Megkéri az AI-t, hogy készítsen egy termékbevezetési e-mailt vagy elemezze a versenytársakat, de az eredmény unalmasnak és általánosnak tűnik. Ezért átfogalmazza, több kontextust ad hozzá, és újra megpróbálja. Még mindig nem jó. 😕
Az AI ugyanis csak annyira jó, amennyire a prompt.
A általános válasz és egy valódi gondolkodási partner közötti különbség abban rejlik, hogy hogyan kérdez.
Ez az útmutató bemutatja a gyakorlati AI prompting technikákat, valamint azt, hogy a tartalom-, termék- és üzemeltetési csapatok hogyan használhatják őket élesebb, árnyaltabb válaszok elérése érdekében.
📌 Tudta? A McKinsey globális felmérése szerint a vállalatok 65%-a jelentette, hogy legalább egy üzleti funkcióban generatív AI-t használ.
Mi az a prompt engineering?
A prompt engineering az a gyakorlat, amelynek során világos, konkrét utasításokat adunk, hogy a mesterséges intelligencia (AI) eszközök, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint például a GPT, a kívánt eredményeket adják.
Ezek a modellek természetes nyelvfeldolgozásra támaszkodnak az utasítások értelmezéséhez, ami azt jelenti, hogy a szavak egyértelműsége közvetlenül befolyásolja az AI válaszok minőségét.
Ez nagyjából olyan, mintha útbaigazítást adna valakinek, aki még soha nem járt a városában. Mondhatja azt, hogy „Menjen észak felé, és meg fogja találni”, és remélheti, hogy oda fog érni. Vagy megadhatja neki az utca nevét, a nevezetességeket és a pontos házszámot, amit keresnie kell.
A prompt engineering tekintetében ez azt jelenti, hogy:
- Adjon meg elegendő részletet anélkül, hogy túlterhelné a modellt.
- Bontsa fel a komplex feladatokat és kéréseket kisebb, konkrétabb feladatokra, hogy hatékonyabban tudjon kommunikálni.
- A modell válaszainak előrejelzése, beleértve azt is, hogy mit értelmezhet félre vagy hagyhat figyelmen kívül.
📊 Statisztikai figyelmeztetés: A Stanford AI Index megállapította, hogy:
- A szervezetek 59%-a jelentette, hogy bevételeinek növekedése közvetlenül összefügg az AI bevezetésével.
- Az AI-t használó szervezetek 42%-a költségcsökkenést tapasztalt működésében.
Az itt bemutatott összes technikát megmutatjuk, hogyan működnek a gyakorlatban, a ClickUp Brain beépített AI asszisztensünkben. *
Alapvető AI prompting technikák (példákkal)
A hatékony prompt-tervezés részben művészet, részben tudomány. Míg a művészetet csak a gyakorlat segít elsajátítani, a tudomány (azaz a technikák) elsajátításához görgessen lejjebb, és fedezze fel, hogyan lehet kérdéseket feltenni az AI-nak 👇
1. Zero-Shot prompting
A zero-shot prompting a prompt engineering legegyszerűbb technikája. Az AI-nak közvetlen promptot ad egy feladat elvégzéséhez, de nem ad példákat arra, hogyan kell azt elvégezni.
Mivel a modern nagy nyelvi modellek sokféle nyelvi, érvelési és tudásmintára vannak betanítva, képesek önállóan elvégezni bizonyos feladatokat, még kifejezett példák nélkül is (ez az úgynevezett zero-shot learning, vagyis nulla lövéses tanulás).
Vegyük például ezt a promptot, amelyet a ClickUp Brainnek adtunk:
Észrevette, hogy az AI azonnal elkészítette a hirdetés szövegét anélkül, hogy bármilyen példát mutatott volna arra, hogyan néz ki egy szellemes szöveg? Ez a zero-shot prompting működése.
💡 Profi tipp: Használja a Zero-shot prompting technikát, ha gyorsan kell elvégeznie valamit, anélkül, hogy tökéletesnek kellene lennie.
Például az írók kreatív íráshoz használhatják, és gyorsan elkészíthetik az első vázlatot, amelyet később finomíthatnak.
Vagy használja ezt a technikát ténykérdések feltevéséhez vagy összefoglalók létrehozásához.
2. Kevés lövéses prompting
Sander Schulhoff, akit „OG prompt engineer”-ként is ismernek, kiemeli, hogy a few-shot prompting technika 0%-ról 90%-ra javíthatja a pontosságot a besorolási pontosságot vizsgáló kontrollált tesztekben.
A zero-shot-tal ellentétben a few-shot prompting megköveteli, hogy példákat adjon az AI-nak, mielőtt hasonló feladatot kérne tőle. Ezek a „shots” bemutatják a formátumot vagy logikát, amelyet a modellnek követnie kell, hogy a várt választ adja.
Tegyük fel például, hogy azt szeretné, hogy az AI osztályozza a közösségi média kommentjeit érzelemelemzés céljából. Ahelyett, hogy közvetlenül arra kérné, hogy „elemzze az érzelmeket”, először címkézett példákkal irányíthatja az AI-t, például az alábbiak szerint:
Mint látható, a fenti példák utasításként szolgáltak, hogy az AI rendszer megértse, hogyan kell címkézni az ügyfelek visszajelzéseit.
💡 Profi tipp: A few-shot prompting akkor működik a legjobban, ha a példák rövidek és egyértelműek. Ha túl sok példával terheli az AI-t, vagy egymásnak ellentmondó példákat ad, az kihatással lesz a kimenetre.
A helyes módszer: rövid szöveges feladatok esetén ragaszkodjon 3-5 egyszerű, világos és következetes példához; hosszabb feladatok esetén kevesebb, de gazdagabb példákra lehet szükség. Így a modell képes lesz a kívánt eredményt generálni.
📌 Gyors megjegyzés: A Google kutatói létrehozták a Nano Banana Prompting Guide-ot, hogy megtanítsák az LLM-eknek, hogyan utánozzák bizonyos viselkedésmódokat néhány gondosan kiválasztott példa segítségével.
Ez azt mutatja, hogy még a legkisebb, kiváló minőségű minták is jelentősen növelhetik a modell pontosságát, bizonyítva, hogy a példák minősége gyakran fontosabb, mint a mennyiség.
