Odcinek 2: Jak pisać prompty, żeby AI cię zrozumiało

Krótka odpowiedź

Dobry prompt to krótki brief dla kogoś bystrego, kto nie zna twojej sytuacji. Zanim klikniesz „Wyślij”, odpowiedz w nim na cztery pytania: co ma powstać, dla kogo i po co, z jakiego materiału ma skorzystać oraz po czym poznasz, że wynik jest dobry. Do tego trzy nawyki: mów, co AI ma zrobić (a nie tylko, czego ma nie robić), pokaż przykład zamiast opisywać go przymiotnikami i pozwól mu dopytać, zanim zacznie.

Nie ma tu magicznych słów. Producenci modeli w swoich poradnikach opisują w gruncie rzeczy to samo: jasne polecenie, kontekst, przykłady i jasno opisany wynik. Anthropic radzi traktować Claude’a jak błyskotliwego, ale nowego pracownika, który nie zna twoich zwyczajów. OpenAI i Google piszą o instrukcjach, kontekście i przykładach. Linki do tych poradników znajdziesz w źródłach na dole.

Wszystkie prompty w tym odcinku to szablony. Nie pokazujemy odpowiedzi modelu i nie twierdzimy, że ktoś je u nas uruchamiał. Przy każdym porównaniu tłumaczymy, czego się spodziewać i dlaczego. Resztę sprawdzisz sam, na swoim materiale.

Skąd się bierze „AI mnie nie rozumie”

W pierwszym odcinku wystarczyło odpalić Claude Code i zacząć gadać. To nadal dobra rada na start. Po kilku rozmowach przychodzi jednak moment, w którym odpowiedź jest poprawna, tylko nie o to ci chodziło. Strona jest, ale dla jakiejś innej firmy. Poprawka jest, ale w innym pliku.

Zwykle nie chodzi o to, że model jest głupi. On po prostu nie wie tego, co ty masz w głowie: kim są twoi klienci, co już próbowałeś i co uznasz za sukces. Dokumentacja Claude Code mówi to wprost: Claude potrafi domyślić się intencji, ale nie czyta w myślach. Dlatego warto wskazać konkretne pliki, opisać ograniczenia i podać wzór do naśladowania.

Anthropic proponuje prosty test, który nazywa złotą zasadą. Pokaż swój prompt koledze, który nie zna tematu, i poproś, żeby wykonał zadanie. Jeśli on by się pogubił, model też się pogubi. Ten test działa tak samo w czacie w przeglądarce, jak i w Claude Code.

Odcinek 1: odpal Claude Code i zacznij gadać →

Cztery pytania, zanim wyślesz prompt

Nie musisz pisać długo. Wystarczy, że w poleceniu znajdą się odpowiedzi na poniższe pytania. Kolejność nie jest święta. Ważne, żeby żadnego z nich nie zostawiać modelowi do zgadywania. W materiale nie podawaj danych osobowych klientów, haseł ani kluczy API, tylko zamień je na zastępniki w rodzaju [KLIENT 1] albo [TELEFON KLIENTA].

Nie pomijaj drugiego pytania: po co. Anthropic pisze, że podanie powodu instrukcji pomaga modelowi lepiej zrozumieć cel i dopasować odpowiedź. W ich przykładzie zakaz używania wielokropka działa lepiej z wyjaśnieniem, że tekst przeczyta syntezator mowy, który nie umie go wymówić. Model uogólnia z wyjaśnienia, a nie tylko z samego zakazu.

Przed i po: strona z pierwszego odcinka

Weźmy dwa prompty o tę samą rzecz. Pierwszy to: „Zrób mi stronę dla mojej firmy”. Drugi znajdziesz w ramce poniżej. Nie pokazujemy, co odpowiedział model, bo tego nie uruchamialiśmy na potrzeby tego tekstu. Pokazujemy za to, co się zmienia w samym poleceniu i jakiej odpowiedzi możesz się w związku z tym spodziewać.

