Я уже несколько лет помешан на ChatGPT. Но есть одна вещь, которой не хватает всем языковым моделям: последовательности.
В начале я просил маркетинговые тексты и получал либо гениальные, либо совершенно бесполезные. Один день они идеально передавали голос моего бренда. На следующий день — чистый корпоративный набор слов.
И хотя у каждого есть свои советы и гуру LinkedIn продают курсы, есть несколько основ, которые по-прежнему работают отлично.
Я протестировал 12 самых популярных советов по работе с запросами, используя реальные бизнес-сценарии: маркетинговые тексты, письма клиентам и описания продуктов. Вот что действительно сработало.
Как я тестировал эти техники?
Я рассмотрю три реальных бизнес-кейса в этом руководстве:
- Письма о запуске продукта для приложения управления проектами
- Тексты для рекламы в Instagram для сервиса подписки на кофе
- Ответ службы поддержки на запросы о возврате средств
Я запускал каждый запрос от трех до пяти раз, просто нажимая кнопку попробовать снова, чтобы увидеть, какие результаты генерирует запрос. Единственное, чего я ожидал от ChatGPT, это соблюдения согласованности с запросом, а также стиля.
👉Примечание: Все запросы проверяются на последней модели ChatGPT 5 с установленной опцией «Thinking» в положение «Auto» и без персонализированных подсказок.
И учитывая, что языковые модели никогда не выдают одинаковый ответ дважды, вряд ли ты увидишь точно такой же результат, как на скриншоте.
Вместо того чтобы принимать эти результаты за чистую монету, я рекомендую обратить внимание на шаблоны вывода, чтобы ты мог увидеть различия.
Я также добавил оценку по шкале от 10, где 10 — это наивысший балл с точки зрения удобства использования и надежности, а 1 — самый низкий.
Давай начнем.
1. Будь нелепо конкретным: 10/10
ChatGPT — это простая машина распознавания образов. Язык и данные в твоем запросе определят, каким будет результат. В общем случае разница между обычным контентом ИИ и пригодным материалом заключается в конкретике поставленных задач, аудитории и ограничениях.
Подсказка (нечёткая/основная):
Напиши электронное письмо о нашем новом приложении для управления проектами.
Задание (конкретное):
Напиши письмо длиной в 150 слов о запуске продукта для DreamHost, платформы веб-хостинга. Выдели следующие 3 функции: низкая стоимость, удобная панель управления и высокая безопасность. Тон: взволнованный, но профессиональный, как будто ты рассказываешь коллеге о платформе, которая только что решила твою самую большую проблему. Включи чёткий призыв к действию, чтобы начать бесплатную 14-дневную пробную версию.
- Смутная подсказка привела к созданию настолько обобщенного описания, что оно могло бы относиться к любому инструменту повышения продуктивности.
- Конкретная подсказка привела к созданию текста с индивидуальностью, конкретными преимуществами и подробностями о функциях.
Почему это работает: ChatGPT работает на основе сопоставления паттернов. Когда ты задаёшь конкретные ограничения (количество слов, размер аудитории, три точные характеристики, сравнение тональности), у него появляются чёткие параметры для работы. Конкретность исключает неоднозначность.
2. Назначение Ролей (9/10)
Начало подсказок с фразы «Ты — [конкретная роль]» активирует знания ChatGPT о профессиональных паттернах письма. Модель научилась ассоциировать роли с соответствующими стилями написания, поэтому явное указание экспертизы улучшает качество результатов для творческих и профессиональных задач.
Задание (без роли):
Напиши текст для рекламы подписки на премиум-кофе в Instagram.
Подсказка (с ролью):
Ты опытный копирайтер, специализирующийся на рекламе в Instagram для премиальных брендов образа жизни. Напиши 3 версии рекламных текстов (каждая до 125 символов) для премиум-подписки на кофе, акцентируя внимание на мелкосерийном обжаривании и прямых торговых отношениях.
