків і прикладами критеріїв прийнятності.

5. Запит на виведення, орієнтоване на код: надайте псевдокод, потім код обраною мовою, з коментарями та поясненням, як адаптувати до різних вхідних даних.

6. Створіть контрольний список QA для готовності проєкту, з обов'язками, етапами та коротким оглядом ключових ризиків і пом'якшень.

7. Створіть запит, щоб спитати чат-бота про нормативні вимоги або вимоги відповідності для проєкту, і поверніть стислий звіт у вигляді списку для нетехнічних зацікавлених сторін.

8. Розробіть промпт на тему Бетмена, щоб перевірити тон і стиль оповіді, з обмеженнями на довжину, заголовки та форматування.

9. Згенеруйте запит, який вимагає покрокового обґрунтування для обчислення або рішення, з кожним кроком, позначеним і чітко вказаною остаточною відповіддю.

10. Створіть запит для отримання зовнішніх даних і узагальнення їх у звіт із розділами: Резюме для керівництва, Висновки та Рекомендації; включіть щось як заповнювач для майбутніх даних.

11. Створюйте підказки для практики ітерації підказок: почніть з приблизної відповіді, потім попросіть роз’яснень, потім уточніть результат за допомогою ітерацій, щоб покращити узгодження, використовуючи приклад робочого процесу та показуючи проміжні результати зліва для перегляду.

12. Надайте мета-підказку, яка вказує ChatGPT діяти як тренер підказок: запитуйте користувача про деталі, розповідайте та вносьте покращення в ітераціях і відстежуйте еволюцію відповідей для проєкту.

Примітки щодо реалізації

Зосереджуйте підказки на конкретних результатах: структура, точки даних і приклади; використовуйте конкретні вхідні дані, щоб обґрунтувати відповіді та уможливити тестування в проєктах.

Перевірте підказки на репрезентативному сценарії, потім адаптуйте мову та обмеження відповідно до різних команд; задокументуйте зміни, щоб спростити повторне використання та практику.