Автоматты аударма пайдаланылды
🔥 НОВЫЕ ПРИЁМЫ ПРОМТ-ИНЖИНИРИНГА ДЛЯ GPT-5
Кому пригодится: разработчикам, продакт- и дата-специалистам. Ниже — практические техники проектирования промтов под модели уровня GPT-5. Фокус на воспроизводимости и качестве, без коммерции.
- Глубжее рассуждение «из коробки» — можно давать цельные сценарии вместо десятков микропромтов.
- Встроенная самопроверка — модель умеет критиковать и дорабатывать собственный ответ.
- Мульти-роль и мульти-формат — один запрос → сразу несколько ролей и форматов результата.
Модель сначала выбирает стратегию, потом решает задачу.
Ты — эксперт по промт-инжинирингу. Предложи 3 стратегии решения задачи (подход, плюсы/минусы, риски). Выбери оптимальную и только затем выполни задачу.
Самопроверка по критериям качества.
Сформируй ответ. Затем оцени его по 3 критериям: полнота, точность, ясность (0–10). Если любой < 9 — доработай и покажи финальную версию.
Предложи ≥3 альтернативных стратегии. Для каждой: шаги, время, риски. Сравни и обоснуй выбор одной.
Этап 1: аналитик рынка → краткий ресёрч. Этап 2: продуктолог → гипотезы ценности. Этап 3: копирайтер → тезисы лендинга. Отдай результат единым пакетом.
В конце ответа укажи уверенность (0–100%). Если < 80% — что уточнить и где взять данные.
Дай краткую концепцию (3–4 предложения). Задай 5 уточняющих вопросов. После моих ответов — детальный план.
Запомни исходные параметры проекта (список). Используй их в дальнейших ответах, даже если я их не повторяю.
На основе одной идеи:
- статья для блога (800–1000 слов),
- пост LinkedIn (120–180 слов),
- сценарий Reels < 60 сек (hook–value–информ. CTA).
Смоделируй дискуссию: маркетолог, аналитик, дизайнер. Каждый даёт позицию и возражения. В финале — согласованный план и метрики успеха.
Реши задачу. Затем переформулируй запрос по-другому и проверь, совпадает ли результат. Если нет — исправь и опиши, что изменил.
Ты можешь самостоятельно переключать роль (аналитик/инженер/редактор) по этапам. Помечай смену роли коротким маркером.
Проанализируй .csv (колонки: …). Сделай агрегаты и опиши, какие графики нужны и почему (Markdown-структура отчёта).
- Постановка задачи: от жёстких инструкций к мета-промтам и выбору стратегии моделью.
- Мышление: «думай пошагово» → глубокий анализ по умолчанию + ветвления (ToT).
- Качество: ручная проверка → self-critique/self-refinement в одном запросе.
- Роли: прописывали каждую → динамическая смена ролей внутри одного сценария.
- Проверка: отдельный промт → chain-of-verification в том же запуске.
- Форматы: конвертировали вручную → мульти-формат из одной идеи.
- Сценарий сформулирован: цель → критерии качества → формат вывода.
- В конце есть самопроверка и оценка уверенности.
- При необходимости — ветвления и выбор оптимального варианта.
- Конфиденциальные данные не передаются; анонимизация — на стороне команды.
- Цифры и факты валидируются внешними источниками/внутренними данными.
- Google, «Prompt Engineering» (whitepaper, февраль 2025): настройки temperature/top-p/top-k, техники и best practices.
- Исследования по Tree-of-Thoughts, ReAct, Self-Consistency: как методы рассуждения повышают качество вывода.
- Собственные регламенты компании по безопасности и качеству данных.
Примечание: примеры промтов — обучающие. Перед продом валидируйте на своих датасетах и политиках.
Сравнение приёмов: GPT-4o → GPT-5
| Приём | Было в GPT-4o | Стало в GPT-5 |
| Meta-Prompting | Нужно было детально прописывать шаги решения и подход в одном промте. Модель часто выполняла сразу, без выбора стратегии. | Может сама предложить 2–3 стратегии, оценить плюсы/минусы и выбрать оптимальную перед выполнением. |
| Self-Critique / Self-Refinement | Требовался отдельный промт для проверки и доработки ответа. | Самопроверка и улучшение в одном запросе: модель анализирует по критериям и дорабатывает. |
| Tree-of-Thoughts (ToT) | Приходилось вручную просить список альтернатив и отдельно сравнивать. | Строит ветвления, оценивает варианты, обосновывает выбор автоматически. |
| Multi-Role Prompting | Нужно было писать несколько отдельных промтов для каждой роли. | В одном сценарии модель переключает роли, передавая результаты между этапами. |
| Confidence Scoring | Оценка уверенности делалась редко и без пояснений. | Указывает процент уверенности + что уточнить, если < 80%. |
| Iterative Deepening | Пошаговое уточнение через серию диалогов. | Делает краткий план, задаёт уточняющие вопросы и после ответов сразу выдаёт детальную проработку. |
| Memory Emulation | «Запоминание» контекста было ограничено: часто требовалось повторять вводные. | Может удерживать параметры проекта в рамках сессии и ссылаться на них без повторения. |
| Style Transfer + Multi-Format Output | Нужно было по отдельности запрашивать каждый формат (статья, пост, сценарий). | Один промт → сразу несколько форматов, сохраняя единый стиль. |
| Multi-Agent Simulation | Приходилось описывать диалог ролей вручную. | Модель сама моделирует командную дискуссию с аргументами и итоговым планом. |
| Chain-of-Verification | Перекрёстную проверку делали через отдельные запросы. | Переформулировка запроса и проверка встроены в тот же запуск. |
| Dynamic Role Adjustment | Нужно было жёстко прописывать роли и этапы заранее. | Модель сама решает, когда сменить роль, и помечает смену маркером. |
| Embedded Tool Use | Анализ файлов был фрагментарным, без структурных выводов. | Может анализировать .csv/.json, делать агрегаты, предлагать графики и обосновывать выбор. |
Есть практические кейсы адаптации промтов под GPT-5 (без NDA)?
Кратко опишите контекст, что меняли и какие метрики качества/скорости улучшились.
Whatsapp
532
Пікірлер 0
Кіру пікір қалдыру үшін