איך לכתוב את הפרומפט המושלם בכל כלי ⁨AI⁩

למה התשובות שאתם מקבלים גנריות

פרומפט [הטקסט שאתם כותבים למודל] הוא נקודת ההתחלה שממנה המודל מבין מה נחשב אצלכם תשובה טובה. כל מה שלא אמרתם, הוא משלים לבד. והוא משלים את מה שסביר בממוצע, לא את מה שנכון לכם.

אנתרופיק, החברה שמאחורי ⁨Claude⁩, מציעה בתיעוד הרשמי שלה לחשוב על המודל כמו עובד חדש ומבריק שאין לו מושג בנהלים שלכם ובדרך העבודה שלכם. הכלל שהם קוראים לו כלל הזהב פשוט: תראו את הפרומפט שכתבתם למישהו שלא מכיר את המשימה ותבקשו ממנו לבצע אותה. אם הוא מתבלבל, גם המודל יתבלבל.

⁨OpenAI⁩ מנסחת את אותו רעיון כמסירת עבודה למתמחה חדש שהגיע השבוע. הוא חכם והוא רוצה, אבל הוא לא מכיר את הפרויקט, את ההעדפות שלכם ואת מה שנחשב אצלכם עבודה טובה, והוא לא יכול להשלים את זה לבד כמו קולגה ותיק. ההמלצה שלהם היא לכוון לבהירות ולא לתחכום, כי רוב הפרומפטים נכשלים מסיבות פשוטות: לא נאמר מי הקהל, לא נאמר מה הפורמט, ולא נאמר לפי מה שופטים את התוצאה.

לגוגל יש על זה מספר. בבדיקות שהיא ערכה על ⁨Gemini⁩ בסביבת העבודה שלה, הפרומפטים המוצלחים ביותר עמדו בממוצע על כ־⁨21⁩ מילים, בעוד שאנשים שלא מכירים את הנתון הזה כותבים בדרך כלל פחות מתשע מילים.

זה כל הפער. לא מילות קסם, לא נוסחה סודית, פשוט מספיק מידע כדי שאפשר יהיה לבצע את מה שביקשתם.

חמשת החלקים של פרומפט טוב

לכל חברה יש שם אחר לאותו דבר. גוגל מלמדת ארבעה חלקים: פרסונה, משימה, הקשר ופורמט. ⁨OpenAI⁩ ממליצה על שלוש כותרות: הקשר, הוראות ומגבלות. אנתרופיק לא נותנת נוסחה בכלל ומדברת על להיות ברורים ומפורשים.

כשמפרקים את שלושתם מקבלים את אותם חמישה חלקים. לא חייבים את כולם בכל פעם, אבל ככל שתוסיפו עוד אחד, התשובה תשתפר.

הקשר:
מי אני, על מה אני עובד, ומה הרקע שצריך כדי להבין את המשימה.

המשימה:
בדיוק מה לעשות.

קהל וטון:
למי זה מיועד ואיך זה צריך להישמע.

פורמט ואורך:
איך התשובה צריכה להיראות.

מגבלות והגדרת הצלחה:
מה חובה שיופיע, מה אסור, ולפי מה אני אשפוט את התוצאה.

אותה בקשה בשלוש רמות

הדרך הכי מהירה להבין את זה היא לראות את אותה בקשה גדלה. שימו לב שהמודל לא משתנה בין השלוש, רק כמות המידע שקיבל.

רמה ראשונה, מה שרובם כותבים:

תכתוב לי פוסט על חיסכון בזמן עם AI.

מה שיחזור: פוסט נכון, כללי, שיכול היה להיכתב על ידי כל אחד ולכל אחד.

רמה שנייה, מוסיפים הקשר וקהל:

אני בעל עסק קטן שמוכר שירותי הנהלת חשבונות לעצמאים.
תכתוב לי פוסט לפייסבוק על חיסכון בזמן עם AI, שמדבר לעצמאים שמתעסקים בניירת בעצמם בסוף כל חודש.

