Zdarza się, że odpowiedzi generowane przez ChatGPT są poprawne językowo, ale jednocześnie brakuje im konkretu, charakteru czy użyteczności. W wielu przypadkach problem nie leży po stronie narzędzia, tylko w sposobie, w jaki zostało sformułowane polecenie – czyli prompt.
Pisanie skutecznych promptów to klucz do pełnego wykorzystania potencjału AI. Taki prompt to po prostu instrukcja, która mówi modelowi, co ma wygenerować. Im lepiej go skonstruujesz, czy lepsze informacje dostarczysz – tym lepszy efekt osiągniesz.
W tym artykule nie znajdziesz kolejnej suchej listy fraz, jakie „warto używać”. Zamiast tego przygotowaliśmy praktyczny przewodnik, bazujący na naszym doświadczeniu i codziennej pracy z Chat-GPT – tak, żebyś mógł (albo mogła) tworzyć naprawdę trafne i użyteczne zapytania.
TL;DR — czego dowiesz się z tej publikacji:
- jak nie pisać promptów, żeby nie marnować czasu,
- jak zbudować skuteczną instrukcję dla AI,
- jak wygląda dobry prompt krok po kroku,
- jak wykorzystać prompty w marketingu i w pracy agencji SEO,
- czego unikać, nawet jeśli masz już doświadczenie.
Przeczytaj również: jak sprawdzić, czy tekst został napisany przez AI?
Co to jest prompt i dlaczego ma znaczenie?
Prompt to nic innego jak polecenie, które wpisujesz do ChatGPT. Ale jeśli traktujesz je jak szybkie, ogólne pytanie bez kontekstu, czy precyzyjnych oczekiwań, to nic dziwnego, że odpowiedź nie spełnia oczekiwań. Wielu nowych użytkowników popełnia ten błąd: wpisują krótkie, nieprecyzyjne zapytania, a potem dziwią się, że AI odpowiada ogólnikami.
Sztuczna inteligencja działa według prostej zasady: „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”. Dlatego dobrze sformułowany prompt to jak porządny brief – jasny, konkretny i osadzony w kontekście.
Właśnie na tym polega cała sztuka inżynierii promptów: tworzenie takich zapytań, które jasno komunikują, czego oczekujemy. W tym pomagają też narzędzia jak AIPRM i społeczności, które dzielą się sprawdzonymi schematami i ułatwiają szybkie formułowanie skutecznych promptów.
Inwestowanie kilku minut w dopracowanie promptu naprawdę się opłaca, bo dobra podpowiedź = lepszy wynik. Warto też pamiętać, że modele takie jak ChatGPT są niedeterministyczne. To znaczy, że ten sam prompt może wygenerować różne odpowiedzi. Ale im lepiej go skonstruujesz, tym większa szansa na uzyskanie powtarzalnych, spójnych rezultatów. To szczególnie ważne wtedy, gdy używasz AI regularnie – np. do tworzenia treści marketingowych czy raportów – i zależy Ci na tym, by wyniki były za powtarzalne, na tym samym poziomie jakościowym.
Korzyści z prompt engineeringu:
Skuteczne tworzenie promptów niesie za sobą wiele realnych korzyści, które wpływają zarówno na jakość pracy z AI, jak i komfort użytkownika:
- Lepsza jakość odpowiedzi – dobrze zaprojektowane prompty prowadzą do trafniejszych, bardziej użytecznych i lepiej dopasowanych odpowiedzi, ponieważ zawierają jasne instrukcje i kontekst.
- Mniej błędów i niepożądanych treści – precyzyjne prompty pomagają ograniczyć uprzedzenia modelu, a także zmniejszyć ryzyko generowania szkodliwych lub nieodpowiednich treści.
- Większa kontrola i przewidywalność – dzięki prompt engineeringowi łatwiej wpłynąć na zachowanie AI i uzyskać spójne odpowiedzi, które są zgodne z oczekiwanym stylem, formą i celem.
- Lepsze doświadczenie użytkownika – im jaśniejsze i bardziej konkretne prompty, tym łatwiej korzystać z AI. Efekt? Bardziej intuicyjna i satysfakcjonująca interakcja.
