Kaip rašyti prompt’us 2026 metais. Septyni principai, kurie keičia DI atsakymų kokybę

Prieš trejus metus rašiau ChatGPT’ui maždaug taip: „Parašyk man marketingo planą”. Atsakymas grįždavo bendras, banalus, su tomis pačiomis frazėmis kaip iš šablono.

Šiandien prompt’ai mano kasdienybėje yra du kartus ilgesni, bet rezultatai kokybiškai kitokie. Tas pats DI, tos pačios funkcijos, bet visiškai skirtingas išėjimas.

Kas pasikeitė? Ne modelis. Kontekstas, kurį suteikiu.

Pirmas principas: kontekstas svarbiau už formuluotę

Iki 2024 metų visi kalbėjo apie „prompt engineering”. Nuo 2025 metų rimti DI vartotojai pradėjo sakyti kitą terminą: „context engineering”.

Skirtumas yra paprastas. Prompt engineering yra apie tai, kaip suformuluoji klausimą. Context engineering yra apie tai, ką žino DI prieš jam atsakant.

Pirmas yra „ką tu prašai”. Antras yra „ką jis turi žinoti, kad galėtų atsakyti gerai”.

Pavyzdys. Užklausa „parašyk pasiūlymą klientui” duos generic šabloną. Užklausa, kurioje yra kliento pavadinimas, sektorius, dydis, tavo paslaugos, kainų lygiai, trys ankstesnės sėkmingos sutartys ir kliento pagrindinės skausmingos vietos, duos pasiūlymą, kurį gali siųsti su minimaliais redagavimais.

Antras: PCRF rėmas

Vienas paprastas rėmas, kurį naudoju kasdien. Persona, Context, Request, Format.

Persona. Kuo norisi, kad DI taptų. „Tu esi B2B pardavimų konsultantas su 15 metų patirtimi telekomunikacijų sektoriuje”.

Context. Kokioje situacijoje esi. „Mes prarandame klientus konkurentui, kuris siūlo pigesnį tarifą”.

Request. Ką iš tiesų prašai. „Suformuluok 5 argumentus, kodėl kainos skirtumas yra pateisinamas mūsų atveju”.

Format. Kaip nori atsakymo. „Surašyk bullet pointuose, kiekvienas argumentas su 2-3 sakiniais paaiškinimo”.

Skamba paprasta? Yra. Bet 80% žmonių praleidžia bent du iš šių keturių elementų.

Trečias: pozityvus formulavimas

Šitas vienas principas pakeitė mano prompt’us labiausiai.

Vietoj „nerašyk pernelyg techniškai” rašyk „rašyk taip, kad suprastų finansų direktorius be IT background”. Vietoj „nenaudok marketingo žargono” rašyk „vartok kalbą, kuri tiktų vidutinio amžiaus klientui telefonu”.

DI modeliai yra geriau treniruoti vykdyti pozityvias instrukcijas. „Daryk taip” duoda geresnių rezultatų nei „nedaryk taip”.

Ketvirtas: pavyzdžiai svarbiau už taisykles

Jei nori, kad DI rašytų tam tikru stiliumi, neaiškink jam taisyklių. Duok du-tris realius pavyzdžius.

„Štai trys pavyzdžiai, kaip aš rašau klientams:
[pavyzdys 1]
[pavyzdys 2]
[pavyzdys 3]
Parašyk laišką klientui X tomis pačiomis stiliaus principais.”

Tai vadinama „few-shot prompting”. Modelis išima stiliaus pirštų atspaudus iš pavyzdžių daug geriau nei iš tavo aprašymo.

Penktas: iteracija, ne tobulybė iš pirmo karto

Geri prompt’ai retai gimsta iš karto. Aš dažnai pradedu su 30 žodžių prompt’u, gaunu vidutinį atsakymą, ir paskui pridedu 50 žodžių konteksto. Antras atsakymas dažniausiai jau yra ką galima naudoti.

Praktinis patarimas. Kai DI atsako kažką „beveik gerai”, neperrašyk prompt’o iš naujo. Pridėk klausimą prie esamo pokalbio: „tas pirmas variantas buvo per generic. Pridėk konkrečių skaičių iš pavyzdžio X ir perdaryk.”

DI dabar atsimena pokalbio kontekstą. Naujausias GPT-5.5 Instant modelis netgi peržengia vieną pokalbį, jis gali grįžti į kelių dienų senus pokalbius. Naudok tai.

