Хочете швидшого дослідження, чіткіших чернеток чи просто розумнішого мозкового штурму? Навчитися спілкуватися зі штучним інтелектом простіше, ніж здається. Невеликі зміни в тому, як ви ставите запитання – і як ви виконуєте подальші дії – можуть перетворити результати з посередніх на напрочуд чудові. Уявіть собі це як дати вказівки дуже талановитому стажеру, який ніколи не спить, іноді здогадується і любить ясність. Ви підштовхуєте, це допомагає. Ви направляєте, це чудово працює. Ви ігноруєте контекст... він все одно здогадується. Ви знаєте, як це буває.
Нижче наведено повний посібник з того, як розмовляти зі штучним інтелектом , з швидкими перевагами, поглибленими методами та порівняльною таблицею, щоб ви могли вибрати правильний інструмент для роботи. Якщо ви переглядаєте матеріал поверхово, почніть зі швидкого старту та шаблонів. Якщо ви тільки починаєте вивчати, то глибокі занурення вам підійдуть.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Що підказує ШІ
Пояснює створення ефективних підказок для керівництва та покращення результатів роботи ШІ.
🔗 Що таке маркування даних за допомогою штучного інтелекту
Пояснює, як марковані набори даних навчають точні моделі машинного навчання.
🔗 Що таке етика ШІ
Охоплює принципи, що керують відповідальним та справедливим використанням штучного інтелекту.
🔗 Що таке MCP у ШІ
Представляє протокол контексту моделі та його роль у комунікації зі штучним інтелектом.
Як спілкуватися зі штучним інтелектом ✅
-
Чіткі цілі – поясніть моделі, що саме означає «добре». Не вібрації, не сподівання – критерії.
-
Контекст + обмеження – Моделі краще працюють із прикладами, структурою та обмеженнями. Документація постачальників чітко рекомендує наводити приклади та вказувати форму виводу [2].
-
Ітеративне вдосконалення – ваш перший запит – це чернетка. Покращте його на основі результату; документація основних постачальників чітко це рекомендують [3].
-
Перевірка та безпека – Попросіть модель процитувати, обґрунтувати, перевірити себе – і ви все одно перевірите ще раз. Стандарти існують не просто так [1].
-
Підбір інструменту до завдання — деякі моделі чудово підходять для кодування; інші процвітають у довгостроковому контексті або плануванні. Найкращі практики постачальників безпосередньо підкреслюють це [2][4].
Будемо відверті: багато «швидких лайфхаків» — це просто структуроване мислення зі зручною пунктуацією.
Швидкий складений міні-кейс:
Менеджер проекту запитав: «Написати специфікацію продукту?» Результат: загальний.
Оновлення: «Ви — менеджер проекту штатного рівня. Мета: специфікація для зашифрованого обміну. Аудиторія: мобільна технологія. Формат: односторінковий з обсягом/припущеннями/ризиком. Обмеження: відсутність нових потоків автентифікації; компроміси у цитуванні».
Результат: специфікація, що можна використовувати, з явними ризиками та чіткими компромісами, оскільки мета, аудиторія, формат та обмеження були зазначені заздалегідь.
Як розмовляти зі штучним інтелектом: швидкий старт за 5 кроків ⚡
-
Вкажіть свою роль, мету та аудиторію.
Наприклад: Ви — коуч з юридичного письма. Мета: вдосконалити цей меморандум. Аудиторія: неюристи. Мінімізуйте використання жаргону; зберігайте точність. -
Дайте конкретне завдання з обмеженнями.
Перепишіть до 300–350 слів; додайте короткий виклад з 3 пунктів; збережіть усі дати; видаліть упереджувальну лексику. -
Надайте контекст і приклади.
Вставте фрагменти, стилі, які вам подобаються, або короткий зразок. Моделі відповідають шаблонам, які ви їм показуєте; в офіційній документації йдеться про підвищення надійності [2]. -
Попросіть про обґрунтування або перевірки.
Коротко опишіть свої кроки; перелічіть припущення; позначте будь-яку відсутню інформацію. -
Ітерація — не приймати перший варіант.
Добре. Тепер стиснути на 20%, залишити дієслова з акцентом та вказати джерела. Ітерація — це ключова найкраща практика, а не лише перелік знань [3].
Визначення (корисне скорочення)
Критерії успіху: вимірювана планка для «добре», наприклад, тривалість, відповідність аудиторії, обов’язкові розділи.
Обмеження: не обговорювані пункти, наприклад, «без нових заяв», «посилання на APA», «≤ 200 слів».
Контекст: мінімальна передісторія, щоб уникнути здогадок, наприклад, короткий опис продукту, портрет користувача, терміни.
