Шість Секретів AI-Підказок: Створюйте Продукти, Про Які Раніше Не Мріяли
Уявіть, що ви можете автоматично генерувати інформаційні бюлетені, аналізувати конкурентів або створювати YouTube-відео, як це. Більшість з нас використовує штучний інтелект не зовсім правильно. Змінивши декілька підходів до написання ваших запитів, ви зможете досягти результатів, про які раніше навіть не могли мріяти!
Я, Роб, розробник з понад 20-річним досвідом, а тепер навчаю засновників стартапів, як створювати ідеї на мільйон доларів за допомогою штучного інтелекту. І повірте, зараз чудовий час для цього!
Сьогодні я поділюся з вами власною структурою AI-підказок, яку використовую щодня у більшості своїх додатків. Ця структура (яку я назвав ABSRFS, хоча, думаю, назва не дуже вдала) не тільки автоматизує нудні завдання, але й полегшить вам кодування за допомогою штучного інтелекту та дасть навички для створення приголомшливих додатків.
Але перш ніж ми почнемо, важливо зрозуміти: добре продуманий запит вартий витраченого часу. Хоча штучний інтелект і здається надзвичайно розумним, він завжди йтиме шляхом найменшого опору, якщо ви не знаєте, як змусити його працювати по-іншому. Це як електрика: якщо не знаєте, як направити її, вона просто знайде найлегший шлях.
Отже, ось шість ключових елементів ефективного AI-підказки: Assign (Призначення), Brief (Короткий огляд), Structure (Структура), Feed (Подача даних), Refine (Удосконалення) та Systemize (Систематизація).
Крок 1: Assign (Призначення) – Роль та Персона
Більшість з вас вже знає про це, оскільки це перше, чого вчать. Кожен хороший запит починається з ролі або персони. Це може бути експертний копірайтер, маркетолог цифрових продуктів або старший розробник. Але більшість людей зупиняються на цьому, хоча це лише початок.
Приклад: “Ти – експертний копірайтер та email-маркетолог, і твоє завдання – написати надзвичайно ефективний заголовок для email.” Це непогано, але далеко не ідеально.
Крок 2: Brief (Короткий огляд) – Змусьте AI Працювати На Повну
Штучний інтелект завжди намагається робити якомога менше роботи. Тому, потрібно поставити його в позицію, де він не може лінуватися. Чому так? Я думаю, це пов’язано з ефективністю. Чим довше AI думає, тим більше енергії він витрачає, що впливає на ваші гроші.
Приклад: “Твій IQ – 180. Ти працював у кількох компаніях-мільярдерах і вивчаєш заголовки електронних листів з маніакальною одержимістю. Жодна тонкість не є надмірною, жодна деталь невідома. Ти вчишся у таких майстрів маркетингу, як Алекс Хірсі та Рассел Брансон, і твоє єдине завдання – надавати неочевидні інсайти, експертні відповіді, заглиблюватися в суть, застосовувати контраріанське мислення та високоефективні ідеї, використовуючи глибоке розуміння людської психології та того, що змушує людей клікати.”
Поєднавши ці два кроки, ви отримаєте запит, який дасть результати, яких би ви не досягли раніше. Але це ще не все!
Крок 3: Structure (Структура) – Запитайте Про Конкретний Формат
Тепер AI готовий до роботи. Він підготовлений і знає, що робити. Але він ще не знає, що саме вам потрібно. Ви можете поставити йому запитання, але без вказівки типу відповіді, яку ви очікуєте, результат буде надзвичайно непередбачуваним.
Тому, нам потрібно структурувати відповіді, запитуючи конкретний формат. Це може бути текст, електронна таблиця або JSON. Якщо ви не знаєте, що таке JSON, не хвилюйтеся, я покажу вам це трохи згодом. Обіцяю, це змінить ваш спосіб використання AI.
Приклад: “Користувач надасть вам запитання або набір ідей для інформаційного бюлетеня електронною поштою. Ваше завдання після ретельного аналізу надати короткі, практичні відповіді у простому, дійсному та повністю екранованому об’єкті JSON з наступними ключами: subjects (теми) та tips (поради).”
Що таке JSON?
JSON – це формат, який містить дані або передає дані між додатками в Інтернеті таким чином, щоб додатки могли їх зчитувати. Це може виглядати заплутано, але якщо ви придивитесь, він робить саме те, що я попросив. Є ключ “subject” і ключ “tips”, і вони містять рядки символів з саме тими типами відповідей, які ми шукали.
