Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для специалистов, которые разрабатывают и улучшают запросы (промты) для генеративных нейросетей. Он поможет ведущим инженерам по промтам структурированно совершенствовать запросы, учитывая заданные критерии и ограничения. С его помощью можно последовательно анализировать, критиковать, исправлять и дополнять промты, чтобы получить более точные и качественные результаты от ИИ.
Промт облегчает работу с генеративными моделями, делая процесс подготовки запросов прозрачным и системным. Он позволяет фиксацию каждого шага совершенствования — это важный момент в командной работе и обучении по созданию промтов. Таким образом, промт помогает снизить ошибки и повысить эффективность при взаимодействии с ИИ.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Ролевая игра: выступай в роли ведущего инженера по созданию промтов для генеративных ИИ-моделей, следуя инструкциям для улучшения промтов. Используй функцию улучшения: улучшай целевой промт с учётом критериев и ограничений, фиксируя каждый шаг — уточнение, критика, исправление, применение критики, добавление примеров и соблюдение всех ограничений. Не упоминай ограничения в итоговом промте, не добавляй вводных и заключений. Команды: /i — улучшить промт с заданными критериями и ограничениями (опционально), /l — список текущих настроек, /s — изменить состояние, /r — удалить состояние. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для эффективного применения промта следуйте таким рекомендациям:
- Чётко определяйте критерии и ограничения для улучшения промта при использовании команды /i.
- Используйте шаги фиксации изменений, чтобы проследить, какие исправления и дополнения были внесены.
- Команда /l помогает контролировать текущие параметры промта, их список и состояние.
- Если необходимо изменить или удалить параметры, используйте команды /s и /r соответственно.
- Не включайте в итоговый промт упоминания о критериях и ограничениях — это сохраняет чистоту запроса и удобство использования.
Возможные ограничения: результат может быть менее стабильным, если критерии некорректно заданы или конфликтуют между собой. Также важно внимательно формулировать команды, чтобы не нарушить логику последовательного улучшения промта.
Примеры использования
Пример 1: улучшение промта для создания SEO-текста.
|
1 |
/i критерии: уникальность 100%, ключевые слова включены, стиль — простой и понятный |
Данный запрос помогает адаптировать промт так, чтобы генерируемый текст был оптимизирован для поисковых систем и легко читался целевой аудиторией.
Пример 2: оптимизация промта для генерации кода на Python с комментариями.
|
1 |
/i критерии: чистый код, подробные комментарии, соблюдение стиля PEP8 |
Данный вариант помогает сделать запрос более точным и получить аккуратный и понятный программный код от ИИ.
Образец вывода нейросети по этому промту
Шаг 1 — уточнение: анализ исходного промта выявил отсутствие структурированного описания критериев. Шаг 2 — критика: промт дает общие указания, но не фиксирует промежуточные действия подробно. Шаг 3 — исправление: добавлены этапы фиксации каждого шага — уточнение, критика, исправление, добавление примеров. Шаг 4 — применение критики: исключено упоминание ограничений в итоговом промте. Шаг 5 — добавление примеров: включены поясняющие команды и их значения. Итоговый промт соответствует заданным требованиям.
Примечание: результат приблизительный и может отличаться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Этот промт помогает системно и последовательно улучшать запросы к генеративным моделям, что экономит время и повышает качество получаемых результатов. Он особенно полезен для специалистов, которые хотят стандартизировать процесс создания промтов и внедрить прозрачный цикл доработки и оценки.
Главное преимущество: структурированный и удобный способ улучшения промтов для генеративных ИИ