Порівняльна таблиця: інструменти для спілкування зі штучним інтелектом (навмисно дивні) 🧰
Ціни змінюються. Багато з них мають безкоштовні рівні + додаткові оновлення. Приблизні категорії, тому це залишається корисним, а не миттєво застаріває.
| Інструмент | Найкраще для | Ціна (орієнтовна) | Чому це працює для цього випадку використання |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | загальне мислення, письмо; допомога з кодуванням | Безкоштовно + Професійно | Чітке дотримання інструкцій, широка екосистема, універсальні підказки |
| Клод | довга контекстна документація, ретельне обґрунтування | Безкоштовно + Професійно | Чудово підходить для довгих вводів та покрокового мислення; м'який за замовчуванням |
| Google Близнюки | веб-завдання, мультимедіа | Безкоштовно + Професійно | Гарне пошукове навантаження; сильне поєднання зображень і тексту |
| Microsoft Copilot | Офісні робочі процеси, електронні таблиці, електронні листи | Включено в деякі плани + Pro | Живе там, де живе твоя робота — корисні обмеження, закладені в ній |
| Збентеження | дослідження + цитування | Безкоштовно + Професійно | Чіткі відповіді з джерелами; швидкий пошук |
| Посеред подорожі | зображення та концепт-арт | Підписка | Візуальне дослідження; чудово поєднується з текстовими підказками |
| По | одне місце для примірки багатьох моделей | Безкоштовно + Професійно | Швидке перемикання; експерименти без зобов'язань |
Якщо ви обираєте: підберіть модель до контексту, який вас найбільше цікавить – довгі документи, кодування, дослідження джерел або візуальні матеріали. Сторінки з передовим досвідом постачальників часто підкреслюють, у чому їхня модель перевершує інших. Це не випадковість [4].
Анатомія емоційно впливового запиту 🧩
Використовуйте цю просту структуру, коли хочете постійно кращих результатів:
Роль + Мета + Аудиторія + Формат + Обмеження + Контекст + Приклади + Процес + Перевірки результатів
Ви — старший спеціаліст з маркетингу продуктів. Мета: написати короткий опис запуску програми для нотаток, що враховує конфіденційність. Цільова аудиторія: зайняті керівники. Формат: односторінкова службова записка із заголовками. Обмеження: проста англійська мова, відсутність ідіом, можливість перевірки тверджень. Контекст: вставте короткий опис продукту нижче. Приклад: повторіть тон доданої службової записки. Процес: подумайте крок за кроком; спочатку поставте 3 уточнюючі запитання. Перевірка результатів: завершіть списком ризиків із 5 пунктів та коротким відповіддю на поширені запитання.
Цей щирий шматочок щоразу перевершує розпливчасті однорядкові фрази.
Глибоке занурення 1: Цілі, ролі та критерії успіху 🎯
Моделі чітко враховують ролі. Вкажіть, хто є асистентом, як виглядає успіх і як він буде оцінюватися. Бізнес-орієнтовані рекомендації рекомендують заздалегідь визначити критерії успіху – це узгоджує результати та полегшує їх оцінку [4].
Тактична порада: попросіть контрольний список критеріїв успіху, перш ніж модель щось напише. Потім попросіть її самостійно оцінити виконання цього контрольного списку в кінці.
Глибоке занурення 2: Контекст, обмеження та приклади 📎
Штучний інтелект не є екстрасенсом; він жадібний до шаблонів. Задавайте йому правильні шаблони. Розмістіть найважливіший матеріал зверху та чітко вкажіть форму результату. Для довгих вхідних даних документація постачальника зазначає, що порядок та структура суттєво впливають на результати в довгих контекстах [4].
Спробуйте цей мікрошаблон:
-
Контекст: максимум 3 пункти, що підсумовують ситуацію
-
Вихідний матеріал: вклеєний або прикріплений
-
Зробити: 3 кулі
-
Не робіть: 3 пункти
-
Формат: певна довжина, розділи або схема
-
Панель якості: що має містити відповідь A+
Глибоке занурення 3: Міркування на вимогу 🧠
Якщо ви хочете ретельного обмірковування, попросіть про нього – коротко. Попросіть стислий план або обґрунтування; деякі офіційні посібники пропонують стимулювати планування складних завдань, щоб покращити дотримання інструкцій [2][4].
Підказка:
сплануйте свій підхід пронумерованими кроками. Викладіть припущення. Потім надайте лише остаточну відповідь з обґрунтуванням у 5 рядків в кінці.
Невелике зауваження: більше тексту з аргументами не завжди краще. Збалансуйте ясність зі стислостю, щоб не потонути у власних риштуваннях.