Подсказка на основе ролей создала текст, основанный на принципах прямого ответа: начиная с зацепок, фокусируясь на конкретных преимуществах и используя убедительную структуру. Обычная подсказка вызвала энтузиазм, но без стратегии.
Почему это работает: Обучение ChatGPT включает в себя множество примеров профессионального письма из конкретных областей. Применение «прямого маркетингового копирайтинга», например, позволяет модели соответствовать шаблонам, связанным с этой экспертизой, а не с общими маркетинговыми текстами.
3. Приведи Конкретные Примеры (т.е. Обучение На Нескольких Примерах): 9/10
Это хорошо задокументированный метод тонкой настройки языковой модели, и его довольно просто реализовать.
Ты предоставляешь входные данные в том виде, в каком ты хочешь, и даешь примеры желаемых результатов. Что происходит в этой ситуации, так это то, что модель понимает ожидаемые тобой шаблоны и старается воспроизвести их максимально близко к твоим примерам.
Таким образом, ты уменьшаешь необходимость в постоянных уточнениях для достижения желаемых результатов и начинаешь постоянно получать хорошие результаты.
Запрос (без примеров):
Напиши профессиональный ответ клиенту, запрашивающему возврат средств из-за задержек с доставкой.
Пример (с примерами):
Напиши ответ клиенту, который просит возврат средств из-за задержки доставки. Вот два примера того, как мы общаемся в поддержке по электронной почте:
Пример 1: «Привет, Сара, мне очень жаль, что твой заказ застрял в транзитном лимбо. Это невероятно раздражает, особенно когда ты ждешь новинки. Я оформил полный возврат на твой исходный способ оплаты.
Ты должна увидеть его в течение 2-3 рабочих дней. Я также отправляю замену с ускоренной доставкой без дополнительных расходов. Тебе не придется выбирать между возвратом и получением заказанного.»
Пример 2: «Я полностью понимаю твоё разочарование, Маркус.
Задержки доставки — это худшее, и мы облажались с коммуникацией. Давай исправим это прямо сейчас: я сегодня же оформляю твой возврат и добавляю кредит в 25 долларов на твой следующий заказ. Больше никаких препятствий. Ты должен увидеть это на своём счету прямо сейчас.»
Сохрани точно такой же стиль общения и формат письма.
Примерный запрос сгенерировал ответ, который соответствовал ожидаемому стилю моего бренда: эмпатичный, не будучи чересчур сентиментальным, сосредоточенный на решении, не проявляя защитной позиции, и искренне полезный без корпоративной лексики.
Почему это работает: ChatGPT лучше изучает паттерны в твоих примерах запросов, чем из абзаца с инструкциями по стилю письма. Это включает в себя структуру предложений, выбор слов, как ты сочетаешь эмпатию с действием и на что делаешь акцент. Два качественных примера научат о твоем голосе больше, чем абзац, описывающий твой тон.
4. Точно Укажи Формат Вывода: 8/10
Рассказывание ChatGPT о том, как именно структурировать вывод, сокращает массу времени на форматирование. Этот прием особенно ценен, когда ты вставляешь контент непосредственно в другие инструменты, такие как система управления контентом (CMS), или нуждаешься в конкретных структурах данных.
Приглашение (без указания формата):
Сравни функции нашего приложения с конкурентами.
Задание (с описанием формата):
Создай хорошо исследованную таблицу сравнения с 4 столбцами: Название функции, Наше приложение, Конкурент А, Конкурент В. Включи 5 ключевых функций. Используй этот точный формат markdown:
| Функция | Наше приложение | Конкурент А | Конкурент В |
|———|——————|————-|————-|
| [функция] | [детали] | [детали] | [детали] |
Форматированный запрос сгенерировал идеально структурированную таблицу, которую я могла непосредственно вставить в документацию — время на форматирование не потребовалось. Общий запрос предоставил мне информацию в виде абзаца, для превращения которой в таблицу потребовалось 10-15 минут ручной работы.
