Ćwiczenie P10

Przygotuj prompt/zestaw promptów z myślą o ich późniejszym wykorzystaniu w pracy. Staraj się, by prompt spełniał podane niżej kryteria:

1. Realizował zadanie w sposób możliwie przewidywalny;
2. Zwracał odpowiedź w określonym formacie;
3. Ograniczał prawdopodobieństwo halucynacji (w razie braku wiedzy preferujemy brak odpowiedzi).

Możesz wspomagać się modelem językowym, w tym moim modelem GPT: Professional Prompt Engineer.

Jeśli chcesz, możesz przesłać swój prompt poprzez formularz. Omówimy 2-3 przykłady.

Jeśli nie masz pomysłu na prompty, możesz zainspirować się pomysłami poniżej:

1. Działalność operacyjna/codzienne zadania

• Podsumowanie spotkań – kondensuje np. długie transkrypcje spotkań do kluczowych ustaleń oraz wytycznych do działania. Wynik zwraca w przyjętym w organizacji formacie.
• Optymalizacja workflow – diagnozuje wąskie gardła w opisanych procesach operacyjnych i proponuje usprawnienia zwiększające efektywność.
• Audyt kosztów operacyjnych – przeprowadza audyt kosztów operacyjnych, identyfikując obszary potencjalnych oszczędności i możliwości optymalizacji.
• Plan awaryjny – tworzy procedury na wypadek nieprzewidzianych problemów, umożliwiając szybkie reagowanie i minimalizację strat.
• Raport dzienny – generuje zwięzły raport z wykonanych działań, podsumowując kluczowe osiągnięcia i wyzwania dnia. Jeśli możemy sobie pozwolić na integracje, źródłem danych może być system do zarządzania projektami, repozytorium kodu czy inne narzędzie, które stosujemy do śledzenia postępów.
• Generator OKR-ów – formułuje dynamiczne cele i kluczowe rezultaty (OKR-y), dostosowując je do przesłanych priorytetów oraz zasobów zespołu.
• Asystent zakupów – robi research najbardziej optymalnych rozwiązań, porównuje oferty dostawców, generuje finalne rekomendacje.

2. Marketing i tworzenie treści

• Optymalizacja strategii marketingowej poprzez analizę dostarczonych wyników, analizę rynku, definiowanie propozycji wartości, identyfikację buyer person oraz wybór efektywnych kanałów komunikacji. Być może warto stworzyć tu sekwencję promptów.
• Recykling contentu – przerabia dłuższy materiał (artykuł, whitepaper czy transkrypcję webinaru) na serię postów, newsletter czy krótki artykuł SEO.
• Treść SEO – generuje treść zoptymalizowaną pod SEO, uwzględniając podany temat i słowa kluczowe, w oparciu o logiczną strukturę i z wezwaniem do działania (czyli call to action) w treści.
• Testy A/B komunikatów – generuje warianty nagłówków i hipotezy, które z nich mogą być skuteczniejsze. Proponuje metryki sukcesu.
• Skrypt reklamy video – opracowuje dynamiczny skrypt reklamy video dotyczący wskazanego produktu lub usługi, integrujący emocjonalne wezwania do działania oraz angażującą narrację.
• Treści o charakterze emocjonalnym – generuje warianty pomysłów na reklamę wskazanego produktu lub usługi, z których każdy wywołuje specyficzne emocje, takie jak zaufanie, ekscytację lub poczucie pilności.
• Strategie growth hackingowe – projektuje zestaw niestandardowych strategii growth hackingowych, wspierających szybki rozwój organizacji o określonej specyfice.
• Strategia omni-channel – analizuje strategie dla różnych kanałów komunikacji, łącząc wyniki w jeden kompleksowy dokument.

3. Sprzedaż i negocjacje

Uwaga na dane handlowe i dot. klientów, których przekazanie do LLM może być niezgodne z polityką danej firmy.

• Skrypt sprzedażowy – opracowuje plan przeznaczony na pierwsze spotkanie z klientem. W jego ramach przewidziane są różne reakcje klienta i dalszy tok rozmowy w zależności od przebiegu spotkania.
• Skrypty sprzedażowe z personalizacją – opracowuje spersonalizowane warianty skryptów sprzedażowych, dostosowując przekaz do konkretnego odbiorcy (potrzebujemy podać szczegóły na jego temat).
• Scenariusze obsługi klienta – tworzy scenariusze obsługi trudnych interakcji, zawierające sugerowane odpowiedzi i strategie komunikacyjne.
• Symulacja negocjacji biznesowych – symuluje negocjacje biznesowe, pomagając w ten sposób przygotować się do rozmów.
• Sparing partner do wystąpień – symuluje sesje Q&A, aby przygotować użytkownika do wystąpień publicznych i potencjalnie trudnych pytań.

