De bästa AI-promptteknikerna för att förbättra utskriftskvaliteten

Du ber AI att skriva ett utkast till ett e-postmeddelande om en produktlansering eller analysera konkurrenter – men resultatet låter platt och generiskt. Så du omformulerar, lägger till mer sammanhang och försöker igen. Fortfarande inte rätt. 😕

Det beror på att AI är bara så bra som prompten.

Skillnaden mellan ett generiskt svar och en riktig tankepartner handlar om hur du ställer frågan.

Den här guiden går igenom praktiska tekniker för AI-prompting och hur team inom innehåll, produkt och drift kan använda dem för att få skarpare och mer nyanserade svar.

Vad är prompt engineering?

Prompt engineering är en metod som går ut på att ge tydliga, specifika instruktioner för att få önskade resultat från AI-verktyg, särskilt stora språkmodeller (LLM) som GPT.

Dessa modeller förlitar sig på naturlig språkbehandling för att tolka dina instruktioner, vilket innebär att tydligheten i dina ord direkt påverkar kvaliteten på deras AI-svar.

Det är ungefär som att ge vägbeskrivningar till någon som aldrig har varit i din stad. Du kan antingen säga ”Åk norrut så hittar du det” och hoppas att de kommer fram. Eller så kan du ge dem gatunamnet, landmärken och det exakta husnumret de ska leta efter.

När det gäller prompt engineering innebär detta:

För alla tekniker här visar vi hur de ser ut i praktiken i ClickUp Brain, vår inbyggda AI-assistent. *

Grundläggande AI-prompttekniker (med exempel)

Effektiv promptteknik är delvis konst, delvis vetenskap. Medan endast övning kan hjälpa dig att bemästra konsten, kan du lära dig vetenskapen (dvs. teknikerna) genom att scrolla nedåt och utforska hur du ställer en fråga till AI 👇

1. Zero-Shot-prompting

Zero-shot-prompting är den enklaste tekniken för prompt engineering. Du ger AI:n en direkt prompt för att utföra en uppgift, men inga exempel på hur den ska göras.

Eftersom moderna stora språkmodeller tränas på olika mönster av språk, resonemang och kunskap kan de utföra specifika uppgifter självständigt, även utan explicita exempel (detta kallas zero-shot learning).

Tänk till exempel på denna prompt som vi gav till ClickUp Brain:

Lägg märke till hur AI omedelbart skapade annonstexten utan att ha visats några exempel på hur en fyndig text ser ut. Det är zero-shot prompting i praktiken.

2. Few-Shot-prompting

Sander Schulhoff, även känd som ”OG prompt engineer”, betonar att few-shot-prompttekniken kan förbättra noggrannheten från 0 % till 90 % i kontrollerade tester som involverar klassificeringsnoggrannhet.

Till skillnad från zero-shot kräver few-shot-prompting att du ger exempel till AI:n innan du ber den att utföra en liknande uppgift. Dessa ”shots” visar formatet eller logiken som modellen ska följa för att ge det förväntade svaret.

Låt oss till exempel säga att du vill att AI ska klassificera kommentarer på sociala medier för sentimentanalys. Istället för att direkt be den att "analysera sentiment" kan du först guida AI med hjälp av märkta exempel, som nedan:

Som du kan se ovan fungerade exemplen som instruktioner för att hjälpa AI-systemet att förstå hur man märker kundfeedback.

3. Chain-of-Thought (COT) Prompting

I tekniken för tankekedjor säger du i princip till AI: ”Ge mig inte bara svaret. Förklara hur du kom fram till det.”

Låt oss säga att du vill skriva ett utkast till en e-postrubrik för att annonsera en ny funktion i din produktivitetsapp: prioritering av uppgifter. Så här kan du använda kedjetänkande för att generera en relevant e-postrubrik:

Genom att be AI förklara sin komplexa resonemangsprocess kan du se vilka steg den följde och exakt var AI kan ha gjort fel när den brainstormade e-postens ämnesrad.

Detta hjälper dig inte bara att lita mer på det slutliga svaret, utan om du vill göra en ny prompt kan du göra det med tydligare instruktioner.

