Продолжил на выходных смотреть, как прошел прошлый год и каким фреймворком я больше всего пользовался. Думал победит mega-prompt. Но фигушки.

Ну точнее как - по сути я и правда больше всего использовал его, но в чуть другой компоновке. Опишу, вдруг и вам будет полезно?

Обычно, если у меня есть задача, с которой я иду за помощью к ИИ, то эта задача достаточно сложная (с простыми быстрее самому справиться), и часто еще и весьма комплексная.

Мои шаги:
1) пишу достаточно подробный промпт в mega-prompt формате, описываю общий контекст (помним, что иногда нужно даже очевидные вещи добавлять, чтобы получить более релевантный ответ и меньше галлюцинаций). Стандартный формат: персона, задача, контекст, шаги, формат. Но ...
- в шагах сначала ничего не пишу (просто пропускаю)
- в задаче прошу ИИ задать вопросы, ответов на которые не хватает
3) дополняю промпт. Как правило все ответы на вопросы ложатся в персону или в контекст (больше всего в контекст). Иногда для этого даже использую отдельные диалоги. Каждый раз я дополняю промпт и перезапускаю первый запрос, не веду это как диалог, а то начинается дрифт.
4) после того как вопросы становятся тупыми (ощущение, что ИИ пытается профессионально прокрастенировать) я меняю задачу и теперь прошу продумать шаги - декомпозировать или разделить задачу
5) после этого уже меняю задачу на ту, которая мне нужна была изначально

То есть я, по сути, использую нейросеть чтобы "об нее" подумать и в соавторстве написать промпт. В результате да, я получаю тот самый mega-prompt, но очень подробный, что дает сильный буст качества, в тот же момент я не так много времени потратил на него, так как у использовал ИИ даже для этой части.