Молите AI да изготви имейл за пускане на продукт на пазара или да анализира конкурентите, но резултатът звучи плоско и общо. Затова преформулирате, добавяте повече контекст и опитвате отново. Все още не е правилно. 😕
Това е така, защото AI е толкова добър, колкото е добро подсказването.
Разликата между общ отговор и истински партньор за обсъждане се състои в това как задавате въпросите си.
Това ръководство ви запознава с практични техники за AI подсказване и как екипите, работещи с съдържание, продукти и операции, могат да ги използват, за да получат по-точни и по-нюансирани отговори.
📌 Знаете ли, че... Според глобалното проучване на McKinsey 65% от компаниите са посочили, че използват генеративен AI в поне една бизнес функция.
Какво е инженеринг на подсказки?
Програмирането на подсказки е практика, при която се дават ясни и конкретни инструкции, за да се получат желаните резултати от инструментите за изкуствен интелект (AI), особено от големи езикови модели (LLM) като GPT.
Тези модели разчитат на обработката на естествен език, за да интерпретират вашите инструкции, което означава, че яснотата на вашите думи пряко определя качеството на отговорите на изкуствения интелект.
Това е като да давате указания на някой, който никога не е бил във вашия град. Можете да кажете: „Отидете на север и ще го намерите“ и да се надявате, че ще стигне дотам. Или можете да му дадете името на улицата, забележителностите и точния номер на къщата, която да търси.
По отношение на инженерството на подсказките, това означава:
- Предоставяйте достатъчно подробности, без да претоварвате модела.
- Разделете сложните задачи и заявки на по-малки, по-конкретни задачи, за да комуникирате ефективно.
- Предвиждайте отговорите на модела, включително това, което той може да интерпретира погрешно или да пропусне.
📊 Статистика: Индексът на Станфорд за изкуствен интелект установи, че:
- 59% от организациите отчитат ръст на приходите, пряко свързан с внедряването на AI.
- 42% от организациите, които използват AI, са отбелязали намаляване на разходите в своите операции.
За всички техники тук ви показваме как изглеждат на практика в ClickUp Brain, нашия вграден AI асистент. *
Основни техники за AI подсказване (с примери)
Ефективното инженерство на подсказките е отчасти изкуство, отчасти наука. Докато само практиката може да ви помогне да овладеете изкуството, за да научите науката (т.е. техниките), превъртете надолу и разгледайте как да зададете въпрос на AI 👇
1. Подсказване без изстрел
Подсказването без пример е най-простата техника за инженеринг на подсказвания. Вие давате на AI директна подсказка за изпълнение на задача, но без примери за това как да я изпълни.
Тъй като съвременните големи езикови модели са обучени на разнообразни модели на език, разсъждения и знания, те могат да изпълняват конкретни задачи самостоятелно, дори без изрични примери (това се нарича zero-shot learning).
Например, разгледайте тази подсказка, която дадохме на ClickUp Brain:
Забелязахте ли как AI незабавно създаде рекламния текст, без да му бъдат показани примери за това как изглежда един остроумен текст? Това е нулево подсказване в действие.
💡 Професионален съвет: Използвайте техниката за подсказване Zero-shot, когато трябва да свършите нещо бързо, без да е необходимо да бъде перфектно.
Например, писателите могат да го използват за творческо писане и да създадат бърз първи чернови вариант, който да доусъвършенстват по-късно.
Или използвайте тази техника, за да задавате фактически въпроси или да генерирате обобщения.
2. Подсказване с малко примери
Сандер Шулхоф, известен още като „OG prompt engineer“, подчертава, че техниката за подсказване с няколко изстрела може да подобри точността от 0% до 90% в контролирани тестове, включващи точност на класифицирането.
За разлика от zero-shot, few-shot подсказването изисква да дадете примери на AI, преди да го помолите да изпълни подобна задача. Тези „shots“ демонстрират формата или логиката, която моделът трябва да следва, за да даде очаквания отговор.
Например, да предположим, че искате AI да класифицира коментарите в социалните медии за анализ на настроенията. Вместо да го помолите директно да „анализира настроенията“, можете първо да насочите AI с помощта на етикетирани примери, както е показано по-долу:
Както можете да видите по-горе, примерите служеха като инструкции, за да помогнат на AI системата да разбере как да маркира обратната връзка от клиентите.
💡 Професионален съвет: Подсказките с малко примери работят най-добре, когато примерите ви са кратки и ясни. Ако претоварите AI с твърде много примери или дадете противоречиви такива, резултатът със сигурност ще бъде засегнат.
Правилният начин: придържайте се към 3-5 прости, ясни и последователни примера за кратки текстови задачи; по-дългите задачи може да изискват по-малко, но по-богати примери. По този начин моделът ще може да генерира желания резултат.
📌 Кратка бележка: Изследователите от Google създадоха Nano Banana Prompting Guide, за да научат LLM как да имитират конкретни поведения, използвайки само няколко внимателно подбрани примера.
Това показва, че дори малки, висококачествени образци могат значително да повишат точността на модела, доказвайки, че качеството на примерите често е по-важно от количеството.