3. Gondolatlánc (COT) prompting
A gondolatlánc-prompting technikában lényegében azt mondja az AI-nak: „Ne csak a választ add meg. Mutasd meg, hogyan jutottál el oda.”
Tegyük fel, hogy egy e-mail tárgyát szeretné megfogalmazni, amelyben bejelenti a termelékenységi alkalmazás új funkcióját: a feladatok prioritásainak meghatározását. Így használhatja a gondolatlánc-promptingot a releváns e-mail tárgyának generálásához:
Ha megkéri az AI-t, hogy magyarázza el komplex gondolkodási folyamatát, megnézheti a lépéseket, amelyeket végrehajtott, és pontosan meghatározhatja, hol hibázhatott az AI az e-mail tárgyának kitalálásakor.
Ez nemcsak abban segít, hogy jobban bízzon a végső válaszban, hanem ha újra promptolni szeretne, akkor azt egyértelműbb utasításokkal teheti meg.
💡 Profi tipp: A lépésről lépésre történő gondolkodási folyamat kialakítása időigényes. Azoknál a feladatoknál, ahol a sebesség kritikus fontosságú, a gondolkodási lánc promptingjával járó többletmunka jelentős hátrányt jelenthet.
Ráadásul az AI által generált érvelési út nem mindig tükrözi annak valódi belső folyamatát. Amint a fenti példában látható, az AI az érvelésének „összefoglalását” adta nekünk, és nem a tényleges lépésről lépésre történő lebontást. Ez hamis átláthatóságot kelthet, különösen összetettebb feladatok esetén.
Tehát csak olyan problémák esetén támaszkodjon a gondolatlánc-vezérelt promptokra, amelyek valóban strukturált gondolkodást igényelnek (pl. többlépéses matematikai feladatok, logikai rejtvények vagy analitikus elemzések). Egyszerű vagy időérzékeny feladatok esetén a közvetlen prompt hatékonyabb.
4. Összhang
Amikor kérdést tesz fel az AI-nak, az általában egy gondolkodási utat követ, és a legvalószínűbb választ adja meg. De mi van, ha ez az út nem a legjobb?
Pontosan ezt oldja meg az önkonzisztens prompting. Ennek során megkéri az AI-t, hogy több érvelési utat generáljon, hogy kiválaszthassa a legmegbízhatóbbat és legrelevánsabbat.
Használjuk ugyanazt az e-mail tárgy sor példát, hogy megértsük ezt. Ahelyett, hogy megkértük volna az AI-t, hogy generáljon egy tárgy sort, és magyarázza el, hogyan jutott oda (ahogy a CoT-ban tettük), megkértük, hogy generáljon több tárgy sort, és azonosítsa a legjobb lehetőséget egy lépésben:
Ha utasítást kap, az AI összehasonlíthatja a generált lehetőségeket, és kiválaszthatja a legerősebbet.
💡 Profi tipp: A legjobb eredmények elérése érdekében adjon hozzá egy utolsó utasítást az önkonzisztenciára vonatkozó promptjához: „Magyarázza el, miért a választott válasz a legjobb.”
Ez arra kényszeríti az AI-t, hogy ellenőrizze érvelését és indokolja következtetéseit, így átláthatóbb és megbízhatóbb választ adva.
📮 ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők 47%-a még soha nem próbálta ki az AI-t manuális feladatok elvégzésére, azonban azok közül, akik már alkalmazták az AI-t, 23% szerint ez jelentősen csökkentette a munkaterhelésüket.
Ez a kontraszt több lehet, mint pusztán technológiai különbség. Míg a korai felhasználók mérhető eredményeket érnek el, a többség alábecsüli, hogy az AI milyen átalakító hatással lehet a kognitív terhelés csökkentésére és az idő visszanyerésére. 🔥
A ClickUp Brain áthidalja ezt a szakadékot azáltal, hogy zökkenőmentesen integrálja az AI-t a munkafolyamatába. A szálak összefoglalásától és a tartalom megfogalmazásától a komplex projektek lebontásáig és az alfeladatok generálásáig – AI-nk mindent elvégez. Nincs szükség eszközök közötti váltásra vagy a nulláról való indulásra.
💫 Valódi eredmények: A STANLEY Security a ClickUp testreszabható jelentéskészítő eszközeinek segítségével 50%-kal vagy annál is többel csökkentette a jelentések elkészítésére fordított időt, így csapataiknak kevesebb időt kellett a formázással tölteniük, és többet tudtak a prognózisokra koncentrálni. ”
5. Gondolatok fája
Ahelyett, hogy több teljes választ generálna, majd közülük egyet kiválasztana, a gondolatfa prompting arra kényszeríti az AI-t, hogy a problémát lépésekre bontsa. Minden lépésnél az AI generálja a lehetőségeket, majd értékelje azokat, hogy megtalálja a legjobbat, mielőtt generálná a választ.
Bonyolultnak tűnik? Bonyolultnak tűnik? Nézzük meg újra az e-mail tárgy sorának példáját, egy kis módosítással a promptban.
Példa promptra:
Szerep és feladat: Ön egy vezető termékmarketinges. Használja a Tree of Thoughts alkalmazást, hogy e-mail tárgyakat hozzon létre, amelyekkel bejelenti előre elkészített AI-ügynökök funkciónkat.
Korlátozások
- Célközönség: elfoglalt operációs és termékvezetők, akik az AI-t értékelik a munkájuk során
- Hangnem: magabiztos, gyakorlatias, nem túlzó
- Hossz: ≤ 55 karakter
- Kerülje a spam jellegű kifejezéseket és a nagybetűs szövegeket.
- Azonnali értéket kell sugallnia (időmegtakarítás, gyorsabb végrehajtás).
Folyamat (ToT)
- Elágazás: Soroljon fel 5 szempontot: előnyök, eredmény/sebesség, felhasználási esetek/elvégzendő feladatok, kockázatcsökkentés, társadalmi bizonyíték.
- Bővítés: 3 téma szögönként
- Értékelés: Értékelje mindegyiket a világosság/relevancia/megkülönböztethetőség/hosszúság szempontjából (1–5).
