03/06/2026
Gdyby AI było kelnerem i powiedziałbyś mu, żeby przyniósł coś dobrego, niedrogo, bez glutenu, na wynos i szybko, to przyniósłby...
wodę.
Jeśli dasz AI jeden duży prompt, dostaniesz wynik, który spełnia warunki i nie nadaje się do niczego.
➤ Przykład:
↳ chcesz post na LinkedIn z transkryptu rozmowy z klientem.
Większość użytkowników napisze coś takiego:
"Z tego transkryptu napisz post na LinkedIn. 200 słów. Hook, historia, CTA. Tonem jak ja piszę."
➤ Model w jednym strzale próbuje zrozumieć transkrypt, wybrać najważniejsze myśli, dobrać hook, ułożyć historię, pilnować tonu i długości.
To za dużo naraz.
➤ Dużo lepszy efekt osiągniesz, rozbijając to na 2-3 mniejsze kroki i zapisywanie + weryfikacja cząstkowych wyników:
Krok 1: Wyciągnij z transkryptu 5 najważniejszych myśli klienta. Wynik: mysli.md
Krok 2: Z mysli.md wybierz tę, która najmocniej wybrzmiewa. Wynik: hook.md
Krok 3: Napisz post na LinkedIn (200 słów) wokół hook.md. Wynik: post.md
➤ Co zyskujesz:
» każdy krok ma jeden mniejszy kontekst, model nie traci uwagi
» wynik kroku N jest w pliku - kolejny krok go czyta, nie zgaduje
» jak coś nie zagrało - poprawiasz tylko ten jeden krok, nie powtarzasz całości
» możesz uruchomić każdy krok na innym modelu (np. Krok 1 na tańszym, Krok 3 na Opus itp.)
Z jakich dobrych praktyk pisania promptów korzystasz?