3. Подсказване по веригата на мисълта (COT)
В техниката за подсказване на верига от мисли вие по същество казвате на AI: „Не ми давай само отговора. Обясни ми как си стигнал до него.“
Да предположим, че искате да съставите предмет на имейл, за да обявите нова функция в приложението си за продуктивност: приоритизиране на задачите. Ето как можете да използвате подсказване по веригата на мисли, за да генерирате подходящ предмет на имейл:
Като помолите AI да обясни сложния си процес на разсъждение, можете да разгледате стъпките, които е следвала, и да определите точно къде AI може да е допуснала грешка при обмислянето на темата на имейла.
Това не само ще ви помогне да се доверите повече на крайния отговор, но и ако искате да повторите подсказката, ще можете да го направите с по-ясни инструкции.
💡 Професионален съвет: Създаването на поетапен мисловен процес отнема много време. За задачи, при които скоростта е от решаващо значение, допълнителните разходи за подсказване на мисловна верига могат да бъдат сериозен недостатък.
Освен това, пътят на разсъжденията, генериран от AI, не винаги отразява истинския му вътрешен процес. Както можете да видите в горния пример, AI ни предостави „резюме“ на своите разсъждения, а не действителната стъпка по стъпка разбивка. Това може да създаде фалшиво усещане за прозрачност, особено при по-сложни задачи.
Затова разчитайте на подсказване по веригата на мисълта само за проблеми, които наистина се нуждаят от структурирано разсъждение (например, многоетапна математика, логически пъзели или аналитични разбивки). За прости или срочни задачи директното подсказване е по-ефективно.
4. Самосъгласуваност
Когато зададете въпрос на AI, той обикновено следва един път на разсъждение и ви дава най-вероятния отговор. Но какво става, ако този път не е най-добрият?
Това е точно това, което постига самосъгласуваното подсказване. При него вие молите AI да генерира няколко пътя на разсъждение, за да изберете най-надеждния и подходящ.
Нека използваме същия пример с темата на имейла, за да разберем това. Вместо да помолим AI да генерира тема и да обясни как е стигнало до нея (както направихме в CoT), ние го помолихме да генерира няколко теми и да определи най-добрия вариант наведнъж:
Ако получи инструкции, AI може да сравни няколко генерирани опции и да избере най-подходящата.
💡 Професионален съвет: За да постигнете най-добри резултати, добавете една последна инструкция към подсказката си за самосъгласуваност: „Обяснете защо избраният отговор е най-добрият“.
Това принуждава AI да провери своето разсъждение и да обоснове заключенията си, като дава по-прозрачен и надежден отговор.
📮 ClickUp Insight: 47% от участниците в нашето проучване никога не са пробвали да използват AI за ръчни задачи, но 23% от тези, които са го направили, казват, че това значително е намалило натоварването им.
Този контраст може да е нещо повече от просто технологична разлика. Докато ранните потребители постигат измерими ползи, мнозинството може би подценява колко трансформиращ може да бъде AI в намаляването на когнитивната натовареност и възвръщането на време. 🔥
ClickUp Brain преодолява тази празнина, като безпроблемно интегрира AI в работния ви процес. От обобщаване на теми и изготвяне на съдържание до разбиване на сложни проекти и генериране на подзадачи, нашата AI може да направи всичко. Няма нужда да превключвате между инструменти или да започвате от нулата.
💫 Реални резултати: STANLEY Security намали времето, прекарано в изготвянето на отчети, с 50% или повече благодарение на персонализираните инструменти за отчитане на ClickUp, което позволи на екипите им да се фокусират по-малко върху форматирането и повече върху прогнозирането. ”
5. Дърво на мислите
Вместо да генерира няколко пълни отговора и след това да избере един, подсказването с дърво на мислите принуждава AI да раздели проблема на стъпки. На всяка стъпка AI ще генерира възможности и ще ги оцени, за да намери най-добрата, преди да генерира отговора.
Звучи сложно? Звучи сложно? Нека да разгледаме отново примера с темата на имейла, като направим малка промяна в подсказката.
Пример за подсказване:
Роля и задача: Вие сте старши маркетинг специалист по продукти. Използвайте Tree of Thoughts, за да създадете теми на имейли, с които да обявите нашата функция „Предварително създадени AI агенти“.
Ограничения
- Аудитория: заети оперативни и продуктови лидери, които оценяват AI на работното място
- Тон: уверен, практичен, без преувеличения
- Дължина: ≤ 55 символа
- Избягвайте спам формулировки и текст, написан изцяло с главни букви.
- Трябва да намекнете за незабавна полза (спестено време, по-бързо изпълнение)
Процес (ToT)
- Разклоняване: Избройте 5 ъгъла: Водени от ползите, Резултат/Скорост, Пример за употреба/Задачи за изпълнение, Намаляване на риска, Социално доказателство
- Разширение: 3 теми за всеки ъгъл
- Оценка: Оценете всеки елемент по яснота/релевантност/отличителност/дължина (1–5)
- Подрязване: Запазете най-доброто 1 за всеки ъгъл
- Усъвършенстване: съкратете до ≤55 символа; избистрете глаголите
- Избор: Изведете Топ 3 + предизвестия и защо печелят (≤1 ред всеки)
Формат на изхода (без скрита верига от мисли):
- Окончателни топ 3 с предизвестия
- Списък с ъгли с кратко обосноваване
- Таблица: Ъгъл | Тема | Дължина | Резултат | Обосновка
Тук помолихме AI системата да вземе предвид ограниченията, да дефинира процеса и дори формата на изхода.