- Kiválasztás: Minden szögből tartsa meg a legjobbat
- Finomítás: Rövidítse ≤55 karakterre; élesítse a igéket
- Kiválasztás: Kimenet Top 3 + preheaderek és miért nyertek (≤1 sor mindegyik)
Kimeneti formátum (nincs rejtett gondolatmenet):
- Végső top 3 preheaderekkel
- Szögek listája rövid indoklással
- Táblázat: Szög | Téma | Hosszúság | Pontszám | Indoklás
Itt arra kértük az AI rendszert, hogy vegye figyelembe a korlátozásokat, határozza meg a folyamatot, sőt még a kimeneti formátumot is.
💡 Profi tipp: A Gondolatfa akkor működik a legjobban, ha minden döntési pont egyértelmű és független. Ha tehát egy döntési pontba több lépést is belefoglal (pl. ugyanabban a lépésben kéri az AI-t, hogy azonosítsa a közönséget és az előnyöket), az ágak összezavarodnak, és a kimenet elveszíti a fókuszát.
👀 Tudta? A Tree of Thoughts keretrendszer használatával a GPT-4 sikere a „Game of 24” feladatban a standard gondolatlánc-promptinggal elért mindössze 4%-ról 74%-ra ugrott a Tree of Thoughts használatával.
Ez a 70 pontos ugrás a modell megváltoztatása nélkül, csupán a prompting módszer megváltoztatásával történt. Ez azt mutatja, hogy a prompt ugyanolyan fontos lehet, mint a használt modell.
6. Prompt láncolás
Ebben a prompt-tervezési technikában a feladatot kisebb alfeladatokra bontja (logikai sorrendben), így iteratív folyamatot hozva létre. Minden lépés az előzőre épül, és az egyik szakasz kimenete a következő szakasz bemenetévé válik.
Visszatérünk (utoljára) az e-mail tárgy sorának példájához, és a prompt láncolat segítségével megnézzük, hogyan befolyásolja ez a kimenetet. Először megkérjük az AI-t, hogy azonosítsa a célközönséget:
Példa promptra:
Cél: Írjon egy e-mail tárgyat, amelyben bejelenti az előre elkészített AI-ügynököket.
1. lépés: A legfontosabb előnyök kivonása
Sorolja fel az új, előre elkészített AI-ügynökök 5 legfontosabb előnyét a termék- és üzemeltetési vezetők számára. (Eredmény: gyorsabb beállítás, azonnali automatizálás, kevesebb függőség, szabványosítás, gyorsabb bevezetés)
2. lépés: Szögek generálása
Javasoljon 5 üzenetküldési szöget egy e-mail tárgyához ezeknek az előnyöknek az alapján. (Eredmény: sebesség, egyszerűség, termelékenység, megbízhatóság, innováció)
3. lépés: Írjon tárgyvonalakat
Írjon 3 tárgyat minden szögből. Ne haladja meg az 55 karaktert. (Kimenet: „Előre elkészített AI ügynökök – készen állnak, amikor Ön is készen áll” stb.)
4. lépés: Válassza ki a legjobbat
Értékelje ezeket az egyértelműség és a relevancia szempontjából. Adja vissza a legjobb 3-at preheaderekkel.
A promptok összekapcsolásával lényegében ugyanazon a folyamaton vezeti végig az AI-t, amelyet manuálisan is végigkövetne:
A legfontosabb előnyök kivonása ➡️ Üzenetküldési szempontok generálása ➡️ Tárgy sor megírása ➡️ A legjobb lehetőség kiválasztása
💡 Profi tipp: Használja a prompt láncolást az AI „kognitív túlterhelésének” csökkentésére. Ha egy nagy feladatot kisebb lépésekre bont, végigvezeti az AI-t a folyamaton, így a végső eredmény kifinomultabb és összehangoltabb lesz, mint egy egyetlen zero-shot prompt esetében.
7. Automatikus prompt mérnök (APE)
Az APE egy fejlett technika, amelynek segítségével egy nagy nyelvi modell segít új, ugyanazon AI-modellhez optimalizált promptokat generálni és finomítani. Gondoljon rá úgy, mint az AI módjára, hogy „Mondja el, mit szeretne, és én kitalálom, hogyan lehet a legjobban feltenni a kérdést, hogy megkapja az ideális választ”.
Az APE prompting technikában az AI-t arra kéri, hogy:
- Készítsen promptokat a végrehajtani kívánt feladathoz
- Jósolja meg, hogyan fognak teljesíteni ezek a promptok
- Tesztelje őket!
- Válassza ki a legjobb promptot, és futtassa le!
Tegyük fel például, hogy egy új, „Custom Dashboards” nevű funkció bevezetésére készül a SaaS termékéhez. Szeretne egy vonzó üzenetküldési útmutatót készíteni a csapatának. Azonban nehezen tudja úgy megfogalmazni az üzenetet, hogy az a olvasók számára is vonzó legyen.
Ilyen esetben megkérheti az AI-t, hogy generáljon magának egy részletes promptot:
Példa promptra: Ön egy automatikus prompt mérnök.
Feladat: Készítsen egy promptot, amely segít létrehozni egy üzenetküldési útmutatót új funkciónkhoz, a Custom Dashboards-hoz.
A teendő lépések:
- 5 lehetséges prompt generálása
- Jósolja meg, melyik fogja a legmeggyőzőbb és legérthetőbb szöveget eredményezni egy B2B vásárló számára.
- Tesztelje minden promptot egy minta bemeneten.
- Válassza ki a legjobban teljesítő promptot, és futtassa le teljes egészében.
- Visszatérés: A nyertes prompt + a generált üzenetküldési útmutató
Az AI ezután megad egy listát a promptokról, amelyeket finomíthat és futtathat, hogy kiváló minőségű üzenetküldési útmutatót hozzon létre:
💡 Profi tipp: Készítsen értékelési rendszert az AI által generált különböző promptok értékeléséhez. Megoszthatja ezt a rendszert a modellel, és megkérheti, hogy értékelje az egyes promptokat ennek megfelelően. Ez megkönnyíti a promptok értékelését a saját kritériumai alapján.
A „Large Language Models are Human-Level Prompt Engineers” (A nagy nyelvi modellek emberi szintű prompt-mérnökök) című kutatási cikk szerint „Megmutatjuk, hogy az APE-technológiával tervezett promptok alkalmazhatók a modellek valósághűségének és/vagy informatív jellegének elősegítésére, valamint a few-shot tanulási teljesítmény javítására, egyszerűen csak a standard kontextusban történő tanulási promptok elé illesztve őket.”