- Oszczędność czasu i pieniędzy – dopracowany prompt pozwala szybciej dojść do zadowalającego efektu, ograniczając konieczność powtarzania lub poprawiania wygenerowanych odpowiedzi. To mniej tokenów (czyli niższe koszty) i mniej pracy ręcznej po stronie użytkownika.
Jakie mogą być typy promptów?
W świecie pracy z dużymi modelami językowymi wyróżnia się kilka kluczowych typów promptów, z których każdy służy innemu celowi i zastosowaniu:
Zero-shot prompting
To najprostszy typ promptu. Model otrzymuje bezpośrednie polecenie bez żadnych przykładów czy dodatkowego kontekstu. Przykłady zastosowań to np. generowanie pomysłów, szybkie podsumowania lub tłumaczenia. Zero-shot jest dobry do prostych, zamkniętych zadań, ale może dawać mniej precyzyjne rezultaty w bardziej złożonych sytuacjach.
One-shot, few-shot i multi-shot prompting
W tym przypadku przed właściwym poleceniem dostarczamy modelowi jeden (one-shot), kilka (few-shot), lub więcej (multi-shot) przykładów poprawnych odpowiedzi. To skuteczna technika, szczególnie gdy chcemy, aby AI dobrze „wyczuło” format, styl czy kontekst zadania.
Chain of Thought prompting (CoT)
Ten sposób polega na tym, że model zachęcany jest do przedstawiania procesu myślenia krok po kroku. Idealny w zadaniach wymagających rozumowania, analizy lub dedukcji. Efektem jest bardziej uporządkowana i przemyślana odpowiedź.
Zero-shot CoT
Łączy podejście zero-shot z Chain of Thought, czyli prosimy model o rozumowanie krok po kroku, nawet jeśli nie dostarczamy mu wcześniejszych przykładów. Często daje lepsze rezultaty niż klasyczny zero-shot, szczególnie przy pytaniach problemowych lub analitycznych.
Jak pisać dobre prompty w ChatGPT?
Modele językowe, takie jak ChatGPT, działają jak niezwykle inteligentne, ale dosłowne maszyny. Ich sposób interpretowania tekstu można porównać do zachowania Amelii Bedelii – postaci z książek dla dzieci, która traktuje każde polecenie bardzo literalnie. Dlatego precyzja w doborze słów w promptach ma ogromne znaczenie.
- Czasowniki: zamiast używać ogólnych sformułowań typu „przepisz”, lepiej zastosować konkretne: „skondensuj”, „rozwiń” lub „porównaj”. Dzięki temu AI dokładniej rozumie Twoją intencję.
- Przymiotniki: określają ton i styl – np. „formalny”, „luźny”, „przyjazny”. AI dostosowuje język do tych wskazówek.
- Podmioty: im bardziej jednoznacznie zidentyfikujesz osoby, miejsca czy rzeczy, tym mniejsze ryzyko nieporozumienia. Użycie cudzysłowów przy nazwach własnych, np. „Logan Roy”, zamiast po prostu „Logan”, pomaga AI zrozumieć, o kogo lub o co chodzi.
- Konkretność: im bardziej szczegółowy i doprecyzowany jest prompt, tym większa szansa, że odpowiedź będzie trafna i użyteczna. Niejasność to ryzyko, że model pójdzie w kreatywność – nie zawsze w pożądanym kierunku.
Zadbaj o jasność wypowiedzi. ChatGPT nie domyśla się kontekstu między wierszami – jeśli nie powiesz dokładnie, czego chcesz, prawdopodobnie otrzymasz odpowiedź zupełnie inną niż oczekiwana. A czasem aż zbyt kreatywną.
Jak pisać skuteczne prompty w Chat-GPT? – Checklista
1. Zdefiniuj rolę
Zacznij od: „Jesteś specjalistą SEO z 10-letnim doświadczeniem” albo „Jesteś copywriterem pracującym dla marki modowej”. To zmienia ton i styl wypowiedzi.
2. Dodaj kontekst
Dla kogo jest ta treść? Na jaką okazję? W jakim stylu? Im więcej podasz, tym mniej zgadywania.
3. Podaj strukturę
Poproś: „użyj H2 i H3”, „dodaj meta description”, „podsumuj na końcu”. To nie czepialstwo. To ułatwia AI robotę.
4. Określ długość i ton
Nie mów „napisz coś krótkiego”. Powiedz: „maksymalnie 700 znaków, język lekki, ale profesjonalny”.