Глибоке занурення 4: Ітерація як суперсила 🔁
Ставтеся до моделі як до співробітника, якого ви циклічно навчаєте. Попросіть два контрастні чернетки з різними тонами; або спочатку запросіть лише контур . Потім уточнюйте. OpenAI та інші явно рекомендують ітеративне уточнення, тому що воно працює [3].
Приклад циклу:
-
Наведіть мені три варіанти контуру з різними кутами.
-
Виберіть найсильніші, об'єднайте найкращі частини та напишіть чернетку.
-
Скоротіть на 15%, покращте дієслова та додайте абзац скептика з цитатами.
Глибоке занурення 5: Захисні огорожі, перевірка та ризик 🛡️
Штучний інтелект може бути корисним і водночас помилятися. Щоб зменшити ризик, запозичуйте ідеї з усталених систем управління ризиками: визначте ставки, вимагайте прозорості та додайте перевірки на справедливість, конфіденційність і надійність. Система управління ризиками зі штучним інтелектом NIST окреслює характеристики достовірності та практичні функції, які можна адаптувати до повсякденних робочих процесів. Попросіть модель розкрити невизначеність, навести джерела та позначити конфіденційний контент, а потім перевірте [1].
Підказки для перевірки:
-
Перелічіть 3 найголовніші припущення. Для кожного оцініть ступінь довіри та вкажіть джерело.
-
Наведіть принаймні 2 авторитетних джерела; якщо таких немає, прямо про це скажіть.
-
Наведіть короткий контраргумент на власну відповідь, а потім узгодьте.
Глибоке занурення 6: Коли моделі перестараються – і як їх приборкати 🧯
Іноді штучний інтелект стає надто нетерплячим, додаючи складності, про яку ви не просили. Керівництво Anthropic вказує на схильність до надмірного проектування; виправлення полягає в чітких обмеженнях, які прямо говорять «без зайвих елементів» [4].
Контрольна підказка:
Вносьте лише ті зміни, які я явно прошу. Уникайте додавання абстракцій або додаткових файлів. Зберігайте рішення мінімальним та цілеспрямованим.
Як спілкуватися зі штучним інтелектом для дослідження, а не для виконання 🔍⚙️
-
Режим дослідження: запитуйте про конкуруючі точки зору, рівні достовірності та цитати. Вимагайте короткої бібліографії. Можливості швидко розвиваються, тому перевіряйте все критично важливе [5].
-
Режим виконання: вкажіть особливості формату, довжину, тон та невід’ємні елементи. Попросіть контрольний список та остаточний самоаудит. Зберігайте його чітким та таким, що може бути перевірений.
Поради щодо мультимодальних перевезень: текст, зображення та дані 🎨📊
-
Для зображень: опишіть стиль, ракурс камери, настрій та композицію. За можливості надайте 2–3 довідкові зображення.
-
Для завдань з даними: вставте зразки рядків та потрібну схему. Вкажіть моделі, які стовпці зберегти, а які ігнорувати.
-
Для змішаної техніки: вкажіть, куди йде кожен фрагмент. «Один абзац вступу, потім діаграма, потім підпис з одним рядком для соціальних мереж».
-
Для довгих документів: на перше місце ставте найважливіше; порядок має більше значення для дуже великих контекстів [4].
Усунення несправностей: коли модель перекидається боком 🧭
-
Занадто розпливчасто? Додайте приклади, обмеження або скелет форматування.
-
Занадто багатослівно? Встановіть бюджет слів і попросіть стиснути маркований список.
-
Не розумієте суті? Переформулюйте цілі та додайте 3 критерії успіху.
-
Вигадуєте? Вимагайте джерела та примітку про неточність. Наведіть посилання або скажіть «джерело відсутнє».
-
Надмірно впевнений тон? Вимагайте хеджування та оцінок впевненості.
-
Галюцинації в дослідницьких завданнях? Перевірте результати, використовуючи авторитетні фреймворки та первинні джерела; рекомендації щодо ризиків від органів стандартизації існують не просто так [1].