8. ReACT
Bár a „ReAct” úgy hangzik, mintha azt tenné, amikor kávét önt a laptopjára, a prompt engineeringben ez a Reason + Act rövidítése. Ez egy másik fejlett prompting technika, amelyben az AI modell gondolkodás (érvelés) és cselekvés (intézkedés) között váltakozik.
Ahelyett, hogy azonnal végleges választ adna, az AI-t arra ösztönzik, hogy:
- Ok: Gondolja át a problémát lépésről lépésre
- Cselekedjen: Kölcsönhatásba lépjen külső eszközökkel vagy tudásbázisokkal, hogy több információt gyűjtsön.
- Ismét indoklás: Használja az új információkat a gondolkodás finomításához.
Ez a folyamat addig ismétlődik, amíg az AI magabiztosan nem jut el egy jól alátámasztott válaszhoz.
Tegyük fel, hogy új „dashboard” funkciót tervez bevezetni, és szeretné megérteni, mit mond a versenytársa egy hasonló funkcióról a weboldalán. Ebben a példában tegyük fel, hogy mi vagyunk a versenytársa, és Ön részletesen szeretne tájékozódni a ClickUp Dashboardsról.
A ReACT segítségével a promptot körülbelül így strukturálhatja:
Példa promptra: Ön egy versenyképes termékmarketinges, aki a ReACT (Reason + Act) megközelítést alkalmazza.
Feladata: Kutassa fel és foglalja össze, hogy a ClickUp hogyan pozicionálja Dashboards funkcióját a weboldalán.
Kövesse ezt a ciklust, amíg be nem fejezi:
- Gondolkodjon el: Írja le, mit kell még megtalálnia (pl. értékesítési érvek, felhasználási példák, előnyök, vizuális elemek, CTA-k).
- Cselekvés: Keresse meg a ClickUp webhelyét (https://clickup. com/features/dashboards), és csak a releváns információkat vegye ki belőle.
- Megfigyelés: Jegyezze fel, mit talált.
- Ismételje meg: Folytassa, amíg meg nem kapja az összes szükséges információt.
Végül készítsen strukturált összefoglalót a következőket tartalmazva:
- Alapvető pozicionálási nyilatkozat
- 3–5 fő előny
- 3 fontos felhasználási eset
- Hogyan jelenítik meg vizuálisan a műszerfalakat?
- Cselekvésre ösztönző stílus és hangnem
Ez a prompt logikus, lépésről lépésre haladó folyamaton vezeti végig az AI-t, anélkül, hogy eltérne a témától. Most nézzük meg, hogyan reagált az AI erre a promptra:
💡 Profi tipp: A ReACT prompting akkor működik a legjobban, ha az AI megbízható online információkhoz fér hozzá és pontos megfigyeléseket tud tenni. Ha az „Act” lépés zajos vagy elavult adatokat von be, az azt követő érvelés elkerülhetetlenül hibás lesz.
9. Tudásgenerálás
Amikor az AI először szünetet tart, hogy kifejezetten összegyűjtse vagy felépítse a tudásanyagot, akkor általában pontosabb és következetesebb lesz.
Ez a Generate Knowledge Prompting elve, amelynek során több promptot ad az AI-nak, hogy az először a releváns tényeket hozza felszínre, majd azokat felhasználva generáljon releváns választ.
Zavarosnak tűnik?
Vegyük a következő példát: új projektmenedzsment eszközt indít freelancerek számára. Marketingstratégiát kell kidolgoznia, de nem biztos benne, mely problémákra kell összpontosítania, hogy üzenete visszhangra találjon.
A Generate Knowledge Prompting segítségével először megkérheti az AI-t, hogy adjon egy listát a célközönség frusztrációival kapcsolatos releváns információkról:
A generált betekintést felhasználva a következő prompt inputjaként, irányíthatja az AI-t, hogy javasoljon egy ideális marketingstratégiát:
A végső eredmény így átlátható és konkrét logikán alapul.
💡 Profi tipp: Használja a Generate Knowledge Prompting funkciót, ha jól kutatott és hiteles AI-válaszra van szüksége. Ez tökéletes cikkek írásához, részletes jelentések készítéséhez, vagy akár olyan prezentációk előkészítéséhez, ahol a adatok pontossága kritikus fontosságú.
10. Aktív prompting
Az aktív promptolás egy olyan technika, amely az AI-t aktív tanulóvá teszi.
Ahelyett, hogy kitalálná, mely példákból (vagy felvételekből) kell tanulnia az AI-nak, adjon neki sokféle példát, és az AI önállóan azonosítja a legnehezebb vagy leginkább kétértelmű példákat. Ezután csak azokhoz a konkrét esetekhez kéri Öntől a helyes választ, hogy magát képezze.
Hogy ezt könnyebben megértsd, képzeld el, hogy olyan keretrendszert szeretnél létrehozni, amely segít az értékesítési csapatodnak kezelni az új termékfunkcióval kapcsolatos általános ügyféligényeket.
Már rendelkezik a nyers ügyfél-visszajelzések és célok listájával, és szeretné betanítani az AI-t, hogy hatékony, márkának megfelelő válaszokat írjon, amelyeket az értékesítési csapat újra felhasználhat.
Példa promptra: Ön egy vezető termékmarketing-stratéga, aki a felhasználói problémákat kutatja.
Feladat: Soroljon fel 4 egyértelmű frusztrációt vagy problémát, amellyel a projektmenedzsment eszköz nélkül dolgozó szabadúszó termékmenedzserek szembesülnek.
Kontextus: Több ügyféllel foglalkoznak egyszerre, távoli munkát végeznek, és gyakran egyedül kezelik a projekteket, dedikált támogató csapatok nélkül.
Korlátozások:
- Minden problémás pontot 1–2 mondatban fogalmazzon meg.
- Hangsúlyozza az érzelmi hatást (stressz, túlterheltség, kiégés, zavarodottság stb.).
- Mutassa be az üzleti következményeket (lemaradt határidők, elmulasztott feladatok, elégedetlen ügyfelek).