⚠️ Помни, что информация в таблице (и даже абзац выше) может быть фактически неверной. Фактически, каждый вывод должен быть проверен на точность.
Почему это работает: ChatGPT может выводить информацию в практически любом формате, но по умолчанию он использует прозу, если его обучающая модель не связывает определенные слова с определенными форматами (например, кейс-стади автоматически будет иметь разделы введение, проблема, решение и воздействие). Явное указание структур, таких как таблицы, списки, конкретный markdown, JSON и т.д., точно сообщает модели, как организовать информацию.
5. Скажи GPT, Что НЕ Делать: 7/10
Большие языковые модели (LLM), включая ChatGPT, имеют повторяющиеся шаблоны написания. Люди, которые используют их достаточно долго, могут распознавать эти шаблоны за версту. Поэтому, если ты используешь ChatGPT для написания маркетинговых материалов, убедись, что результат не звучит как искусственный мусор.
Тебе нужно, чтобы это было весело, интересно и имело индивидуальность. Ты можешь точно указать, чего хочешь избежать (конкретные слова, фразы или структуры), и это в основном соблюдает правила. Однако для более длинного контента эти правила могут быть нарушены.
Задание (без ограничений):
Напиши описание продукта для премиум-подписки на кофе.
Задача (с ограничениями):
Напиши описание продукта для премиум-подписки на кофе.
НЕ используй следующие слова или фразы: артизанский, отобранный, путешествие, впечатление, страстный, мастерство, улучшить, отобранный вручную.
НЕ превышай 75 слов.
НЕ используй восклицательные знаки.
Сосредоточься на: конкретных деталях поставок, чем кофе действительно отличается, конкретных преимуществах для клиента. Не используй длинные тире.
Обрати внимание, что результат первого запроса содержит много тире и звучит довольно рекламно. Я думаю, что мой ChatGPT стал нейтральным из-за всех воспоминаний из моих предыдущих чатов. Но мне определенно нравится второй вариант, так как он соответствует моим конкретным требованиям.
Почему это работает: ChatGPT изучает шаблоны в интернете, что означает, что он по умолчанию использует общепринятые фразы. Когда эти общепринятые фразы именно то, что тебе не нравится, негативные ограничения явно блокируют эти шаблоны и заставляют искать альтернативные подходы.
6. Чёткие Инструкции Прежде, Контекст Потом: 7/10
Руководство по использованию ИИ от Google AI prompting guide чётко указывает, что сначала нужно дать чёткие инструкции к задаче, а затем предоставить контекст к ней.
Вот фрагмент из руководства:
LLM ставят информацию по порядку (первое предложение имеет наивысший приоритет). Поэтому, добавляя задание первым, ты даешь LLM достаточно информации для выполнения задачи. Контекст можно включить в запрос позже.
Предложение (сначала контекст):
Мы компания, предоставляющая SaaS-услуги, ориентированная на удалённые команды от 10 до 50 человек. На рынке мы уже 3 года и недавно запустили новую функцию для приоритизации задач на основе ИИ, которая анализирует рабочую нагрузку команды и предлагает оптимальную последовательность задач. Наши основные конкуренты — Asana и Monday.com, но мы отличаемся более глубокой интеграцией ИИ и лучшей связью со Slack. Наши целевые клиенты — это обычно технически подкованные руководители проектов, которые устали от ручной организации задач. Нам необходимо объявление по электронной почте о этой новой функции.
Задание (сначала задача):
Напиши письмо-анонс на 200 слов о нашей новой функции приоритизации задач с помощью ИИ.
Контекст: Нам исполнилось 3 года как SaaS компании, и мы нацелены на удаленные команды (от 10 до 50 человек). Основные конкуренты: Asana и Monday.com. Наше отличие: более глубокая интеграция ИИ и нативная связь со Slack. Целевая аудитория: технически подкованные руководители проектов, усталые от ручной организации задач.
Подчеркни, как последовательность задач с помощью ИИ экономит время и снижает перегрузку.