Шаблони: копіювати, налаштовувати, переходити 🧪
1) Дослідження з використанням джерел
Ви — науковий асистент. Мета: підсумувати поточний консенсус щодо [тема]. Цільова аудиторія: нетехнічна. Включити 2–3 авторитетні джерела. Процес: перерахувати припущення; зазначити невизначеність. Результат: 6 маркованих пунктів + синтез з 1 абзацу. Обмеження: без припущень; якщо доказів недостатньо, вказати їх. [3]
2) Складання тексту
Ви редактор. Мета: написати чернетку допису в блозі на [тема]. Тон: дружній експертний. Формат: H2/H3 з маркованими списками. Довжина: 900–1100 слів. Включіть розділ контраргументів. Завершіть TL;DR. [2]
3) Помічник з кодування
Ви — старший інженер. Мета: реалізувати [функцію] у [стеку]. Обмеження: жодних рефакторингів, якщо не запитують; зосередження на чіткості. Процес: окреслити підхід, перерахувати компроміси, потім написати код. Вихід: блок коду + мінімальні коментарі + 5-кроковий план тестування. [2][4]
4) Стратегічна записка
Ви — стратег продукту. Мета: запропонувати 3 варіанти покращення [метрики]. Включити переваги/недоліки, рівень зусиль, ризики. Результат: таблиця + рекомендація з 5 пунктів. Додати припущення; поставити 2 уточнюючі запитання в кінці. [3]
5) Рецензування довгого документа.
Ви технічний редактор. Мета: скоротити доданий документ. Розмістити вихідний текст у верхній частині контекстного вікна. Вивід: короткий виклад, ключові ризики, відкриті питання. Обмеження: зберегти оригінальну термінологію; без нових тверджень. [4]
Поширені пастки, яких слід уникати 🚧
-
Нечітко запитує щось на кшталт «зробити це кращим». Як зробити це кращим?
-
Немає обмежень , тому модель заповнює прогалини припущеннями.
-
Одноразове підказування без ітерації. Перший варіант рідко буває найкращим – вірний і для людей [3].
-
Пропускання перевірки важливих результатів. Запозичення стандартів ризику та додавання перевірок [1].
-
Ігнорування інструкцій постачальника , які буквально підказують, що працює. Прочитайте документацію [2][4].
Міні-кейс: від нечіткого до сфокусованого 🎬
Нечітка підказка:
Напишіть кілька маркетингових ідей для мого додатку.
Ймовірний результат: розрізнені ідеї; низький сигнал.
Оновлена підказка з використанням нашої структури:
Ви – маркетолог життєвого циклу. Мета: створити 5 експериментів з активації для програми для нотаток, що враховує конфіденційність. Аудиторія: нові користувачі протягом 1-го тижня. Обмеження: без знижок; має бути вимірюваним. Формат: таблиця з гіпотезою, кроками, метрикою, очікуваним впливом. Контекст: кількість користувачів зменшується після 2-го дня; головною особливістю є зашифрований обмін. Перевірка результатів: поставте 3 уточнюючі запитання перед пропозицією. Потім надайте таблицю та 6-рядковий короткий виклад.
Результат: чіткіші ідеї, пов'язані з результатами, та готовий до тестування план. Не магія — лише ясність.
Як розмовляти зі штучним інтелектом, коли ставки високі 🧩
Коли тема стосується здоров'я, фінансів, права чи безпеки, вам потрібна додаткова ретельність. Використовуйте структури ризиків для прийняття рішень, вимагайте цитат, отримуйте другу думку та документуйте припущення та обмеження. Модель ризиків NIST AI RMF є надійною основою для створення власного контрольного списку [1].
Контрольний список важливих питань:
-
Визначте рішення, сценарії шкоди та заходи пом'якшення наслідків
-
Вимагайте цитат та висвітлюйте невизначеність
-
Виконайте контрфактуальний висновок: «Як це може бути неправильно?»
-
Отримайте експертну оцінку, перш ніж діяти
Заключні зауваження: Занадто довго, я не читав 🎁
Навчитися спілкуватися зі штучним інтелектом — це не про таємні заклинання. Це чітко виражене структуроване мислення. Встановіть роль і мету, забезпечте контекст, додайте обмеження, попросіть про міркування, повторіть і перевірте. Зробіть це, і ви отримаєте результати, які здаються неймовірно корисними, а іноді навіть приємними. Іншим разом модель буде блукати, і це нормально; ви підштовхуєте її назад. Розмова — це робота. І так, іноді ви змішуєте метафори, як шеф-кухар із занадто великою кількістю спецій... а потім зменшуєте об'єм і відправляєте.
-
Дайте визначення успіху заздалегідь
-
Наведіть контекст, обмеження та приклади
-
Запитуйте обґрунтування та перевірки
-
Ітерувати двічі
-
Підібрати інструмент до завдання
-
Перевірте все важливе
Посилання
-
NIST - Структура управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF 1.0). PDF
-
Платформа OpenAI – короткий посібник з інженерії. Посилання
-
Довідковий центр OpenAI – Підказки щодо найкращих інженерних практик для ChatGPT. Посилання
-
Антропна документація - Підказки до найкращих практик (Клод). Посилання
-
Stanford HAI - Індекс штучного інтелекту 2025: Технічна продуктивність (Розділ 2). PDF