วิธีเป็นผู้เชี่ยวชาญในการเขียน Prompt อย่างแท้จริง

เดือนที่แล้ว ผมใช้เวลา 3 ชั่วโมงพยายามเขียนเทมเพลตอีเมลติดต่อแบบ cold email ที่ดูดี

สาม. ชั่วโมง. เต็ม.

AI คอยพ่นข้อความขยะทั่วไปที่ฟังดูเหมือนทุกๆ อีเมลที่ขึ้นต้นว่า "สวัสดีคุณ [ชื่อ] หวังว่าอีเมลนี้จะไปถึงคุณในยามที่ดี"...

แล้วผมก็เปลี่ยนอย่างเดียวใน prompt ของผม

แค่อย่างเดียว.

ทันใดนั้น AI ก็เขียนอีเมลที่ฟังดูเหมือนมนุษย์จริงๆ อ้างอิงจุดเชื่อมโยงที่เฉพาะเจาะจง และมีบุคลิก

อัตราการตอบกลับของผมพุ่งขึ้นอย่างมาก!

ช่วงเวลานั้น?

นั่นคือตอนที่ prompt engineering เลิกรู้สึกเหมือนเป็นทักษะ และเริ่มรู้สึกเหมือนเป็นการโกงเกือบจะ

เดี๋ยวนะ มันได้ผลจริงเหรอ?

นี่คือสิ่งที่ชัดเจนเกี่ยวกับ prompt engineering: มันเกี่ยวกับการถนัดมากๆ ในการขอสิ่งที่คุณต้องการอย่างแม่นยำ

พวกเราส่วนใหญ่ทำไม่ค่อยเก่ง เพราะมันไม่ง่ายขนาดนั้น

ผมเข้าใจตอนที่เริ่มสร้างเว็บไซต์นี้โดยใช้ Cursor

ความพยายามครั้งแรกของผมคือหายนะ:

Prompt แย่ๆ ของผม:

"สร้างหน้าแรกของผมและจัดสไตล์ให้มีภาพที่สวยงามและสวยงาม"

ผลลัพธ์:

โค้ดทั่วไป น่าเกลียด ยุ่งเหยิง ไม่มีใครปรับแต่งได้เลย 🤮

Prompt ที่ปรับปรุงแล้วของผม:

"คุณคือนักพัฒนาเว็บดีไซเนอร์อาวุโสที่มีความรู้ลึกซึ้งใน UI/UX คุณกำลังสร้างบล็อกส่วนตัวของผมกับผม เพื่อนที่ดีที่ไม่คุ้นเคยกับ codebase ของเรา (Astro Framework) โดยอิงจากแนวทางและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Astro สร้างสินทรัพย์ที่ใช้งานได้จริง คอมโพเนนต์เช่น UI และส่วนต่างๆ ที่อิงจากไฟล์ astro ผลลัพธ์สุดท้ายควรเป็นเทมเพลตที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์สามารถใช้งานและปรับแต่งได้ง่าย..."

ผลลัพธ์:

ไฟล์ astro ที่ใช้งานได้จริงและสะอาด อย่างน้อยก็ดีกว่าและจัดระเบียบมากกว่าเดิม (แต่ไฟล์ CSS ยังแย่อยู่นะ) 😅

ความแตกต่าง? ผมเลิกขอให้ AI เขียนโค้ดทั่วไป และเริ่มขอให้มันเป็นนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ช่วยเพื่อนร่วมงานสร้างโปรเจกต์เล็กๆ ของเขา

5 กฎที่เปลี่ยนแปลงทุกอย่าง

1. เลิกสุภาพกับหุ่นยนต์

ผมเคยเขียน prompt แบบขอความช่วยเหลือ: "ช่วยเขียนโพสต์บล็อกเกี่ยวกับ SEO ให้หน่อยได้ไหม?"

