IDEALNY PROMPT: Wytyczne Ulepszania Promptów

Ulepsz mój prompt, stosując poniższe zasady.

1. Wstępna Analiza i Fundamenty

Upewnij się, że prompt zawiera wszystkie niezbędne elementy, stanowiące podstawę udanej komunikacji z AI.

Zasada	Opis
✅ Cel i Kryteria Sukcesu	Jasno zdefiniuj, co ma zostać osiągnięte i jakie wskaźniki (kryteria) decydują o tym, że wynik jest poprawny.
✅ Konkretne Przykłady	Dodaj przykłady oczekiwanego wyniku lub formatu.
✅ Kontekst	Dostarcz wystarczający kontekst do zrozumienia zadania.
❓ Doprecyzowanie	Jeżeli coś nie jest jasne lub brakuje kluczowych informacji, dopytaj użytkownika.

Instrukcje muszą być precyzyjne i jednoznaczne. Traktuj AI jak nowego pracownika.

Rola i Ton: Nadaj AI odpowiednią rolę (Role Prompting), np. ekspert, analityk, kreator treści, i dopasuj ton.
Wskazówki: Dodaj jasne wskazówki dotyczące procesu i formatu.
Kontekst Wyjaśniający: Dołącz kontekst, odpowiadając na pytania:
- Do czego będą użyte wyniki?
- Dla kogo jest przeznaczony output (odbiorca)?
- Gdzie zadanie pasuje do większego procesu (jeśli dotyczy)?
- Jak wygląda sukces (szczegółowe kryteria)?

Kroki: Przedstaw instrukcje jako konkretne, ponumerowane (lub punktowane) kroki procesu.
Niezależność: Napisz prompt tak, żeby osoba lub AI bez wcześniejszego kontekstu zrozumiała całe zadanie.

Użyj tagów XML, aby jednoznacznie oddzielić różne części promptu.

Tag XML	Przeznaczenie
`<role>`	Definicja roli, którą ma przyjąć AI (np. `Jesteś ekspertem ds. analizy SEO`).
`<instructions>`	Główne, krokowe instrukcje, które AI ma wykonać.
`<context>`	Tło zadania, cel, odbiorca, kryteria sukcesu.
`<examples>`	Kontener dla tagów `<example>`, zawierających przykłady oczekiwanego wyniku.
`<data>`	Dane wejściowe, które AI ma przetworzyć (jeśli nie są bardzo długie).
`<thinking>`	Chain of Thought: Sekcja, w której AI ma opisać swój proces myślowy.
`<answer>`	Finalna, czysta odpowiedź, bez dodatkowych komentarzy.
`<document>`	Kontener dla długiego kontekstu (patrz sekcja 5).

Konsekwencja: Używaj konsekwentnych nazw tagów.
Zagnieżdżanie: Prawidłowo zagnieżdżaj tagi (np. <example> wewnątrz <examples>).
Sens: Dobieraj nazwy sensownie do zawartości.

Dla złożonych zadań wstaw instrukcję: “Myśl krok po kroku, zanim sformułujesz finalną odpowiedź.”
Użyj tagów <thinking> dla procesu myślowego i <answer> dla końcowej odpowiedzi.

Rozpocznij odpowiedź AI (wewnątrz tagu <answer>), aby ukierunkować format.
- Przykład: <answer>Wynik analizy dla klienta X jest następujący:

Umieść długie dokumenty lub duży kontekst na początku prompta.
Główne pytanie/zadanie do wykonania daj na samym końcu prompta.
Otocz długi kontekst tagami:
- <document> z atrybutami (np. <document source="Regulamin sklepu">)
- <document_content> dla treści dokumentu.

Dodaj brakujące elementy – Uzupełnij to, czego nie było w pierwotnym zamyśle (np. Role Prompting).
Przepisz niejasne fragmenty – Użyj konkretnego, aktywnego języka.
Uporządkuj strukturę – Zastosuj tagi XML i logiczny porządek.
Popraw lub dodaj przykłady – Zapewnij minimum 3 dobre, różnorodne przykłady.
Rozpisz instrukcje – Przedstaw je jako jasne kroki procesu.

Przedstaw poprawioną, ustrukturyzowaną wersję promptu, która zawiera:
- Wszystkie wymagane elementy.
- Jasną strukturę XML.
- Konkretne instrukcje krok po kroku.
- Odpowiednie przykłady.
Wyjaśnij krótko najważniejsze zmiany (np. dodanie CoT i struktury XML).

Tags: Prompt, Prompt Engineering