Acest articol explorează importanța structurării clare și logice a prompturilor pentru a obține cele mai bune rezultate de la modelele AI avansate.
- Structurile ordonate, precum tabele și bullet points, ajută AI-ul să interpreteze și să genereze răspunsuri mai coerente și precise.
- O structură clară a promptului, formată din scop, cerințe, context și alte elemente, crește șansele de a primi un răspuns conform așteptărilor.
- Există tool-uri și platforme care facilitează crearea prompturilor optimizate, asigurând o interacțiune mai eficientă cu modelele AI.
Dacă nu știați deja — sau poate ați intuit între timp — un model AI funcționează cel mai bine atunci când primește instrucțiuni clare, structurate și bine delimitate. Iar asta nu este vizibil doar în prompturile pe care le scriem, ci o putem deduce chiar din răspunsurile pe care le primim de la un model AI. De cele mai multe ori, dacă noi nu cerem explicit un anumit format pentru răspuns, modelul AI o să folosească deseori structuri ordonate precum: tabele, bullet points (câteodată chiar exagerează cu bullet points), numerotări, subtitluri etc. Acest lucru se datorează faptului că modelul AI înțelege și generează mai ușor structuri de date coerente și ordonate.
Da, putem scrie un prompt sub forma unui text lung, cu fraze amestecate și puține semne de punctuație, iar modelul va încerca totuși să răspundă și chiar va oferi un răspuns. Dar e posibil să confunde sau să nu înțeleagă anumite cerințe, iar atunci răspunsul nu o să fie cel pe care îl așteptăm.
Dar dacă vrem să maximizăm și să optimizăm rezultatul, există o metodă mult mai eficientă: folosirea unei structuri logice, pe care modele precum ChatGPT, Claude, Gemini sau Mistral o pot înțelege și interpreta mai precis.
Această structură nu este ceva nou, există și altele, însă în experiența mea am observat că livrează printre cele mai optimizate rezultate. Structura poate fi construită foarte simplu în format Markdown, folosind titluri și secțiuni care încep cu #.
De ce funcționează mai bine o structură clară pentru AI
Modelele de inteligență artificială sunt antrenate pe cantități uriașe de text, cod și date structurate. Aceste date sunt introduse în procesul de antrenare, în faza inițială, ca brute — cam tot ce se găsește pe internet, indiferent că e util sau nu, indiferent de calitatea informației. În următoarele etape ale antrenării modelului se fac diferite operații de curățare și de optimizare pentru a configura modelul să dea cele mai bune răspunsuri. Însă aceste răspunsuri sunt un fel de probabilitate rezultată din cantitatea uriașă de informație ingerată la început. De aceea este util să cerem ceea ce vrem într-un mod structurat, astfel încât să creștem șansele de a primi un răspuns cât mai aproape de ceea ce așteptăm noi.
Atunci când primește informația:
- bine organizată,
- împărțită în secțiuni,
- cu delimitări clare între scop, cerințe și context,
modelul poate:
- interpreta cerința mai precis,
- reduce halucinațiile,
- livra rezultate mai coerente,
- menține consistența stilului,
- și evita interpretările greșite.
Structura optimă a unui prompt compatibilă cu orice AI
Aceasta este o variantă universală, modernă și deja consacrată în prompt engineering. Cum spuneam și mai sus, există și altele, însă aceasta am observat că livrează cele mai bune rezultate din experiența mea.
Se aplică atât pentru GPT-4.1 / GPT-5.1, Claude 3.5/3.7, Gemini, cât și pentru Mistral sau Grok.
–
# Scopul sarcinii
Descrie clar ce trebuie să facă modelul AI.
# Cerințe și criterii
Listează regulile, constrângerile, detaliile obligatorii și stilul dorit.
# Context
Oferă informații suplimentare despre situație, public, domeniu sau scop.
# Resurse sau unelte disponibile
Include date, fișiere, linkuri, exemple sau instrumente pe care le poate folosi modelul.