Этот метод стал менее важным, поскольку LLM стали умнее. Но учитывая, что компании предлагают использовать эту структуру в подсказках, вероятно, они используют ту же структуру для тонкой настройки своих моделей. И когда ты углубляешься в инженерию подсказок, эти основы могут помочь добиться стабильных результатов.
Почему это работает: Начало с задачи сразу устанавливает цель, а затем контекст информирует о том, как подойти к этой цели. Структура, где сначала идет контекст, может замутить то, что ты на самом деле просишь, особенно в длинных запросах.
7. Используй Пошаговые Нумерованные Инструкции: 7/10
Используй нумерованные списки для нескольких элементов. Например, если ты хочешь, чтобы GPT создал 15 постов в социальных сетях, 1 блог-пост и 10-12 хэштегов, скорее всего, языковая модель не сможет предоставить все сразу.
Задача (без шагов):
Создай контент для социальных сетей для запуска нашего приложения, включая твиты, пост в LinkedIn, хэштеги и рекомендации по времени публикации.
Задача (с номерованными шагами):
Создай контент для социальных сетей к запуску нашего приложения:
1. Напиши 3 варианта твитов (до 280 символов каждый, включи внимание и призыв к действию)
2. Напиши 1 пост для LinkedIn (150-200 слов, профессиональный тон с акцентом на ROI)
3. Создай 5 актуальных хэштегов для Twitter и 5 для LinkedIn
4. Предложи оптимальное время для публикации, ориентируясь на аудиторию B2B в технологической индустрии
5. Для каждого поста объясни выбранный подход к сообщению
Каждый компонент представь с чёткой маркировкой.
Приведенные выше результаты не являются лучшими представлениями, поскольку у нас очень мало элементов в списке. Однако ты начнешь замечать настоящие различия, когда количество элементов или задач на каждый элемент списка начнет увеличиваться.
Почему это работает: Эти нумерованные инструкции создают четкий список в «разуме» ChatGPT, который можно легко следовать последовательно.
8. Задай Вопрос «Есть Ли У Тебя Вопросы?»: 6/10
Попроси модель задать тебе уточняющие вопросы. Ты получишь помощь в заполнении пробелов в знаниях, которые считал несущественными, и помощь в добавлении более релевантного контекста в твои результаты.
Но скачок в качестве вывода виден только если тема немного «общая» и ты отвечаешь на вопросы с данными и конкретикой.
Задание:
Создай всестороннюю последовательность приветственных писем для новых пользователей нашего приложения управления проектами. Есть ли у тебя вопросы, прежде чем ты начнешь?
На основе моих тестов с ChatGPT результаты были нестабильными. Иногда ChatGPT формирует действительно полезные вопросы о целевой аудитории, частоте электронных писем или конкретных функциях для акцентирования внимания.
В узкоспециализированных отраслях вопросы начинают звучать расплывчато, и они становятся всё более и более нерелевантными по мере углубления в тему.
Почему это работает (иногда): Если ты работаешь над темой, о которой у тебя мало информации, ChatGPT может заполнить пробелы в знаниях и добавить важный контекст. Иногда это помогает нам открыть для себя то, о чём мы даже не догадывались.
9. Цепочка мыслей («Думай пошагово»): 6/10
Добавление фраз, таких как «думай шаг за шагом» или «объясни свою логику», заставляет ChatGPT показывать свою работу — даже когда он не в режиме размышлений или когда LLM не поддерживает размышления. Этот метод улучшает результаты для аналитических задач, но добавляет ненужную длину к творческим работам.
Запрос (без размышлений):
Проанализируй, почему наш процент открытия писем упал на 15% в прошлом месяце и предложи решения.
Задача (с цепочкой рассуждений):
Проанализируй, почему наш процент открытий электронной почты снизился на 15% в прошлом месяце и предложи решения. Продумай это шаг за шагом, показывая свои рассуждения для каждой возможной причины перед тем, как делать рекомендации.