💡 Професионален съвет: Дървото на мислите работи най-добре, когато всеки момент на вземане на решение е ясен и независим. Така че, ако включите няколко стъпки в един момент на вземане на решение (например, като помолите AI да идентифицира аудиторията и ползата в една и съща стъпка), клоните стават объркани и резултатът губи фокус.
👀 Знаете ли? Когато се използва рамката Tree of Thoughts, успехът на GPT-4 в задачата „Game of 24 ” скача от едва 4% при стандартно подсказване с верига от мисли до 74% при използване на Tree of Thoughts.
Този скок от 70 точки се случи без промяна на самия модел, а само на метода на подсказване. Това показва колко важно е подсказването, колкото и моделът, който използвате.
6. Верижно подсказване
При тази техника за инженеринг на подсказване разбивате задачата на по-малки подзадачи (с логически последователности), създавайки итеративен процес. Всяка стъпка се основава на предходната, а резултатът от един етап става вход за следващия.
Нека да се върнем към примера с темата на имейла (за последен път) и да използваме верижно подсказване, за да видим как това се отразява на резултата. Първо ще помолим AI да идентифицира целевата аудитория:
Пример за подсказване:
Цел: Напишете тема на имейл, за да обявите Предварително създадени AI агенти
Стъпка 1: Извлечете основните предимства
Избройте 5 основни предимства на нашите нови предварително създадени AI агенти за лидери в областта на продуктите и операциите. (Резултат: по-бърза настройка, незабавна автоматизация, по-малко зависимости, стандартизация, по-бързо стартиране)
Стъпка 2: Генерирайте ъгли
Предложете 5 варианта за заглавие на имейл въз основа на тези предимства. (Резултат: скорост, лекота, производителност, надеждност, иновативност)
Стъпка 3: Напишете теми
Напишете 3 теми за всеки ъгъл. Не надвишавайте 55 символа. (Резултат: „Готови AI агенти – готови, когато сте готови“ и т.н.)
Стъпка 4: Изберете най-доброто
Оценявайте ги по яснота и релевантност. Върнете първите 3 с прехедъри.
Чрез верижното свързване на подсказките вие по същество насочвате AI през същия процес, който бихте следвали ръчно:
Извлечете ключовите предимства ➡️ Генерирайте ъгли на съобщенията ➡️ Напишете тема ➡️ Изберете най-добрия вариант
💡 Съвет от професионалист: Използвайте верижно подсказване, за да намалите „когнитивното претоварване“ на AI. Като разделите голяма задача на по-малки стъпки, вие насочвате AI през процеса, което прави крайния резултат по-изпипан и съгласуван, отколкото при еднократно подсказване.
7. Автоматичен инженер за подсказване (APE)
APE е усъвършенствана техника, при която голям езиков модел ви помага да генерирате и усъвършенствате нови подсказки, оптимизирани за същия AI модел. Представете си го като начинът, по който AI казва: „Кажи ми какво искаш и аз ще намеря най-добрия начин да задам въпроса, който ще ти даде идеалния отговор.“
При техниката за подсказване на APE вие молите AI да:
- Създайте подсказки за задачата, която искате да бъде изпълнена.
- Предскажете как ще се представят тези подсказки.
- Тествайте ги.
- Изберете най-доброто подсказване и го изпълнете.
Да предположим, че се готвите да пуснете нова функция, наречена „Персонализирани табла“ за вашия SaaS продукт. Искате да създадете убедителен наръчник за съобщения за вашия екип. Въпреки това, имате затруднения да формулирате съобщението по начин, който да резонира с вашите читатели.
В такъв случай можете да помолите AI да генерира подробно подсказване за себе си:
Пример за подсказване: Вие сте инженер по автоматични подсказвания.
Задача: Създайте подсказване, което ще помогне за генерирането на ръководство за съобщения за нашата нова функция „Персонализирани табла“.
Вашите стъпки:
- Генерирайте 5 възможни подсказки
- Предскажете кои от тях ще създадат най-убедителния и ясен текст за B2B купувач.
- Тествайте всяка подсказка върху примерна входяща информация.
- Изберете най-ефективното подсказване и го изпълнете изцяло.
- Възвръщаемост: Печелившата подсказка + генерираното ръководство за съобщения
След това AI ще ви предостави списък с подсказки, които можете да усъвършенствате и изпълните, за да създадете висококачествен наръчник за съобщения:
💡 Професионален съвет: Създайте система за оценяване, за да оцените различните подсказки, генерирани от AI. Можете да споделите тази система с модела и да го помолите да оцени всяка отделна подсказка според нея. Това ще ви улесни при оценяването на опциите за подсказки въз основа на вашите критерии.