ตอนนี้ผมตรงไปตรงมา: "เขียนโพสต์บล็อก 1,200 คำสำหรับนักพัฒนาด้านการตลาดที่ต้องการเข้าใจ SEO เชิงเทคนิค รวมตัวอย่างโค้ดและอธิบายว่าทำไมความเร็วของเว็บไซต์ถึงสำคัญจริงๆ สำหรับอัตราการแปลง ไม่ใช่แค่การจัดอันดับ"

AI ไม่มีความรู้สึก มันมีอัลกอริทึม ป้อนอัลกอริทึมเหล่านั้นด้วยสิ่งที่พวกมันต้องการอย่างแม่นยำ

2. บริบทคือทุกสิ่ง

Prompt แย่:

"เขียนโพสต์ LinkedIn เกี่ยวกับ growth marketing"

Prompt ดี:

"ผมเป็น Marketing Engineer ที่สตาร์ทอัพ YC เขียนโพสต์ LinkedIn แชร์ growth hack เฉพาะหนึ่งอย่างที่ผมค้นพบขณะขยายฐานผู้ใช้ของเราจาก 1K เป็น 10K ทำให้มันเป็นเชิงปฏิบัติ ไม่ใช่ทฤษฎี ผู้ชมของผมคือนักการตลาดเติบโตคนอื่นๆ และผู้ก่อตั้งด้านเทคนิค"

Prompt ที่สองได้ผลเพราะ AI รู้:

• ผมคือใคร (Marketing Engineer, สตาร์ทอัพ YC)
• ผมต้องการอะไร (growth hack เฉพาะเจาะจง)
• บริบท (ขยายจาก 1K เป็น 10K)
• ผู้ชมของผม (นักการตลาดเติบโต, ผู้ก่อตั้งด้านเทคนิค)
• โทนเสียง (เชิงปฏิบัติ ไม่ใช่ทฤษฎี)

3. แสดง อย่าแค่บอก

แทนที่จะพูดว่า "เขียนในโทนสนทนา" ผมให้ตัวอย่าง:

"เขียนแบบนี้: นี่คือสิ่งที่ไม่มีใครพูดถึงเกี่ยวกับ A/B testing: นักการตลาดส่วนใหญ่ตื่นเต้นกับนัยสำคัญทางสtatisticsมากจนลืมตรวจสอบว่าความแตกต่างนั้นสำคัญจริงๆ หรือไม่ ผมเห็นทีมฉลอง 2% lift บนเมตริกที่สร้างรายได้ $50/เดือน ยินดีด้วย คุณเพิ่งใช้เวลาสามสัปดาห์เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเงินเพิ่มเดือนละดอลลาร์"

AI เรียนรู้จากตัวอย่างและจับคู่สไตล์เฉพาะนั้น

4. จำกัดเพื่อปลดปล่อย

ขัดกับสัญชาตญาณแต่เป็นจริง: ยิ่งคุณให้ข้อจำกัดมาก ผลลัพธ์ก็ยิ่งสร้างสรรค์

แทนที่จะเป็น:

"ช่วยผมเรื่อง marketing automation"

ลอง:

"ผมต้องการลำดับอีเมล 7 ฉบับสำหรับผู้ใช้ทดลอง SaaS ที่ไม่ได้ล็อกอินหลังวันที่ 3 แต่ละอีเมลควรมีความยาวไม่เกิน 100 คำ เน้นฟีเจอร์เฉพาะหนึ่งอย่าง รวม CTA ที่ชัดเจนและมีค่า ฟังดูเหมือนมาจากเพื่อนร่วมงานที่ช่วยเหลือ ไม่ใช่หุ่นยนต์ขาย"

ข้อจำกัดบังคับความคิดสร้างสรรค์ภายในขอบเขต

5. ทำซ้ำเหมือนอัตราการแปลงของคุณขึ้นอยู่กับมัน

Prompt ที่ดีที่สุดของผมไม่เคยเป็นแบบร่างแรก ผมถือว่า prompt engineering เหมือนการเพิ่มประสิทธิภาพคัดลอกโฆษณา (ทดสอบ วัด ปรับแต่ง ทำซ้ำ)

ความพยายามครั้งแรกมักได้ 60% ของสิ่งที่ผมต้องการ แล้วผมก็พูดว่า:

