Nu mai retastați solicitările: șabloane, personaje și exemple cu câteva imagini

Toți cei care utilizează un model de limbaj în mod regulat au aceeași problemă de arheologie: undeva într-un istoric de chat se află promptul care a produs exact rezultatul dorit, acum trei săptămâni, și nu îl puteți găsi. Deci reintroduceți o aproximare, obțineți ceva aproape și ajustați - de fiecare dată, pentru aceeași sarcină recurentă. Remedierea nu este o memorie mai bună. Este tratarea unui prompt care funcționează ca un artefact pe care îl păstrați.

Separați ceea ce se schimbă de ceea ce nu

Uită-te la un prompt pe care îl rulezi săptămânal și vei găsi două părți. Există o parte stabilă — rolul, constrângerile, formatul de ieșire, lucrurile pe care doriți să le evitați — și o parte variabilă, care este de obicei un document și două sau trei detalii. Reintroducerea părții stabile de fiecare dată este de unde vine deriva: fiecare reintroducere este ușor diferită și nu știi niciodată dacă ieșirea s-a schimbat deoarece intrarea ta s-a schimbat sau pentru că ai reformulat o instrucțiune fără să vrei.

Scrieți-o o dată cu substituenți. The șablonul prompt ia un șablon cu {{placeholder}} markeri și o listă de key = value perechi și le completează. Stocați șablonul, furnizați valorile, lipiți rezultatul. Partea stabilă este acum identică pentru octeți la fiecare rulare, ceea ce face ca diferențele dvs. de ieșire să fie semnificative - și, ca beneficiu secundar, menține funcționarea stocării în cache prompte a furnizorului, deoarece stocarea în cache depinde de un prefix neschimbat.

Câteva substituenți care merită să aveți chiar și atunci când credeți că nu aveți nevoie de ele: audiența, lungimea ieșirii, formatul și tonul. Aceștia sunt exact parametrii pe care ajungi să îi corectezi într-un mesaj de urmărire, iar o continuare costă o călătorie dus-întors în plus din întreaga conversație.

Blocul personal

Partea stabilă se deschide de obicei cu o descriere a cine ar trebui să fie modelul. Scris în mod obișnuit, acesta se termină ca trei propoziții vagi care fac mai puțin decât cred oamenii. Scrisă în mod deliberat, este partea cu cel mai mare efect de pârghie a promptului, deoarece setează valori implicite pentru tot ceea ce nu specificați mai târziu.

Ceea ce ajută de fapt: un rol specific, mai degrabă decât unul măgulitor („un editor tehnic care reduce 30% din fiecare ciornă” învinge „un expert în scris de clasă mondială”), publicul și nivelul lor, un format de ieșire explicit și – cel mai subestimat – o listă scurtă de lucruri de nerespectat. Constrângerile negative sunt lipsite de farmec și funcționează: „fără preambul, fără rezumat la sfârșit, fără liste de marcatori mai lungi de cinci articole” elimină cele mai frecvente trei supărări într-un singur rând.

The Generator de prompturi AI persona asamblează acel bloc din câteva câmpuri, astfel încât rezultatul are aceeași structură de fiecare dată, mai degrabă decât să depindă de ceea ce te-ai întâmplat să te gândești. Păstrați blocul asamblat în notele dvs. și reutilizați-l ca antet al fiecărui șablon care împarte o audiență.

Exemplele bat adjectivele

Când sarcina este o transformare cu un stil specific - rescrierea răspunsurilor de asistență, extragerea câmpurilor, clasificarea biletelor, conversia notițelor într-un format de casă - instrucțiunile se stabilesc rapid. Puteți scrie trei paragrafe despre tonul dorit și puteți obține rezultate care sunt aproape corecte într-un mod pe care nu îl puteți articula. Două exemple funcționale o remediază imediat, deoarece modelul poate vedea maparea în loc să o deducă din descriere.