4. Självkonsistens

När du ställer en fråga till AI följer den vanligtvis en resonemangskedja och ger dig det mest troliga svaret. Men vad händer om den kedjan inte är den bästa?

Det är precis vad självkonsistenta promptar handlar om. Här ber du AI att generera flera resonemangsvärden för att välja det mest tillförlitliga och relevanta.

Låt oss använda samma exempel på e-postämnesrad för att förstå detta. Istället för att be AI att generera en ämnesrad och förklara hur den kom fram (som vi gjorde i CoT), bad vi den att generera flera ämnesrader och identifiera det bästa alternativet på en gång:

Om du ger instruktioner kan AI jämföra flera genererade alternativ och välja det starkaste.

5. Tanketräd

Istället för att generera flera fullständiga svar och sedan välja ett, tvingar tanketrädet AI att dela upp problemet i steg. Vid varje steg genererar AI olika möjligheter och utvärderar dem för att hitta den bästa innan svaret genereras.

Låter det komplicerat? Låter det komplicerat? Låt oss återvända till vårt exempel med e-postens ämnesrad och göra en liten justering av prompten.

Här bad vi AI-systemet att ta hänsyn till begränsningar, definiera processen och till och med utdataformatet.

6. Promptkedjor

I denna promptteknik delar du upp uppgiften i mindre deluppgifter (med logiska sekvenser) och skapar en iterativ process. Varje steg bygger på det föregående, och resultatet från ett steg blir indata för nästa.

Låt oss återvända till vårt exempel på e-postrubrik (en sista gång) och använda promptkedjor för att se hur det påverkar resultatet. Vi ber först AI:n att identifiera målgruppen:

Genom att kedja ihop promptarna guidar du i princip AI genom samma process som du skulle följa manuellt:

Extrahera viktiga fördelar ➡️ Generera meddelandevinklar ➡️ Skriv en ämnesrad ➡️ Välj det bästa alternativet

7. Automatic Prompt Engineer (APE)

APE är en avancerad teknik där en stor språkmodell hjälper dig att generera och förfina nya promptar som är optimerade för samma AI-modell. Tänk på det som AI:ns sätt att säga: ”Säg mig vad du vill, så ska jag ta reda på det bästa sättet att ställa frågan som ger dig det perfekta svaret.”

I APE-prompttekniken ber du AI:n att:

Låt oss till exempel säga att du förbereder dig för att lansera en ny funktion som heter "Anpassade instrumentpaneler" för din SaaS-produkt. Du vill skapa en övertygande meddelandeguide för ditt team. Du har dock svårt att formulera meddelandet på ett sätt som tilltalar dina läsare.

I ett sådant fall kan du be AI att generera en detaljerad prompt för sig själv:

AI-verktyget ger dig sedan en lista med promptar som du kan förfina och köra för att skapa en högkvalitativ meddelandeguide:

Enligt en forskningsrapport med titeln Large Language Models are Human-Level Prompt Engineers(Stora språkmodeller är promptingenjörer på mänsklig nivå) visar vi att APE-konstruerade prompts kan användas för att styra modeller mot sanningsenlighet och/eller informativitet, samt för att förbättra few-shot-inlärningsprestanda genom att helt enkelt lägga till dem före standardprompts för inlärning i sammanhang.

8. ReACT

Även om ”ReAct” låter som något du skulle göra om du spillt kaffe på din bärbara dator, är det i prompt engineering en förkortning av Reason + Act (resonera + agera). Detta är en annan avancerad promptteknik, där AI-modellen växlar mellan att tänka (resonera) och göra (agera).

Istället för att ge ett slutgiltigt svar direkt uppmanas AI:n att:

Denna process upprepas i en loop tills AI:n med säkerhet kan komma fram till ett väl underbyggt svar.

Låt oss säga att du planerar att lansera en ny "dashboard"-funktion och vill förstå vad din konkurrent säger om en liknande funktion på sin webbplats. I det här exemplet antar vi att vi är din konkurrent och att du vill veta mer om ClickUp Dashboards.

