Если ты хочешь, чтобы ИИ понимала тебя лучше/точнее — учи её своим паттернам мышления и окружающему ТЕБЯ и продукт контексту.
Пример: "Я интроверт-аналитик, предпочитаю структурированный подход к решению проблем. Всегда начинаю с декомпозиции задачи на части, затем ищу паттерны и связи. Работаю в финтехе, где критична точность данных. Нужно разработать стратегию внедрения фичи [features] в [product]."
Хороший промпт — это ясное позиционирование смысла, который нужно: 1) уточнить; 2) донести; 3) проверить.
Пример: "Мне нужно уточнить различия между [1] и [2] и проверить правильность [3] через [4]."
— Проси обрабатывать ИИ твои промпты не буквально, а через расширенные ассоциации, синонимы, косвенные формулировки, контексты и пересечения. Рисуй машине полную картину — роли, цели, ограничения, предыдущий опыт.
Пример: "Анализируй мою задачу [task] не прямолинейно. Учитывай [1], [2], [3], [4], [5]."
– Наговаривая промпты голосом (и растекаясь мыслями по воде) ты снова даёшь ИИ больше контекста. Больше контекста – больше взаимпонимания.
Пример: бла-бла-бла
– Развивай взаимопонимание через диалог позволяя мыслям и конктексту развиваться естественно и поэтапно в разговоре.
– ИИ запрограммированна поддакивать находить ответ на любой твой запрос, поэтому ВСЕГДА проси ИИ отвечать альтернативными точками зрения, ограничениями, потенциальными проблемами.
Пример: "Начнем с общего понимания проблемы. Я опишу ситуацию, ты задашь Х уточняющих вопросов и мы постепенно углубимся в детали, чтобы найти решение."
Вы оба должны понимать, когда ответ ИИ сработает и когда не сработает.
– Проси ИИ отделять наблюдения от интерпретаций и четко маркировать что является наблюдаемыми данными, а что — выводами и предположениями.
Пример: "При анализе [task] четко разграничь: что показывают сырые данные (наблюдения), а что является твоими выводами и предположениями о возможных причинах."
Пример: "Кроме твоих рекомендаций, обязательно приведи 2-3 альтернативных подхода, потенциальные риски каждого решения и ситуации, когда всё может не сработать. Покажи противоположные интерпретации тех же данных, ограничения твоего анализа и факторы, которые могут изменить выводы."
– Думай сам и заставь ИИ думать на шаг(и) вперёд её ответов.
"Что нам делать дальше с этим? / Как нам это использовать? / Что нам это даст?"
– ИИ тупит? Проси её указывать свой уровень уверенности в ответах, где информация может быть неполной или устаревшей.
"Оцени свою уверенность в каждом прогнозе от 1 до 10, укажи где информация может быть неполной, и сама найди самые слабые места в своих ответах."
Пример: "Я интроверт-аналитик, предпочитаю структурированный подход к решению проблем. Всегда начинаю с декомпозиции задачи на части, затем ищу паттерны и связи. Работаю в финтехе, где критична точность данных. Нужно разработать стратегию внедрения фичи [features] в [product]."
Хороший промпт — это ясное позиционирование смысла, который нужно: 1) уточнить; 2) донести; 3) проверить.
Пример: "Мне нужно уточнить различия между [1] и [2] и проверить правильность [3] через [4]."
— Проси обрабатывать ИИ твои промпты не буквально, а через расширенные ассоциации, синонимы, косвенные формулировки, контексты и пересечения. Рисуй машине полную картину — роли, цели, ограничения, предыдущий опыт.
Пример: "Анализируй мою задачу [task] не прямолинейно. Учитывай [1], [2], [3], [4], [5]."
Настраивай взаимопонимание с ИИ
– Наговаривая промпты голосом (и растекаясь мыслями по воде) ты снова даёшь ИИ больше контекста. Больше контекста – больше взаимпонимания.
Пример: бла-бла-бла
– Развивай взаимопонимание через диалог позволяя мыслям и конктексту развиваться естественно и поэтапно в разговоре.
Требуй у ИИ Баланса
– ИИ запрограммированна поддакивать находить ответ на любой твой запрос, поэтому ВСЕГДА проси ИИ отвечать альтернативными точками зрения, ограничениями, потенциальными проблемами.
Пример: "Начнем с общего понимания проблемы. Я опишу ситуацию, ты задашь Х уточняющих вопросов и мы постепенно углубимся в детали, чтобы найти решение."
Вы оба должны понимать, когда ответ ИИ сработает и когда не сработает.
– Проси ИИ отделять наблюдения от интерпретаций и четко маркировать что является наблюдаемыми данными, а что — выводами и предположениями.
Пример: "При анализе [task] четко разграничь: что показывают сырые данные (наблюдения), а что является твоими выводами и предположениями о возможных причинах."
Пример: "Кроме твоих рекомендаций, обязательно приведи 2-3 альтернативных подхода, потенциальные риски каждого решения и ситуации, когда всё может не сработать. Покажи противоположные интерпретации тех же данных, ограничения твоего анализа и факторы, которые могут изменить выводы."
Запрашивай. Пошаговую. Логику.
– Думай сам и заставь ИИ думать на шаг(и) вперёд её ответов.
"Что нам делать дальше с этим? / Как нам это использовать? / Что нам это даст?"
– ИИ тупит? Проси её указывать свой уровень уверенности в ответах, где информация может быть неполной или устаревшей.
"Оцени свою уверенность в каждом прогнозе от 1 до 10, укажи где информация может быть неполной, и сама найди самые слабые места в своих ответах."