5. Daj przykład (jeśli masz)
To potężne narzędzie. Jeśli masz styl, który lubisz, wklej go. ChatGPT to zapamięta i się dostosuje.
6. Podziel złożone zadanie na mniejsze
Jeśli chcesz uzyskać lepsze wyniki w trudniejszych tematach, podziel zadanie na serię krótszych promptów. To daje lepszą kontrolę nad procesem i efektem.
7. Określ cel, grupę docelową i format
Podaj, do kogo kierowany ma być tekst i co chcesz osiągnąć – czy zależy Ci na informacji, rozrywce, przekonaniu do działania? A jeśli masz preferencje co do układu – zaznacz to w promptcie.
8. Ustal ograniczenia i styl
Jeśli tekst ma mieć np. maksymalnie 300 słów, zawierać cytaty lub nie używać żargonu – zapisz to wprost. AI doceni jasność.
9. Poproś o potwierdzenie lub dopytaj
Jeśli nie masz pewności, czy wszystko jest zrozumiałe – poproś ChatGPT o potwierdzenie. To nic złego. Wręcz przeciwnie – zwiększasz szanse na trafny rezultat.
10. Bądź cierpliwy i iteruj
Czasem pierwsza odpowiedź nie jest idealna. Wtedy popraw prompt, doprecyzuj i próbuj dalej. To zupełnie normalna praktyka nawet dla zaawansowanych użytkowników.
11. Ustal jasne cele i oczekiwania
Zdefiniuj dokładnie, czego oczekujesz – jaka ma być długość tekstu, jego struktura, cel i grupa docelowa. Im bardziej konkretne oczekiwania, tym lepsza odpowiedź.
12. Dostarcz kontekst i informacje
Zadbaj, by model miał wystarczająco dużo danych, by odpowiednio zrozumieć temat. Dodaj kluczowe fakty, definicje czy założenia.
13. Stosuj few-shot prompting
Podaj jeden lub więcej przykładów poprawnych odpowiedzi. To ułatwia modelowi zrozumienie wzorca, który ma naśladować.
14. Wykorzystuj Chain of Thought prompting
Zachęć model do pokazania toku rozumowania – np. „przeanalizuj krok po kroku”, „wypisz etapy”, „rozważ możliwe scenariusze”.
15. Eksperymentuj
Nie zatrzymuj się na pierwszym promptcie. Przetestuj różne podejścia, zmieniaj poziom szczegółowości, formułuj pytania na nowo i obserwuj, co działa najlepiej.
16. Zapoznaj się ze wskazówkami od Google
Przeczytaj publikację „Tips to enhance your prompt-engineering abilities„.
Najczęstsze błędy przy pisaniu promptów
- Zbyt ogólnikowe instrukcje – np. „napisz post na LinkedIn”. Taki komunikat nie daje AI żadnego punktu odniesienia. Dobrze postawione pytanie powinno zawierać temat, cel, długość, ton wypowiedzi i jej forma. To podstawowe kryteria, które wpływają na trafność odpowiedzi.
- Brak kontekstu – ChatGPT nie zna branży, w której działasz, jeśli mu o tym nie powiesz. Jeśli treść ma dotyczyć np. marketingu B2B, e-commerce, Automotive albo startupów – wskaż to. Dodanie informacji o grupie docelowej, etapie lejka, czy kanale dystrybucji pomaga AI dostosować styl i treść.
- Brak struktury i formatu –w artykułach SEO, postach blogowych czy nawet opisach produktów liczy się przejrzystość. Jeśli nie wskażesz, że chcesz nagłówki H2/H3, wypunktowania czy sekcję z podsumowaniem, możesz otrzymać blok tekstu (tekst, który łatwo wykryć, że jest napisany przez AI, który trzeba będzie mocno redagować. Prompt, który zawiera strukturę, oszczędza czas i minimalizuje poprawki.
Te błędy pojawiają się regularnie nie tylko u początkujących, ale też wśród bardziej zaawansowanych użytkowników. Na szczęście są łatwe do skorygowania i warto to zrobić już na etapie planowania promptu.