Med ReACT skulle du strukturera din prompt ungefär så här:

Denna prompt guidar AI genom en logisk, stegvis process utan att avvika från ämnet. Låt oss nu se hur AI svarade på denna prompt:

9. Generera kunskapsuppmaningar

När AI pausar för att först samla in eller konstruera en kunskapsbas tenderar den att bli mer exakt och konsekvent.

Detta är principen för Generate Knowledge Prompting, där du ger AI flera promptar så att den först kan ta fram relevanta fakta innan den använder dem för att generera ett relevant svar.

Låter det förvirrande?

Tänk på följande exempel: Du lanserar ett nytt projektledningsverktyg för frilansare. Du behöver skapa en marknadsföringsstrategi, men du är osäker på vilka problemområden du ska fokusera på för att få ditt budskap att nå fram.

Med hjälp av Generate Knowledge Prompting kan du först be AI att ge dig en lista med relevanta insikter om din målgrupps frustrationer:

Genom att använda denna genererade insikt som input för din nästa prompt kan du guida AI:n att föreslå en idealisk marknadsföringsstrategi:

Det slutliga resultatet bygger därmed på en transparent och konkret logik.

10. Aktiv promptning

Aktiv prompting är en teknik som förvandlar AI till en aktiv inlärare.

Istället för att gissa vilka exempel (eller bilder) AI behöver lära sig av, ge den en mångfaldig uppsättning exempel så identifierar AI själv de mest utmanande eller tvetydiga. Därefter ber den dig att ge rätt svar för just dessa specifika fall för att träna sig själv.

För att förstå detta enkelt kan du föreställa dig att du vill skapa ett ramverk som hjälper ditt säljteam att hantera vanliga kundmål för en ny produktfunktion.

Du har redan en lista med råa kundkommentarer och mål, och du vill träna AI att skriva effektiva, varumärkesanpassade svar som säljteamet kan återanvända.

Prompting för olika användningsfall

Är du redo att använda dina kunskaper inom prompt engineering?

Låt oss titta på vanliga exempel på prompt engineering som du omedelbart kan tillämpa i ditt arbete.

För innehållsteam

Om du arbetar med innehåll driver du i princip en kreativ monteringslinje. Det är tröttsamt, men inte när du vet hur man skapar effektiva promptar.

1. Skapa bloggscheman med hjälp av promptkedjor

Istället för att be AI att "skapa en bloggplan för [ämne]" kan du dela upp processen i delsteg och utföra dem i tur och ordning:

2. Generera metadata med få prompt-tekniker

Ta 3–4 metatitlar och metabeskrivningar från dina tidigare artiklar och använd dem som exempel eller ”skott” för att träna AI:n i att skriva metabeskrivningar.

3. SEO-optimera en blogg med hjälp av tekniken för att generera kunskap

Om du har en blogg som inte presterar tillräckligt bra och som du vill optimera för sökmotorer, matar du helt enkelt in den i AI och ber modellen att "utvinna" nyckelord som du kanske har missat. När AI har genererat denna lista (dvs. genererat kunskap) kan du instruera den att införliva den genererade kunskapen på ett naturligt sätt i texten.

Även om rätt prompt kan hjälpa dig att skapa en bra blogg eller ett bra inlägg på sociala medier, är det fortfarande besvärligt att växla mellan verktyg för att generera innehåll och redigera/formatera det för publicisten. ClickUp erbjuder en smart lösning.

Du kan använda ClickUp Docs för att skriva ditt innehåll, som innehåller en inbyggd tilläggsfunktion för ClickUp Brain.

Det innebär att du kan ge AI-prompts, förfina ditt innehåll och formatera det med visuella element (bilder, tabeller, infografik, GIF-bilder) – allt inom ditt dokument.

Håll igång dina idéer utan att bryta flödet. ClickUp Brain MAX hjälper dig att fånga upp och förfina tankar direkt i dina dokument – och omvandla snabba idéer till organiserade dispositioner eller nästa steg. Och när skrivandet saktar ner dig kan du med Talk-to-Text helt enkelt tala in dina idéer; de visas omedelbart på sidan, så att din brainstorming går snabbt och smidigt.

Detta gör det enkelt att fånga upp idéer, diktera dispositioner eller utforma innehållsförslag i realtid utan att tappa fart. När det första utkastet är klart kan du förfina det med hjälp av prompt chaining, few-shot prompting eller någon annan teknik du har lärt dig.

