Obietnica decyzji i grupa docelowa
Krótko: jeśli nie jesteś developerem, ale chcesz używać modeli językowych w pracy — ten artykuł daje 10 gotowych wzorców promptów i jednoznaczne wskazówki, kiedy je stosować. Dla kogo: PM, marketing, HR, analityk treści, autorzy ofert i dokumentów.
Szybkie pytania (i szybkie werdykty)
Chcesz generować e‑maile i szablony? Użyj wzorca "Fill‑in template" — szybko, przewidywalnie.
Potrzebujesz faktograficznego streszczenia? Wybierz "Extract + Verify" i dołącz źródła.
Chcesz, żeby model planował wieloetapowo? Spróbuj "Chain-of-Thought / Step-by-step" — ale miej testy jednostkowe; modele różnie planują.
W dalszej części wyjaśniam każdy wzorzec, które sytuacje obsluguje i jak zacząć w 5 minut.
Czym jest wzorzec promptu (krótko)
Wzorzec promptu to sformatowany sposób zadawania polecenia modelowi — szkielet instrukcji, który można wielokrotnie wklejać i dostosowywać. To jak szablon e‑maila: zamieniasz parametry i dostajesz przewidywalny wynik. Definicja i opis celu użycia znajdziesz w artykule kursowym o wzorcach promptów. ([coursera.org)
Jak zacząć — 5‑minutowy plan
Wybierz wzorzec z listy dalej.
Przygotuj 3 przykładowe wejścia (różne przypadki: prosty, średni, krawędziowy).
Wklej prompt do narzędzia (ChatGPT/Playground/inna) i porównaj 3 odpowiedzi.
Doprecyzuj wymagany format (np. nagłówki, punkty, długość).
Zapisz finalny prompt jako "szablon" i dokumentuj jeden wyjątek, którego model nie przetłumaczył poprawnie.
Szybki szablon startowy (5 minut)
Użyj poniższego szablonu, zamień w nawiasach:
Jesteś asystentem [rola: np. copywriter]. Wejście: [tu wklej tekst/temat]. Cel: [np. napisać e‑mail 90–120 słów, ton: formalny]. Format odpowiedzi: [np. nagłówek, 3 punktów]. Przykłady: [opcjonalnie krótki przykład]. Jeśli czegoś nie wiesz — zapytaj 1 pytaniem.Iteruj z 3 przykładami — to często wystarczy, by otrzymać stabilne rezultaty. OpenAI opisuje podobne techniki "meta‑promptingu" jako sposób na iterację i optymalizację promptów. ([cookbook.openai.com)
10 wzorców promptów (co to robi, kiedy stosować, krótki werdykt)
Poniżej każdy wzorzec ma krótką definicję, przykład zastosowania i jasny werdykt.
Fill‑in template — szablon z miejscami do wypełnienia; do e‑maili, ofert, FAQ. Werdykt: świetny dla rutynowych treści.
Extract + Verify — prośba o wyodrębnienie faktów + wskazanie źródeł; do raportów i briefów. Werdykt: stosuj, gdy wymagana jest weryfikowalność.
Role + Constraints — definiujesz rolę modelu i ograniczenia (np. maks. 3 akapity); do komunikatów PR. Werdykt: duża kontrola nad tonem.
Step‑by‑step (Chain‑of‑Thought) — model ma wypisać kolejne kroki planu; do strategii i checklist. Werdykt: dobry do planowania, mniej przewidywalny w szczegółach.
Few‑shot examples — dajesz 2–3 przykłady oczekiwanego outputu; do stylizacji i konwersji treści. Werdykt: zwiększa spójność wyników.
Role‑card + Persona — długo sformatowana karta roli: preferencje, zakazy, styl. Werdykt: najlepsze tam, gdzie liczy się brand voice.
Refine/Polish — poproś o „ulepsz tę wersję” z listą zmian; do redakcji tekstów. Werdykt: szybkie poprawki bez wymyślania od zera.