Formatarea contează aici mai mult decât se așteaptă oamenii. Exemplele au nevoie de delimitatori consecvenți, etichete consecvente și aceeași ordine a câmpurilor de fiecare dată, sau modelul își concentrează atenția la elaborarea convenției în loc de conținut. The constructor prompt de câteva lovituri generează un șablon necompletat cu blocuri de intrare/ieșire numerotate, astfel încât structura să fie fixată înainte de a începe să-l completați - care este tocmai disciplina de care exemplele scrise de mână îi lipsește cel de-al treilea.

Trei reguli practice. Folosiți două până la cinci exemple; dincolo de asta plătiți jetoane pentru randamente descrescătoare. Includeți un singur caz de margine - un câmp gol, o intrare ambiguă, ceva care ar trebui să producă răspunsul „Nu știu” - deoarece exemplele definesc granițele la fel de mult ca și centrul. Și faceți exemplele reale: cele inventate tind să fie mai ordonate decât datele dvs. reale, iar modelul învață ordinea.

Când intrarea este mai mare decât fereastra

Un șablon supraviețuiește contactului cu un document lung numai dacă documentul se potrivește. Când nu se întâmplă, împărțirea este răspunsul, iar împărțirea bine este o chestiune de granițe de fragmente: o bucată care se termină la mijlocul propoziției forțează modelul să ghicească, iar o bucată care se termină la mijlocul înregistrării produce o extracție parțială pe care o va raporta cu încredere ca fiind completă.

The divizor prompt împarte textul în bucăți secvențiale sub limita de caractere pe care o setați, depășind granițele sensibile și numerotând părțile, astfel încât fiecare să poată ieși cu același bloc de instrucțiuni atașat. Două lucruri fac rezultatele în mod dramatic mai bune: indicați totalul din instrucțiunea fiecărei bucăți („partea 3 din 7, nu rezumați până la ultima parte”) și păstrați instrucțiunea identică în bucăți, în loc să o editați pe măsură ce treceți.

Mină-ți propria istorie

Cea mai bună sursă de șabloane sunt solicitările pe care le-ați scris deja și care au funcționat. Transcrierile de chat copiate dintr-o interfață web sunt o mizerie — roluri intercalate, artefacte ale interfeței de utilizare, marcaje temporale, butoane de copiere redate ca text rătăcit — și această mizerie este motivul pentru care nimeni nu trece înapoi prin ele.

The Analizor de jurnal de chat AI curăță o transcriere ChatGPT sau Claude lipită într-un dialog ordonat utilizator/asistent pe care îl puteți citi și căuta. O dată pe săptămână, rulați sesiunile care au produs ceva pe care l-ați folosit, scoateți solicitările care au funcționat și transformați-le în șabloane. Acesta este un obicei de cincisprezece minute care se agravează mai repede decât orice sumă de sfaturi prompte de inginerie.

Tratează solicitările ca un cod

Trei practici la care oamenii ajung în cele din urmă și ar trebui să le adopte la început:

• Versiune-le. Păstrați solicitările în fișiere, în depozit, lângă codul care le trimite. O solicitare într-o pagină wiki este o solicitare pe care nimeni nu o poate diferenția.
• Păstrați intrările de test fixe. Trei sau patru documente reprezentative pe care le rulați din nou ori de câte ori schimbați promptul sau modelul. Fără ele, „noua versiune pare mai bună” este de nefalsificat - și fiecare upgrade de model este o schimbare silențioasă a comportamentului.
• Înregistrați pe ce model a fost scris. Un prompt ajustat în jurul particularităților unui model se poate comporta diferit la următorul, iar știind pentru ce a fost construit vă spune unde să vă uitați atunci când ieșirea se schimbă.

Nimic din toate acestea nu necesită o platformă. Un dosar cu fișiere text, un șablon cu substituenți și un obicei de a le salva pe cele care au funcționat vor depăși un istoric de chat nestructurat pe termen nelimitat. Fiecare instrument menționat aici rulează local în browserul dvs., astfel încât solicitările și transcrierile pe care le organizați - care conțin în mod obișnuit material client și detalii interne - rămân pe computer.