- Kerülje az olyan homályos kifejezéseket, mint „szervezetlenség” – legyen konkrét!
Kimeneti formátum:
- Számozott lista
- Minden elem: Probléma → Következmény (zárójelben)
💡 Profi tipp: Tárolja a sikeres promptokat jegyzetekkel arról, hogy mi működött és miért. Ezzel létrehozhat egy belső „prompt minták” könyvtárat, amelyet újra felhasználhat és alkalmazhat a feladatokhoz, akárcsak az újrafelhasználható kódmodulokat.
Prompting különböző felhasználási esetekhez
Készen áll arra, hogy felhasználja prompt engineering készségeit?
Vessünk egy pillantást a gyakori prompt engineering példákra, amelyeket azonnal alkalmazhat a munkájában.
Tartalomcsapatok számára
Ha tartalomtervezéssel foglalkozik, akkor lényegében egy kreatív futószalagot működtet. Ez fárasztó feladat, de nem akkor, ha tudja, hogyan kell hatékony promptokat készíteni.
1. Blogvázlatok készítése prompt-láncolással
Ahelyett, hogy az AI-nak azt mondaná, hogy „készítsen blogvázlatot [téma] témában”, felbonthatja ezt a folyamatot al-lépésekre, és azokat egymás után végrehajthatja:
Példa promptra: Adj nekem 5 témát egy bloghoz, amely a hétfői depresszió leküzdéséről szól. A blog középvezetőknek szól, és oszd meg az egyes címekhez használt keretrendszereket is.
Ezután bontsa a témát H2, H3 és H4 címkékre, és mondja meg, mit kell minden egyes címke alatt lefednem.
2. Metadatok generálása kevés lövéses prompt-tervezéssel
Vegyen 3-4 meta-címet és meta-leírást korábbi cikkeiből, és használja őket példaként vagy „felvételként” az AI meta-leírás írásra való betanításához.
3. SEO optimalizálás egy blogon a generált tudás technika segítségével
Ha van egy alulteljesítő blogja, amelyet keresőmotorok számára szeretne optimalizálni, egyszerűen adja be az AI-ba, és kérje meg a modellt, hogy „bányássza ki” azokat a kulcsszavakat, amelyeket esetleg kihagyott. Miután az AI létrehozta ezt a listát (azaz létrehozta a tudást), utasíthatja, hogy a létrehozott tudást természetesen építse be a szövegbe.
Bár a megfelelő prompt segíthet egy remek blogbejegyzés vagy közösségi média poszt létrehozásában, még mindig körülményes az eszközök közötti váltás a tartalom generálása és a kiadó számára történő szerkesztése/formázása között. A ClickUp intelligens megoldást kínál erre a problémára.
A ClickUp Docs segítségével írhatja meg tartalmát, amely beépített kiterjesztést tartalmaz a ClickUp Brainhez.
Ez azt jelenti, hogy az AI-nak promptokat adhat, finomíthatja a tartalmát, és vizuális elemekkel (képek, táblázatok, infografikák, GIF-ek) formázhatja azt, mindezt a dokumentumon belül.
Tartsa mozgásban ötleteit anélkül, hogy megszakítaná a folyamatot. A ClickUp Brain MAX segít rögzíteni és finomítani a gondolatokat közvetlenül a Dokumentumokban – így a gyors ötletek szervezett vázlatokká vagy következő lépésekké alakulnak. Ha pedig a gépelés lassítja Önt, a Talk-to-Text funkcióval egyszerűen kimondhatja ötleteit; azok azonnal megjelennek az oldalon, így a brainstorming gyors és zökkenőmentes marad.
Így könnyedén rögzítheti ötleteit, diktálhat vázlatokat vagy készíthet tartalmi promptokat valós időben, anélkül, hogy megszakítaná a lendületet. Miután elkészült a nyers vázlat, finomíthatja azt prompt láncolással, few-shot promptinggel vagy bármely más technikával, amelyet megtanult.
📚 További információ: AI-képek létrehozása lenyűgöző vizuális effektekhez
📌 Tudta? A marketingesek 86%-a naponta több mint egy órát spórol azzal, hogy AI-t használ új tartalmi ötletek kitalálásához.
Így hetente több mint 5 órát nyerhet vissza stratégiai tervezésre, történetmesélésre és magasabb értékű feladatokra.
Az eredmény? Gyorsabb kampányok, kevesebb kiégés és több hely a közönséggel való valódi kapcsolatot teremtő kreativitásnak.
Termék- és fejlesztőcsapatok számára
Az AI-vel való oda-vissza kommunikáció új funkciók szállítása vagy hibák kijavítása érdekében nem igazán az a segítség, amire az életben szüksége van. A prompt engineering segítségével ez a folyamat sokkal kevésbé lesz kimerítő:
1. A funkciók specifikációinak magyarázata prompt láncolással
A prompt láncolat segítségével lépésről lépésre elkészítheti a funkció specifikációs dokumentumot, így a fejlesztők zavartalanul tudnak dolgozni rajta. Íme, hogyan:
2. Visszajelzések fejlesztési feladatokká alakítása zero-shot prompt engineering segítségével
Egyszerűen másolja be az ügyfél visszajelzését, és kérje meg az AI-t, hogy alakítsa azt egy egyértelmű címmel és leírással rendelkező fejlesztői feladattá:
3. Írjon teszteseteket néhány prompt használatával
Adjon 4-5 példát jól megírt tesztesetekre, hogy az AI-modell azonnal megtanulja a stílusát, és előállítsa a kívánt tesztesetet:
Ha még mindig több eszközt használ az AI-támogatott feladatokhoz, akkor a ClickUp Brain minden, amire szüksége van, különösen, ha termék- vagy szoftverfejlesztéssel foglalkozik.
Ez segíthet a hibajelentések tömör összefoglalásának elkészítésében közvetlenül a feladat keretében. Ehhez csak meg kell nyitnia a hozzárendelt hibajelentést, rákattintania az AI Summarize (AI összefoglalás) gombra, és néhány másodpercet várnia, amíg az AI elkészíti a gyors összefoglalót, kiemelve a legfontosabb problémákat és a szükséges lépéseket.