Розуміння того, як писати запит подібним чином і що таке JSON, відкриває неймовірні можливості. Уявіть, що ви можете створити додаток, який використовує подібні запити через, наприклад, Claude або OpenAI, щоб ставити будь-які запитання та отримувати відповіді у форматі JSON, який ваш додаток може обробляти. Це значно розширює можливості та пришвидшує розробку.
Крок 4: Feed (Подача Даних) – Навчіть AI на Власних Даних
AI-моделі навчаються на великій кількості даних. Але проблема в тому, що ці дані можуть бути застарілими, неактуальними для вашої ніші або просто низької якості. Наприклад, якщо ви попросите AI написати хороший заголовок електронного листа, відповідь часто буде повною нісенітницею.
Але хороша новина полягає в тому, що ми можемо це виправити, подаючи AI власні дані.
Приклад: “Нижче вам надано дані, які ви повинні проаналізувати та глибоко обміркувати, перш ніж формулювати свою відповідь. У розділі “subjects” ви знайдете останні теми електронних листів та їх показники продуктивності (наприклад, відсоток відкриття та кліків).”
Важливо чітко вказати AI, де починаються і де закінчуються дані. Наприклад: “Усі теми відформатовані як: тема – відсоток відкриття – відсоток кліків.”
Тепер AI має дані для роботи, і це дуже важливо. Ви вирішили чотири основні проблеми:
- AI знає, хто він.
- AI знає, в якому контексті та скільки зусиль потрібно докласти до відповідей.
- AI знає, в якому форматі ви хочете отримати відповідь.
- AI знає, які дані використовувати для побудови цієї відповіді.
Це відкриває можливості великих мовних моделей та дозволяє створювати додатки, за які люди платитимуть.
Крок 5: Refine (Удосконалення) – Тестуйте та Удосконалюйте Запити
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, Claude, Grok або Gemini, часто є непередбачуваними. Навіть на те саме запитання час від часу можна отримати різні відповіді.
Щоб зробити їх більш передбачуваними, потрібно постійно тестувати та вдосконалювати підказки. Наприклад, навіть якщо ви попросите повернути відповідь у форматі JSON, вона може бути недійсною. Тому важливо чітко вказувати “дійсно екранований JSON”.
Крок 6: Systemize (Систематизація) – Автоматизуйте Завдання
Щоб не переписувати ці запити щодня, потрібно їх систематизувати. Особисто я використовую Claude Pro для створення цих систем.
Один із способів автоматизувати завдання, наприклад створення інформаційних бюлетенів – використовувати “проекти” в Claude. Claude в цьому плані значно кращий за ChatGPT. Використовуйте панель знань проєкту та напишіть запит, як ми це щойно зробили, але без тексту даних. Замість цього, завантажте файли з власними даними (наприклад, вісім електронних листів, написаних у вашому стилі).
Після цього, просто запитайте Claude написати інформаційний бюлетень, і він використає завантажені дані, щоб створити відповідь у потрібному стилі!
Наприклад, я використовую систематизовану систему для аналізу ідей для YouTube-відео. Вона знає багато про мою аудиторію та про те, що спрацьовує у моїх конкурентів. Це все дані, які я завантажив у запит.
Потім я можу запитати: “Я хочу написати відео про те, як я використовую AI-підказки для створення прибуткових сервісів на основі підписки.” І система проаналізує ідею на предмет потенціалу.
Ось приклад результату: “Оцінка “AI-підказки для створення прибуткових сервісів на основі підписки” – 9 з 10. Пропонована тема відео: “П’ять AI-підказок, які принесли моєму бізнесу 5 тис. доларів на місяць.”
Ці результати можливі лише тоді, коли модель отримує якісні дані. Якщо ви не подаєте хороші дані в модель, вона не дасть вам подібних результатів.
Зараз найкращий час, щоб зайнятися AI і створити власні продукти без потреби в кодуванні.
Висновок:
Використовуючи цю структуру з шести кроків, ви зможете не тільки покращити якість відповідей, які отримуєте від AI, але й розблокувати нові можливості для створення власних додатків та автоматизації рутинних завдань. Не бійтеся експериментувати, тестувати і вдосконалювати свої підказки, і ви будете вражені тим, чого зможете досягти!
