8 малоизвестных приёмов работы с ChatGPT
Многие пользователи воспринимают ChatGPT как продвинутую поисковую систему. Такой подход, хотя и достаточен для простых запросов, не раскрывает весь потенциал инструмента. Разница между обычным пользователем и экспертом, эффективно использующим возможности ChatGPT, заключается не в технических знаниях, а в освоении определённых навыков. Несколько ключевых привычек способны кардинально изменить взаимодействие с моделью, позволяя максимально использовать её обширные возможности.
В обзоре представлены восемь эффективных приёмов, которые значительно улучшают качество взаимодействия с ChatGPT и другими крупными языковыми моделями (LLM — Large Language Models), позволяя применять их для решения широкого круга задач, от исправления грамматики до принятия решений на основе данных.
Заставьте ИИ задавать уточняющие вопросы
Искусственный интеллект, склонный к «галлюцинациям» (генерации ложной информации) и предположениям, значительно улучшает качество ответов, если его попросить об обратном. По умолчанию любая модель ИИ строит догадки. Например, при запросе маркетингового письма она самостоятельно выберет тон, объём, структуру и целевую аудиторию, не задавая уточняющих вопросов. Часто результат получается адекватным, но слишком общим, поскольку система восполняла недостающие переменные.
Решение простое: перед тем как дать ChatGPT задание, поручите ему сначала задать вопросы. Например: «Мне нужна помощь в написании письма для холодных контактов. Прежде чем писать что-либо, спроси меня обо всём, что тебе нужно знать для успешного выполнения задачи». После такого запроса обычно следует короткий опросник, охватывающий целевую аудиторию, основные цели, желаемый тон и любой специфический контекст. Получив эти данные, модель почти всегда генерирует более точный и релевантный результат.
Это особенно эффективно в творческой и стратегической работе, где нет места допущениям. При использовании ChatGPT для создания рекламной кампании, плана запуска продукта или даже личного контента, такого как письмо или речь, предположения модели относительно тона, аудитории и намерений имеют огромное значение.
Запрос, начинающийся с «спроси меня, что тебе нужно знать», вместо «напиши мне речь», вынуждает модель выявить все важные переменные, прежде чем они превратятся в проблемы, требующие доработки. Это упражнение также полезно тем, что помогает пользователю чётко сформулировать свои истинные цели, что нередко является половиной успеха.
Предоставляйте базовую информацию для постоянного использования
При работе с ChatGPT многие пользователи постоянно повторяют одни и те же данные: название компании, должность, детали проектов или технические спецификации. Эти повторяющиеся действия отнимают значительное время, но их можно избежать.
Лучший способ — начать любую рабочую сессию с предоставления ИИ полного блока основополагающей информации. Это похоже на инструктаж нового ассистента перед началом работы. Например, сетевой инженер может загрузить список IP-адресов, имён серверов и деталей среды. Контент-мейкер может поделиться руководством по фирменному стилю, описанием целевой аудитории и списком запрещённых тем. Менеджер по продукту может предоставить бриф проекта, перечень заинтересованных сторон и ключевые ограничения.
Чем больше контекста даётся ChatGPT изначально, тем меньше времени тратится на последующие корректировки. Как только эта информация загружена, ChatGPT будет постоянно её использовать, избавляя от необходимости повторять данные. Это можно формализовать с помощью пользовательских GPT-моделей и постоянных системных подсказок, но даже в рамках одной сессии такая привычка существенно сокращает количество уточнений. Чем больше контекстных деталей модель имеет с самого начала, тем меньше ей приходится догадываться, что обеспечивает высокую согласованность результатов на протяжении всей беседы. Этот подход можно сравнить не столько с созданием запросов, сколько с полноценной подготовкой.
Если рабочие процессы с ChatGPT регулярно касаются одних и тех же тем, рекомендуется добавить эти детали в раздел «Память» (Memory) в настройках, чтобы ИИ мог беспрепятственно использовать эти фоновые знания в каждом последующем чате.
Показывайте пример желаемого результата
Многие используют ChatGPT для переработки текста в формат публикации для социальных сетей, например, LinkedIn. Запрос вроде «напиши пост для LinkedIn об этой интересной новости» вполне допустим, но он с высокой вероятностью приведёт к созданию шаблонного, ничем не примечательного контента.
Причина в том, что без образца ChatGPT ориентируется на усреднённый статистический вариант публикации в LinkedIn. Обычно это общий заголовок-вопрос, три броских строки в середине, призыв к действию в конце и несколько релевантных хештегов. Это не ошибочно, но крайне невыразительно. Такой шаблонный стиль легко распознаётся как сгенерированный ИИ.
Хотя самостоятельное написание поста остаётся предпочтительным, в условиях дефицита времени лучше показать ChatGPT пример того, что требуется. Вставьте ранее написанную удачную публикацию (свою или чужую) и скажите: «Напиши нечто подобное по стилю». Можно уточнить: «Сохрани длину предложений, уровень формальности и манеру изложения». Крупные языковые модели, такие как ChatGPT, лучше всего копируют тон, стиль и синтаксис при наличии конкретного структурного образца.