Hasonlóképpen, a ClickUp Brain segítségével egyértelmű elfogadási kritériumokat fogalmazhat meg a felhasználói történetek, funkciók és hibajavítások számára. Az írási asszisztens szoftver automatikusan lekérdezi és elemzi a feladat tartalmát (leírás, megjegyzések, mellékletek), majd ellenőrzőlista/pontok formájában javaslatot tesz az elfogadási kritériumokra.
Szeretné látni, hogyan működik ez a gyakorlatban? Nézze meg ezt a rövid videót arról, hogyan lehet hatékony hibajelentést írni AI segítségével.
📌 Tudta? A Canva felmérése szerint:
- A technológiai vezetők 92%-a integrálta az AI-támogatott kódolási eszközöket a munkafolyamataiba.
- A fejlesztők 78%-a használja ezeket az eszközöket naponta.
Az előnyök között szerepel a gyorsabb prototípus-készítés, az ötletek generálása, az innováció és az alacsonyabb költségek.
Értékesítés és marketing számára
A személyre szabás a legfontosabb az értékesítési és marketing csapatok számára. De ezt nagy léptékben megvalósítani unalmas feladat. Nézzük meg, hogyan gyorsíthatják fel ezt a folyamatot a prompt engineering technikák:
1. E-mail válaszok írása néhány prompt-tervezéssel
Mutasson az AI-nak néhány példát arra, hogyan válaszolna egy ügyfél vagy potenciális ügyfél e-mailjére, és az pontosan úgy fogja megfogalmazni a legutóbbi e-mailre adott válaszát, ahogyan Ön tenné:
2. Értékes javaslatok generálása automatikus prompt-tervező segítségével
Segítségre van szüksége egy erős értékajánlat kidolgozásához? Ahelyett, hogy időt fordítana a prompt finomítására, egyszerűen kérje meg az AI-t, hogy:
Másodpercek alatt kell elérési másolatokat és ügyfélhívás-összefoglalókat generálnia? A ClickUp Brain segítségével az AI asszisztenst a ClickUp összes funkciójában használhatja, például a ClickUp Docs, a ClickUp Tasks és még a ClickUp Comments alkalmazásokban is.
Az elérési szöveg megírásához egyszerűen nyissa meg a ClickUp Docs alkalmazást, és használja az AI-t az e-mail/vezető üzenet megírásához. Egy kattintással szerkesztheti, kiválaszthatja a hangnemet, javíthatja vagy bővítheti a vázlatot, vagy használhatja úgy, ahogy van.
Ha pedig valaki megjegyzést fűz a kommentekhez, akkor felhívhatja a Brain-t (az @brain beírásával a megjegyzés/válasz mezőbe), és megkérheti, hogy foglalja össze a megjegyzést a kommentben.
📚 További információ: Írási prompt példák
📌 Tudta? A marketingesek közel 20%-a marketingbüdzséjük több mint 40%-át AI-vezérelt kampányokra fordítja, és 34%-uk jelentősen javult marketingeredményeket jelentett az AI használatának köszönhetően.
Műveletekhez
Ha operatív munkát végez, valószínűleg időigényes feladatokkal kell megbirkóznia, például SOP-k írásával vagy belső dokumentumok készítésével. De ne aggódjon, próbálja ki az alábbi promptokat, hogy intelligensen könnyítse meg munkaterhelését:
1. Találkozók összefoglalásának elkészítése – tudás + önkonzisztencia generálása
Nincs automatizált eszköze a találkozók összefoglalásának elkészítéséhez? Ne aggódjon! Illessze be a találkozó jegyzőkönyvét az AI csevegőbe, és kérje meg, hogy vonja ki a legfontosabb pontokat (összefoglalók vagy teendők).
A kimenet pontosságának javítása érdekében megkérheti az AI-t, hogy próbáljon ki több változatot az összefoglalóból, és válassza ki a legjobbat.
Ha pedig egy zökkenőmentesebb és automatizáltabb módszert keres a találkozók jegyzetelésére, a ClickUp AI Notetaker pontosan erre a célra lett kifejlesztve. Ez a hatékony eszköz automatikusan csatlakozik az Ön találkozóihoz, legyenek azok előre megtervezettek vagy ad hoc jellegűek, és valós időben leírja a teljes beszélgetést.
Összefoglalhatja a legfontosabb pontokat, kiemelheti a meghozott döntéseket, és akár kivonhatja a végrehajtható feladatokat vagy a követendő lépéseket is.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan használhatja az AI-t a találkozók jegyzetelésére, nézze meg az alábbi videót:
2. Belső dokumentumok létrehozása aktív prompting segítségével
Elsőre nehéz lehet egy belső dokumentumot (például a „távmunka-irányelvekről”) létrehozni. Ilyen esetekben a legjobb, ha aktív promptot futtat, és fokozatosan finomítja, hogy tökéletes eredményt érjen el:
Példa promptra: Készítsen egy belső dokumentumot, amelyben elmagyarázza a távmunka-politikánkat. A dokumentum hossza ne haladja meg a 800 szót. Sorolja fel a jogosultsági feltételeket, az elvárásokat, a berendezésekre vonatkozó szabályokat és a kiberbiztonsággal kapcsolatos részt.
Nézze meg ezt a videót, hogy megtudja, hogyan tudja az AI egyszerűsíteni a dokumentációs folyamatot és órákat megtakarítani a kézi munkából:
3. SOP létrehozása generatív tudás technika segítségével
A „Írj egy SOP-t X-ről” nem biztos, hogy a legjobb eredményeket hozza. Ehelyett először pontosan meghatározza, hogy mit kell tartalmaznia. Miután az AI megadta a listát, módosítsa, majd adja vissza a modellnek, hogy elkészítse a teljes SOP-t.
Példa promptra
1. lépés: Ön egy folyamatdokumentációs szakértő. Azonosítsa az [X folyamat] SOP-jának létrehozásához szükséges összes fontos lépést, feladatot, eszközt és jóváhagyást. Adja meg, hogy ki felelős az egyes lépésekért, milyen eszközöket használnak, és milyen fontos sikerkritériumok alapján lehet egy lépést befejezettnek tekinteni.