4a. HR

Uwaga na dane osobowe – wiele organizacji zabrania ich przekazywania do systemów AI!

• Opisy stanowisk – opisuje zakresy obowiązków na danym stanowisku, różnicując je także pod kątem poziomu (junior/mid/senior).
• Ogłoszenia o pracę – tworzy spójne ogłoszenia, oparte o jakiś szablon/wzór, proponując zakres wymagań w oparciu o nazwę stanowiska.
• Wsparcie w trwającej rekrutacji – opracowuje zestaw pytań rekrutacyjnych – miękkich i/lub specjalistycznych/technicznych.
• Scoring kandydatów – opracowuje zaawansowany system scoringowy, oceniający kandydatów na podstawie informacji zawartych w CV, zapewniający bezstronność i maksymalny obiektywizm.
• Wyodrębnianie informacji z CV – analizuje CV, wyodrębniając kluczowe informacje i dopasowując kandydata do bieżących wakatów.
• Polityki HR – tworzy szkice polityk/procedur/regulaminów (home office, szkolenia, benefity) oraz opcjonalne checklisty ich wdrożenia.
• Doradca lidera – opracowuje spersonalizowany plan rozwoju lidera, bazujący na analizie jego mocnych i słabych stron (które np. określane są w odpowiedzi na zadane pytania).
• Mentoring techniczny – udziela wyjaśnień trudnych koncepcji (np. wzorce projektowe, algorytmy, asynchroniczność), dostosowanych do poziomu zaawansowania użytkownika.

4b. Zarządzanie zespołem

• Przygotowanie do rozmów oceniających – opracowuje scenariusze rocznych/kwartalnych rozmów ewaluacyjnych, łącząc cele biznesowe z indywidualnymi potrzebami pracowników.
• Feedback i rozwój pracowników – pomoc w formułowaniu konstruktywnego feedbacku, dostosowanego do poziomu pracownika.
• Retrospektywy – proponuje ciekawe scenariusze retrospektyw, opierając się na już zdiagnozowanych problemach, które należy lepiej zrozumieć, lub celach zespołu.
• Mediacje i rozwiązywanie konfliktów – proponuje neutralne strategie komunikacyjne i scenariusze rozmów w sytuacjach napięć w zespole.
• Motywacja i integracja zespołu – podsuwa pomysły na inicjatywy integracyjne, sposoby budowania zaangażowania oraz programy rozwoju talentów.
• Onboarding nowych członków – tworzy plan wdrożeniowy (np. 30-60-90 dni), uwzględniający wiedzę techniczną i kulturę organizacyjną.
• Zarządzanie stresem i dobrostanem zespołu – dostarcza wskazówek, jak przeciwdziałać wypaleniu zawodowemu, wspierać work-life balance i promować zdrową kulturę pracy.

5. Zarządzanie projektami i produktem

• Planowanie projektu – definiuje cele, zakres, kamienie milowe i zasoby niezbędne do skutecznej realizacji projektu.
• Zarządzanie ryzykiem – identyfikuje potencjalne zagrożenia, ocenia ich wpływ oraz opracowuje strategie minimalizacji negatywnych skutków.
• Analiza postmortem – doprecyzowuje opis problemu/błędu/incydentu (5 Whys/Fishbone), klasyfikuje przyczyny (ludzie/proces/technologia), a następnie definiuje działania korygujące i zapobiegawcze.
• Analiza potrzeb interesariuszy – segmentuje i ocenia przesłane oczekiwania interesariuszy.
• Komunikacja projektowa – proponuje efektywne kanały i częstotliwość komunikacji, umożliwiając bieżące raportowanie postępów projektu, zgodnie z wybraną w projekcie metodologią. Rezultatem może być kontrakt komunikacyjny.
• Analiza krytycznej ścieżki – wyznacza kluczowe obszary, których terminowa realizacja ma decydujący wpływ na cały projekt.
• Plan wdrożenia – tworzy szczegółowy plan implementacji rezultatów projektu, obejmujący szkolenia, migrację danych i wsparcie powdrożeniowe.
• Prototypowanie MVP – przygotowuje strukturę i funkcjonalności dla MVP, bazując na opisie pomysłu, użytkownika docelowego i kluczowych funkcji.