Przy pierwszym prompcie model musi sam zdecydować o branży, odbiorcach, sekcjach i treści. Spodziewaj się więc czegoś ogólnego, co pasuje do każdej firmy. Luki mogą zostać wypełnione wiarygodnie brzmiącymi rzeczami, których nie podałeś: usługami, opiniami klientów albo liczbami. Drugi prompt zamyka te furtki. Mówi, dla kogo jest strona, co ma zrobić odwiedzający, skąd brać treść i co zrobić z brakami. Prosi też, żeby założenia wylądowały na osobnej liście, a nie w kodzie, gdzie trudno je wyłapać.

Zwróć uwagę na jedno zdanie: „Używaj tylko informacji z tego promptu”. To jest wersja pozytywna. Anthropic radzi mówić modelowi, co ma zrobić, zamiast tylko wymieniać, czego ma unikać. Zakaz zostawiliśmy, ale z jasną alternatywą: znacznik [DO UZUPEŁNIENIA] zamiast zgadywania.

Zrób prostą stronę-wizytówkę w jednym pliku index.html.

Dla kogo: [kim są twoi klienci, np. właściciele mieszkań, którzy szukają ekipy do remontu łazienki].
Po co: odwiedzający ma szybko zrozumieć, czym się zajmuję, i [zadzwonić / napisać e-mail].
Co mam: nazwa firmy [nazwa], usługi [usługa 1, usługa 2, usługa 3], kontakt [telefon i e-mail].
Styl: prosty, konkretny język, bez haseł w rodzaju „kompleksowe rozwiązania”.

Używaj tylko informacji z tego promptu. Jeśli czegoś brakuje, wstaw [DO UZUPEŁNIENIA] zamiast wymyślać. Nie dodawaj opinii klientów, cen ani liczb.

Na koniec wypisz w punktach, co założyłeś sam, i wyjaśnij, jak otworzyć stronę w przeglądarce.

Przed i po: „nie działa” w Claude Code

Druga sytuacja dotyczy ścieżki z kodem. Coś przestało działać, więc piszesz: „Napraw formularz, nie działa”. Claude Code prawdopodobnie zacznie wtedy od szukania, o jaki formularz chodzi i co znaczy „nie działa”. Może trafić w sedno, ale równie dobrze może poprawić coś, co działało, albo uznać pracę za skończoną, bo kod wygląda poprawnie.

Dokumentacja Claude Code podpowiada, czego brakuje w takim poleceniu: objawu, prawdopodobnego miejsca i opisu tego, jak wygląda „naprawione”. Radzi też dać Claude’owi sposób na sprawdzenie własnej pracy, na przykład test, build albo zrzut ekranu do porównania. Bez tego jedynym sygnałem końca jest to, że praca wygląda na skończoną, a sprawdzanie spada na ciebie.

Po lepszym prompcie spodziewaj się więc innego przebiegu rozmowy: najpierw diagnozy i wskazania fragmentu do zmiany, potem poprawki, a na końcu informacji, co Claude sprawdził sam i z jakim wynikiem, oraz opisu, jak możesz to sprawdzić ty. To nie gwarantuje sukcesu, ale skraca drogę do niego i daje ci punkt, w którym możesz powiedzieć „stop, nie tu”.

Formularz kontaktowy w [nazwa pliku, np. kontakt.html] nie wysyła wiadomości. Po kliknięciu „Wyślij” nic się nie dzieje i nie widzę żadnego komunikatu.

Gdzie szukać: [plik lub folder ze skryptem formularza].
Naprawione znaczy: po wysłaniu widzę komunikat o wysłaniu, a pola formularza się czyszczą.

Najpierw napisz, co według ciebie jest przyczyną, i pokaż fragment, który chcesz zmienić. Zmieniaj tylko to, co dotyczy tego problemu.

Po zmianie sprawdź wynik sam, jeśli możesz (np. uruchom test albo zrób zrzut ekranu), i porównaj go z tym, co znaczy „naprawione”. Napisz, co sprawdziłeś i z jakim wynikiem. Potem opisz krok po kroku, jak mogę to sprawdzić sam w przeglądarce.

