Ну, основной принцип, что независимо от того, какой AI-инструмент вы используете, качество выходных данных AI напрямую зависит от качества входных данных, которые вы ему подаёте, и которые, в свою очередь, зависят только от качества вашего мышления.
Сейчас доступны десятки гайдов "как писать промпты", коллекции из сотен промптов на все случаи, есть даже нейросетки, которым даёшь короткий тупой запрос, а они выдают подробный детальный промпт для AI. Это всё хорошо, но лучше всего развивать мета-навык: самому учиться писать эффективные промпты по любым темам, без подсказок. Хорошо в этом помогут курсы по системной инженерии, например.
-- Чёткая цель: формулируете, что именно вы хотите получить, с однозначными подробными инструкциями на хорошем английском, осознавая, что AI не может "думать" (его архитектура в принципе не приспособлена для логических рассуждений), хотя и может -- в определённых пределах -- "понимать";
-- Ограничения (пожалуй, самое важное, но сильно недооценённое): что вы не хотите получить (если вы не укажете, что AI не должен делать, то скорее всего получите что-то весьма далёкое от вашей цели, и затем будете долго мучиться многими итерациями);
-- Контекст: примеры, уточнения по теме, окружение, инструкции по форматированию (необязательно, но часто необходимо, и всегда полезно).
P.S. Надежды на то, что AI в ближайшие 20 лет (а может, и гораздо быстрее) не лишит работы подавляющее количество людей за Земле (98%), примерно аналогичны надеждам того парня, который верил, что википедия и мир опенсорса никогда не будут существовать, потому что дескать никто не станет работать бесплатно, а большинство людей в любом случае глупы.