От $500/мес на аишках. Промт-инжиниринг. Учимся писать промты - V3 👍

😐 Предыдущий пост вам очень зашел, так что продолжаем мини-курс #AI_Automation. Промты. Как их писать, что нужно учитывать, и как научится правильной формулировке - все здесь. Го разбираться ✏️

🔔 На каких моментах стоит сфокусироваться в первую очередь:

• Системные промпты vs пользовательские промпты;
• Почему конкретность побеждает изобретательность;
• Примеры в промптах (few-shot prompting);
• Запрос структурированного вывода (JSON, CSV, конкретные форматы) – это то, что делает AI пригодным для автоматизаций;
• Chain-of-thought для задач, требующих рассуждений.

Советую почитать оф доки Antropic и Open AI по базовому промт-инжинирингу. Как минимум попросите Chat GPT сделать выжимку по инфо блоку. Как максимум - прочитайте оригинал:

• Anthropic’s Interactive Prompt Engineering Tutorial - туториал от Antropic, мастхев к прочтению;
• OpenAI Prompt Engineering Guide - оф инфа от Open AI;
• Learn Prompting - просто годный и бесплатный курс (накопал на просторах интернета).

😐 Вот вам мини подсказка, в чем LLM хороши, а в чем нет и какие задачи соответственно им давать не стоит (чтобы потом не было факапов перед клиентами):

• Хороши в: классификация, суммаризация, извлечение данных, перевод, генерация черновиков, деревья решений с четкими критериями;
• Плохи в: точная математика, реальные данные без поиска, задачи, требующие идеальной воспроизводимости, все, что критично для безопасности.

А теперь немного про будущее практическое задание -
Как вы знаете, а если не знаете, рассказываю, - n8n имеет встроенные ноды для OpenAI, Anthropic и полноценную ноду AI Agent. Для 90% задач вам не нужно трогать Python. Вы добавляете AI-ноду в рабочий процесс как любой другой шаг.

🔔 Сейчас вам важно сфокусироваться на нескольких основных рабочих процессах:

• Добавление OpenAI или Anthropic ноды в рабочий процесс;
• Передача данных из предыдущего шага в промпт динамически;
• Парсинг ответа AI и использование конкретных полей в следующих шагах;
• Хранение промптов в одном месте (Notion или отдельный n8n-подпроцесс);
• Когда использовать AI, а когда простой IF-ноды вам будет достаточно.

В панике искать ресурсы, чтобы разобраться не нужно, за вас уже все нашли:

• n8n Academy – небольшой курс по AI;
• n8n AI Templates (вот это прям находка) – 100+ импортируемых шаблонов под любые задачи, очень упрощает старт.

А теперь основываясь на ресурсах и понимании чего вам нужно - практика. Создайте рабочий процесс который следит за Google Form, отправляет новые ответы в LLM для классификации (срочно / обычно / спам) и записывает классифицированные ответы в разные таблицы Airtable по категориям. Без кода. Чистый n8n.

😐 Правда это лишь один из примеров, чутка позже я скину список вариантов отдельным файлом, из которого вы можете выбрать, что вам больше по душе создать. Но опять же - лишь n8n. Воркаем 👊

Канал | Чат воркеров