För produkt- och utvecklingsgrupper

Att gå fram och tillbaka med AI för att leverera nya funktioner eller fixa buggar är inte riktigt den hjälp du behöver i livet. Prompt engineering kan göra den processen mycket mindre själsdödande:

1. Förklara funktionsspecifikationer med hjälp av promptkedjor

Du kan använda promptkedjor för att steg för steg förbereda ett funktionsspecifikationsdokument, så att utvecklare kan bygga utifrån det utan att bli förvirrade. Så här gör du:

2. Översätt feedback till utvecklingsuppgifter med zero-shot prompt engineering

Kopiera och klistra in kundfeedbacken och be AI:n att omvandla den till en utvecklingsuppgift med en tydlig titel och beskrivning:

3. Skriv testfall med hjälp av få promptar

Ge 4–5 exempel på välskrivna testfall så att AI-modellen omedelbart lär sig din stil och producerar önskat testfall:

Om du fortfarande använder flera verktyg för AI-assisterade uppgifter är ClickUp Brain allt du behöver, särskilt om du arbetar med produkt- eller mjukvaruutveckling.

Det kan hjälpa dig att skapa koncisa sammanfattningar av felrapporter direkt i en uppgift. Allt du behöver göra är att öppna den feluppgift som tilldelats dig, klicka på knappen AI Summarize och vänta några sekunder tills AI:n har skapat en snabb sammanfattning som belyser kärnproblemet och nödvändiga åtgärder.

På samma sätt kan du använda ClickUp Brain för att utarbeta tydliga acceptanskriterier för användarberättelser, funktioner och buggfixar. Skrivassistansprogramvaran hämtar och analyserar automatiskt uppgiftsinnehållet (beskrivning, kommentarer, bilagor) och föreslår acceptanskriterier i form av en checklista/punktlista.

Vill du se hur det fungerar? Titta på den här korta videon om hur du skriver en effektiv felrapport med hjälp av AI.

För försäljning och marknadsföring

Personalisering är det viktigaste för sälj- och marknadsföringsteam. Men att erbjuda det i stor skala är en mödosam uppgift. Låt oss se hur prompt engineering-tekniker kan påskynda denna process:

1. Skriva e-postsvar med hjälp av få prompt-tekniker

Visa AI några exempel på hur du skulle svara på en kunds eller leads e-post, så kommer det att skriva ett svar på den senaste e-posten precis som du skulle ha gjort:

2. Skapa värdeförslag med hjälp av automatisk promptingenjör

Behöver du hjälp med att utforma ett starkt värdeerbjudande? Istället för att lägga tid på att finslipa din prompt kan du helt enkelt be AI att:

Behöver du skapa utskick och sammanfattningar av kundsamtal på några sekunder? Med ClickUp Brain kan du använda AI-assistenten i alla ClickUp-funktioner, såsom ClickUp Docs, ClickUp Tasks och till och med ClickUp Comments.

För att skriva ett utkast till ett utskick öppnar du bara ClickUp Docs och använder AI för att skriva ditt e-postmeddelande/ledtråd. Du kan redigera det, välja ton, förbättra eller utöka utkastet med ett klick, eller använda det som det är.

Och om någon lägger in en samtalsanteckning i kommentarerna kan du ringa Brain (genom att skriva @brain i kommentars-/svarsfältet) och be den sammanfatta samtalsanteckningen i kommentaren.

För drift

Om du arbetar med drift är du troligen belastad med tidskrävande uppgifter som att skriva SOP:er eller skapa interna dokument. Men oroa dig inte, prova uppmaningarna nedan för att underlätta din arbetsbelastning på ett smart sätt:

1. Skapa mötesreferat – generera kunskap + självkonsistens

Har du inget automatiserat verktyg för att generera mötesreferat? Ingen fara! Klistra in mötesreferatet i AI-chatten och be den att extrahera de viktigaste punkterna (sammanfattningar eller åtgärdspunkter).

För att förbättra noggrannheten i resultatet kan du be AI att prova flera versioner av sammanfattningen och välja den bästa.

