Kako napisati dobar prompt za ChatGPT: 7 pravila i primjeri

Većina ljudi koji se vrati razočarana od ChatGPT-a nije koristila loš alat, nego loše napisanu uputu. Isti model koji nakon nekoliko riječi izmisli generički odgovor, nakon strukturirane upute napiše tekst koji je stvarno upotrebljiv. Razlika nije u modelu nego u tome što ste mu rekli.

U ovom vodiču su sedam pravila koja koristimo svaki dan na poslu, i to redom — od uloge do načina na koji tražite ispravke. Svako pravilo dolazi s primjerom slabog i snažnog prompta, jer je razlika između njih obično jedna ili dvije rečenice, a ne neki tajni trik.

Pravilo 1: Navedite ulogu, a ne samo zadatak

Uloga je trajan odlomak teksta koji definira tko ste, komu pišete i u kojem ste tonu. To je prvo što treba napisati jer model bez nje podrazumijeva najgeneričnije moguće ponašanje: neutralno, uredsno i bez osobnosti.

Slabo: „Napiši mi tekst o našoj tvrtki."

Jače: „Pišeš tekstove za malog obrtnika koji popravlja dizalice na području Rijeke i okolice. Pišeš za vlasnika koji ne razumije tehničke izraze, a cilj je da nakon čitanja odmah nazove i pita za terminologiju usluge."

U drugoj verziji model zna kome piše, kojim je rječnikom ograničen i što želi postići. Jedna rečenica uloge često mijenja rezultat više od deset riječi dodatnih instrukcija.

Pravilo 2: Recite što treba proizvesti, a ne o čemu pričate

Postoji razlika između pitanja o temi i zahtjeva za proizvodom. Model koji dobije „pričaj mi o web dizajnu" odgovara esejem. Model koji dobije „sažmi web dizajn u pet bulletova za LinkedIn" daje nešto što možete objaviti sutradan.

Ovo je najčešća greška i najjeftinije je ispraviti: zamijenite „o nečemu" s „napravi X, za Y, u obliku Z". Formula je: napravi [što] + za [koga] + u obliku [formata].

Slabo: „Daj mi ideje za web stranicu."

Jače: „Daj mi osam ideja za sekcije na landing stranici za obrtničku pekarnu, svaka ideja pod naslovom i jednim rečenicom zašto radi."

Pravilo 3: Dajte kontekst, inače model nagađa

Model ne zna tko ste, kakvo poslovanje imate ni što ste već isprobali. Ako ga ne informirate, on će pretpostaviti, a pretpostavke ćete višestruko prepisivati. Ovaj kontekst se ne mijenja između pitanja — zato ga je pametno spremiti i lijepiti na početak svakog novog razgovora.

Konkretno: veličina tvrtke, tko je vaša publika, što već nudite, koji su vam ton i ograničenja, i je li nešto već pokušano pa nije radilo. Posljednje je posebno korisno jer modelu govori što da ne ponavlja.

Pravilo 4: Dajte primjer željenog rezultata

Ovo je najjači pojedinačni signal koji možete dati i najčešće nedostaje. Primjer je jači od opisa jer model imitira obrazac — on ne mora razumjeti vašu namjeru, samo prepoznati oblik i preslikati ga.

Slabo: „Napiši mi opis usluge u profesionalnom tonu."

Jače: „Napiši mi opis usluge u ovom tonu, kao u primjeru: ’Vaš dom na sigurnosti prije nego što se počnete brinuti. Ugradnja ugradbenog stakla za dvorišne ograde traje jedan dan, a jamčimo 10 godina na brtve.’ Moja usluga je ugradnja sigurnosnih vrata."

Primjer radi i kad opis ne radi, i to je cijeli razlog zašto ga koristimo. Kad model promaši ton, učinite primjer konkretnijim umjesto da dodate više riječi o tonu.

Pravilo 5: Zatražite oblik odgovora izrijekom

Model po svojoj volji odabire hoće li odgovoriti odlomkom, bulletovima ili tablicom, i to se mijenja od verzije do verzije modela. Zato oblik zadajte sami, a ne prepuštajte ga. Navedite broj stavki, predviđenu duljinu i strukturu koju očekujete.

Konkretni primjeri koji rade: „točno 5 bulletova, svaki najviše 12 rijeci" ili „dva odlomka po 80 rijeci, bez naslova" ili „tablica s tri stupca: naziv, cijena, rok". Točne brojeve model doista može izmjeriti, pa ih i poštuje.

