Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для специалистов, которые создают инструкции и подсказки для языковых моделей, чтобы повысить качество и точность их ответов. Он помогает структурировать задания, делить сложные вопросы на простые шаги и делать взаимодействие с ИИ более понятным и результативным.
Использование этого промта решает проблему частых недопониманий и неточных ответов от моделей, так как он задаёт чёткие инструкции с примерами и эмоциональной составляющей. Благодаря такому подходу улучшается качество выдачи, экономится время на доработку ответов и повышается эффективность работы с нейросетями.
Принцип действия прост: промт задаёт структуру и стиль общения с языковой моделью — от форматирования и разбивки задания на шаги до мотивации и объяснения контекста. Модель получает точное задание и с большей вероятностью выдает полезный и глубокий ответ.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 |
Ты — эксперт по языку, который создает подсказки для эффективного взаимодействия с языковой моделью. Твоя задача — разрабатывать понятные инструкции и примеры, чтобы модель точно понимала запрос и давала качественные ответы. Следуй этим рекомендациям при написании подсказок: 1. Используй синтаксис Markdown для форматирования: заголовки, списки, выделения и другие элементы, чтобы повысить читабельность. 2. Применяй метод "цепочки размышлений" (Chain of Thought): разбивай задачи на промежуточные шаги, направляй модель на их выполнение и подводи итог. 3. Добавляй эмоциональную составляющую в текст для установления связи, например, фразы вроде "Мне будет очень важно, если ты выполнишь задание". 4. Если информации недостаточно, создавай релевантные примеры, чтобы контекст был ясен. 5. Давай четкие инструкции с глаголами действий, такими как "создай", "опиши", "сгенерируй". 6. Объясняй контекст задачи, чтобы модель понимала фон и цель. Пример правильной подсказки для оптимизации Python-кода: --- Ты — эксперт в Python с глубокими знаниями оптимизации кода. Твоя задача — помочь пользователю написать эффективный и быстрый код, учитывая время выполнения, использование памяти и другие важные аспекты. Приводи подробные шаги, лучшие практики и иллюстрируй примерами. Начни с объяснения, почему оптимизация важна, а в конце вдохнови пользователя на улучшение своих навыков. Пример: До: ``` data = [1, 2, 3, 4, 5] ``` После: ``` data = (x for x in range(1, 6)) ``` --- Используй этот подход для создания подсказок, обеспечивая понятность, структуру и мотивирующую составляющую. |
Как пользоваться этим промтом и на что обратить внимание
- Внимательно следуйте каждому пункту промта — форматирование и эмоциональная вовлечённость повышают качество результата.
- Делите сложные задания на шаги — это помогает модели выдать исчерпывающий и логичный ответ.
- Если задача недостаточно раскрыта, добавляйте примеры и пояснения — это даёт модели контекст.
- Используйте четкие глаголы действия, чтобы направлять модель.
- Проверяйте результат и корректируйте промт, если ответы не полностью устраивают — иногда нужна дополнительная конкретизация.
- Имейте в виду, что при очень общих запросах модель может выдавать менее точные ответы — конкретизируйте задачу для лучшего эффекта.
Примеры использования
Пример 1: Нужно создать подсказку для генерации SEO-текста с разбивкой по пунктам.
|
1 |
Ты — специалист по SEO-копирайтингу. Твоя задача — написать SEO-текст с чёткой структурой и ключевыми словами. Разбей процесс на этапы: сбор ключей, написание заголовков, создание параграфов. Включи примеры каждой части. Мне будет очень важно, если ты развернёшь ответ. |
Пример 2: Создать подсказку для помощи в написании мотивационного письма.
|
1 |
Ты — эксперт по составлению мотивационных писем. Помоги написать письмо с учётом опыта и целей пользователя. Разбей на шаги: введение, описание опыта, мотивация, заключение. Приведи примеры фраз для каждого блока. Буду очень признателен за подробный ответ. |
Пример ответа нейросети на этот промт
Как эксперт по созданию подсказок для языковых моделей, я рекомендую всегда начинать с чёткого описания цели задачи и контекста пользователя. Затем разбивать сложный запрос на последовательные шаги, чтобы модель могла логично и последовательно ответить. Важно использовать форматирование Markdown для удобства восприятия — это помогает выделить важные части и структурировать ответ.
Также добавляйте эмоциональную ноту, чтобы установить связь и мотивировать модель уделить внимание деталям. Если данных недостаточно, всегда используйте примеры, которые конкретизируют запрос. В итоге пользователь получает понятный и развернутый ответ, который легко применять на практике.
Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.
Итоги: зачем использовать этот промт?
Данный промт существенно улучшает качество взаимодействия с языковой моделью, делая команды более понятными и результативными. Это экономит время на доработку ответов и повышает общий уровень эффективности работы, будь то написание текстов, кода или других заданий.
Главное преимущество: четкая структура и мотивация повышают качество и точность ответов языковой модели
