ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети

Вы хотите написать классную курсовую, но креатива не хватает и со структурой проблемы. Или хотите блистать знаниями, используя малоизвестные факты, которых не было в лекциях.

• Вы – руководитель. Вам нужно проработать план и подобрать интересные сравнения для выступления. Или собрать релевантную информацию о предмете, который будете обсуждать с подрядчиком.

• Вы любознательны. Вам интересно пообщаться с умным собеседником, который готов расширить ваш кругозор по любому вопросу. Или же вы хотите поспорить с ИИ «без поддавков», получая честные аргументы.

Промтинг – это не унылые и однообразные действия (хотя порой случаются и они), а полноценный творческий процесс, содержащий поиск путей, новые открытия и неожиданные решения. По сути, это огромная территория, где можно пойти куда угодно и как угодно.

Если бы можно было сделать какой-то емкий, но максимально описательный слоган для промтинга, мы бы предложили такой:

«Всегда можно спросить!»

О чем? А вот обо всем. Вообще обо всем.

Работа с подсказками – это не только рост качества ответов или закрепления интересных ходов, это всегда еще и «перенастройка» мозга.

Например, если мы уже более или менее привыкли, что есть поисковики, которые знают ответы на множество вопросов, то работа с подсказками – совсем иной, куда более глубокий уровень.

Объем и направление запросов – безграничны. Чем больше человек работает с нейросетью, тем больше он видит точек опоры и вариантов решений.

Поначалу мы не очень умеем опираться на GPT. Наш опыт «работы с машиной» все еще ограничивается максимум поисковиками: вводим запрос – получаем список статей, видео и т. д.

А вот то, что мы сами можем сконструировать схему получения ответов, наш мозг еще пока не понимает. Не привык. Не охватывает.

Пример мышления промтера

Скажем, вы хотите стать копирайтером. Что нам обычно подсказывает опыт?

Как выглядит обычное решение?

Посмотреть в поисковиках запросы типа «как стать копирайтером», «книги про копирайтинг», «что нужно уметь копирайтеру» и т.

Суть обычного решения выглядит так.

Мы берем подходящую информацию, оценивая ее как конечный набор знаний. Все, что можно было «вытянуть» из внешних источников, мы вытянули. Если мы не поняли какие-то данные, что-то было недостаточно раскрыто в статьях (книгах и т. п.