• "ทำให้เฉพาะเจาะจงมากขึ้น"
• "เพิ่มตัวอย่างจริงจากอุตสาหกรรม"
• "เอาคำศัพท์องค์กรออก"
• "รวมรายละเอียดทางเทคนิคที่นักพัฒนาจะสนใจ"

แต่ละการทำซ้ำใกล้เคียงกับความสมบูรณ์แบบมากขึ้น

ปัจจัย "การโกง"

นี่คือเหตุผลที่ prompt engineering รู้สึกเหมือนการโกง: ผมได้ผลลัพธ์ระดับผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อที่ผมยังเรียนรู้อยู่

ผมต้องการส่งเทมเพลต Astro ฟรี แทนที่จะใช้เวลาหลายชั่วโมงอ่านเอกสาร ผมแค่:

• ดูวิดีโอบางตัวเพื่อเรียนรู้แนวทางที่ดีที่สุด (เพลย์ลิสต์)
• ดาวน์โหลด transcript การสอนที่สำคัญบางอย่าง
• ป้อน AI ด้วย Astro Docs + บทช่วยสอนที่มีประโยชน์
• เจาะจงมากว่าผมต้องการทำโค้ดที่สะอาดและเทมเพลตที่ทำซ้ำได้

ข้อได้เปรียบของ Marketing Engineer

นี่คือสิ่งที่ผมเรียนรู้จากการอยู่ระหว่างทีมการตลาดและวิศวกรรม: ทั้งสองฝ่ายกำลังใช้ AI อยู่แล้ว แต่พวกเขาใช้มันแตกต่างกัน

นักการตลาดใช้ AI สำหรับเนื้อหา: โพสต์โซเชียล คัดลอกอีเมล โครงร่างบล็อก

วิศวกรใช้ AI สำหรับโค้ด: การแก้จุดบกพร่อง เอกสาร การเพิ่มประสิทธิภาพ

ในฐานะMarketing Engineer ผมพยายามใช้ AI เพื่อแปลระหว่างโลก:

• แปลงฟีเจอร์ทางเทคนิคเป็นคัดลอกที่ขับเคลื่อนด้วยผลประโยชน์
• เปลี่ยนข้อกำหนดการตลาดเป็นข้อกำหนดทางเทคนิค
• สร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อช่วยทั้งสองทีม

ทักษะ prompt engineering ถ่ายทอดโดยตรง การขอให้ AI แก้จุดบกพร่องสคริปต์ Python หรือเขียนลำดับอีเมล มันเป็นทักษะหลักเดียวกัน: เจาะจงอย่างมากเกี่ยวกับสิ่งที่ผมต้องการ

พลังที่แท้จริง

Prompt engineering ไม่ได้เกี่ยวกับ AI จริงๆ มันเกี่ยวกับการถนัดอย่างมากในการระบุสิ่งที่คุณต้องการอย่างแม่นยำ

นั่นคือเหตุผลที่ผมเชื่อว่าเพื่อให้ดีขึ้นเราต้องเรียนรู้ อ่าน และค้นพบบางสิ่งเสมอ และเขียนความคิดลงที่ไหนสักแห่ง

นี่คือวิธีที่ผมสร้างบล็อกนี้ โดยใช้ prompt engineering เพื่อสร้างเนื้อหาที่จัดอันดับได้ดีและช่วยผู้อ่าน

และทักษะความเฉพาะเจาะจงจะถ่ายทอดไปทุกที่:

• บรีฟที่ดีขึ้นสำหรับทีมดีไซน์ของคุณ
• ข้อกำหนดที่ชัดเจนขึ้นสำหรับนักพัฒนา
• การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• การวางตำแหน่งที่แข็งแกร่งขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ

ดังนั้น ใช่ การ prompting ที่ดีรู้สึกเหมือนการโกง

นี่เป็นเพียงอันล่าสุด

ชนะ prompting ที่ดีที่สุดของคุณคืออะไร?

---

ต้องการเห็น prompt engineering ในการปฏิบัติจริงหรือไม่? ดูวิธีที่ผมใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อสร้างบล็อกนี้ด้วยคะแนน SEO ที่สมบูรณ์แบบและสร้างเนื้อหาที่จัดอันดับ