Според изследователска статия, озаглавена „Големите езикови модели са инженери на подсказки на човешко ниво“, „Показваме, че подсказките, разработени с APE, могат да се прилагат, за да насочват моделите към достоверност и/или информативност, както и да подобряват ефективността на обучението с малко повторения, като просто се добавят към стандартните подсказки за обучение в контекст.“
8. ReACT
Макар че „ReAct“ звучи като нещо, което бихте направили, ако разлеете кафе върху лаптопа си, в инженерството на подсказките това е съкращение от Reason + Act (разсъждение + действие). Това е друга усъвършенствана техника за подсказване, при която AI моделът редува мислене (разсъждение) и действие (предприемане на действия).
Вместо да дава незабавен окончателен отговор, AI се подканя да:
- Причина: Обмислете проблема стъпка по стъпка.
- Действие: Взаимодействайте с външни инструменти или бази от знания, за да съберете повече информация.
- Отново причина: Използвайте новата информация, за да усъвършенствате мисленето му.
Този процес се повтаря в цикъл, докато AI може с увереност да стигне до добре обоснован отговор.
Да предположим, че планирате да пуснете нова функция „табла“ и искате да разберете какво казва вашият конкурент за подобна функция на своя уебсайт. За този пример приемете, че ние сме вашият конкурент и искате да знаете подробности за таблата на ClickUp.
С ReACT ще структурирате подсказките си по следния начин:
Пример за подсказване: Вие сте конкурентен маркетинг специалист, който използва подхода ReACT (Reason + Act).
Вашата задача: Проучете и обобщете как ClickUp позиционира функцията си „Табла“ на своя уебсайт.
Следвайте тази процедура, докато не приключите:
- Помислете: Напишете какво трябва да намерите след това (например, ценности, примери за употреба, предимства, визуални елементи, призиви за действие).
- Действие: Търсете в сайта на ClickUp (https://clickup. com/features/dashboards) и извлечете само релевантната информация.
- Наблюдавайте: Запишете какво сте открили.
- Повторете: Продължавайте, докато не получите цялата необходима информация.
Накрая, предоставете структурирано резюме с:
- Основно позициониране
- 3–5 основни предимства
- 3 основни случая на употреба
- Как се представят визуално таблата
- Стил и тон на призива за действие
Това подсказване води AI през логичен, поетапен процес, без да се отклонява от темата. Сега нека видим как AI отговори на това подсказване:
💡 Съвет от професионалист: Подсказките ReACT работят най-добре, когато AI има достъп до надеждна онлайн информация и може да прави точни наблюдения. Ако стъпката „Act“ извлича шумни или остарели данни, последващото разсъждение неизбежно ще бъде погрешно.
9. Генериране на подсказване на знания
Когато AI прави пауза, за да събере или конструира изрично набор от знания, той има тенденция да бъде по-точен и последователен.
Това е принципът на Generate Knowledge Prompting, при който давате множество подсказки на AI, така че той първо да изведе на повърхността релевантни факти, преди да ги използва за генериране на подходящ отговор.
Звучи объркващо?
Разгледайте този пример: Стартирате нов инструмент за управление на проекти за свободни професионалисти. Трябва да създадете маркетингова стратегия, но не сте сигурни на кои проблеми да се фокусирате, за да направите посланието си въздействащо.
С помощта на Generate Knowledge Prompting можете първо да накарате AI да ви даде списък с подходящи прозрения за неудовлетвореността на вашата целева аудитория:
Използвайки тази генерирана информация като входни данни за следващото си подсказване, ще насочите AI да предложи идеална маркетингова стратегия:
По този начин крайният резултат се основава на прозрачна и конкретна логика.
💡 Професионален съвет: Използвайте Generate Knowledge Prompting, когато се нуждаете от добре проучен и авторитетен отговор от AI. Това е идеално за писане на статии, създаване на подробни доклади или дори подготовка за презентация, при която точността на данните е от решаващо значение.
10. Активно подсказване
Активното подсказване е техника, която превръща AI в активен ученик.
Вместо да гадаете от кои примери (или кадри) AI трябва да се учи, предоставете му разнообразен набор от примери, а AI сам ще идентифицира най-трудните или двусмислени от тях. След това той ще ви помоли да предоставите правилния отговор само за тези конкретни случаи, за да се обучи.
За да разберете по-лесно това, представете си, че искате да създадете рамка, която да помогне на вашия екип по продажбите да се справи с често срещаните цели на клиентите за нова функция на продукта.
Вече разполагате със списък с необработени отзиви от клиенти и цели и искате да обучите AI да пише ефективни отговори, които отговарят на бранда и могат да бъдат използвани повторно от екипа по продажбите.
Пример за подсказване: Вие сте старши стратег по продуктов маркетинг, който проучва проблемите на потребителите.
Задача: Избройте 4 ясни причини за неудовлетвореност или проблеми, с които се сблъскват продуктовите мениджъри на свободна практика, които работят без инструмент за управление на проекти.
Контекст: Те работят с много клиенти, работят дистанционно и често се занимават с проекти сами, без специални екипи за поддръжка.
Ограничения:
- Направете всяка болезнена точка с дължина 1–2 изречения.
- Подчертайте емоционалното въздействие (стрес, претоварване, изчерпване, объркване и др.).
- Покажете бизнес последиците (пропуснати срокове, пропуснати задачи, недоволни клиенти)
- Избягвайте неясни термини като „липса на организация“ – бъдете конкретни.
