Мысли вслух

Важный элемент консалтинга в  области  ИИ — вовремя ловить модель на ошибках.

Любой, кто просил AI проанализировать документы и дать инсайты, видел красивые цифры или выводы, которых нет в исходниках.

Решение  — добавить оценочные промпты : короткие запросы, заставляющие модель перепроверить себя до выдачи ответа. Их можно запускать отдельно или поручить digital‑агенту, который размышляет и сверяет выводы.

Кстати, из утёкшего системного промпта Claude видно, что правильно написанный промпт  — огромный резерв точности.

Как выглядит эффективный self‑check для квартальных отчётов публичных компаний:

1. Назначьте роль. Ты — критичный факт‑чекер; репутация зависит от точности.

2. Уточните объект проверки. Проверь прогнозы выручки в Schedule B.

3. Задайте критерий успеха. К каждой цифре приложи ссылку на страницу отчёта.

4. Договоритесь о формате уверенности. Высокая / Средняя / Низкая.

Как меняется запрос:
— Было: Проанализируй отчёты и выдели возможности роста.
— Стало: Ты — старший аналитик с репутацией эксперта. Выпиши возможности роста, сверь финансы с Приложением Б, маркетинговые выводы — с источниками из библиографии. Добавь страницы и уверенность (Высокая / Средняя / Низкая). Если данных нет — напиши ТРЕБУЕТ ПРОВЕРКИ.

Создать такой промпт — непростая задача для консультанта, но она повышает уровень и делает верификацию своей конкурентной фишкой.

Полезный совет:
—  Добавьте в  интерфейс пользователя оценку ответа и  текстовый комментарий о качестве.
—  Ведите библиотеку галлюцинаций:
—  Проверяйте их на известных примерах ошибок.
—  Сравнивайте свои промпты и  результаты ответов с  конкурентами.

Когда увидите AI-ответы на проекте клиента, спросите: Какие оценочные промпты вы применяли для проверки?

@maxvotek

🔥27👍18❤9👎1

www.group-telegram.com/us/maxvotek.com/192

1.8K viewsMay 12 at 21:19

Важный элемент консалтинга в  области  ИИ — вовремя ловить модель на ошибках.

Любой, кто просил AI проанализировать документы и дать инсайты, видел красивые цифры или выводы, которых нет в исходниках.

Решение  — добавить оценочные промпты : короткие запросы, заставляющие модель перепроверить себя до выдачи ответа. Их можно запускать отдельно или поручить digital‑агенту, который размышляет и сверяет выводы.

Кстати, из утёкшего системного промпта Claude видно, что правильно написанный промпт  — огромный резерв точности.

Как выглядит эффективный self‑check для квартальных отчётов публичных компаний:

1. Назначьте роль. Ты — критичный факт‑чекер; репутация зависит от точности.

2. Уточните объект проверки. Проверь прогнозы выручки в Schedule B.

3. Задайте критерий успеха. К каждой цифре приложи ссылку на страницу отчёта.

4. Договоритесь о формате уверенности. Высокая / Средняя / Низкая.

Как меняется запрос:
— Было: Проанализируй отчёты и выдели возможности роста.
— Стало: Ты — старший аналитик с репутацией эксперта. Выпиши возможности роста, сверь финансы с Приложением Б, маркетинговые выводы — с источниками из библиографии. Добавь страницы и уверенность (Высокая / Средняя / Низкая). Если данных нет — напиши ТРЕБУЕТ ПРОВЕРКИ.

Создать такой промпт — непростая задача для консультанта, но она повышает уровень и делает верификацию своей конкурентной фишкой.

Полезный совет:
—  Добавьте в  интерфейс пользователя оценку ответа и  текстовый комментарий о качестве.
—  Ведите библиотеку галлюцинаций:
—  Проверяйте их на известных примерах ошибок.
—  Сравнивайте свои промпты и  результаты ответов с  конкурентами.

Когда увидите AI-ответы на проекте клиента, спросите: Какие оценочные промпты вы применяли для проверки?

@maxvotek

BY Мысли вслух