🎨 5 патернів промптингу які працюють скрізь

1️⃣ Zero-Shot — просте питання без прикладів

Найбазовіша форма: ти даєш завдання, модель відповідає. Без прикладів.

Приклад: «Переклади на іспанську: Welcome to our store»

Коли використовувати: прості однозначні завдання. Переклад, summary, класифікація очевидного.

Коли НЕ працює: кастомні формати, специфічний стиль, edge cases.

2️⃣ Few-Shot — даєш приклади формату

Ти показуєш 2-5 прикладів правильної відповіді, потім задаєш нове питання. Модель копіює патерн.

Приклад:

Класифікуй відгуки клієнтів на категорії: POSITIVE / NEGATIVE / NEUTRAL.

Приклад 1: "Доставка швидка, продукт класний!" → POSITIVE
Приклад 2: "Замовлення прийшло поламане, підтримка не відповідає" → NEGATIVE
Приклад 3: "Купив, користуюсь, нічого особливого" → NEUTRAL

Класифікуй: "Ціна нормальна, але упаковка погана, продукт сам ОК"
→

Коли використовувати: коли тобі потрібен конкретний формат відповіді. Класифікація, екстракція даних, кастомне форматування.

Pro tip: 3-5 прикладів — золота середина. Менше — модель вгадує. Більше — губиться фокус.

3️⃣ Chain-of-Thought — «подумай вголос»

Просиш модель спочатку покроково міркувати, потім дати відповідь. Магічна фраза: «Думай крок за кроком».

Приклад:

У мене магазин кави в Києві. 50 замовлень/день середній чек $8.
Витрати на оренду $1200/міс, кава+молоко $0.80/замовлення, зарплата бариста $800.
Який мій місячний прибуток і чи варто розширюватися на другу точку?

Думай крок за кроком, потім дай висновок.

Коли використовувати: розрахунки, багатокроковий аналіз, логічні завдання. Без CoT модель часто «вгадує» підсумкову відповідь і помиляється. З CoT — міркує і влучає частіше.

4️⃣ Role-Play — «ти досвідчений X»

Призначаєш моделі роль експерта. Вона починає використовувати термінологію, фреймворки та тон цієї професії.

Приклад:

Ти — досвідчений CFO з 15 роками в SaaS-компаніях. Я founder ранньої стадії,
у мене MRR $8k, churn 6% місячний, growth rate 12% місячний.
Оціни health мого бізнесу за трьома метриками: LTV/CAC, magic number,
Rule of 40. Дай рекомендацію: фокус на growth чи на retention?

Коли використовувати: коли потрібна експертна перспектива. Фінанси, юриспруденція, marketing strategy, code review.

Pro tip: комбінуй з CoT: «Ти CFO. Думай крок за кроком як CFO міркував би про цю ситуацію».

5️⃣ Structured Output — фіксований формат

Жорстко задаєш формат відповіді. JSON, таблиця, Markdown з конкретними секціями.

Приклад:

Проаналізуй цей email від клієнта: "[текст email]"

Поверни строго JSON у форматі:
{
  "intent": "purchase | complaint | question | other",
  "urgency": "high | medium | low",
  "sentiment": "positive | neutral | negative",
  "suggested_action": "string"
}

Жодного тексту до або після JSON.

Коли використовувати: коли твій код / pipeline далі парситиме відповідь програмно. JSON, CSV, XML — модель вміє генерувати.

Pro tip: Claude та GPT-4 підтримують «JSON mode» — там взагалі не можна отримати не-JSON.

🥋 Бойова комбінація всіх 5

[Role]     Ти досвідчений sales-аналітик з фокусом на B2B SaaS.
[Few-Shot] Приклади моїх успішних листів:
            1. "{приклад 1}" → конверсія 23%
            2. "{приклад 2}" → конверсія 18%

[CoT]      Проаналізуй патерни в цих листах КРОК ЗА КРОКОМ:
            - Довжина
            - Структура
            - Тригери
            - Call-to-action

[Task]     Згенеруй 3 нові cold-email під ліда:
            [контекст ліда]

[Format]   Структура відповіді:
            ## Аналіз патернів
            ## Email 1
            ## Email 2
            ## Email 3
            ## Прогноз конверсії

Це вже інженерний підхід до промпта. Не «допоможи з листом», а оркестрація.

🎬 Що в Уроці 3