Формат на изхода:
- Номериран списък
- Всеки елемент: Проблем → Последица (в скоби)
💡 Съвет от професионалист: Съхранявайте успешните подсказки с бележки за това какво е проработило и защо. По този начин ще създадете вътрешна библиотека с „модели на подсказки“, които можете да използвате повторно и да адаптирате за различни задачи, точно като модулите за многократна употреба в кода.
Подсказване за различни случаи на употреба
Готови ли сте да приложите уменията си в областта на инженерството на подсказки?
Нека разгледаме някои често срещани примери за инженеринг на подсказки, които можете да приложите веднага в работата си.
За екипите, работещи със съдържание
Ако работите в областта на съдържанието, вие всъщност управлявате творческа поточна линия. Това е изморително, но не и когато знаете как да създавате ефективни подсказки.
1. Създаване на конспекти за блог чрез верижно подсказване
Вместо да казвате на AI да „създаде план за блог на [тема]“, можете да разделите този процес на подстъпки и да ги изпълните последователно:
Пример за подсказване: Дайте ми 5 идеи за теми за блог за преодоляване на понеделнишката депресия. Той е предназначен за мениджъри на средно ниво и споделете рамките, които сте използвали за всеки заглавие.
След това разделите темата на H2, H3 и H4 тагове и ми кажете какво трябва да обхвана под всеки от тях.
2. Генериране на метаданни с инженеринг на подсказки с малко изстрели
Вземете 3-4 мета заглавия и мета описания от предишните си статии и ги използвайте като примери или „кадри“, за да обучите AI да пише мета описания.
3. SEO оптимизиране на блог с помощта на техниката за генериране на знания
Ако имате блог с ниска производителност, който искате да оптимизирате за търсачките, просто го въведете в AI и помолете модела да го „изкопае“ за ключови думи, които може да сте пропуснали. След като AI генерира този списък (т.е. генерира знания), можете да го инструктирате да включи генерираните знания по естествен начин в текста.
Макар че правилният подтик може да ви помогне да създадете страхотен блог или публикация в социалните медии, все пак е неприятно да превключвате между инструменти, за да генерирате съдържание и да го редактирате/форматирате за издателя. ClickUp предлага интелигентно решение.
Можете да използвате ClickUp Docs, за да напишете съдържанието си, което съдържа вградено разширение за ClickUp Brain.
Това означава, че можете да давате подсказки на AI, да усъвършенствате съдържанието си и да го форматирате с визуални елементи (изображения, таблици, инфографики, GIF файлове) – всичко това в рамките на вашия документ.
Поддържайте идеите си в движение, без да прекъсвате потока. ClickUp Brain MAX ви помага да улавяте и усъвършенствате мислите си директно в Docs – превръщайки бързите идеи в организирани конспекти или следващи стъпки. А когато писането ви забавя, функцията Talk-to-Text ви позволява просто да изкажете идеите си; те се появяват незабавно на страницата, като поддържат бърз и безпроблемен мозъчен штурм.
Това улеснява записването на идеи, диктуването на конспекти или изготвянето на подсказки за съдържание в реално време, без да се губи инерция. След като грубият чернови вариант е готов, можете да го усъвършенствате, като използвате верижно подсказване, подсказване с няколко изстрела или друга техника, която сте научили.
📌 Знаете ли, че... 86% от маркетолозите спестяват над час всеки ден, като използват AI, за да генерират нови идеи за съдържание.
Това са над 5 часа седмично, които можете да използвате за стратегия, разказване на истории и по-ценни задачи.
Резултатът? По-бързи кампании, по-малко изтощение и повече пространство за творчество, което наистина свързва с аудиторията.
За продуктови и разработвателни екипи
Непрекъснатото общуване с AI, за да пуснете нови функции или да отстраните бъгове, не е точно помощта, от която се нуждаете в живота. Инженерингът на подсказките може да направи този процес много по-малко изтощителен:
1. Обясняване на спецификациите на функциите чрез верижно подсказване
Можете да използвате верижно подсказване, за да подготвите документ с технически спецификации стъпка по стъпка, така че разработчиците да могат да работят по него, без да се объркват. Ето как:
2. Превръщане на обратната връзка в задачи за разработчици с нулево инженерство на подсказки
Просто копирайте и поставете обратната връзка от клиента и помолете AI да я превърне в задача за разработчик с ясен заглавие и описание:
3. Напишете тестови случаи, използвайки подсказване с няколко изстрела
Дайте 4-5 примера за добре написани тестови случаи, така че AI моделът да научи вашия стил незабавно и да произведе желания тестов случай:
Ако все още използвате няколко инструмента за задачи, подпомагани от AI, ClickUp Brain е всичко, от което се нуждаете, особено ако работите в областта на разработката на продукти или софтуер.
Това може да ви помогне да генерирате кратки обобщения на докладите за грешки директно в рамките на дадена задача. Всичко, което трябва да направите, е да отворите задачата за грешка, която ви е възложена, да кликнете върху бутона „AI Summarize“ (AI обобщение) и да изчакате няколко секунди, докато AI генерира кратко обобщение, в което се подчертават основният проблем и необходимите стъпки за действие.