Šeštas: žinok, kada DI klysta

Visi šiandieniniai modeliai turi tas pačias silpnybes. Jie haliucinuoja, kai jiems trūksta informacijos. Jie nepasako „aš nežinau”. Jie geriau imituoja žinojimą.

Praktinis sprendimas. Visada pridėk frazę „jei nesi tikras dėl konkrečių faktų, pasakyk ‘nežinau’ vietoj spėjimo”.

Tai veikia ne 100%, bet sumažina klaidingų atsakymų skaičių. Ypač svarbu, jei naudoji DI projektų valdyme arba teisinių, finansinių dokumentų ruošimui.

Septintas: prompt’us traktuok kaip kodą

Šitas yra rimto naudotojo principas. Jei prompt’as gerai veikia, išsaugok jį.

Aš turiu paprastą Notion lentelę su „veikiančiais prompt’ais”. Kiekvienas su pavadinimu, naudojimu, ir esamu rezultatu. Kai reikia panašios užduoties, atidarau lentelę, kopijuoju, pakoreguoju.

Versija. Testas. Stebėjimas. Tas pats principas, kaip su programuotojų kodu. Tik tu rašai natūralia kalba.

Konkrečiai. Kaip atrodo geras prompt’as praktikoje

Užduotis: „Pasiruošti pristatymui apie naują paslaugą lietuviškai auditorijai”.

Blogas prompt’as: „Parašyk pristatymą apie [paslaugą]”.

Geras prompt’as:

Tu esi B2B copywriter, dirbantis Lietuvoje, su patirtimi finansų sektoriuje.

Mano kontekstas: rytoj turiu 30 minučių pristatymą Lietuvos vidutinio dydžio gamybos įmonės vadovų komandai apie mūsų paslaugą [X]. Pranešimo tikslas yra paskatinti antrą susitikimą, ne pasirašyti sutartį.

Auditorija: 5-7 vadovai, 45-55 metų, IT skepsis, bet finansiniame spaudime efektyvumui kelti. Lietuvių kalba.

Užduotis: parašyk pristatymo struktūrą su 7 skaidrėmis. Kiekviena skaidrė: pavadinimas, 3 bullet pointai, viena vizualizavimo idėja.

Stilius: konkretus, su skaičiais. Be marketingo žargono. Vienas-du anekdotai iš realios patirties (būtina paklausti, kad pateikčiau medžiagą).

Šitas prompt’as turės 95% atvejų gerą atsakymą. Ne todėl, kad jis ilgas. Todėl, kad jame yra viskas, ko DI reikia, kad atsakymas būtų konkretus.

Kodėl tai svarbu būtent dabar

DI tampa kasdieniu darbo įrankiu. Penki DI patarimai gegužės vartotojui rodo, kad bazinis lygis nėra didelis. Bet skirtumas tarp žmogaus, kuris naudoja DI gerai, ir to, kuris naudoja vidutiniškai, gali būti 5-10 kartų produktyvumo.

Tas skirtumas neateina iš geresnio modelio. Jis ateina iš geresnio prompt’avimo įgūdžio. Modelis yra vienodas visiems. Įgūdis yra tavo.

Ir kuo greičiau auga agentinės DI sistemos, tuo labiau prompt’avimas tampa esminiu įgūdžiu. Kai vienas tavo prompt’as gali paleisti dešimtį agentų, kurie veikia valandomis, kokybė tampa multiplikuota.

Pabaigai

Kalbėjimas su DI yra įgūdis. Kaip ir bet kuris įgūdis, jis vystosi per praktiką, ne per skaitymą.

Pradėk šiandien. Pasiimk vieną užduotį, kurią darai kasdien (laiškas klientui, ataskaita, planas). Parašyk pirmą prompt’ą trumpai. Tada pridėk kontekstą. Dar kartą. Dar.

Po 10 iteracijų tu turėsi prompt’ą, kuris veikia 90% atvejų. Po 30 iteracijų tu turėsi penkis tokius prompt’us. Po 100 iteracijų tu būsi tas, kuris kompanijoje moko kitus dirbti su DI.

Prompt’avimas yra ne mokslas. Tai pokalbis. Su įrankiu, kuris klauso, ką tu sakai, ir reaguoja į tai, ką tu paaiškini.

Klausimas tau dabar. Kuris tavo kasdienis prompt’as šiandien gali tapti dvigubai geresnis, jei pridėsi vieną kontekstą?