Демонстрация ИИ предпочтительного результата часто эффективнее его словесного описания. Этот принцип применим почти ко всем задачам по созданию контента: образцам текстов, фрагментам кода, форматам отчётов, структуре презентаций и даже постам в соцсетях. Предоставление одного примера «хорошего» результата значительно повышает качество вывода.
Интересно, что это работает и в обратную сторону: если вставить пример нежелательного результата и объяснить, почему он неприемлем, этот отрицательный образец будет столь же показателен. Указание ChatGPT избегать чего-либо, что звучит как определённый негативный пример, часто является самым быстрым способом установить жёсткие стилистические рамки, которые иначе пришлось бы объяснять в нескольких абзацах.
Следует помнить, что в контексте конкретного чата ChatGPT будет последовательно воспроизводить заданный стиль, что может случайно привести к тем же стилистическим однообразиям, которых пользователь пытался избежать. Рекомендуется время от времени менять образцы.
Голосовой режим — больше, чем просто диктовка
Большинство пользователей, попробовавших голосовой режим ChatGPT, воспринимают его как улучшенный Google Ассистент и возвращаются к набору текста. Однако такой подход недооценивает его истинный потенциал.
Голосовой режим, подобно Gemini, меняет характер взаимодействия. Набор текста создаёт барьеры, подталкивая к формулированию кратких и чётких вопросов. Голосовой ввод полностью устраняет это техническое трение, позволяя думать вслух, свободно рассуждать о сложных проблемах, оспаривать собственные аргументы и развивать диалог естественно. Это чрезвычайно полезно при исследовании тем, которые не требуют или не имеют чётко сформированного мнения.
Голосовой режим часто используется для двух основных целей. Первая — мозговой штурм, особенно на ранних стадиях, когда цель состоит не в создании готового продукта, а в осмыслении конкурирующих идей. Обсуждение проблемы вслух, когда ChatGPT задаёт уточняющие вопросы и суммирует информацию, значительно отличается от текстового аналога. Отсутствие необходимости формулировать идеально связную мысль с первого предложения позволяет найти уникальные подходы, которые не были бы обнаружены при более строгом и обдуманном процессе.
Вторая цель — исследование или обучение «на ходу». Активация голосового режима для вопросов по текущей теме исследования позволяет, например, обсуждать их во время прогулки или за рулём. Диалог с ИИ, который может задавать полезные вопросы, мягко возражать и помогать проверять обоснованность собственных рассуждений, предоставляет иной опыт, чем пассивное потребление информации. Например, голосовой режим можно использовать для поиска информации о местных фестивалях перед поездкой в Японию.
Если предварительно загрузить в модель конкретную статью или исследовательский документ, совместная работа станет ещё более продуктивной. После использования голосового режима для действительно сложных задач возврат к набору текста для такого рода работы воспринимается как шаг назад.
Создавайте собственные GPT для повторяющихся задач
Пользовательские GPT-модели позволяют задать постоянный набор инструкций, тон, роль, ограничения и контекст, которые ChatGPT будет учитывать в каждой беседе, без необходимости повторного ввода.
Даже опытные авторы иногда допускают ошибки в пунктуации. Ранее для их исправления использовались платные сервисы, например, Grammarly. Теперь можно создать пользовательский GPT, настроенный на выявление только грамматических ошибок, без изменения оригинального стиля или голоса автора. Это позволяет загружать текст и получать список исправлений без автоматического редактирования.
Если один и тот же рабочий процесс повторяется еженедельно, он заслуживает собственной пользовательской GPT-модели. Суть не только в экономии времени (хотя и это важно), но и в обеспечении единообразия. Когда инструмент специально настроен для одной задачи, результаты становятся более надёжными и требуют меньше корректировок. Например, можно быть уверенным, что ИИ не изменит авторский текст, а лишь автоматизирует такие рутинные задачи, как проверка запятых и тире.
При необходимости пользовательскому GPT можно предоставить доступ к файлам, таким как база данных продуктов или документ с руководящими принципами бренда, чтобы он всегда имел под рукой нужные справочные материалы. После создания такой модели для повторяющегося рабочего процесса трудно представить возвращение к работе с пустым запросом каждый раз.
Загружайте скриншоты вместо описания проблемы
Этот приём кажется очевидным после его первого применения, но удивительно много людей продолжают описывать проблемы текстом, хотя могли бы просто их показать.
Если на компьютере возникает ошибка, сделайте её скриншот и загрузите. Если нужно разобраться в массиве логов, вставьте соответствующий раздел или сделайте его снимок. При диагностике некорректной работы кода просто предоставьте визуальное отображение вывода рядом с исходным кодом, вместо того чтобы пытаться описать увиденное. В каждом случае демонстрация быстрее и точнее описания, а полученный анализ отражает фактическую информацию, а не её пересказ.
Показ скриншота почти всегда быстрее и точнее, чем словесное описание проблемы. Результаты будут такими же, как если бы был скопирован и вставлен, например, файл логов, но вероятность ошибок снижается, поскольку ChatGPT может легко анализировать текст со скриншота.