Przykład działa lepiej niż przymiotnik

„Krótko, ale z charakterem” każdy rozumie inaczej. Dwa albo trzy wzory pokazują to od razu. Google w poradniku do Gemini zaleca, żeby w promptach zawsze były przykłady, i zaznacza, że zbyt wiele przykładów może sprawić, że model zacznie je kopiować zamiast łapać wzór. Anthropic sugeruje od trzech do pięciu przykładów: zbliżonych do prawdziwego zadania, różnych od siebie i oddzielonych od instrukcji, na przykład znacznikami.

W szablonie poniżej przykłady są fikcyjne i pokazują tylko formę: długość, układ i ton. Dlatego jest w nim zdanie, że treści nie należy kopiować. Jeśli wszystkie twoje wzory zaczynają się tak samo, model może to powtórzyć, więc warto je zróżnicować.

Napisz krótkie opisy usług na moją stronę. Każdy opis: nazwa usługi, myślnik i jedno zdanie, maksymalnie 20 słów, bez wykrzykników.

Przykłady poniżej pokazują tylko formę. Nie kopiuj ich treści.
<przyklad>
Malowanie ścian – Przygotujemy ściany, zabezpieczymy podłogę i posprzątamy po pracy.
</przyklad>
<przyklad>
Montaż listew – Dopasujemy listwy do podłogi i drzwi, bez widocznych szczelin.
</przyklad>
<przyklad>
Drobne naprawy – Wymienimy uszczelki, dokręcimy zawiasy i poprawimy to, co skrzypi.
</przyklad>

Usługi do opisania: [lista twoich usług]

Pozwól AI dopytać, zanim zacznie

W pierwszym odcinku był prompt, w którym AI zadaje ci pytania przed robotą. Tu idziemy krok dalej: prosisz też o listę założeń. Dzięki temu widzisz, w którym miejscu model zgaduje, zanim zgadywanie trafi do gotowego tekstu albo kodu.

Dokumentacja Claude Code przy większych zadaniach poleca właśnie taki wywiad: zaczynasz od krótkiego opisu, Claude zadaje pytania, a z odpowiedzi powstaje specyfikacja. Potem możesz zacząć nową sesję i pracować już na spisanych ustaleniach. W czacie w przeglądarce działa to tak samo, tylko bez plików.

Chcę [cel w jednym zdaniu, np. stronę z cennikiem dla mojego salonu].

Zanim cokolwiek zrobisz:
1. Wypisz, co zakładasz, a czego nie wiesz.
2. Zadaj mi maksymalnie 5 pytań, od najważniejszego.
3. Poczekaj na moje odpowiedzi.

Potem streść ustalenia w punktach i dopiero wtedy zacznij pracę.

Gdy odpowiedź nie trafia: popraw prompt, nie kłóć się

Poprawianie w tej samej rozmowie jest w porządku, dopóki idzie do przodu. Dokumentacja Claude Code daje konkretną regułę: jeśli w jednej sesji poprawiasz Claude’a w tej samej sprawie więcej niż dwa razy, kontekst jest już zaśmiecony nieudanymi próbami. Wtedy lepiej wyczyścić rozmowę poleceniem /clear i zacząć od nowa z lepszym promptem, w którym uwzględnisz to, czego się dowiedziałeś. W czacie w przeglądarce odpowiednikiem jest nowa rozmowa.

Google w swoim poradniku wymienia trzy sposoby na kolejne próby, gdy prompt nie daje oczekiwanego wyniku: sformułować to samo innymi słowami, zamienić zadanie na analogiczne, które prowadzi do tego samego wyniku, albo zmienić kolejność elementów polecenia. Jeśli chcesz ćwiczyć poprawianie po jednym warunku na krótkim przykładzie, zajrzyj do naszego warsztatu z szablonem promptu. A gdy prompt w końcu zadziała, zapisz go razem z powodem każdej poprawki, żeby zadziałał też w nowej rozmowie.

