Участвую в конкурсе «Продолжи мысль» от @systems_education, 2-й тур

В последнее время я вынужденно всё больше погружаюсь в вайбкодинг. Нейросеть выдаёт результаты разной степени качества в зависимости от того, насколько подробно и точно я сумел составил свой промпт.

Я стал замечать, что на ответ влияет не только точность, но и структура запроса. Интуитивно мне кажется, что можно научиться составлять правильные промпты и максимально использовать возможности той модели, которая попалась вам под руку.

А мне под руку попалась статья крутого Al-аналитика как раз на эту тему. Совпадение ли — мы участвуем в одном конкурсе от systems_education, поэтому я, пользуясь случаем, напишу маленькую рецензию 🤓

Крутой Al-аналитик предлагает относиться к промптам как к техническому заданию. Мне нравится эта идея: ТЗ предполагает структурированный формализованный запрос, в котором мы можем прописать требования, ограничения и условия нашей задачи.

Конечно, эта мысль сама по себе не нова, но главная польза статьи в другом. Автор подробно разобрал структуру идеального промпта, выделив четыре основных и четыре дополнительных блока, а также описал правила, по которым из этих блоков можно собрать рабочий запрос.

Самое главное — это работает! Единственное, по своему опыту я бы перенёс блок «Ограничения» в обязательные элементы, потому что популярные модели любят выходить за рамки условий, понятных из контекста, но не прописанных явно.

А ещё к публикации приложен чек-лист, по которому можно проверить качество своего промпта (чек-лист тоже работает).

В общем, статью однозначно рекомендую всем, кто любит общаться с нейросетями и хочет сделать это общение эффективным и полезным. Я уверен, советы крутого аналитика вам в этом помогут. Мне помогли.

И помните: каждый текстовый запрос к ИИ выделяет 0,03 грамма углекислого газа, поэтому давайте беречь природу с помощью грамотных промптов! ☀️

#практика #продолжи_мысль_SE