Без добавления контекста к данным из панели управления аналитикой ответы с использованием или без использования цепочки рассуждений будут общими. Однако ты заметишь, что GPT5 решил активировать режим размышлений, чтобы поразмыслить над проблемой, когда получил подсказку с цепочкой рассуждений.
Ясно видно, что процесс мышления прошёл пошагово, чтобы понять проблему и использовал это для ответа. Сравни это с непроцессуальным запросом, где ответ был быстрым и не требовал размышлений.
Почему это работает: Если ты работаешь над аналитическими и решающими задачами, запрос причин поможет тебе убедиться, что языковая модель проходит через все шаги, как и ты. Для творческих задач, таких как написание маркетинговых текстов, это может быть не так полезно.
10. Покажи Свои Изменения ChatGPT: 7/10
Похоже на обучение с использованием нескольких примеров, ChatGPT учится на твоих сообщениях в чате. Если ты получаешь ответ от GPT, который близок к идеалу, но не совсем тот, и ты редактируешь его по своему вкусу, делитесь им в ответе. Я делаю это довольно часто и заметил явное улучшение в ответах до определённого момента.
Запрос (после получения и редактирования рекламного текста, созданного ИИ):
Вот что я использовал после редактирования вашего черновика:
«DreamHost — это доступный Shared Hosting, стоимостью от ~2.59 доллара в месяц, с гарантией возврата денег в течение 97 дней.»
Я улучшил структуру предложения и сделал текст более гладким. Сделайте то же самое для остальных записей в колонке.
В том же чате ты, скорее всего, получишь отличный ответ, поскольку модель языка уловила паттерны, которые тебе нравятся.
К счастью, благодаря перекрёстным ссылкам в чатах и внутренней памяти, ChatGPT также может ссылаться на ваши предыдущие разговоры, чтобы предоставлять гораздо лучшие результаты с первого раза.
Почему это работает: ChatGPT сохраняет постоянную память о твоих предпочтениях во время разговоров. Усилия, необходимые для обмена правками, не соответствуют ограниченной выгоде. Тебе будет лучше создавать полные примеры с самого начала (Техника №3).
11. Используй Чёткие Разделители для Отделения Инструкций от Контента: 6/10
Когда твой запрос содержит как инструкции, так и содержание для обработки (например, примеры, текст для анализа или отзывы клиентов), используй разделители для различия между ними.
Это предотвращает путаницу у ChatGPT между вашими инструкциями и самим содержанием.
Задача (с разделителями):
Перепиши ниже приведённое письмо клиента, чтобы оно соответствовало нашему профессиональному стилю поддержки.
—ПИСЬМО ДЛЯ ПЕРЕРАБОТКИ—
Привет, спасибо, что написал о баге. Да, мы в курсе и уже занимаемся его устранением. Скоро всё исправим. Сообщи, если тебе нужно что-то ещё.
—КОНЕЦ ПИСЬМА—
Требования:
— Сохранять теплоту общения, оставаясь при этом профессионалом
— Указать конкретные сроки
— Включить чёткие следующие шаги
Разделённые запросы постоянно дают более чистые результаты, потому что ChatGPT может чётко понять, что является инструкцией, а что — содержанием. Без разделителей, особенно в длинных запросах, ты будешь постоянно замечать, как ChatGPT упускает указанные инструкции.
Почему это работает: Разделители (тройные кавычки, XML-теги, разделы markdown или простые тире) создают чёткие границы. Это особенно ценно, когда ты предоставляешь несколько примеров, анализируешь отзывы клиентов или обрабатываешь пользовательский контент, где язык может напоминать инструкции. Техника становится необходимой, когда твой контент включает фразы вроде «написать», «создать» или «анализировать», которые могут сбивать модель с толку.
12. Не Будь Слишком Строг к ChatGPT: 3/10
Раньше люди считали, что требовательная или критическая обратная связь («Это неприемлемо, попробуй ещё раз») улучшает результаты.
Но в ходе моего тестирования стало ясно, что быть требовательным заставляет ChatGPT пересоздавать результат. Вряд ли он сможет дать «лучший» результат, если не знает, что значит лучше.