По същия начин можете да използвате ClickUp Brain, за да изготвите ясни критерии за приемане на потребителски истории, функции и корекции на грешки. Софтуерът за помощ при писане автоматично ще извлече и анализира съдържанието на задачите (описание, коментари, прикачени файлове) и ще предложи критерии за приемане във формат на списък/точки.
Искате да видите как работи? Гледайте това кратко видео за това как да напишете ефективен доклад за грешка с помощта на AI.
📌 Знаете ли, че? Проучване на Canva установи:
- 92% от технологичните лидери са интегрирали AI-подпомагани инструменти за кодиране в своите работни процеси.
- 78% от разработчиците използват тези инструменти ежедневно.
Предимствата включват по-бързо създаване на прототипи, генериране на идеи, иновации и по-ниски разходи.
За продажби и маркетинг
Персонализацията е най-важното за екипите по продажби и маркетинг. Но предлагането й в голям мащаб е досадна задача. Нека видим как техниките за инженеринг на подсказки могат да ускорят този процес:
1. Написване на отговори по имейл чрез инженеринг на подсказки с няколко изстрела
Покажете на AI няколко примера за това как бихте отговорили на имейл от клиент или потенциален клиент, и той ще изготви отговор на последния имейл точно както бихте направили вие:
2. Генериране на ценни предложения с помощта на автоматичен инженер за подсказване
Нуждаете се от помощ при изготвянето на силно предложение за стойност? Вместо да губите време в усъвършенстване на подсказките си, просто помолете AI да:
Имате нужда да генерирате копия за разпространение и обобщения на разговори с клиенти за секунди? С ClickUp Brain можете да използвате AI асистента във всички функции на ClickUp, като ClickUp Docs, ClickUp Tasks и дори ClickUp Comments.
За да създадете чернова на текст за контакти, просто отворете ClickUp Docs и използвайте AI, за да напишете имейла/съобщението си. Можете да го редактирате, да изберете тон, да подобрите или разширите черновата с едно кликване или да го използвате така, както е.
А ако някой остави бележка за разговор в коментарите, можете да се обадите на Brain (като напишете @brain в полето за коментар/отговор) и да го помолите да обобщи бележката за разговора в коментара.
📚 Прочетете още: Примери за подсказки за писане
📌 Знаете ли, че... Почти 20% от маркетолозите отделят повече от 40% от маркетинговия си бюджет за кампании, базирани на изкуствен интелект, а 34% от тях отчитат значително подобрение в маркетинговите резултати благодарение на изкуствения интелект.
За операции
Ако работите в оперативния отдел, вероятно сте натоварени с отнемащи време задачи, като изготвяне на стандартни оперативни процедури или създаване на вътрешни документи. Но не се тревожете, опитайте подсказките по-долу, за да облекчите работната си натовареност по интелигентен начин:
1. Изготвяне на обобщения на срещи – генериране на знания + самосъгласуваност
Нямате автоматизиран инструмент за генериране на резюмета от срещи? Няма проблем! Поставете транскрипта от срещата в чата на AI и го помолете да извлече ключовите точки (резюмета или действия за изпълнение).
За да подобрите точността на резултата, можете да накарате AI да опита няколко версии на резюмето и да избере най-добрата.
А ако търсите по-безпроблемен и автоматизиран начин за работа с бележки от срещи, AI Notetaker на ClickUp е създаден точно за това. Този мощен инструмент може автоматично да се включва в срещите ви, независимо дали са планирани или спонтанни, и да транскрибира цялата разговор в реално време.
Той може да обобщава ключови точки, да подчертава взетите решения и дори да извлича задачи за изпълнение или последващи действия.
Ако искате да научите повече за това как да използвате AI за водене на бележки от срещи, вижте видеото по-долу:
2. Създаване на вътрешни документи чрез активно подсказване
Създаването на вътрешен документ (като например „политика за дистанционна работа“) от първия път може да бъде прекалено трудно. В такива случаи е най-добре да използвате активно подсказване и да го усъвършенствате постепенно, за да получите перфектен резултат:
Пример за подсказване: Напишете вътрешен документ, в който обяснявате нашата политика за дистанционна работа. Не надвишавайте 800 думи. Избройте условията за допустимост, очакванията, политиката за оборудване и секцията за киберсигурност.
Гледайте това видео, за да научите как AI може да оптимизира процеса на документиране и да ви спести часове ръчна работа:
3. Създаване на SOP чрез техника за генериране на знания
„Напишете SOP за X“ може да не ви даде най-добрите резултати. Вместо това можете да определите точно какво трябва да бъде включено първо. Щом AI ви даде този списък, коригирайте го и след това го върнете на модела, за да изготви пълния SOP.
Пример за подсказване
Стъпка 1: Вие сте експерт по документиране на процеси. Идентифицирайте всички ключови стъпки, задачи, инструменти и одобрения, свързани с създаването на SOP за [X процес]. Включете кой е отговорен за всяка стъпка, какви инструменти използва и ключовите критерии за успех, за да маркирате тази стъпка като завършена.
Стъпка 2: Използвайте този списък със стъпки, роли, инструменти и критерии, за да напишете подробна стандартна оперативна процедура за [X процес]. Включете раздели за заглавие, цел, обхват, стъпка по стъпка процедура, роли и отговорности, инструменти/ресурси и насоки за одобрение и преглед. Използвайте ясен, практичен език, така че всеки да може да го следва без предварителна подготовка.
