Плохой→хороший промпт
Ситуация знакома каждому: ты покупаешь что-то онлайн, ждёшь, строишь планы, а в итоге не получаешь то, что ожидал. Именно в такие моменты особенно важно, как ты формулируешь свои слова. И в таких задачах очень хорошо помогает ИИ. Сегодня мы потренируемся превращать эмоции и хаос в точное, вежливое и результативное сообщение.
Ситуация
Ты заказал несколько вещей с примеркой. Приложение указало, что частичный выкуп возможен. Ты пришел, всё примерил, вещи подошли, но… оплатить частично не дали. В пункте выдачи сказали, что никакого частичного выкупа нет. Ты не понимаешь, как быть — ведь отпуск уже завтра!
Напоминание про теорию
У хорошего промпта есть основные элементы:
  • роль — в качестве кого должен выступать ИИ? (юрист, клиент, саппорт-менеджер)
  • контекст — что случилось, какие вводные. Важно — задать мало контекста — просто, переборщить с контекстом — сложно. Предоставляй модели максимальное количество релевантных деталей
  • формат — в какой форме нужен ответ (письмо, список, инструкция)
  • ограничения — рамки: по длине, стилю, языку, эмоциональному тону
Если не добавить эти элементы, мы получаем размытый текст. Если добавить — модель лучше тебя понимает и пишет так, как нужно именно для твоей текущей задачи.
Чему научишься
  • видеть разницу между “плохим” и “хорошим” промптом
  • выделять для задачи 4 элемента: роль, контекст, формат, ограничения
  • превращать бытовую ситуацию в точное задание для модели
  • получать результат, который можно применить в жизни
Пошаговые действия
  1. прочитай ситуацию: заказ с примеркой, обещали частичный выкуп, на месте отказали
  2. задай модели промпт «напиши жалобу продавцу» — посмотри на ответ
  3. еще раз посмотри на ситуацию и найди 4 элемента, необходимые для хорошего промпта: какой контекст? В какой роли должен быть ИИ? В каком формате нужен ответ? Какие есть ограничения?
  4. перепиши промпт: преврати «напиши жалобу продавцу» в точный запрос
  5. протестируй в модели: посмотри, как изменится ответ
  6. сравни «было/стало»: какой текст получился из сырого промпта, а какой — из структурированного
Варианты выполнения
  • сделай так, как мы предлагаем: именно про примерку заказа
  • или возьми свою похожую ситуацию
Выводы
Делись в комментариях — насколько изменился ответ модели, когда ты расширил промпт? Было ли сложно выделить роль и контекст из ситуации?