dev{properties}: Komunikacja... z AI - Frameworki do tworzenia promptów

    Rozmowa z AI, a zwłaszcza tworzenie skutecznych promptów, to dziś niemal osobna dziedzina wiedzy. Dobry prompt potrafi zdecydować o jakości odpowiedzi bardziej niż sama technologia.

Ale jak budować takie instrukcje, które są precyzyjne, kompletne i prowadzą do pożądanych rezultatów?

W odpowiedzi na to powstało kilka frameworków promptowania, które porządkują sposób myślenia o treści zapytania.
Dziś przyjrzymy się kilku popularnym modelom: 

• C.A.R.E
• B.A.B
• R.I.S.E
• R.T.F
• T.A.G

Framework C.A.R.E

C – Context – podaj kontekst, tło zadania
A – Action – określ, czego konkretnie oczekujesz
R – Result – sprecyzuj, jaki efekt ma być dostarczony
E – Example – podaj przykład oczekiwanej odpowiedzi

Przykład użycia C.A.R.E:

Context: Tworzę bloga technologicznego.
Action: Napisz krótkie podsumowanie nowości w Spring Boot 3.
Result: Tekst na 5-6 zdań, dostosowany do języka blogowego.
Example: "Spring Boot 3 wprowadza obsługę natywnych obrazów i wsparcie dla Jakarta EE 10..."

Framework B.A.B (Before, After, Bridge)

B – Before – opis stanu początkowego lub problemu
A – After – pokaż, jak wygląda świat po rozwiązaniu problemu
B – Bridge – opisz, jak dojść od Before do After

Przykład użycia B.A.B:

Before: Zespoły nie śledziły zmian w bibliotekach.
After: Pełna kontrola nad EOL bibliotek dzięki integracji API endoflife.date.
Bridge: Wdrożenie narzędzia monitorującego wersje w CI/CD.

Świetny model do promptów generujących treści perswazyjne, marketingowe lub case studies.

Framework R.I.S.E

R – Role – określ rolę, jaką ma przyjąć AI (np. ekspert w czymś)
I – Input – podaj dane wejściowe
S – Steps – wskaż kroki do wykonania
E – Expected Output – zdefiniuj format lub strukturę odpowiedzi

Przykład użycia R.I.S.E:

Role: Jesteś konsultantem DevOps.
Input: Potrzebuję checklisty wdrożeniowej dla Kubernetes.
Steps: Wymień wszystkie główne kroki z krótkim opisem.
Expected Output: Lista punktowana.

Framework R.T.F (Role, Task, Format)

R – Role – kim ma być AI
T – Task – co ma zrobić
F – Format – jakiej formy oczekujesz

Prosty, ale niezwykle skuteczny układ dla szybkich promptów.

Przykład użycia R.T.F:

Role: Senior Software Architect
Task: Stwórz diagram komponentów systemu CRM
Format: PlantUML code

Framework T.A.G (Task, Audience, Goal)

T – Task – zadanie
A – Audience – do kogo jest kierowane
G – Goal – jaki jest cel zadania

Świetny dla promptów tworzących treści, prezentacje, szkolenia.

Przykład użycia T.A.G:

Task: Napisz artykuł o testach CDC.
Audience: Programiści backendowi z doświadczeniem w MSA.
Goal: Uświadomić, jak CDC pomaga w utrzymaniu zgodności mikroserwisów.

Podsumowanie

Dobry prompt to nie przypadek — to świadome projektowanie komunikatu.
Frameworki takie jak C.A.R.E, B.A.B, R.I.S.E, R.T.F czy T.A.G pomagają:

• Wyeliminować nieprecyzyjność
• Skupić AI na właściwym celu
• Uzyskać spójne i użyteczne wyniki
• Usprawnić workflow tworzenia treści z AI