6. Analiza danych

Analizując dane z użyciem modelu językowego zachowaj szczególną ostrożność. Użyj modelu rozumującego lub trybu extended thinking.

• Diagnoza jakości danych – analizuje strukturę i zawartość pliku danych (np. CSV, Excel, SQL), identyfikując braki, duplikaty, niespójności i błędne typy zmiennych. Generuje raport jakości danych wraz z rekomendacjami dotyczącymi czyszczenia i przygotowania danych do analizy z wykorzystaniem AI.
• Generowanie pytań analitycznych – na podstawie dostarczonych danych lub ich opisu tworzy zestaw trafnych pytań badawczych, które mogą posłużyć jako podstawa dalszej eksploracji lub budowy dashboardów analitycznych. Ułatwia identyfikację obszarów o największym potencjale informacyjnym i sugeruje kierunki analizy.
• Story z danych – układa narrację do dashboardu w wybranym schemacie (np. Teza → Dowód → Wniosek → Działanie), definiując mapę widoków (overview → deep-dive) czy specyfikację wizualizacji.
• Analiza opinii i sentymentu – przetwarza dane tekstowe (np. recenzje klientów, komentarze, ankiety) w celu identyfikacji dominujących emocji, tematów i trendów. Generuje raport prezentujący pozytywne i negatywne wątki oraz rekomendacje dotyczące poprawy produktu, obsługi lub komunikacji.
• Generowanie kodu analitycznego w Pythonie – tworzy gotowe skrypty w Pythonie realizujące faktyczną analizę danych, czyszczenie i wizualizację. Na podstawie opisu celu analizy lub przykładowego zestawu danych model generuje też instrukcję uruchomienia kodu np. w Excelu.

7. Księgowość

Uwaga na procedury! Przekazywanie danych księgowych do systemów AI może być niezgodne z procedurami firmowymi.

• Odczytywanie danych z faktur – odczytuje i przypisuje do określonych kategorii dane z faktur. Dodatkowo tworzy opis każdej z faktur na potrzeby jej zaksięgowania.
• Audyt wewnętrzny – generuje listę kontrolną do przeprowadzenia audytu wewnętrznego, weryfikując zgodność operacji finansowych z procedurami firmy.
• Systemy ERP w księgowości – na bazie dostarczonych danych analizuje i rekomenduje rozwiązania systemów ERP, wspierających automatyzację procesów księgowych oraz raportowych.
• Polityka wydatków – szkicuje politykę z jasno opisanym zakresem (kto, czego dotyczy), limitami per kategoria (np. podróże, sprzęt, szkolenia), progami akceptacji (np. bez wymaganej akceptacji/manager/dział controlingu), wymaganymi dokumentami, wyjątkami itp.

8. Strategia biznesowa i rozwój firmy

• Analiza konkurencji – na podstawie dostarczonych informacji lub internetu przeprowadza analizę konkurencji, identyfikując mocne i słabe strony rywali oraz szanse rynkowe. Możliwe, że tu będzie potrzebny zestaw promptów.
• Strategia pricingowa – formułuje strategię cenową, uwzględniając różne modele wyceny i mechanizmy subskrypcji.
• Strategia kryzysowa – opracowuje plan reagowania na kryzys, koncentrując się na zarządzaniu reputacją lub innym, wybranym kryterium.
• Analiza trendów – analizuje wskazany trend z różnych perspektyw, formułując rekomendacje np. dla innowacyjnych modeli biznesowych. Należy dostarczyć jak najwięcej informacji nt. trendu.
• Strategia ekspansji w Metaverse – opracowuje strategię ekspansji w wirtualnych przestrzeniach, integrując aspekty technologiczne, prawne i marketingowe.

9a. Tworzenie kodu

• Generowanie kodu – generuje gotowe fragmenty kodu w wybranym języku programowania na podstawie opisu funkcji lub zadania. Uwzględnia kontekst technologiczny (np. frameworki, konwencje nazewnictwa).
• Refaktoryzacja – przepisuje wskazany kod, zwiększając jego czytelność, wydajność lub zgodność z zasadami SOLID / Clean Code. Może też generować testy jednostkowe dla istniejącego kodu.
• Asystent dokumentacji kodu – tworzy dokumentację do istniejącego kodu (np. JSDoc, docstringi w Pythonie), opisując funkcje, parametry i wyjątki.
• Snippet generator – tworzy gotowe fragmenty kodu wielokrotnego użytku (np. obsługa formularza, logowanie, paginacja), przyspieszając pracę nad typowymi elementami.

