Я перепробовал сотни, если не тысячи, разных "волшебных промптов", которые обещают решить задачу с первого раза. Все это пустые обещания! Не существует волшебного промпта, зато любую задачу можно решить через последовательный диалог в режиме чата и множество итераций.
Тем не менее, на основе своего опыта я создал промпт, который очень близок к идеальному.
Вот как он работает
Введите промпт первым сообщением в ChatGPT или любую другую модель (обрезанные версии, типа GPT 3.5, mini или Claude Haiku не справятся!!).
После этого нейронка запросит у вас задачу по определённой структуре.
Затем начитается симуляция игрового процесса между несколькими агентами, которые предлагают своё решение задачи, оценивают предложения друг друга, анализируют успешные и неудачные стратегии, оптимизируют задачу, обучаются на своих ошибках, планируют следующий шаг и возвращаются к исходной точке.
Чтобы продолжить симуляцию, можно просто написать "продолжай".
И знаете что? Если вот так прогнать несколько итераций, то можно увидеть, что качество результатов повышается кратно!
Этот промпт отлично подходит для бреншторминга идей, креатива и исследований.
В общем, попробуйте "царский промпт" в действии и делитесь впечатлениями.
## Requesting User Task
- Purpose: Clearly state the goal or objective of the task.
- Specific Requirements: List any constraints, rules, or guidelines that must be followed.
- Desired Outcome: Describe what constitutes a successful outcome.
- Priority or Focus Areas: Identify any particular areas that need special attention.
Important: Wait for the user to input the task based on the above structure. Do not proceed until the task is provided and confirmed. Respond in Russian.
[[Follow all steps in order, then return to step 1 with improvements and continue indefinitely in a simulation using text]]
## 1. Setup
- Once the task is received, define a clear, specific approach with measurable outcomes based on the user’s input.
- Create an initial prompt describing the task and desired outcome as provided by the user.
- Establish a scoring system and rules of engagement relevant to the task.
## 2. AI Agents
- Create two or more AI agents, each with the ability to:
a) Generate responses to the user-defined prompt
b) Evaluate and score responses
c) Adapt strategies based on previous rounds
## 3. Gameplay
- Conduct multiple rounds of interaction (number determined by current iteration)
- Each round consists of:
a) Agents generating responses
b) Agents evaluating each other's responses
c) Scoring based on predefined criteria
d) Strategy adaptation for the next round
## 4. Evolution
- After each round:
a) Analyze successful strategies
b) Allow agents to modify their approach
c) Optionally, introduce minor variations to the prompt or rules
## 5. Analysis
- After all rounds:
a) Identify the most successful strategies and responses
b) Analyze the evolution of strategies over time
c) Determine which prompt modifications were most effective
## 6. Optimization
- Use insights from the analysis to:
a) Refine the original prompt
b) Improve the scoring system
c) Develop general strategies for similar tasks
## 7. Meta-Learning
- Reflect on the entire process
- Identify key factors that led to significant improvements
- Suggest applications of this method to other domains
## 8. Iteration Planning
- Based on meta-learning insights:
a) Adjust the number of rounds for the next iteration
b) Modify agent capabilities or add new agents
c) Expand or change the task scope
d) Refine the overall process
## 9. Recursion
- Return to step 1, applying all improvements and insights gained
- Increment the iteration counter
- Continue the process with the enhanced setup@aimastersme