2. lépés: A lépések, szerepek, eszközök és kritériumok listájának segítségével írjon részletes szabványos működési eljárást az [X folyamat] számára. Tartalmazza a cím, a cél, a hatály, a lépésenkénti eljárás, a szerepek és felelősségek, az eszközök/erőforrások, valamint a jóváhagyási és felülvizsgálati irányelvek szakaszait. Használjon világos, cselekvésre ösztönző nyelvet, hogy bárki előzetes képzés nélkül is követni tudja.
Még ha ez könnyűnek is tűnik, megértjük, hogy frusztráló lehet az AI írási promptokat a semmiből megírni, amikor SOP-t kell generálnia (mert ugyanaz a prompt nem feltétlenül alkalmas minden SOP-hoz).
De mi lenne, ha a munkaterületén lenne egy varázsgomb, amelyre kattintva bármilyen SOP-t létrehozhatna? Pontosan ezt érheti el a Clickup AI Fields segítségével.
Ez egy ClickUp Brain által támogatott egyéni mező, amelyet hozzáadhat a feladatához vagy listájához. A promptot beállíthatja például így: „Készítsen SOP-t a feladat leírása és megjegyzései alapján”. És minden alkalommal, amikor rákattint, a rendszer automatikusan generál SOP-tartalmat, a feladat tartalmától függően.
💬 Mit mondanak a CickUp felhasználói:
A ClickUp rendkívül sokoldalú, és lehetővé teszi számomra, hogy gyakorlatilag bármilyen üzleti esetre vagy folyamatra megoldásokat hozzak létre. Az automatizálások és az AI-ügynökök is rendkívül hatékonyak! Logikán vagy AI-promptokon keresztül automatikus műveleteket állíthatok be, hogy a ClickUp-ban szinte bármilyen elképzelhető műveletet végrehajthassak. Végül, a termékfrissítések üteme hihetetlen – minden hónapban valóban jelentős funkciófrissítések történnek, és a vállalat egyértelműen befektet a növekedésbe.
A ClickUp rendkívül sokoldalú, és lehetővé teszi számomra, hogy gyakorlatilag bármilyen üzleti esetre vagy folyamatra megoldásokat hozzak létre. Az automatizálások és az AI-ügynökök is rendkívül hatékonyak! Logikán vagy AI-promptokon keresztül automatikus műveleteket állíthatok be, hogy a ClickUp-ban szinte bármilyen elképzelhető műveletet végrehajthassak. Végül, a termékfrissítések üteme hihetetlen – minden hónapban valóban jelentős funkciófrissítések történnek, és a vállalat egyértelműen befektet a növekedésbe.
Gyakori prompting hibák (és azok kijavítása)
Néhány apró szokás a promptok írásában jelentősen befolyásolhatja, hogy „wow, ez tökéletes” eredményt kap-e, vagy egy szövegblokkot bámulva töpreng, mi is lehetett a hiba.
Ezzel együtt nézzünk meg néhány gyakori prompt-tervezési hibát, és hogyan optimalizálhatja promptjait:
1. Kérje meg az AI-t, hogy „csak csinálja”, anélkül, hogy megmondaná neki, hogyan
Ha olyan promptot ír, mint „írj egy blogbejegyzést” vagy „összefoglald ezt”, akkor az AI-nak sok mindent kell értelmeznie. Az eredmény? Egy túlságosan általános blogbejegyzés vagy egy összefoglaló, amely nem felel meg az elvárásainak.
Megoldás: Hozzon létre hatékony promptokat egyértelmű utasításokkal és kontextussal. Például blogbejegyzés írásakor fontolja meg a követni kívánt hangnem, a célközönség, a bejegyzés hossza és célja meghatározását.
Íme egy példa:
❌ Rossz prompt: „Írj egy e-mailt az új „Egyéni műszerfalak” funkcióról.”
✅ Jó prompt: „Írjon egy belső e-mailt értékesítési csapatunknak, amelyben bemutatja a [eszköz neve] termelékenységi eszközünk új „Egyéni műszerfal” funkcióját. Az e-mail legyen tömör, emelje ki a három legfontosabb előnyt az értékesítők számára (pl. a ROI bizonyítása, az üzletek gyorsabb lezárása), és tartalmazzon egy cselekvésre ösztönző felhívást egy oktatóvideó megtekintésére. Használjon magabiztos és bátorító hangnemet.”
2. Az AI túlterhelése túl sok feladattal egyszerre
Ha túl sok részletet vagy feladatot tömörít egy hatalmas promptba, az zavaros eredményekhez vezethet. Az AI vagy összezavarodik, vagy megpróbál mindent egyszerre elvégezni (és rosszul csinálja).
Javítás: Ossza fel a kezdeti promptot kisebb lépésekre, és futtassa őket egymás után. Például először kérjen vázlatot. Ha az megfelelő, kérje meg az AI-t, hogy írjon tartalmat minden szakaszhoz. Ezután utasítsa, hogy finomítsa a hangnemet, és így tovább.
❌ Rossz prompt: „Generáljon 10 SEO kulcsszót egy „Hogyan valósítsunk meg minőségirányítási rendszert” című blogbejegyzéshez. Javasoljon egy SEO-barát vázlatot ezekkel a kulcsszavakkal, majd írjon egy 100 szavas bevezetőt a bloghoz. ”
✅ Jó prompt: Generáljon 10 SEO kulcsszót egy „Hogyan valósítsunk meg minőségirányítási rendszert” című blogbejegyzéshez. A blogbejegyzés célközönsége vállalkozók, vezérigazgatók és felsővezetők.
Most, a generált kulcsszavak felhasználásával, készítsen egy részletes, SEO-barát vázlatot ehhez a blogbejegyzéshez. Győződjön meg arról, hogy az
Írjon egy 100 szavas bevezetőt ehhez a bloghoz, szem előtt tartva a generált vázlatot és a SEO kulcsszavakat.
3. Feltételezve, hogy a modell emlékszik
A legtöbb nagy nyelvi modell állapotmentes, és nem tárol információkat, hacsak azokat kifejezetten nem tartalmazza az aktuális promptban. Ez gyakran olyan válaszokat eredményez, amelyek figyelmen kívül hagyják a korábbi kontextust, vagy ellentmondanak a korábbi utasításoknak.
Javítás: Ismételje meg a legfontosabb kontextust, korlátokat és célokat minden új promptban, hogy a modell rendelkezzen minden szükséges információval a pontos válaszadáshoz.