Задача (считается «сложной»):
Этот ответ ужасен и полностью не соответствует задаче. Тон неправильный, структура плохая, и ты не акцентировал внимание на том, что я просил. Попробуй еще раз и сделай это правильно на этот раз.
Твоё Запрос (будь конкретным):
Этот ответ требует доработки:
— Измени тон с формального на разговорный
— Перестрой структуру так, чтобы начать с проблемы клиента, а не с нашего решения
— Подчеркни функцию приоритизации с ИИ в первом абзаце
Пожалуйста, внеси эти конкретные изменения.
«Сложный» запрос всегда приводит к новому результату, возможно, даже заставляет ChatGPT перейти в режим «размышлений». Но результаты не всегда получаются лучше. С другой стороны, конкретные инструкции о том, что вам нужно изменить, почти всегда приведут к гораздо лучшим и более чистым результатам.
Почему этот «хак» продолжает существовать: Люди путают корреляцию с причинно-следственной связью. Когда они получают лучшие результаты, будучи «настойчивыми», это обычно потому, что они становятся более конкретными в отношении требований, пытаясь быть «расстроенными», а не потому, что ChatGPT реагирует на тон.
5 Основных Техник, Которые Ты Должен Использовать
После тестирования большого количества методов (включая эти 12) в десятках ситуаций, следующие пять всегда показывали результаты.
- Быть невероятно конкретным (10/10) является основой для всего остального.
- Назначение роли (9/10) отлично подходит для творческих и профессиональных задач.
- Предоставление конкретных примеров (9/10) поддерживает консистенцию бренда.
- Указание формата вывода (8/10) экономит время на форматирование.
- Говорить ChatGPT, чего НЕ делать (7/10) работает, когда точно знаешь, чего следует избегать.
Оставшиеся методы предоставляют ситуативную ценность, но не являются ключевыми для эффективного использования запросов.
Мой Основной Шаблон Для Запросов
У меня есть несколько отличных шаблонов. Но вот один, который постоянно демонстрирует отличные результаты практически в каждой ситуации, с которой я сталкивался.
Используй это для своих экспериментов и посмотри, какие результаты ты можешь получить. Как только у тебя будет рабочий запрос, остальная часть твоей работы станет легкой.
Ты [конкретная роль с соответствующей экспертизой].
Создай: [Конкретный результат с указанием количества слов/символов]
Для: [Целевая аудитория с соответствующими деталями]
О: [Тема/продукт с ключевой информацией]
Включи:
— [Конкретный необходимый элемент 1]
— [Конкретный необходимый элемент 2]
— [Конкретный необходимый элемент 3]
Формат: [Точная необходимая структура]
НЕ ДЕЛАЙ:
— [Конкретное, чего следует избегать 1]
— [Конкретное, чего следует избегать 2]
Пример нашего стиля:
[Вставь 1-2 соответствующих примера]
Эта структура работает, потому что она сочетает в себе все элементы, которые постоянно дают хорошие результаты. Ты всегда можешь импровизировать, добавить больше советов из вышеперечисленных 12, чтобы посмотреть, что лучше всего подходит к желаемому результату.
Можешь ли ты создать подсказки на тысячу слов?
Абсолютно. Единственное ограничение — это запрос, и твой ожидаемый результат не должен превышать контекстное окно.
ChatGPT имеет окно контекста на 32 тыс. токенов за чат в версии Plus и 128 тыс. токенов для версии Pro. Gemini обладает окном контекста в 2 миллиона токенов за чат. Claude находится на отметке в 1 миллион.
Воспринимай токен в контекстном окне как часть слова.
32k токенов эквивалентны примерно 27k словам. После этого лимита ChatGPT забывает, что обсуждалось ранее до последних 32k токенов. Это значит, что контекстное «окно» сдвигается.
ChatGPT продолжит общение с тобой даже после окончания контекстного окна. Но он не будет иметь информации о чатах за пределами этого окна.
