10 prawdziwych promptów, które przepisałem — przed i po (z wynikami)

Każdy przewodnik po prompt engineeringu pokazuje Ci dopracowane, idealne prompty. Żaden z nich nie pokazuje Ci oryginalnego bałaganu, który ktoś faktycznie napisał jako pierwszy. To jest właśnie ta część, która Cię czemu-ś uczy — widząc transformację od „niejasne rzeczy, które naturalnie bym napisał" do „strukturyzowany prompt, który daje świetne wyniki". Oto 10 rzeczywistych przykładów before-and-after z wyjaśnieniami.

1. Email

Przed: "Napisz mi email do szefa na temat spóźnienia się"

Po: "Pełnij rolę profesjonalnego komunikatora. Napisz email o długości 3-4 zdań do mojego menedżera, w którym wyjaśnisz, że spóźnisz się o 30 minut z powodu korków. Ton: szanujący i zwięzły, bez przesadnych przeprosin. Dołącz szacunkowy czas przybycia i zaproponuj wyrównanie czasu. Dołącz linię tematu."

Co się zmieniło: Dodana rola, konkretna długość, powód, wskazówki dotyczące tonu i wymagania formatowania. Prompt "przed" daje ChatGPT 50 możliwych emaili do napisania. Prompt "po" zawęża to do jednego dobrego.

2. Recenzja kodu

Przed: "Przejrzyj mój kod"

Po: "Pełnij rolę senior Python developera przeprowadzającego code review. Przejrzyj poniższą funkcję pod kątem: błędów, problemów z wydajnością, czytelności i best practices Python. Dla każdego znalezionego problemu wyjaśnij, dlaczego to jest problem i podaj poprawioną wersję. Sformatuj jako listę numerowaną. [wklej kod]"

Co się zmieniło: Określone kryteria recenzji (nie tylko „czy to dobre?"), poproszenie o praktyczne poprawki (nie tylko identyfikację) i ustalenie formatu wyjścia.

3. Analiza danych

Przed: "Przeanalizuj te dane"

Po: "Przesyłam CSV z danymi o sprzedaży miesięcznej za lata 2024-2025. Przeanalizuj go i podaj: (1) Ogólny trend ze zmianą procentową rok do roku, (2) 3 najlepsze miesiące i dlaczego mogły być udane, (3) Wszelkie anomalie lub niepokojące wzorce, (4) 3-zdaniowe streszczenie dla kierownictwa, które mogę wkleić w raport statusu. Użyj konkretnych liczb z danych."

Co się zmieniło: Powiedziałeś AI, co oznacza „analiza" DLA CIEBIE. Bez tego „analiza" mogłaby oznaczać cokolwiek — testy statystyczne, wykres, streszczenie, rekomendację.

4. Streszczenie spotkania

Przed: "Podsumuj to spotkanie"

Po: "Podsumuj poniższy zapis spotkania na: (1) Podjęte decyzje (lista wypunktowana), (2) Elementy do wykonania z właścicielem i terminem, (3) Otwarte pytania, które nadal wymagają odpowiedzi. Ogranicz do 200 słów. Jeśli decyzja lub właściciel nie jest jasny z transkryptu, wyraźnie go zaznacz."

Co się zmieniło: Zdefiniowałeś, co „streszczenie" oznacza w kontekście biznesowym. Domyślne streszczenie AI to akapit narracyjny. Chcesz strukturalnego, praktycznego wyjścia.

5. Opis stanowiska

Przed: "Napisz opis stanowiska dla analityka danych"

Po: "Napisz opis stanowiska dla analityka danych mid-level w firmie SaaS liczące 200 osób. Rola skupia się na product analytics — analiza zachowania użytkowników, przeprowadzanie testów A/B i budowanie dashboardów w Looker. Wymagane umiejętności: SQL, Python i narzędzie BI. Mile widziane: projektowanie eksperymentów. Ton: bezpośredni i konkretny, bez korporacyjnych frazesów. Unikaj słów takich jak „rockstar" czy „ninja". Długość: 400-500 słów."

Co się zmieniło: Kontekst (wielkość firmy, branża), konkretność (product analytics, nie ogólna analityka), wymagania dotyczące narzędzi, ograniczenia tonalne i antywzorce do uniknięcia.

6. Post w mediach społecznych

Przed: "Napisz post na LinkedIn o sztucznej inteligencji"

Po: "Napisz post na LinkedIn (150-200 słów) o tym, jak użyłem AI do skrócenia czasu mojego cotygodniowego raportu z 3 godzin do 20 minut. Ton: konwersacyjny, pierwsza osoba, szczery — nie sprzedawczy ani moralizatorski. Zacznij od haka, który zatrzyma scrollowanie. Skończ pytaniem, które będzie zachęcać do komentarzy. Bez hashtagów w tekście, dodaj 3-5 na końcu."

7. Odpowiedź dla klienta

Przed: "Odpowiedz na tego wściekłego klienta"

Po: "Napisz odpowiedź serwisu klienta na poniżej podaną skargę. Potwierdź ich frustrację bez paternalizmu. Wyjaśnij, co się stało (nasz system miał błąd rozliczeniowy). Zaproponuj konkretne rozwiązanie (pełna zwrot + 1 miesiąc za darmo). Ogranicz do 100 słów. Profesjonalny, ale ciepły ton. [wklej skargę]"

8. Formuła Excel

Przed: "Pomóż mi ze formułą Excel"

Po: "Mam arkusz kalkulacyjny Excela, gdzie kolumna A zawiera nazwiska pracowników, kolumna B zawiera działy, a kolumna C zawiera pensje. Napisz formułę dla komórki D1, która oblicza średnią pensję wyłącznie dla działu 'Engineering'. Użyj AVERAGEIF. Wyjaśnij, co robi każda część formuły."

9. Zarys prezentacji

Przed: "Zrób mi prezentację o wynikach Q3"

Po: "Stwórz zarys 10-slajdowej prezentacji wyników biznesowych za Q3 2025. Odbiorcy: dyrektorzy biura (utrzymaj to na poziomie strategicznym, nie taktycznym). Slajd 1: tytuł. Slajd 2: streszczenie dla kierownictwa (max 3 wypunktowania). Slajdy 3-7: kluczowe metryki z kontekstem. Slajd 8: wyzwania. Slajd 9: priorytety na Q4. Slajd 10: pytania dyskusyjne. Dla każdego slajdu napisz nagłówek i 2-3 wypunktowania."

10. Badanie

Przed: "Powiedz mi coś o analizie konkurencji"

Po: "Pełnij rolę strategia biznesowego. Stwórz ramę analizy konkurencyjnej, którą mogę użyć do porównania 3 narzędzi SaaS w przestrzeni zarządzania projektami (Asana, Monday, ClickUp). Uwzględnij: porównanie cen, kluczowe różnice w funkcjach, docelową grupę odbiorców, pozycjonowanie na rynku i mocne/słabe strony. Sformatuj jako tabelę porównawczą, a następnie 200-słowne streszczenie strategiczne rekomendujące, względem którego się pozycjonować."

Podsumowanie

Chcesz zobaczyć transformację swoich własnych promptów? Spróbuj darmowy optimizer promptów — wklej dowolny prompt i otrzymaj ulepszoną wersję używającą tego samego ICC framework (Instructions, Context, Constraints), który stoi za tymi przykładami.

Chcesz więcej podobnych artykułów? Publikujemy jeden szczegółowy przewodnik AI workflow co tydzień. Dołącz do newslettera — bezpłatnie, bez spamu.