❌ Rossz prompt: „Most írja meg a bevezetést a korábban megbeszélt vázlat alapján.”
✅ Jó prompt: A korábban létrehozott blogvázlat (Bevezetés, Előnyök, Használati esetek és Következtetés) alapján írjon egy 100 szavas bevezetőt. Írjon beszélgető stílusban, és vonzza be az olvasót azzal, hogy kiemeli egy általános problémát, amelyet termelékenységi eszközünk megold.
Prompt-könyvtár létrehozása csapatok számára
Egy jó prompt perceket takaríthat meg; egy megosztott prompt-könyvtár pedig órákat (mivel mindenki használja). Így hozhat létre egyet:
1. Hozzon létre egy megosztott dokumentumot, amelyben az összes promptját tárolja.
Használja a ClickUp Docs alkalmazást a leghatékonyabb promptok szervezéséhez, amelyeket a csapat tagjai később felhasználhatnak. Ezeket a promptokat osztályok szerint, majd feladat típusok szerint (pl. tartalomkészítés, piackutatás, adatelemzés stb.) szervezheti.
Minden promptban tartalmazzon a következőket:
- Maga a prompt
- Rövid leírás, amely elmagyarázza a prompt célját, mikor kell használni, mit kell elkerülni stb.
- Példa AI-kimenetre a világos elvárások meghatározásához
2. Tervezzen szabványosított prompt sablonokat
Gyakori feladatokhoz, például a találkozói jegyzetek összefoglalásához vagy egy blog optimalizálásához, létrehozhat olyan standard prompting stratégiákat, amelyeket mindenkinek használnia kell. Beépíthet pontos AI prompt sablonokat és utasításokat arra vonatkozóan, hogy mikor és hogyan kell őket használni a kívánt stílusú válaszok generálásához.
Ez biztosítja, hogy minden csapattag ugyanazokat a bevált gyakorlatokat kövesse a promptolás során, garantálva ezzel az egységes kimeneti minőséget.
3. Támogassa az együttműködés és a visszajelzés kultúráját
Ösztönözze csapatát, hogy ne csak használják ezt a prompt-könyvtárat, hanem segítsenek annak fejlesztésében is. Ehhez a következőket kell tennie:
- Vezessen be egy egyszerű értékelési rendszert, amely lehetővé teszi a csapatának, hogy értékelje a promptokat. Minél magasabb egy prompt értékelése, annál hatékonyabb.
- Nyissa meg a dokumentumot a csapat tagjai számára, hogy megjegyzéseket fűzzenek hozzá, javításokat javasoljanak és jelöljék meg a hatástalan promptokat.
4. Adjon hozzá hibaelhárítási tippeket a prompt-könyvtárához
Előfordulhat, hogy az AI nem megfelelő vagy váratlan eredményeket produkál. A csapatának a problémák diagnosztizálásában és kijavításában való segítségére vegye fontolóra egy hibaelhárítási szakasz hozzáadását, amely a gyakori AI-prompting hibákat és azok megoldásait tárgyalja.
Ez körülbelül így nézhet ki:
Probléma: A kimenet túl általános.
Miért történik ez: Az AI hajlamos a leggyakoribb képzési adatokra támaszkodni, ami biztonságos, de általános vagy unalmas válaszokhoz vezethet.
A megoldás: Adjon meg korlátozásokat vagy konkrét utasításokat, hogy az AI-t a megfelelő irányba terelje.
Példa: „100 szó alatt maradjon”
📚 További információ: Hogyan válhat prompt mérnöknek?
A prompttól a termelékenységig: hogyan hidalja át a szakadékot a ClickUp
Az alapvető és haladó prompt-tervezési technikák elsajátításával nem kell többé időt pazarolnia a kísérletezésre, és olyan eredményeket érhet el, amelyek valóban előreviszik a munkáját.
A ClickUp segítségével az AI a munkaterületének részévé válik. Ötvözi a feladatkezelést az automatizálással és az együttműködéssel, így nem kell eszközök között váltogatnia a munka elvégzéséhez.
Tehát hagyjuk el a régi módszert, amikor az AI-t csak segédeszközként használtuk, amelyet meg kellett hívni. Itt az ideje, hogy olyan AI-asszisztenst szerezzünk, amely már a csapatunk része.
Regisztráljon még ma a ClickUp-ra, és nézze meg, mi történik, amikor az AI szó szerint csak egy kattintásra van!
Gyakran ismételt kérdések
A legjobb eszköz attól függ, hogy milyen feladatot szeretne az AI-nak elvégezni. A legnagyobb értéket azonban akkor érheti el, ha az AI-t integrálja a már a munka tervezéséhez és elvégzéséhez használt platformba. A ClickUp Brain például széles körben és mélyen integrálva van a ClickUp munkaterületbe, így bármelyik képernyőről hozzáférhet az AI asszisztenshez. Sőt, akár a Brain, a ChatGPT, a Gemini, a Claude stb. között is válthat, hogy kiválaszthassa a munkájához legmegfelelőbb AI modellt.
Igen! A legjobban teljesítő promptjait egy megosztott ClickUp dokumentumban tárolhatja, vagy akár egyedi AI mezőkvé is alakíthatja őket az azonnali újrafelhasználás érdekében. Így bárki egyszerűen rákattinthat arra a mezőre, és az AI asszisztens futtatni fogja az előre beállított promptot. Erősen ajánlott olyan ismétlődő feladatokhoz, amelyeknél fontos a következetesség és az időérzékenység.
A nagy nyelvi modellek nem keresőmotorok. Nem olyanok, mint a Google, ahol beír egy keresési lekérdezést, és a motor minden alkalommal ugyanazt az eredményt adja. Ehelyett az LLM-ek a képzésük során megtanult adatok és minták alapján válaszolnak a lekérdezéseire, ezért ugyanaz a prompt minden alkalommal eltérő eredményeket hozhat.
A zero-shot prompt engineering technikában egyszerűen megmondja az AI-nek, hogy milyen feladatot kell végrehajtania, anélkül, hogy példákat adna a várt eredményre. Ezzel ellentétben a few-shot prompting technikában néhány példát kell megadnia, hogy az AI-t egy bizonyos irányba terelje. Például megadhat egy minta e-mail választ, hogy az AI valami hasonlóval álljon elő.