Om du letar efter ett mer smidigt och automatiserat sätt att hantera mötesanteckningar är ClickUps AI Notetaker perfekt för dig. Detta kraftfulla verktyg kan automatiskt ansluta sig till dina möten, oavsett om de är schemalagda eller spontana, och transkribera hela konversationen i realtid.

Det kan sammanfatta viktiga punkter, markera fattade beslut och till och med extrahera genomförbara uppgifter eller uppföljningar.

Om du vill lära dig mer om hur du använder AI för att ta mötesanteckningar, kolla in videon nedan:

2. Skapa interna dokument med hjälp av aktiv prompting

Det kan vara överväldigande att skapa ett internt dokument (som ett om ”policy för distansarbete”) på första försöket. I sådana fall är det bäst att köra en aktiv prompt och förfina den efterhand för att få ett perfekt resultat:

Titta på den här videon för att lära dig hur AI kan effektivisera din dokumentationsprocess och spara timmar av manuellt arbete:

3. Skapa SOP genom tekniken för att generera kunskap

”Skriv en SOP om X” ger kanske inte bästa resultat. Istället kan du först bestämma exakt vad som behöver inkluderas. När AI har gett dig listan kan du justera den och sedan skicka tillbaka den till modellen för att skapa en fullständig SOP.

Även om detta ser enkelt ut förstår vi att det kan vara frustrerande att skriva AI-prompter från grunden varje gång du behöver generera en SOP (eftersom samma prompt kanske inte passar alla SOP:er).

Men tänk om det fanns en magisk knapp i din arbetsyta som, när du klickade på den, genererade precis den SOP du ville ha? Det är precis vad du kan uppnå med Clickups AI-fält.

Det är ett anpassat fält, som drivs av ClickUp Brain, som du kan lägga till i din uppgift eller lista. Du kan ställa in prompten till något i stil med "Utarbeta en SOP baserad på uppgiftsbeskrivningen och kommentarerna". Och varje gång du klickar på den genereras automatiskt SOP-innehåll, beroende på uppgiftens innehåll.

💬 Vad CickUp-användare säger:

ClickUp är extremt mångsidigt och gör det möjligt för mig att skapa lösningar för praktiskt taget alla affärssituationer och processer. Automatiseringarna och AI-agenterna är också superkraftfulla! Jag kan ställa in automatiska åtgärder via logik eller via AI-promptar för att utföra nästan alla tänkbara åtgärder i ClickUp. Slutligen är takten på produktuppdateringarna otrolig – det finns verkligen betydande funktionsuppdateringar varje månad, och företaget satsar tydligt på tillväxt.

Vanliga fel vid prompting (och lösningar)

Några små vanor i hur du skriver promptar kan göra skillnaden mellan att få ett resultat som är perfekt och att stirra på en textblock och undra vad som gick fel.

Med det sagt, låt oss ta en titt på några vanliga misstag inom prompt engineering och hur du kan optimera dina prompts:

1. Be AI att "bara göra det" utan att tala om hur

Att skriva en prompt som "skriv ett blogginlägg" eller "sammanfatta detta" lämnar mycket åt AI:ns tolkning. Resultatet? En blogg som är alltför allmän eller en sammanfattning som inte lever upp till dina förväntningar.

Lösning: Skapa effektiva promptar med tydliga anvisningar och sammanhang. När du till exempel skriver ett blogginlägg bör du fundera över vilken ton du vill ha, vilken målgrupp du riktar dig till, hur långt inlägget ska vara och vad syftet är.

Här är ett exempel:

2. Överbelasta inte AI med för många uppgifter samtidigt

Att proppa in för många detaljer eller uppgifter i en enda gigantisk prompt kan också leda till otydliga resultat. AI kommer antingen att bli förvirrad eller försöka göra allt på en gång (och göra det dåligt).

Lösning: Dela upp din initiala prompt i mindre steg och kör dem i sekvens. Be till exempel först om en översikt. Om den är bra, be AI att skriva innehåll för varje avsnitt. Be sedan AI att finslipa tonen och så vidare.

