ИИ анализирует запросы и дает развернутые ответы. Но на этом процесс не заканчивается – промтер идет дальше и углубляет знания:
– «Какие малоизвестные техники создания заголовков работают особенно хорошо?»
– «Какие ошибки чаще всего допускают копирайтеры при написании заголовков?»
– «Дай полный список эффективных формул заголовков, а затем подготовь тест для закрепления материала.»
Если что-то не устраивает, промтер корректирует ИИ. Например, если тест получился не таким, как хотелось, достаточно добавить уточнение:
– «Переформатируй тест: вместо вопросов с вариантами ответов сделай задания в формате „правильно/неправильно“ с пояснениями.»
Таким образом, промтер гибко управляет процессом обучения, получая информацию не пассивно, а в интерактивном режиме.
Умение формулировать невысказанное
Еще один навык промтера – способность уточнять невысказанное. Рассмотрим это на простых примерах.
Представьте, что художник заказывает рекламу своей выставки и говорит дизайнеру: «Сделайте афишу эффектной». Но что он подразумевает под «эффектной»? Яркой и броской? Минималистичной и стильной? Если художник не уточнит детали, дизайнер может создать что-то совершенно не соответствующее ожиданиям.
Другой пример: студент просит репетитора помочь с подготовкой к экзамену и говорит: «Мне нужно понять материал». Но что именно он имеет в виду? Повторение ключевых тем? Разбор сложных задач? Практика на тестах? Без дополнительных пояснений репетитор может выбрать не тот подход, который нужен студенту.
В повседневной жизни мы часто полагаемся на контекст и предполагаем, что собеседник поймет наши намерения. Однако ИИ не обладает такой интуицией – он выполняет ровно то, что было сформулировано в запросе. Поэтому навык промтера – это умение выявлять и учитывать скрытые нюансы, которые могут повлиять на конечный результат. Только так можно получить от ИИ действительно полезные ответы.
Вывод: промтинг – это необходимый навык
Мышление промтера – это новый уровень взаимодействия с информацией. Вместо пассивного поиска он активно формирует процесс обучения, корректируя и уточняя полученные данные. Умение правильно задавать вопросы, выявлять скрытые нюансы и управлять ответами ИИ – ключевые качества успешного промтера. Освоив этот подход, можно значительно повысить эффективность работы с нейросетями и получать действительно полезную информацию, адаптированную под свои потребности.
