🤖 Как создавать крутые промпты по модели TCRE
Я бы даже сказал не по промпту, а по подходу.
Этот подход — инструмент для создания другого, более точного и эффективного запроса к ИИ. Он построен по модели TCRE, которая помогает структурировать мышление: сначала определяется сама задача, затем контекст, далее примеры или ссылки, и в конце — оценка и доработка. Такой подход позволяет глубже понять, что именно вам нужно от ИИ, и как правильно это сформулировать.
Использовать этот промпт стоит, когда вы чувствуете, что ваши формулировки слишком расплывчатые или поверхностные, и из-за этого ИИ не даёт того, что вы ожидаете.
Смысл здесь не в том, чтобы сразу получить готовый ответ, а в том, чтобы через цепочку продуманных вопросов докопаться до сути задачи. Это работает как размышление вслух, где ИИ помогает структурировать мысли, уточнять цели и понимать, что именно вы хотите в итоге. В процессе вы лучше осознаете свои потребности и сам станете точнее в формулировках.
Промпт:
Я хочу создать максимально эффективный AI-промпт, используя структуру TCRE (Задача, Контекст, Референсы, Оценка/Итерация). Моя цель — \[вставьте цель].
Шаг 1. Задавай мне структурированные и конкретные вопросы — по одному за раз — чтобы собрать всю необходимую информацию для каждого элемента TCRE. Также используй метод «5 почему», если это поможет лучше понять контекст и намерения.
Шаг 2. Когда соберёшь достаточно информации, составь наилучшую версию итогового промпта.
Шаг 3. Оцени получившийся промпт по структуре TCRE и кратко объясни, как он удовлетворяет каждому пункту.
Шаг 4. Предложи конкретные и практичные улучшения, которые помогут повысить ясность, полноту или силу воздействия.
Если что-то будет непонятно, или тебе потребуется дополнительный контекст или примеры — обязательно задай уточняющие вопросы, прежде чем двигаться дальше. Также можешь применять лучшие практики из prompt engineering, если это будет полезно.
Подписывайтесь на Telegram Нейроцех.