Макар това да изглежда лесно, ние разбираме, че може да бъде разочароващо да изготвяте AI подсказки за писане от нулата, когато имате нужда да генерирате SOP (тъй като една и съща подсказка може да не е подходяща за всеки SOP).
Ами ако в работното ви пространство имаше магически бутон, който при натискане генерираше всяка SOP, която пожелаете? Точно това можете да постигнете с AI Fields на Clickup.
Това е персонализирано поле, поддържано от ClickUp Brain, което можете да добавите към задачата или списъка си. Можете да зададете подсказката като „Изгответе SOP въз основа на описанието на задачата и коментарите“. И всеки път, когато кликнете върху нея, тя автоматично ще генерира съдържание на SOP, в зависимост от съдържанието на задачата.
💬 Какво казват потребителите на CickUp:
ClickUp е изключително гъвкав и ми позволява да създавам решения за практически всеки бизнес случай или процес. Автоматизациите и AI агентите също са супер мощни! Мога да настроя автоматични действия чрез логика или чрез AI подсказки, за да изпълнявам почти всяко действие, което може да си представите в ClickUp. Накрая, темпото на актуализациите на продукта е невероятно – всеки месец има наистина значителни актуализации на функциите, а компанията явно инвестира в растеж.
ClickUp е изключително гъвкав и ми позволява да създавам решения за практически всеки бизнес случай или процес. Автоматизациите и AI агентите също са супер мощни! Мога да настроя автоматични действия чрез логика или чрез AI подсказки, за да изпълнявам почти всяко действие, което може да си представите в ClickUp. Накрая, темпото на актуализациите на продукта е невероятно – всеки месец има наистина значителни актуализации на функциите и компанията явно инвестира в растеж.
Чести грешки при подсказките (и начини за отстраняването им)
Няколко малки навика в начина, по който пишете подсказките, могат да направят разликата между получаването на резултат, който ви кара да възкликнете „Уау, това е перфектно“, и взиране в блок от текст, чудейки се какво е пошло погрешно.
Казано това, нека разгледаме някои често срещани грешки при инженеринга на подсказките и как можете да оптимизирате подсказките си:
1. Помолете AI да „просто го направи“, без да му казвате как
Написването на подсказване като „напиши блог пост“ или „обобщи това“ оставя много място за интерпретация от страна на AI. Резултатът? Блог, който е прекалено общ, или обобщение, което не отговаря на вашите очаквания.
Поправка: Създавайте ефективни подсказки с ясни указания и контекст. Например, когато пишете публикация в блог, обмислете да определите тона, който искате да следвате, целевата си аудитория, дължината на публикацията и нейната цел.
Ето един пример:
❌ Лоша подсказка: „Напишете имейл за новата функция „Персонализирани табла“.
✅ Добър подтик: „Напишете вътрешно имейл до нашия екип по продажбите, в което обявявате новата функция „Персонализирано табло“ за нашия инструмент за продуктивност [име на инструмента]. Имейлът трябва да бъде кратък, да подчертава трите основни предимства за търговците (например, доказване на възвръщаемостта на инвестициите, по-бързо сключване на сделки) и да включва призив за действие към обучително видео. Използвайте уверен и окуражаващ тон.“
2. Претоварване на AI с твърде много задачи наведнъж
Натъпкването на прекалено много подробности или задачи в едно огромно подсказване може да доведе до объркващи резултати. AI ще се обърка или ще се опита да направи всичко наведнъж (и ще го направи зле).
Поправка: Разделете първоначалната си подсказка на по-малки стъпки и ги изпълнете последователно. Например, първо попитайте за обща схема. Ако е добра, помолете AI да напише съдържание за всяка секция. След това го инструктирайте да доусъвършенства тона и т.н.
❌ Лоша подсказка: „Генерирайте 10 SEO ключови думи за блог публикация, озаглавена „Как да внедрите система за управление на качеството. Предложете SEO-съобразна структура, използвайки тези ключови думи, и след това напишете 100-думово въведение за блога. ’
✅ Добър подтик: Генерирайте 10 SEO ключови думи за блог публикация, озаглавена „Как да внедрите система за управление на качеството“. Целевата аудитория за тази блог публикация са собственици на фирми, изпълнителни директори и висшето ръководство.
Сега, използвайки генерираните ключови думи, създайте подробен, SEO-съобразен план за тази публикация в блога. Уверете се, че таговете „
Напишете 100-думово въведение за този блог, като имате предвид генерирания конспект и ключовите думи за SEO.
3. Предполагаме, че моделът запомня
Повечето големи езикови модели са без състояние и не запазват информация, освен ако не я включите изрично в текущата подсказка. Това често води до отговори, които игнорират предишния контекст или противоречат на предишните ви инструкции.
Поправка: Повторете ключовия контекст, ограниченията и целите във всяка нова подсказка, така че моделът да разполага с цялата информация, необходима за точен отговор.
