Meta-Prompting
AdvancedAdvanced Reasoning
Meta-prompting er teknikken hvor du prompter modellen om hvordan den skal prompte sig selv eller andre modeller. Det er 'prompts om prompting' - et meta-niveau af instruktion.
Eksempel
Prompt:
Du skal hjælpe mig med at skrive bedre prompts. For hver opgave jeg giver dig, skal du: 1. Analysere hvad jeg faktisk vil opnå 2. Identificere mangler i min prompt 3. Foreslå en forbedret version 4. Forklare hvorfor den er bedre Min opgave: Skriv noget om klimaforandringer
Output:
Analyse: Du vil have tekst om klimaforandringer, men det er for bredt. Mangler: Ingen målgruppe, format, vinkel eller dybde specificeret. Forbedret prompt: 'Skriv en forklarende artikel (300 ord) om klimaforandringers påvirkning af danske kystområder i de næste 20 år. Målgruppe er gymnasieelever. Inkluder konkrete eksempler.' Hvorfor bedre: Specifik vinkel, defineret længde, klar målgruppe og konkret tidsramme.
Hvornår skal du bruge denne teknik?
- →Når du vil forbedre dine egne prompts
- →Til prompt optimering og testing
- →Ved komplekse multi-agent systemer
- →Når modellen skal generere prompts til andre opgaver
- →For automatisk prompt generation
Fordele
- ✓Forbedrer prompt kvalitet dramatisk
- ✓Lærer dig bedre prompting
- ✓Skalerer til komplekse systemer
- ✓Kan automatisere prompt design
- ✓Hjælper med at finde blinde vinkler
Ulemper
- !Kræver avanceret forståelse
- !Bruger mange tokens
- !Kan være overkill til simple opgaver
- !Abstrakt og svær at mestre
Tips & Best Practices
- 💡Start med at bede modellen analysere din nuværende prompt
- 💡Bed om konkrete forbedringsforslag
- 💡Iterer - brug modellens forslag til at forbedre
- 💡Kombiner med Chain-of-Thought for dybere analyse
- 💡Dokumenter hvad der virker for senere brug