Если ты заметишь, что ChatGPT начинает вести себя иначе после долгой беседы, попробуй направить его заново, предоставив первоначальный запрос ещё раз, или начни новый чат.
Последовательное Использование ChatGPT С Проектами
LLM не знают контекста вашего бизнеса, аудитории и целей. Они также не осведомлены о ограничениях по длине вывода, формате, стиле и т.д.
Итак, ты можешь либо предоставлять контекст в каждом новом чате, либо создать проект в ChatGPT и добавить все это в виде текстовых файлов или файлов markdown.
Любые новые чаты, которые ты начнешь внутри проектов, по умолчанию будут содержать необходимый контекст.
1. Кликни Проекты в левой боковой панели.
2. Введи название проекта и нажми Создать проект.
3. Клик Добавить файлы, чтобы добавить все файлы, необходимые для контекста.
Что дальше?
Инженерия запросов — это не область, где можно установить и забыть. Новые модели регулярно нарушают результаты, к которым ты успел привыкнуть в предыдущих моделях.
Но основы специфичности, контекста и примеров остаются постоянными. Тебе только нужно знать, какие техники решают какие проблемы.
Сосредоточься на пяти важных аспектах и игнорируй хитрости.
Я сейчас экспериментирую с многоэтапными последовательностями запросов для сложных проектов контента, шаблонами запросов, оптимизированными по типу контента, и стратегиями интеграции с руководствами по стилю бренда. Это отдельные кроличьи норы, в которые ты можешь прыгнуть.
Но если ты хочешь пропустить все остальное и потратить время только на одно, потрать его на сбор отличных примеров того, чего ты хочешь достичь.
Всё остальное — оптимизация.
Часто Задаваемые Вопросы
Что такое разработка запросов для ChatGPT?
Инженерия запросов — это практика создания специфических, структурированных входных данных для получения более качественных результатов от языковых моделей ИИ, таких как ChatGPT. Она включает в себя техники, такие как предоставление подробного контекста, использование ролевых заданий, демонстрацию примеров и указание точных требований к формату, чтобы повысить качество и последовательность вывода.
Какие техники работы с запросами действительно работают?
Эти пять методик стабильно дают результаты: будьте невероятно конкретны в отношении результатов, используйте назначение ролей для творческих задач, предоставляйте конкретные примеры желаемого результата, уточняйте точные форматы вывода и ясно указывайте, что исключать не нужно.
Нужно ли мне пройти курс по инженерии запросов?
Нет. Большинство курсов по созданию запросов преподают те же основные принципы, которые доступны бесплатно в интернете. Настоящее умение заключается в понимании, какая техника решает какую проблему для ваших конкретных случаев использования. Я бы порекомендовал применить пять основных техник, которые я описал в этом руководстве, к вашей реальной работе и улучшить ваши запросы по мере необходимости.
Насколько конкретными должны быть мои запросы к ChatGPT?
Ваши задания должны включать точное количество слов, подробные сведения о целевой аудитории, чёткие результаты и конкретные ограничения. Сравните «написать маркетинговый текст» (слишком общее) с «напишите текст продуктового письма из 150 слов для удалённых команд, выделив 3 функции: совместная работа, приоритизация с ИИ, интеграция с Slack» (достаточно конкретно).
Специфичность устраняет неоднозначность и значительно повышает качество результата.
Улучшает ли требовательность к ChatGPT качество результатов?
Нет. Тестирование показывает, что отношение не имеет значения для качества результата. Когда тебе нужны правки, укажи конкретно, что не так (тон, структура, отсутствующие элементы), вместо того чтобы выражать разочарование. Конкретика помогает; отношение — нет.
Как долго приходится ждать результатов от улучшенных подсказок?
Немедленно. Разница между неопределенными и конкретными запросами заметна уже в первом результате. Однако, чтобы оптимизировать под твои конкретные случаи использования, построение библиотеки примеров и разработка личного шаблона запросов занимают от 2 до 4 недель регулярной практики.
