Są trzy zdania, które wklejasz do okna czatu i od razu widzisz różnicę w odpowiedziach. Nie musisz zmieniać modelu ani dopłacać do wyższego planu. Działają tak samo w ChatGPT, Claude i Gemini, bo nie odwołują się do żadnej funkcji konkretnego narzędzia, tylko do sposobu, w jaki wszystkie te modele pracują.

Każde z nich rozwiązuje inny, konkretny problem: słaby prompt, model zgadujący zamiast pytać, oraz przytakiwanie.

1. Kiedy czujesz, że Twoje polecenie jest słabe

Najczęstsza przyczyna kiepskich odpowiedzi nie leży po stronie modelu, tylko po stronie pytania. Zamiast poprawiać je w ciemno, oddaj tę robotę modelowi:

Zanim wykonasz moje polecenie, najpierw je popraw. Wskaż niejasności, braki i założenia, potem napisz lepszą, precyzyjną wersję promptu.

Model przestaje zgadywać i pokazuje, czego w Twoim poleceniu brakuje, a następnie sam pisze wersję, którą da się sensownie wykonać. To też najszybszy sposób, żeby nauczyć się pisać lepsze prompty: po kilku takich rundach widzisz, jakich informacji regularnie zapominasz podać.

2. Kiedy AI nie do końca rozumie, o co Ci chodzi

Modele są nastawione na to, żeby odpowiedzieć zawsze i natychmiast. Jeśli czegoś nie wiedzą, uzupełnią to najbardziej prawdopodobnym założeniem, zamiast dopytać. Można to wyłączyć:

Nie zgaduj i nie uzupełniaj braków samodzielnie. Zadawaj mi po jednym pytaniu doprecyzowującym, aż osiągniesz co najmniej 95 procent pewności, że rozumiesz cel, odbiorcę, ograniczenia i oczekiwany format wyniku. Dopiero wtedy wykonaj zadanie.

Dostajesz krótkie przesłuchanie zamiast losowej odpowiedzi. Dwa szczegóły w tym zdaniu robią całą robotę. „Po jednym pytaniu" zapobiega sytuacji, w której model wysypuje dwanaście pytań naraz i sam się w nich gubi. Wyliczenie celu, odbiorcy, ograniczeń i formatu wskazuje mu, o co konkretnie ma pytać, zamiast zostawiać to jego inwencji. Do szybkich, codziennych zadań jest też krótszy wariant: maksymalnie trzy pytania naraz zamiast dialogu.

3. Kiedy chcesz szczerej oceny, a nie komplementu

To najważniejsza z trzech technik, bo dotyka wbudowanej skłonności tych narzędzi. Modele są trenowane tak, żeby odpowiedzi podobały się użytkownikom, a w praktyce oznacza to chwalenie pomysłów również wtedy, gdy są dziurawe. Zjawisko ma nawet swoją nazwę, sykofancja, i jest znanym problemem, z którym producenci walczą od dawna z umiarkowanym skutkiem.

Nie zgadzaj się ze mną automatycznie. Oceń mój pomysł jak wymagający ekspert, wskaż najsłabszy punkt, podaj konkretne kontrargumenty i powiedz, co byś zrobił inaczej i dlaczego. Bądź konkretny, nie uprzejmy.

Zamiast miłej opinii dostajesz listę rzeczy, które mogą wywrócić Twój projekt. Ostatnie zdanie jest tu kluczowe: bez niego model potrafi sformułować krytykę tak grzecznie, że przestaje ona być czytelna.

Jak z nich korzystać

Trzy uwagi z praktyki, które oszczędzą Ci rozczarowania:

  • Możesz je łączyć w jednej rozmowie. Najlepiej w kolejności: najpierw popraw prompt, potem dopytaj, na końcu oceń krytycznie gotowy pomysł.
  • Wklejaj je na początku rozmowy, nie na końcu. Po dwudziestu wiadomościach model ma już ustawiony ton i trudniej go przestawić.
  • Jeśli używasz jednej z tych technik stale, przenieś ją do instrukcji niestandardowych zamiast wklejać za każdym razem. W ChatGPT znajdziesz je w Ustawieniach, w sekcji Personalizacja.

Warto znać jeden wyjątek. Przy najnowszych modelach Anthropic dokumentacja zaleca usuwanie instrukcji każących sprawdzić własną pracę na końcu, bo prowadzą do nadmiernej weryfikacji. Opisałem to szerzej we wpisie o nowych zasadach promptowania w Opus 5. Trzy powyższe techniki to co innego: nie każą modelowi kontrolować siebie, tylko zmieniają sposób, w jaki podchodzi do zadania.

Gdzie znajdziesz więcej

Całą darmową paczkę gotowych promptów do skopiowania zebrałem pod adresem krupinskiai.pl/linki/lista. Większy zbiór, podzielony na kategorie, znajdziesz w moim bezpłatnym Repozytorium Promptów.

A jeśli chcesz przestać zbierać pojedyncze sztuczki i zrozumieć, dlaczego jedne polecenia działają, a inne nie, to jest właśnie temat kursu Skuteczne Prompty.