Pravilo 6: Recite čega ne želite

Ovo je pravilo koje se najčešće zaboravlja, a donosi najviše pojedinačnih poboljšanja. Model je obučen na raznovrsnim javno dostupnim tekstovima, pa po svojoj prirodi naginje uvjerljivom, prodajnom registru — upravo onom koji zvuči generički.

Navedite točno što ne želite. Primjeri: „bez klišea i fraza tipa 'u današnjem digitalnom svijetu'", „bez superlativa i izraza tipa 'najbolji, najkvalitetniji'", „ne koristi pasivni glas", „ne spominjaj konkurenciju po imenu", „ne izmišljaj brojke i statistiku ako ih nisam dao".

Zadnje je važno i za tehničke zadatke. Ako modelu kaže „ne izmišljaj brojke", izbjeći ćete uvjerljivu izmišljenu statistiku koja vam se kasnije obrne o glavu na sastanku ili na stranici.

Pravilo 7: Rastavite složene zadatke na korake

Kad u jednom promptu tražite istodobno strategiju, tekst, naziv domene, objavu za društvene mreže i e-mail kampanju, model će vam sve to poslužiti na različitim razinama kvalitete. Razdvojite to.

Niz promptova koji radi: prvo strategija i ton, pa onda jedan sadržaj prema toj strategiji. Kod dužih sadržaja još bolje radi shema: prvo plan i struktura, pa sekcija po sekcija, pa završno uređivanje i skraćivanje. Svaki korak tada imate priliku provjeriti i ispraviti prije nego što nastavite.

Usporedite „Napiši mi landing stranicu za uslugu čišćenja" s nizom: „Daj mi strukturu s naslovima i bulletima za landing stranicu usluge čišćenja, publika su stanari obitelji u Zagrebu" → „Napiši uvodni odlomak za taj naslov" → „Napiši prvi bullet s konkretnom koristi" → „Skrati uvod na 60 rijeci, bez klišea". Isti model, potpuno drugi rezultat.

Zašto model ponekad izmisli fakte

Ovo nije bug nego način rada modela: on predviđa koja riječ najbolje slijedi, umjesto da provjerava činjenicu. Rezultat uvijek zvuči uvjerljivo, bez obzira na to ima li temelja. Zato se pravilo zove i „provjeri brojke".

Praktično: svaki podatak koji mora biti točan — cijene, datumi, pravne tvrdnje, specifikacije, nazivi zakona — unesite sami u prompt i dobiveni izlaz usporedite s izvorom. Ako model daje brojku koju niste dali, vratite se i pitajte ga po izvoru. Najgori scenarij nije da pogriješi, nego da pogriješi uvjerljivo.

Isto vrijedi i za kod. Model generira kod koji izgleda ispravno jer se tako prikazuje, a ne jer prolazi kroz test. Provjerite prije objave.

Kompaktni obrazac za večinu zadataka

Sve što smo obradili može se sabiti u šest redaka. Ovo je predložak koji možete zalijepiti i zamijeniti:

Ne morate uvijek ispuniti svih šest. Za jednostavan zadatak dovoljne su uloga, zadatak i format. Ali kad rezultat nezadovoljava, prvo što treba dodati jest kontekst i primjer, i to je gotovo uvijek rješenje.

Česti problemi i kako ih riješiti

Napiše previše. Niste rekli broj riječi. Dodajte „točno 5 bulletova, svaki najviše 12 rijeci".

Odgovara previše generički. Nedostaje uloga i primjer. To su dva elementa koja određuju registar, i bez njih model ne zna komu se prilagoditi.

Izmišlja brojke i izvore. Ograničenje „ne izmišljaj brojke, ako nešto ne znaš napiši da ne znaš".

Drugi put daje potpuno drugačiji odgovor. Normalno ponašanje modela pri generativnosti. Za stabilan rezultat čuvajte prompt i tražite varijante dok ne dobijete ono što treba.

U konverzaciji odjednom zapinje kvaliteta. Razgovor je predugag. Počnite novi i zalijepite najvažniji kontekst — skriveni kontekst od ranije više ne postoji.

Ukratko

Prompting je vještina koja se brzo uči i brzo donosi rezultat. Većina poboljšanja dolazi od tri stvari: navedite ulogu, dajte primjer i recite što ne želite. Ostalo je dorada.

Ako zatrebate pomoć s primjenom na vlastitoj web stranici ili poslovanju, pišite nam — pomoći ćemo vam postaviti sustav u kojem se svi vaši promptovi koriste jednako dosljedno.

Česta pitanja