Warsztat: prompt, do którego wystarczy dopisać materiał →Jak zachować dobry prompt na następny raz →

Szablon do skopiowania

Wszystko z tego odcinka w jednym miejscu. Usuń linijki, których w danym zadaniu nie potrzebujesz. Prosty, jednoznaczny prompt z trzema polami jest lepszy niż komplet pól wypełnionych na siłę. W Claude Code możesz zamiast opisywać plik wskazać go przez @ i nazwę pliku, a Claude przeczyta go przed odpowiedzią. Zanim wkleisz materiał, usuń z niego dane osobowe klientów, hasła i klucze API, a w ich miejsce wpisz zastępniki w rodzaju [KLIENT 1] albo [ADRES KLIENTA].

Zadanie: [co ma powstać, jeden konkretny wynik i jego forma]
Dla kogo i po co: [kto to przeczyta lub użyje i co ma potem zrobić]
Materiał: [wklej tekst lub dane albo wskaż pliki, np. @nazwa-pliku w Claude Code] (bez danych osobowych, haseł i kluczy API; zamiast nich np. [KLIENT 1])
Zasady: [co ma zrobić; jeśli czegoś zabraniasz, napisz dlaczego i co zamiast tego]
Przykład: [opcjonalnie: krótki wzór formy w znacznikach <przyklad>]
Gotowe, gdy: [po czym poznasz dobry wynik]

Jeśli czegoś brakuje, najpierw zapytaj. Na końcu wypisz, co założyłeś sam.

Najczęstsze pytania

Czy istnieją magiczne słowa, które poprawiają odpowiedzi AI? Nie znaleźliśmy ich w poradnikach producentów. Anthropic, OpenAI i Google opisują te same podstawy: jasne polecenie, kontekst, przykłady i określony format wyniku. Prompt działa lepiej, gdy zawiera informacje, których model nie ma, a nie gdy zawiera specjalne formułki.

Jak długi powinien być prompt? Na tyle długi, żeby osoba spoza tematu mogła wykonać zadanie bez dopytywania. To złota zasada z poradnika Anthropic. Dokumentacja Claude Code dodaje, że ogólny prompt też ma sens, gdy dopiero coś eksplorujesz i możesz poprawiać kurs po drodze.

Czy warto zaczynać od „Jesteś ekspertem od…”? Rola może pomóc. Anthropic pisze, że nawet jedno zdanie o roli skupia zachowanie i ton modelu, a OpenAI opisuje typowy układ instrukcji, w którym tożsamość asystenta zwykle stoi na początku, przed instrukcjami, przykładami i kontekstem. Rola nie zastępuje jednak kontekstu: model, który „jest ekspertem”, nadal nie zna twoich klientów.

Czy te szablony działają tylko w Claude? Nie są przypisane do jednego modelu. Opierają się na zasadach, które Anthropic, OpenAI i Google opisują w swoich poradnikach. Różne modele mogą jednak inaczej reagować na to samo polecenie, więc wynik zawsze sprawdzaj na swoim materiale.

Czy dobry prompt gwarantuje poprawną odpowiedź? Nie. OpenAI zaznacza, że odpowiedzi modeli są niedeterministyczne, czyli to samo polecenie może dać różne wyniki. Dlatego w szablonach jest pole „Gotowe, gdy” i prośba o wypisanie założeń. Dokumentacja Claude Code mówi krótko: jeśli nie możesz czegoś sprawdzić, nie publikuj tego.

Czym ten odcinek różni się od warsztatu z szablonem promptu? Warsztat prowadzi przez jedno ćwiczenie ze skracaniem tekstu i poprawianiem polecenia po jednym warunku. Ten odcinek daje ogólny sposób myślenia o prompcie, czyli cztery pytania i trzy nawyki, które przydadzą się w czacie i w Claude Code.

Co dalej w serii

Masz już narzędzie z pierwszego odcinka i sposób na to, żeby się z nim dogadać. W następnym odcinku łączymy jedno z drugim: pierwsza strona z AI od zera aż do publikacji w sieci. Do tego czasu weź szablon briefu i użyj go w jednej prawdziwej sprawie, w której ostatnio AI „nie zrozumiało”. Porównaj, co zmieniło się w rozmowie.

Więcej tekstów o poleceniach, redakcji i researchu z AI znajdziesz w temacie Prompty.

Wszystkie teksty o promptach →