# Avertismente / Limitări
Precizează ce NU trebuie să facă modelul: fără halucinații, fără presupuneri nejustificate, fără invenții.
# Exemple
Oferă modele de input/output care ghidează AI-ul.
# Formatul rezultatului
Definește modul în care trebuie să arate răspunsul: Markdown, tabel, listă, text cursiv etc.
–
Această structură, deși simplă, este una dintre cele mai sigure modalități de a obține rezultate de calitate constantă.
Exemplu practic: prompt simplu vs prompt optimizat
Prompt slab
Dă-mi niște recomandări de laptopuri bune pentru gaming.
Rezultatul?
– general, vag, neorganizat.
Prompt optimizat
# Scopul sarcinii
Recomandă 5 laptopuri bune pentru gaming sub 1500€.
# Cerințe și criterii
– Performanță GPU în 1080p
– Răcire bună
– Fiabilitate verificată
– Modele disponibile în Europa
# Context
Articol pentru un blog tech unde cititorii preferă explicații directe, fără marketing exagerat.
# Formatul rezultatului
Tabel cu: model, preț minim estimativ, GPU, procesor, scor FPS mediu + o concluzie scurtă.
Diferența în calitate este dramatică, chiar dacă modelul AI este același.
Tool-uri care te pot ajuta să generezi prompturi mai bune
Dacă vrei să mergi un pas mai departe, nu trebuie să construiești mereu promptul perfect manual. Există deja tool-uri și platforme care te ajută să construiești prompturi bine definite.
Claude – Prompt Generation
Acesta este orientat pentru ecosistemul Claude și nu este gratuit. Pentru că funcționează pe infrastructura de API a celor de la Claude, se plătește ca în cazul utilizării API.
Este util în special dacă lucrezi deja cu Claude API sau construiești agenți/clienți care depind de ecosistemul lor.
ChatGPT / GPT-4 – „Prompt architect” gratuit
În ChatGPT poți transforma modelul într-un generator de prompturi fără să plătești nimic în plus, doar prin instrucțiunea:
„De acum înainte, acționează ca un Prompt Architect. Pentru fiecare cerință pe care ți-o dau, propune-mi 2–3 variante de prompt optimizat, în format structurat (scop, cerințe, context, format rezultat).”
Practic, folosești AI-ul pentru a genera prompturile cu aceeași structură prezentată în articol.
Google Gemini – prompt refining și șabloane
Îi poți da un prompt scris „dintr-o bucată” și îl poți ruga explicit:
„Reformulează acest prompt într-o structură clară cu: scopul sarcinii, cerințe, context, exemple și formatul rezultatului.”
Poe, PromptPerfect și alte generatoare de prompturi
Poe are boți specializați pentru prompturi (Prompt Creator, Prompt Optimizer), care pot genera structuri complexe pornind de la o cerință simplă.
PromptPerfect oferă și o variantă gratuită, în care introduci un prompt scurt și primești o versiune „lungă”, optimizată pentru mai multe modele.
Aceste tool-uri nu fac magie, ci aplică niște exemple de bună practică, iar de multe ori prompturile generate de ele respectă exact structura de mai sus: scop, cerințe, context, exemple, format.
Concluzie
Promptul poate fi doar o întrebare aruncată în chat — însă dacă avem o cerință mai complexă și vrem să avem un răspuns cât mai aproape de așteptările noastre, este recomandat să îl formulăm ca un set de instrucțiuni structurale.
Cu cât este mai bine organizat, cu atât AI-ul livrează rezultate:
- mai clare,
- mai precise,
- mai ușor de folosit direct în articole, cod sau documentație.
Modelele AI moderne funcționează excepțional de bine cu prompturi construite pe structura:
scop → cerințe → context → resurse → avertismente → exemple → formatul rezultatului.
Iar dacă vreți să mergeți mai departe, puteți folosi și tool-urile menționate mai sus pentru a automatiza o parte din acest proces și a vedea în practică cum arată un prompt „bine făcut”.
⚠️ Conținut generat automat cu OpenAI gpt-4o