מה שיחזור: כבר פוסט שלכם, אבל עדיין באורך ובמבנה שהמודל בחר.

רמה שלישית, מוסיפים פורמט והגדרת הצלחה:

אני בעל עסק קטן שמוכר שירותי הנהלת חשבונות לעצמאים.
תכתוב לי פוסט לפייסבוק שמדבר לעצמאים שמתעסקים בניירת בעצמם בסוף כל חודש.

הפוסט יפתח בשאלה שמתארת את התסכול שלהם, יביא שלוש דוגמאות קונקרטיות לדברים שאפשר להעביר לכלי AI, ויסתיים בהזמנה לשיחת ייעוץ.
עד 120 מילים, בגובה העיניים, בלי ז'רגון מקצועי ובלי הבטחות על כמה זמן זה חוסך.

מה שיחזור: משהו שאפשר לפרסם.

שימו לב מה בדיוק קרה כאן. לא הוספתם מילות קסם ולא ביקשתם מהמודל להתאמץ יותר. הורדתם ממנו החלטות. בכל שלב לקחתם עוד החלטה שהוא היה מקבל במקומכם והחלטתם אותה בעצמכם.

הכללים שכבר לא נכונים

חלק גדול ממה שמסתובב היום ברשת נכתב מול מודלים של ⁨2023⁩ ופשוט כבר לא עובד. אלה הכללים ששווה להפסיק לגרור אחריכם.

תנו למודל לכתוב לכם את הפרומפט

זה החלק שהכי מעט אנשים מכירים והוא חוסך את רוב העבודה. במקום לנסח פרומפט מושלם לבד, תבקשו מהמודל לנסח אותו איתכם. ⁨OpenAI⁩ קוראת לזה מטא-פרומפטינג [פרומפט שמייצר פרומפט].

זה עובד מצוין כשאתם יודעים מה אתם רוצים אבל לא בטוחים איך לנסח:

אני רוצה לבנות פרומפט טוב למשימה שאתאר לך.
אני מדביק למטה טיוטה מבולגנת של מה שאני צריך.

תשאל אותי שאלות עד שיהיה לך כל מה שחסר, ואז תכתוב פרומפט נקי אחד עם החלקים: הקשר, הוראות, ומגבלות והגדרת הצלחה.

הטיוטה שלי:

יש גם גרסה קצרה יותר שגוגל ממליצה עליה, שאפשר להדביק בסוף כל בקשה ולפני שהמודל מתחיל לעבוד:

לפני שאתה מתחיל, אילו שאלות יש לך אליי שיעזרו לך לתת לי את התוצאה הכי טובה?

מתי לא לעשות את זה. ⁨OpenAI⁩ מונה שלושה מצבים: כשהמשימה פשוטה ואפשר פשוט לכתוב אותה, כשמה שחסר הוא חומר גלם ולא ניסוח, וכשאתם מנסים לברוח מזה שאתם עצמכם עדיין לא יודעים מה אתם רוצים. פרומפט יפה לא מחליף החלטה שלא קיבלתם.

איך מתקנים תשובה גרועה בלי להתחיל מחדש

הטעות הכי נפוצה אחרי תשובה גרועה היא למחוק הכל ולנסח מאפס. זה מבזבז את מה שכן עבד. שתי החברות אומרות את אותו דבר, שכתיבת פרומפטים היא תהליך איטרטיבי ושהסבב הראשון לא אמור להיות מושלם.

תעצרו רגע ותאבחנו מה בדיוק נשבר, כי לכל תקלה יש תיקון אחר. תשובה כללית מדי היא בדרך כלל חוסר בהקשר. תשובה בסגנון לא נכון היא חוסר בקהל ובטון. תשובה בצורה לא נכונה היא חוסר בפורמט. תשובה שטחית שנגעה בהכל ולא העמיקה בכלום היא פרומפט עמוס מדי שצריך לפצל.

אחרי שאתם יודעים מה נשבר, תשנו דבר אחד. אם תשנו שלושה במכה, לא תדעו מה עזר.