Compare‑and‑choose — podaj 2–3 warianty i proś o ocenę/wybór; do A/B testów copy. Werdykt: pomaga selekcjonować najlepszy wariant.
Data‑to‑Narrative — wklej dane/wykresy, poproś o narrację i wnioski; do raportów analitycznych. Werdykt: użyteczne, jeśli dane są krótkie i dobrze sformatowane.
Meta‑prompting — użyj lepszego modelu, by wygenerować prompt dla słabszego; do przenoszenia zaawansowanych instrukcji. Werdykt: działa dobrze przy iteracji i optymalizacji promptów; OpenAI opisuje techniki meta‑promptingu jako praktyczne do ulepszania prostych poleceń. ([cookbook.openai.com)
Tabela: szybkie porównanie (mini‑werdykt)
| Wzorzec | Kiedy użyć | Mini‑werdykt |
|---|---|---|
| Fill‑in template | E‑maile, umowy ofertowe | Zalecany |
| Extract + Verify | Raporty z faktami | Zalecany, jeśli możesz weryfikować źródła |
| Step‑by‑step | Plany/strategie | Użyteczny, wymaga walidacji |
| Meta‑prompting | Gdy chcesz zoptymalizować prompt | Bardzo pomocny |
Fakt → Skutek → Werdykt (przykład dla "Few‑shot")
Fakt: dodanie 2–3 przykładowych oczekiwanych odpowiedzi zmniejsza wariancję wyników modelu. ([github.com)
Skutek: w praktyce krótszy czas iteracji i mniej poprawek redakcyjnych.
Werdykt: stosuj few‑shot, gdy zależy Ci na spójnym stylu; jeśli nie masz przykładów, użyj Refine/Polish.
Typowe problemy i jak je rozpoznać
Model „halucynuje” fakty — symptom: konkretne daty/liczby niezgodne z dokumentem. Rozwiązanie: użyj Extract + Verify i poproś o źródła.
Wynik za długi/za krótki — dodaj ograniczenia długości i format outputu.
Różnice między modelami — prompt zoptymalizowany pod jeden model może nie działać identycznie w innym; testuj każdy model osobno. To istotne przy przejściu między wersjami API/modelem.
Gdzie szukać gotowych szablonów i jak je weryfikować
Biblioteki promptów i przykłady (gotowe pliki i repozytoria) są dobrym startem — np. kuracje na GitHubie i kolekcje szablonów. ([github.com)
Jeśli jakaś teza o działaniu wzorca wydaje się niepewna, sprawdź: 1) oficjalne przykłady dostawcy modelu (np. OpenAI Cookbook), 2) przetestuj ten wzorzec na 3 swoich przypadkach brzegowych. Link do przykładu meta‑promptingu: OpenAI Cookbook: meta-prompting. ([cookbook.openai.com)
Plusy / minusy — skrócona synteza
Plusy: szybkie wdrożenie, standaryzacja odpowiedzi, łatwe przekazywanie wiedzy między członkami zespołu.
Minusy: potrzeba walidacji faktów, różnice między modelami, ryzyko polegania na „ładnych” ale nieprawdziwych odpowiedziach.
Puenta — kiedy użyć, a kiedy odpuścić
Idealne dla: zespołów nietechnicznych, które potrzebują przewidywalnych treści (e‑maile, briefy, raporty).
Będzie frustrować, wybierz inną drogę gdy: musisz mieć stuprocentową weryfikację faktów bez dodatkowego mechanizmu weryfikacji (wtedy konieczne RAG lub integracja z bazą danych).
Prosty next step: skopiuj szablon z sekcji "Szybki szablon startowy", przetestuj na 3 przypadkach i zapisz wersję, która wymaga najmniej poprawek.
Źródła i dalsza lektura: OpenAI Cookbook (meta‑prompting i optymalizacja promptów). ([cookbook.openai.com)