Существуют и другие сценарии использования. При сравнении двух сложных тарифных планов достаточно сделать скриншот сравнительной таблицы и спросить ИИ, какой уровень лучше всего соответствует конкретным потребностям. Если есть пункт контракта, который не совсем понятен, скриншот обеспечит простое объяснение за считанные секунды. Люди тратят много времени на преобразование визуальной информации в слова, хотя могли бы просто передать изображение.
Устанавливайте ограничения перед постановкой вопроса
Открытые запросы приводят к открытым ответам. Это верно для большинства жизненных ситуаций и особенно для LLM. Хотя это может быть полезно для глубокого погружения в тему, в большинстве практических задач требуется целенаправленный результат. Ограничения не лимитируют результат, а помогают ИИ сфокусироваться.
Перед тем как задать вопрос, рекомендуется уделить несколько минут определению границ желаемого. Самое очевидное ограничение — это длина. Если ChatGPT просят переформулировать предложение для поста в социальной сети, указание лимита символов имеет смысл. Однако структурные ограничения могут выходить далеко за рамки простой длины. Можно явно указать, какой отраслевой жаргон следует избегать, задать гиперспецифическую целевую аудиторию или принудить к определённому формату, например, к маркированному списку вместо плотного абзаца.
Чем точнее определены ограничения, тем меньше работы потребуется на последующее редактирование результата. Может показаться нелогичным тратить больше времени на запрос, пытаясь сэкономить время, но результаты говорят сами за себя. Хорошо ограниченный запрос обычно даёт пригодный результат с первого раза. Открытый же часто требует дополнительной доработки. Это очевидный выбор.
Перепрофилируйте контент в несколько активов
ChatGPT отлично справляется с задачей использования фрагмента информации и его переработки для соответствия требованиям других медиаформатов или платформ. Таким образом, если написана длинная статья, записан подкаст, проведена презентация или создан любой объёмный контент, то уже есть исходный материал для десятка более мелких единиц. Это невероятно эффективный рабочий процесс, который многие профессионалы используют для генерации различных форм контента из одного исходника. Однако немногие знают, что его можно использовать и в обратном направлении.
Начнём с перепрофилирования. Дайте ChatGPT полную статью и попросите создать публикацию для LinkedIn, короткую версию для электронной рассылки, три потенциальных идеи для сценария короткого видео и резюме, которое можно использовать в качестве подписи. Каждый из этих форматов имеет разную длину, тон голоса и целевую аудиторию, но все они основаны на одном и том же исходном материале. Вы уже предоставили источник истины.
LLM просто изменяет его форму. То, что иначе потребовало бы целого дня кропотливого переформатирования и редактирования, теперь можно выполнить менее чем за пятнадцать минут, при этом отдельные результаты остаются очень согласованными, поскольку они структурно привязаны к одним и тем же основным идеям. Дополнительный совет: попробуйте создать пользовательский GPT для этого действия, чтобы ещё больше ускорить процесс.
Обратный рабочий процесс столь же ценен и гораздо менее используется. Если нет уверенности, какой подход выбрать для материала перед его написанием, опишите тему ChatGPT и попросите пять различных вариантов подхода, каждый с различным ключевым аргументом или выводом для читателя. Это не передача критического мышления ИИ. Вместо этого модель ИИ используется как «резонатор» для быстрого выявления вариантов, которые могли быть не учтены, что позволяет сделать более осознанный выбор перед тем, как принять окончательное направление.
Это особенно полезно для материалов, когда известно, о чём хочется написать, но неясно, что именно сказать. Просмотр трёх или четырёх альтернативных формулировок, изложенных простыми словами, очень быстро проясняет, какой из них является правильным. Что ещё важнее, этот подход помогает отсеять неорганизованные или спонтанные идеи, которые часто содержат скрытые логические ошибки, полностью пропущенные во время первоначального мозгового штурма. И как только выбор сделан, можно вернуться к написанию текста самостоятельно, но уже с гораздо более ясным пониманием того, куда ведёт путь.
Ожидающим простых «хаков» для оптимизации ChatGPT, вероятно, будет интересно узнать, что все описанные приёмы объединены одной общей идеей: они предполагают предоставление ChatGPT большего объёма информации и более осознанное взаимодействие с ним. Больше контекста, структуры, примеров и ограничений помогают модели выдавать лучшие результаты. Это может показаться дополнительной работой, но на самом деле это не так.
Настоящий секрет эффективной работы с ChatGPT заключается в предоставлении большего контекста, структуры и чётких намерений.
Большинство пользователей, применяющих ИИ на базовом уровне, получают простые и шаблонные результаты не потому, что инструмент ограничен, а потому, что они относятся к нему как к традиционной поисковой системе, которой задают вопрос и ожидают готового ответа. Истина заключается в том, что единственный способ получить высококачественный результат от крупной языковой модели — это относиться к ней как к надёжному сотруднику или, лучше, к очень способному стажёру, имеющему немедленный доступ ко всей необходимой информации для безупречного выполнения задания. Тем не менее, ему по-прежнему требуется чёткое руководство. Предоставьте это руководство, и результаты не заставят себя ждать.
