Комментарии 6
Все ждал, что в конце статьи будет ссылка на гит или ТГ канал автора с примерами.
В чистом виде использовать такие промты не стоит, поскольку они слишком общие и не описывают конкретную ситуацию. Поэтому я взял кое-какие из них, расширил и адаптировал под свои задачи. Уже потом методом проб и ошибок мне удалось выработать свою, условно говоря, методику промт-инжиниринга.
Не могли бы вы поделиться с читателями вашими наработками? Насколько они лучше/точнее чем общедоступные?
Можно ли мне задать вопрос о зависимости, по моему мнению, в которой могут оказаться люди, занимающиеся промт-инжинирингом? Именно, ИИ уже был создан для того, чтобы понимать человека, мало разбирающегося в программировании или "черновой работе". Зачем же продолжать "нагружать" людей специализацией в промт-инжиниринге? Мне понятно, что дело за адаптивным взаимодействием ИИ и оператора. И также, как пропадает в настоящий момент, потребность в программистах, она отпадет в ближайшие 1-2 года в промт-инженеринге.
Поделюсь своими изменениями после пришествия GPT - поиском уже пользуюсь намного меньше и то часто в силу привычки, осуществил свою давнюю мечту написал настоящую приложуху на Python с нуля на 700 строк (опыт программирования «Hello world») теперь уже ничего не страшно чувствуешь себя Брюсом Всемогущим, ждём разработок личных ассистентов которому можно будет сказать " Пробежись по Хабру по последним статьям сделай подборку что мне интересно, вечером почитаешь ".
А вот мне, как редактору, хочется использовать GPT в работе, и он даже неплохо справляется, например со структуризацией текста, особенно на английском языке, но на практике все разбивается о непредсказуемость. Промт, который обеспечивал хороший фидбэк сегодня через неделю превращается в тыкву. Постоянно приходится перепридумывать и подстраиваться.
Интересно, в части написания кода такая же ситуация?
Роман Тезиков про СV-проекты и промт-инжиниринг как базовый навык каждого человека