Как написать промпт для нейросети, чтобы не переделывать результат?

Самая частая слепая зона в промптах не в словах, а в том, что люди описывают конечный результат и пропускают предназначение. «Сделай логотип для кофейни» и «сделай логотип для кофейни у вокзала, где основные клиенты — те, кто спешит на поезд и берет кофе с собой» дают моделям совершенно разные вводные, хотя формально задача одна. Модель не знает, для кого вы делаете результат и как он будет использоваться, если вы это не сказали.

Три уровня, которые обычно упускают:

• аудиторию и контекст использования — кто увидит текст или картинку и в какой обстановке, это меняет тон, детализацию, даже цветовую гамму для изображений;
• ограничения, которые для вас очевидны, а для модели нет — объем, бюджет по времени на доработку, что уже пробовали и забраковали;
• критерий успеха — как вы поймете, что результат подошел, до того как начнете оценивать готовое.

С текстовыми моделями добавляется еще один момент: они часто выдают уверенный ответ там, где стоило бы уточнить у вас детали. Если задача имеет несколько вариантов решения, прямо просите модель сначала перечислить эти варианты и спросить, какой нужен, а не выбирать один и выдавать его как единственно верный.

Для изображений работает похожий принцип, только вместо логики нужна конкретика по стилю: примеры референсов, а не общие прилагательные вроде «красиво» и «современно» — у каждой модели свое представление о том, что это значит, и без опоры на конкретный образец результат почти всегда придется переделывать.