❌ Лоша подсказка: „Сега напишете въведението въз основа на обсъдената по-рано структура.“
✅ Добър подтик: Използвайте структурата на блога, която създадохме по-рано (Въведение, Предимства, Примери за употреба и Заключение), и напишете въведение от 100 думи. Напишете го в разговорна форма и привлечете вниманието на читателя, като подчертаете често срещан проблем, който нашият инструмент за продуктивност решава.
Създаване на библиотека с подсказки за екипи
Един добър подсказващ текст може да спести минути, а споделена библиотека с подсказващи текстове може да спести часове (тъй като всички я използват). Ето как можете да създадете такава:
1. Създайте споделен документ, в който да съхранявате всичките си подсказки.
Използвайте ClickUp Docs, за да организирате най-ефективните си подсказки, които членовете на екипа могат да използват по-късно. Можете да организирате тези подсказки по отдели и по-нататък по тип задачи (например създаване на съдържание, проучване на пазара, анализ на данни и т.н.).
За всеки подсказващ текст включете следното:
- Самата подсказка
- Кратко описание, обясняващо целта на подсказката, кога да я използвате, какво да избягвате и т.н.
- Пример за изход от AI за определяне на ясни очаквания
2. Проектирайте стандартизирани шаблони за подсказване
За често срещани задачи, като обобщаване на бележки от срещи или оптимизиране на блог, можете да създадете стандартни стратегии за подсказване, които всички трябва да използват. Можете да включите точни шаблони за AI подсказване и инструкции за това кога и как да ги използвате, за да генерирате отговори в желания стил.
Това гарантира, че всеки член на екипа следва едни и същи най-добри практики при подсказване, което осигурява постоянна качество на резултатите.
3. Насърчавайте култура на сътрудничество и обратна връзка
Насърчавайте екипа си не само да използва тази библиотека с подсказки, но и да помага за нейното усъвършенстване. За да направите това, трябва:
- Въведете проста система за оценяване, която позволява на екипа ви да оценява подсказките. Колкото по-висока е оценката на дадена подсказка, толкова по-ефективна е тя.
- Отворете документа за членовете на екипа, за да могат да оставят коментари с предложения за подобрения и да отбележат подсказките, които са неефективни.
4. Добавете съвети за отстраняване на проблеми към библиотеката си с подсказки
Ще има моменти, в които AI ще дава незадоволителни или неочаквани резултати. За да помогнете на екипа си да диагностицира и отстрани проблемите, обмислете добавянето на раздел за отстраняване на проблеми, в който се обсъждат често срещаните грешки при AI подсказките и техните решения.
Това може да изглежда по следния начин:
Проблем: Резултатът е твърде общ
Защо се случва това: AI има склонност да се опира на най-често използваните данни за обучение, което може да доведе до безопасни, но общи или безвдъхновенни отговори.
Решението: Добавете ограничения или конкретни инструкции, за да насочите AI в правилната посока.
Пример: „Не надвишавайте 100 думи“
📚 Прочетете още: Как да станете инженер по подсказване
От подсказване до продуктивност: как ClickUp запълва празнината
Като научите основни и напреднали техники за инженеринг на подсказки, можете да спрете да губите време с опити и грешки и да започнете да получавате резултати, които действително движат работата ви напред.
С ClickUp изкуственият интелект става част от работното ви пространство. Той комбинира управлението на задачите с автоматизация и сътрудничество, така че да можете да свършите работата си, без да преминавате от един инструмент към друг.
Така че, нека се откажем от стария начин на използване на AI като помощник, на когото трябва да се обаждате. Време е да си набавите AI асистент, който вече е част от вашия екип.
Регистрирайте се в ClickUp още днес и вижте какво се случва, когато AI е буквално на един клик разстояние!
Често задавани въпроси
Най-добрият инструмент зависи от задачата, която искате AI да изпълни. Най-голяма полза обаче се постига, когато AI е интегриран в платформата, която вече използвате за планиране и изпълнение на работата. ClickUp Brain, например, е широко и дълбоко интегриран в работната среда на ClickUp, така че можете да получите достъп до AI асистента от всеки екран. Всъщност можете дори да превключвате между Brain, ChatGPT, Gemini, Claude и др., за да изберете най-подходящия AI модел за вашата работа.
Да! Можете да съхранявате най-ефективните си подсказки в споделен документ в ClickUp или дори да ги превърнете в персонализирани AI полета за незабавно повторно използване. По този начин всеки може просто да кликне върху това поле и AI асистентът ще изпълни предварително зададената от вас подсказка. Силно се препоръчва за повтарящи се задачи, които се нуждаят от последователност и са чувствителни към времето.
Големите езикови модели не са търсачки. Те не са като Google, където въвеждате търсена фраза и търсачката ви дава един и същ резултат всеки път. Вместо това, LLM отговарят на вашите запитвания въз основа на данните и моделите, които са научили по време на обучението си, поради което едно и също подсказване може да даде различни резултати всеки път.
При техниката за инженеринг на подсказки без изстрел просто казвате на AI задачата, която трябва да изпълни, без никакви подкрепящи примери за очаквания резултат. В противовес на това, подсказките с няколко изстрела изискват да включите няколко примера, за да насочите AI в определена посока. Например, предоставяте пример за отговор на имейл, така че AI да може да генерира нещо подобно на него.