והכי חשוב, אל תבקשו שוב את אותו דבר במילים אחרות. תגידו למודל מה היה לא בסדר בתשובה הקודמת:

התשובה הקודמת הייתה כללית מדי ולא התאימה לקהל שלי.
תשמור על המבנה, ותכתוב מחדש כך שכל דוגמא תהיה מהעולם של [תחום], ובלי משפטי מוטיבציה כלליים.

איך למנוע מהמודל להמציא

מודל שלא יודע משהו לא תמיד יגיד שהוא לא יודע. לפעמים הוא ישלים בביטחון מלא. זה נקרא הזיה, וזה הסיכון היחיד במדריך הזה שבאמת יכול לעלות לכם ביוקר.

הדרך הראשונה והחשובה ביותר היא להפסיק להתייחס למודל כאל מאגר ידע ולהתחיל להתייחס אליו ככלי עיבוד. תעלו את המסמך, תדביקו את המייל, תצרפו את הקובץ. אנתרופיק ממליצה במפורש, כשעובדים עם מסמכים ארוכים, לשים את החומר בראש הפרומפט ואת השאלה בסוף, ואפילו לבקש מהמודל לצטט קודם את הקטעים הרלוונטיים מהמסמך לפני שהוא עונה.

הדרך השנייה היא לבקש שקיפות. ⁨OpenAI⁩ ממליצה על כמה מעצורים פשוטים שאפשר להדביק בסוף כל בקשה שהדיוק בה חשוב:

תסתמך רק על מה שכתוב בחומר שצירפתי.
כל דבר שאתה לא בטוח בו, תסמן במפורש כלא מאומת.
בסוף התשובה תפרט אילו הנחות הנחת ומה חסר לך.

ואם אתם בונים פרומפט שתשתמשו בו שוב ושוב, שווה לבדוק אותו פעם אחת ברצינות. תכינו חמש עד עשר שאלות שאתם יודעים עליהן את התשובה, תריצו, ותשוו. עדיף לגלות פער בבדיקה מאשר מול לקוח.

שש תבניות מוכנות להעתקה

כל התבניות כאן כתובות לפי אותם חמישה חלקים. תחליפו את מה שבסוגריים המרובעים ותשלחו.

מצורף מסמך שאני צריך לסכם עבור [מי יקרא את זה].

תסכם אותו כך שהקורא יבין מהר מה זה, מה הנקודות המרכזיות, ומה נדרש ממנו לעשות.

מבנה התשובה:
פסקה אחת שמסבירה מה המסמך הזה ולמה הוא חשוב
בין חמש לשמונה נקודות עיקריות
החלטות שנדרשות, אם יש
משימות להמשך, עם בעלים ותאריך אם הם מופיעים במסמך
שאלות פתוחות, אם משהו לא ברור

אל תמציא פרטים. כל דבר שלא מופיע במסמך, תכתוב לידו שלא צוין.

אני [התפקיד שלי] וצריך לכתוב מייל ל[מי מקבל אותו].

הרקע: [מה קרה עד עכשיו ולמה אני כותב עכשיו]
מה אני רוצה שיקרה אחרי שהוא יקרא: [הפעולה המדויקת]

תכתוב מייל בטון [ענייני ונעים / נחרץ / מתנצל], עד [מספר] מילים, עם שורת נושא.
בלי מחמאות פתיחה ובלי משפטי סיום כלליים.
תסיים במשפט אחד שמבקש בדיוק את מה שאני צריך.

אני [מי אני ומה אני עושה] ומדבר לקהל של [תיאור הקהל].

למטה שלוש דוגמאות לטקסטים שכתבתי בעצמי. תלמד מהן את הקצב, את אורך המשפטים ואת רמת השפה, בלי להעתיק מהן תוכן.

[דוגמא 1]
[דוגמא 2]
[דוגמא 3]

עכשיו תכתוב [פוסט / סקריפט לסרטון] על [הנושא], באורך [כמה], שנפתח ב[מה שתופס אצלי] ומסתיים ב[הקריאה לפעולה].