9b. Wsparcie w debugowaniu i testowaniu

• Analiza błędów – interpretuje komunikaty błędów i logi, sugerując możliwe przyczyny oraz sposoby ich naprawy.
• Tworzenie testów jednostkowych i integracyjnych – generuje testy w zależności od frameworka testowego (np. Jest, JUnit, Pytest), uwzględniając przypadki brzegowe i typowe scenariusze.
• Tworzenie danych testowych – np. użytkownicy, zamówienia, produkty, uwzględniając typowe zależności i ograniczenia.

9c. Architektura systemu i wybór technologii

• Projektowanie architektury aplikacji – proponuje strukturę aplikacji (np. mikroserwisy, monolit, event-driven), opisując powody wyboru oraz kluczowe komponenty i przepływy danych.
• Dobór technologii – rekomenduje stos technologiczny (backend, frontend, bazy danych, CI/CD) na podstawie wymagań funkcjonalnych, skali oraz kompetencji zespołu.
• Schematy baz danych – generuje schemat relacyjnej lub nierelacyjnej bazy danych w formacie SQL/NoSQL, dostosowany do przesłanego modelu domenowego.
• Projektowanie API – zarysowuje strukturę REST API lub GraphQL, uwzględniając dobre praktyki i nakreślony cel. Generuje dokumentację (np. w stylu Swagger/OpenAPI).

9d. Współpraca dot. kodu i code review

• Sparing partner do przeglądów kodu – analizuje kod i sugeruje poprawki w zakresie czytelności, bezpieczeństwa, zgodności ze standardami (np. ESLint, PEP8).
• Sugestie commit message – proponuje wiadomości commitów zgodne z konwencjami (np. Conventional Commits), na podstawie wprowadzonych zmian.
• Wspieranie w opisie pull requestów – tworzy opis PR-a, wskazując co zostało zrobione, dlaczego i jaki jest wpływ na projekt.

9e. DevOps i automatyzacja

• Tworzenie pipeline’ów CI/CD – generuje konfiguracje dla systemów takich jak GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI, uwzględniając środowiska, testy, deploy.
• Skrypty automatyzujące – pisze skrypty w Bash, PowerShell, Pythonie do automatyzacji zadań (np. backup, konwersja danych, uruchamianie testów).
• Dockerfile i docker-compose – generuje pliki konfiguracyjne do konteneryzacji aplikacji, wraz z sugestiami najlepszych praktyk.
• Monitorowanie i alerting – pomaga zaprojektować system monitoringu i alertów (np. Prometheus + Grafana), wskazując kluczowe metryki i progi alarmowe.

9f. Bezpieczeństwo i jakość oprogramowania

• Checklisty bezpieczeństwa – tworzy listy kontrolne dotyczące bezpieczeństwa aplikacji webowych, mobilnych i chmurowych, zgodne ze standardami (np. OWASP).
• Analiza podatności – analizuje kod pod kątem potencjalnych luk bezpieczeństwa (np. SQL Injection, XSS), proponując sposoby ich usunięcia.
• Hardening systemów – dostarcza rekomendacje dotyczące zabezpieczenia środowisk serwerowych, kontenerów, repozytoriów.
• Polityki jakościowe – pomaga stworzyć zestaw reguł jakościowych i standardów kodowania dla zespołu lub projektu.

10. Dydaktyka i nauka

• Asystent literaturowy – streszcza artykuły naukowe, raporty i książki, wskazując kluczowe teorie, badania oraz luki wymagające dalszej analizy.
• Generator hipotez i pytań badawczych – na podstawie opisu problemu badawczego proponuje możliwe hipotezy, pytania oraz kierunki badań.
• Wsparcie w analizie danych – tłumaczy złożone metody statystyczne i uczenia maszynowego, generuje przykładowy kod do analizy danych (np. w Pythonie, R), ułatwiając interpretację wyników.
• Recenzent tekstu naukowego – sprawdza spójność argumentacji, jasność wywodu i poprawność językową w artykułach i rozprawach. Proponuje alternatywne sformułowania zgodne ze stylem akademickim (APA, MLA, Chicago).
• Tworzenie materiałów dydaktycznych – przygotowuje konspekty zajęć, testy wiedzy, quizy interaktywne, studia przypadków i materiały do ćwiczeń.
• Korepetycje i tutoring – pełni rolę interaktywnego nauczyciela, wyjaśniając trudne zagadnienia krok po kroku, dostosowując poziom szczegółowości do odbiorcy