3. Antag att modellen kommer ihåg

De flesta stora språkmodeller är stateless och behåller inte information om du inte uttryckligen inkluderar den i den aktuella prompten. Detta resulterar ofta i svar som ignorerar ditt tidigare sammanhang eller strider mot dina tidigare instruktioner.

Lösning: Upprepa viktiga sammanhang, begränsningar och mål i varje ny prompt så att modellen har all information den behöver för att svara korrekt.

Skapa ett promptbibliotek för team

En bra prompt kan spara minuter; ett delat promptbibliotek kan spara timmar (eftersom alla använder det). Så här kan du skapa ett:

1. Skapa ett delat dokument för att lagra alla dina promptar.

Använd ClickUp Docs för att organisera dina mest effektiva promptar som teammedlemmarna kan använda senare. Du kan organisera dessa promptar efter avdelning och vidare efter uppgiftstyp (t.ex. innehållsskapande, marknadsundersökning, dataanalys etc.).

Inkludera följande för varje prompt:

2. Utforma standardiserade mallar för promptar

För vanliga uppgifter som att sammanfatta mötesanteckningar eller optimera en blogg kan du skapa standardstrategier för prompting som alla måste använda. Du kan inkludera exakta mallar för AI-prompting och instruktioner för när/hur de ska användas för att generera svar i önskad stil.

Detta säkerställer att alla teammedlemmar följer samma bästa praxis vid prompting, vilket garanterar en jämn utskriftskvalitet.

3. Främja en kultur av samarbete och feedback

Uppmuntra ditt team att inte bara använda detta promptbibliotek utan också hjälpa till att förbättra det. För att göra det måste du:

4. Lägg till felsökningstips i ditt promptbibliotek

Det kommer att finnas tillfällen när AI producerar undermåliga eller oväntade resultat. För att hjälpa ditt team att diagnostisera och åtgärda problem kan du överväga att lägga till ett avsnitt om felsökning som behandlar vanliga fel i AI-prompting och deras lösningar.

Det kan se ut ungefär så här:

Från prompt till produktivitet: Hur ClickUp överbryggar klyftan

Genom att lära dig grundläggande och avancerade tekniker för prompting kan du sluta slösa tid på trial and error och börja få resultat som verkligen driver ditt arbete framåt.

Med ClickUp blir AI en del av din arbetsplats. Det kombinerar uppgiftshantering med automatisering och samarbete, så att du kan få jobbet gjort utan att behöva hoppa mellan olika verktyg.

Så låt oss sluta använda AI som en sidekick som du måste ringa upp. Det är dags att skaffa en AI-assistent som redan är en del av ditt team.

Registrera dig för ClickUp idag och se vad som händer när AI bokstavligen bara är ett klick bort!

Vanliga frågor

Det bästa verktyget beror på vilken uppgift du vill att AI ska utföra. Det största värdet uppnås dock när AI integreras i den plattform du redan använder för att planera och leverera arbete. ClickUp Brain är till exempel brett och djupt integrerat i ClickUp-arbetsytan så att du kan komma åt AI-assistenten från vilken skärm som helst. Du kan till och med växla mellan Brain, ChatGPT, Gemini, Claude osv. för att välja den bästa AI-modellen för ditt arbete.

Ja! Du kan lagra dina mest effektiva promptar i ett delat ClickUp-dokument eller till och med omvandla dem till anpassade AI-fält för omedelbar återanvändning. På så sätt kan vem som helst helt enkelt klicka på det fältet, och AI-assistenten kör din förinställda prompt. Rekommenderas starkt för repetitiva uppgifter som kräver konsekvens och är tidsbegränsade.

Stora språkmodeller är inte sökmotorer. De är inte som Google, där du anger en sökfråga och motorn ger dig samma resultat varje gång. Istället svarar LLM på dina frågor baserat på de data och mönster de har lärt sig under sin träning, vilket är anledningen till att samma prompt kan ge olika resultat varje gång.

I tekniken zero-shot prompt engineering anger du helt enkelt vilken uppgift AI ska utföra, utan några exempel på det förväntade resultatet. I motsats till detta kräver few-shot prompting att du inkluderar några exempel för att styra AI i en viss riktning. Du kan till exempel ange ett exempel på ett e-postsvar så att AI kan generera något liknande.