אני רוצה להבין את [הנושא]. רמת הידע שלי בתחום היא [אפס / בסיסית / אני מכיר את X אבל לא את Y].

תסביר לי בשלושה שלבים:
קודם התמונה הגדולה במאה מילים, בלי מונחים מקצועיים
אחר כך המונחים שחייבים להכיר, כל אחד במשפט אחד
ואז דוגמא אחת מהחיים האמיתיים שמראה איך זה עובד בפועל

בסוף תשאל אותי שלוש שאלות שיגלו אם באמת הבנתי.

אני מוכר [המוצר או השירות] ל[קהל היעד].
המחיר: [מחיר]. מה שמבדיל אותי מהמתחרים: [הבידול].
ההתנגדות שאני שומע הכי הרבה: [ההתנגדות].

תכתוב טקסט ל[עמוד מכירה / הצעת מחיר] שפותח בבעיה שהלקוח חי איתה, מסביר מה הוא מקבל בפועל, מתייחס להתנגדות בלי להתגונן, ומסתיים בקריאה לפעולה אחת.

עד [מספר] מילים, בעברית פשוטה, בלי סופרלטיבים ובלי הבטחות תוצאה.

אני שוקל [ההחלטה]. הנה כל מה שידוע לי: [רקע, מספרים, אילוצים, לוח זמנים].

אני לא רוצה עידוד. תפעל בשלושה שלבים:
תנסח מחדש את ההחלטה כמו שהבנת אותה, כדי שאדע אם פספסתי משהו
תביא את שלוש הסיבות החזקות ביותר לא לעשות את זה
תגיד לי איזה מידע חסר לי כרגע כדי להחליט נכון

תהיה ישיר. אם אתה חושב שזו טעות, תגיד את זה במשפט הראשון.

מה זה לא יפתור

פרומפט טוב הוא כלי, לא קסם, ויש כמה דברים שהוא לא יעשה בשבילכם.

הוא לא ייצר מידע שלא נתתם. אם התשובה דורשת את המספרים של העסק שלכם, את המסמך של הלקוח או את מה שנאמר בפגישה, שום ניסוח לא ימציא אותם. ⁨OpenAI⁩ מציינת את זה במפורש כמצב שבו הבעיה היא חומר הגלם ולא הפרומפט.

הוא לא הופך את התשובה לנכונה. גם הפרומפט הכי מדויק יכול להחזיר עובדה שגויה בביטחון מלא. גוגל מסיימת את המדריך הרשמי שלה בדיוק בנקודה הזאת: לעבור על הפלט לפני שמשתמשים בו, כי התוצר הסופי הוא שלכם.

הוא לא זהה בין הכלים. אותו פרומפט יכול להתנהג קצת אחרת ב-⁨ChatGPT⁩, ב-⁨Gemini⁩ וב-⁨Claude⁩, וההנחיות של החברות משתנות עם כל דור מודלים. מה שכתוב כאן נכון לתיעוד הרשמי שלהן נכון לזמן כתיבת המדריך, אבל את התבניות שאתם משתמשים בהן הרבה שווה לבדוק מדי פעם מחדש.

והוא לא מחליף את זה שתדעו מה אתם רוצים. זה החלק היחיד שלא ניתן להאציל.

סיכום

עכשיו יש לכם את החלקים שמרכיבים בקשה שאפשר לבצע, את הכללים הישנים שכדאי להפסיק לגרור אחריכם, דרך לאבחן תשובה גרועה במקום לנסח אותה מחדש, ושש תבניות שאפשר להתחיל להשתמש בהן היום.

תתחילו מהתבנית שהכי קרובה למה שאתם עושים הכי הרבה, תריצו אותה שלוש פעמים, ותשמרו את הגרסה שעבדה. זה הרגע שבו זה מפסיק להיות טריק ומתחיל להיות דרך עבודה.

אהבתם את המדריך? מוזמנים לעקוב אחריי באינסטגרם @moshe.elkrief לעוד תכנים.