Unikaj zbędnych zwrotów grzecznościowych
Choć może się wydawać naturalne, by pisać „proszę” i „dziękuję” do AI – w przypadku ChatGPT może to mieć niepożądane skutki. Jak podaje Business Insider, takie zwroty nie tylko nie wpływają na jakość odpowiedzi, ale mogą wręcz ją pogorszyć lub niepotrzebnie zwiększać koszty (w modelach, które liczą tokeny za każde słowo).
Zamiast formułować prompt w stylu „Proszę, napisz mi tekst o marketingu i dziękuję z góry”, lepiej przejść od razu do konkretu: „Napisz tekst o marketingu w formacie H2/H3, długość do 1000 słów, styl: informacyjny i angażujący”.
To nie brak kultury – to efektywność. AI nie potrzebuje uprzejmości. Potrzebuje jasnych i zwięzłych instrukcji.
Czytaj więcej: „Mówisz „proszę” i „dziękuję” do ChatGPT? To może słono kosztować” – BusinessInsider.com
Prompt do Chat-GPT – przykład w praktyce
Zły prompt: „Napisz artykuł o SEO”
Lepszy prompt: „Jesteś specjalistą SEO. Napisz artykuł blogowy (ok. 1000 słów) na temat: 'Dlaczego treści evergreen są kluczowe w pozycjonowaniu’.
Użyj:
- nagłówków H2 i H3,
- meta title i meta description,
- entuzjastycznego, ale profesjonalnego tonu,
- przykładów z branży marketingu B2B,
- języka zrozumiałego dla początkujących,
- danych z ekstrakcji faktów z TOP3 wyników Google (SERP),
- logicznie zaprojektowanego konspektu pod wskazaną intencję w formie AIDA,
- humanizowanego stylu pisania, zróżnicowanej długości zdań i naturalnej narracji.
Uwzględnij ograniczenie: 1000 słów. Na końcu umieść krótkie podsumowanie z kluczowymi wnioskami. Jeśli coś nie będzie jasne, poproś o doprecyzowanie.”
Taki prompt wykorzystuje szereg technik, które zwiększają trafność odpowiedzi: określa rolę autora, cel, grupę docelową, strukturę, styl, ograniczenia, sposób iteracji oraz wykorzystanie ekstrakcji danych z Google SERP.
Dzięki temu ChatGPT nie tylko działa szybciej i precyzyjniej, ale też tworzy treści, które są spójne, merytoryczne i przyjazne w odbiorze. Dobrze zaprojektowany konspekt i humanizacja języka zwiększają szansę na wysoką jakość i gotowość treści do publikacji bez większych poprawek.
Zastosowanie promptów – przykłady:
Prompt engineering znajduje zastosowanie w wielu obszarach – zarówno technicznych, jak i kreatywnych. Oto kilka praktycznych przykładów:
- Obsługa klienta – projektowanie promptów dla chatbotów, które odpowiadają spójnie, zgodnie z polityką firmy i w odpowiednim tonie.
- Rekrutacja i HR – generowanie ogłoszeń o pracę, analizowanie CV lub przygotowanie scenariuszy rozmów kwalifikacyjnych.
- Edukacja i szkolenia – tworzenie quizów, streszczeń, materiałów dydaktycznych w różnych poziomach trudności.
- Tworzenie kodu i debugowanie – pisanie promptów wspierających generowanie fragmentów kodu, analizę błędów lub optymalizację istniejących funkcji.
- Generowanie treści dla mediów społecznościowych – szybkie tworzenie postów, haseł reklamowych czy kampanii copywriterskich.
- Zastosowania strategiczne – modelowanie scenariuszy decyzyjnych, analiza SWOT, czy opracowywanie propozycji wartości.
Właściwie przygotowany prompt może wspierać niemal każdy etap pracy z tekstem, kodem lub analizą, a jego jakość przekłada się bezpośrednio na jakość i użyteczność wyniku.
Błędy, które robią nawet zaawansowani użytkownicy
- używanie tego samego promptu do wszystkiego,
- zapominanie o aktualizacji kontekstu,
- pisanie zbyt ogólnych lub zbyt szczegółowych poleceń.
ChatGPT to nie magiczna różdżka. To narzędzie, które trzeba umieć obsługiwać.
Podsumowanie
Nie musisz być programistą ani lingwistą, żeby pisać dobre prompty. Wystarczy, że zaczniesz traktować AI jak współpracownika. Dobrze mu powiesz, dobrze zrobi. I pamiętaj: nie chodzi o to, żeby pisać „jak AI”. Chodzi o to, żeby pisać do AI jak człowiek oraz skutecznie.
Źródła wiedzy:
- How To Write AI prompts – AIPRM.com
- Prompt engineering: overview and guide – cloud.Google.com
- Context Windows – Anthropic
Pytania i odpowiedzi:
Czym jest prompt engineering?
Prompt engineering, według definicji Google Cloud, to sztuka i nauka projektowania oraz optymalizacji promptów w taki sposób, by poprowadzić modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, do generowania pożądanych wyników. Dobrze skonstruowany prompt dostarcza modelowi kontekstu, precyzyjnych instrukcji i (jeśli to potrzebne) przykładów. Można to porównać do nawigacji: im lepszą mapę dostarczysz AI, tym dokładniej trafi tam, gdzie chcesz.
Prompt engineering (czyli inżynieria promptów) to świadome projektowanie zapytań w taki sposób, by AI generowała treści zgodne z naszym celem, tonem, a nawet stylem postaci. Nie chodzi tylko o to, co chcesz uzyskać, ale jak chcesz, żeby to było powiedziane. Przykład? Jeśli poprosisz ChatGPT, by „działał jak Marek Mostowiak z serialu M jak Miłość” i opisał reakcję na nieszczęśliwą miłość swoich dzieci – otrzymasz wypowiedź z charakterystyczną dla tej postaci mieszanką empatii i autorytetu.
To nie magia, to dobrze ustawiony kontekst. Takie podejście zmienia wszystko – od tekstów marketingowych, przez scenariusze reklamowe, aż po rozmowy rekrutacyjne. Topowe wyniki Google w tym temacie podkreślają, że prompt engineering pozwala dopasować głos, format, a nawet emocjonalny ton wypowiedzi AI do konkretnego scenariusza. Jeśli zależy Ci na spójności komunikacji marki, charakterze tekstu i precyzyjnym dostosowaniu do odbiorcy – bez prompt engineeringu ani rusz.
Chcesz zagłębić się bardziej? Google poleca materiał „Introduction to Prompt Design” na Google Cloud. A jeśli chcesz samodzielnie testować różne podejścia do promptów, warto spróbować darmowej wersji próbnej Vertex AI.
Czym jest context window?
Każdy model językowy AI, w tym ChatGPT, działa w ramach tzw. „okna kontekstowego” (ang. context window). To określenie oznacza maksymalną ilość tekstu (promptu + odpowiedzi), jaką model może przetwarzać w danym momencie. Dla niektórych wersji ChatGPT okno to może wynosić np. 8k, 16k czy nawet 100k tokenów – czyli mniej więcej od kilkunastu do kilkuset stron tekstu.
Według dokumentacji Claude (Anthropic), context window określa długość rozmowy, którą model może aktualnie „pamiętać”. Wszystko, co zmieści się w tym oknie, wpływa na jakość odpowiedzi – model analizuje cały kontekst przy generowaniu odpowiedzi. Ale uwaga: jeśli przekroczysz limit, najstarsze fragmenty promptu są „wypychane” i ignorowane.
To dlatego tak ważne jest, by planować rozmowę z AI z wyprzedzeniem – np. przy dłuższych projektach podzielić zadania na etapy albo streszczać wcześniejsze części promptu. Zrozumienie, czym jest context window, pomaga unikać utraty ważnych informacji i lepiej zarządzać wieloetapową pracą z AI.
Czym jest fine-tuning i adaptacja modelu?
Fine-tuning to proces dostrajania modelu AI do specyficznych zadań lub domen poprzez dostarczanie mu odpowiednio przygotowanych danych treningowych. Pozwala to na zwiększenie precyzji i spójności odpowiedzi w określonych kontekstach. Adaptacja promptów na podstawie informacji zwrotnej od użytkowników lub wyników modelu może dodatkowo poprawić jakość generowanych odpowiedzi w czasie.
Czym są rozmowy wieloetapowe (multi-turn conversations)?
Projektowanie promptów z myślą o wieloetapowych rozmowach umożliwia prowadzenie ciągłych i kontekstowo świadomych interakcji z modelem AI. Dzięki temu użytkownicy mogą uzyskać bardziej spersonalizowane i trafne odpowiedzi, a model lepiej rozumie kontekst całej rozmowy.