Role Prompting: פרסונות ופרומפטים של Act As

Role prompting פירושו לומר למודל מי להיות לפני שאומרים לו מה לעשות: "אתה מורה סבלני למתמטיקה", "שחק מנהל גיוס למשרת מפתח ג'וניור". התפקיד משנה בשביל מי התשובה נכתבת, באילו מילים היא משתמשת, כמה לעומק היא הולכת ולמה היא שמה לב. הוא לא נותן למודל ידע שאין לו כבר: תפקיד הוא דרך לכוון תשובה, לא דרך להוסיף עובדות.

מה תפקיד משנה

תפקיד הוא דרך תמציתית לקבוע כמה דברים בבת אחת:

• הקהל ואוצר המילים. מורה למתחילים מגדיר מונחים ומשתמש באנלוגיות; מהנדס בכיר שכותב לעמיתים מדלג על שניהם.
• הרף. עורך קפדני מסמן משפט שקורא ידידותי היה מעביר. התפקיד קובע מה נחשב לבעיה.
• המיקוד. סוקר אבטחה וסוקר ביצועים קוראים את אותה פונקציה ושמים לב לדברים שונים.
• ההתנהגות. מראיין שואל שאלות ומחכה; למורה אפשר לומר לתת רמזים במקום תשובות.

עברו בין שלוש הלשוניות שלמטה. המשימה זהה בכל אחת; רק התפקיד משתנה.

בלי תפקידתפקיד מעורפלתפקיד ספציפי

EditCopy

PartsTask

Task

הסבר מה זה API בפחות מ-80 מילים.

Try it

Example replyReplies vary between models and runs.

API (ממשק תכנות יישומים) הוא אוסף כללים שמאפשר לתוכנה אחת לדבר עם תוכנה אחרת. הוא מגדיר אילו בקשות אפשר לשלוח, איך לשלוח אותן ומה מקבלים בחזרה. למשל, אפליקציית מזג אוויר משתמשת ב-API של שירות מזג אוויר כדי להביא את התחזית. ממשקי API מאפשרים למפתחים להשתמש ביכולות ובנתונים של מערכות אחרות בלי לדעת איך המערכות האלה עובדות מבפנים.

"אתה מומחה" כמעט לא הזיז את התשובה: היא שמרה על אותה צורה כללית והוסיפה ז'רגון, כי "מומחה" לא אומר כלום על מי שקורא. התפקיד הספציפי שינה את אוצר המילים, את הדוגמה ואת נקודת הייחוס, כי הוא ציין קהל ומשהו שהקהל הזה כבר מכיר.

מה תפקיד לא משנה

תפקיד לא יכול להוסיף ידע. "אתה עורך דין מיסים ברמה עולמית" לא נותן למודל את כללי המס של השנה אם הוא מעולם לא למד אותם, ופרסונה בטוחה בעצמה יכולה לגרום לתשובה שגויה להישמע סמכותית יותר, לא פחות. אל תסמכו על תווית של מומחה כדי לשפר את הדיוק. אם הנכונות חשובה, תנו למודל את העובדות או המסמכים שהוא צריך ובקשו ממנו לומר מתי הוא לא בטוח; הזיות AI מכסה פרומפטים שעוזרים.

אותו דבר נכון לגבי אנשים אמיתיים. "ענה כמו שמתכנת מפורסם היה עונה" נותן לכם חיקוי של הסגנון הציבורי של אותו אדם. המודל לא מכיר את הדעות הפרטיות שלו, ולכן כל מה שהוא אומר בקולו על שאלה חדשה הוא מומצא.

כתבו תפקידים ספציפיים

תפקיד שימושי בדרך כלל מציין ארבעה דברים: המקצוע, הקהל, המטרה והרף. השוו:

• "אתה כותב" הופך ל-"אתה עורך בבלוג טכני שמוחק כל משפט שלא עוזר למתחיל לעקוב אחרי השלבים."
• "אתה מתכנת" הופך ל-"אתה מפתח Python בכיר שסוקר pull request של עמית ג'וניור. הצבע קודם על באגים, אחר כך על קריאות, והסבר כל נקודה כדי שהוא יוכל ללמוד ממנה." ראו פרומפטים לסקירת קוד לפרומפטי סקירה מלאים.
• "שחק מורה" הופך ל-"שחק מורה לכימיה שמכין תלמיד בן 15 למבחן. שאל אותי שאלות במקום לתת תשובות, ותן רמז כשאני טועה."

תפקיד הוא חלק אחד של פרומפט, לא הפרומפט כולו. הוא עובד יחד עם משימה ברורה, ההקשר שהמודל לא יכול לנחש והצורה של התשובה שאתם רוצים; המדריך לכתיבת פרומפטים מכסה את שאר החלקים. אם התפקיד והמשימה מושכים לכיוונים שונים, כמו "סוקר קפדני" שמתבקש "להרגיע את הכותב", התשובה מנסה לעשות את שניהם ולעתים קרובות לא עושה אף אחד מהם טוב.

פרומפטים של "act as" לתרגול

הצורה "act as" הפכה לפופולרית דרך אוספי פרומפטים משותפים, שבהם המודל משחק מראיין לעבודה, שותף לתרגול שפה או אפילו טרמינל Linux. משחק תפקידים שימושי לכל דבר שרוצים לתרגל: ראיונות, שיחה קשה, מצגת, שפה חדשה.

ההבדל בין משחק תפקידים שעובד לבין כזה שמתפרק הוא הכללים. אמרו לתפקיד מה לעשות בכל תור, מתי לחכות לכם ומתי לעצור. בלעדיהם, המודל עלול להריץ את כל הסשן בתשובה אחת: חמש שאלות בבת אחת, או שאלה ואחריה תשובה לדוגמה.

ראיון עבודה לתרגול

EditCopy

Fill inמשרהנושא

שחק מראיין שמגייס מפתח frontend ג'וניור. שאל אותי שאלה אחת בכל פעם על JavaScript ו-CSS וחכה לתשובה שלי. אחרי כל תשובה, תן שני משפטים של משוב, ואז שאל את השאלה הבאה. התחל בקל והקשה בהדרגה. אחרי חמש שאלות, עצור ותן לי הערכה כוללת עם הדבר האחד שכדאי לי לתרגל הכי הרבה.

Try it

Example replyReplies vary between models and runs.

מצוין, בואו נתחיל. אפתח בשאלה על היסודות.

שאלה 1: ב-JavaScript, מה ההבדל בין let, const ו-var?

אין לחץ, אפשר לענות כמו בראיון אמיתי.

שנו את המשרה ואת הנושא כדי לתרגל את הראיון שלכם. המשפט "חכה לתשובה שלי" הוא מה שמחזיק את המודל לשאלה אחת בכל תור, ו-"אחרי חמש שאלות, עצור" נותן לסשן סוף וסיכום.

איפה התפקיד נכנס

תפקיד שאתם רוצים בכל תשובה שייך לפרומפט המערכת: שדה ה-system ב-API, או הוראות מותאמות אישית והוראות פרויקט באפליקציות הצ'אט. שם הוא חל על כל השיחה בלי שצריך לחזור עליו. לבקשה חד פעמית, שימו את התפקיד במשפט הראשון של ההודעה, לפני המשימה.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
MODEL = "your-model-id"  # e.g. from your provider's model list

message = client.messages.create(
    model=MODEL,
    max_tokens=500,
    system="You are a patient programming tutor for adults in their first month of coding. Give hints before full solutions.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Why does my loop print the last item twice?"}],
)
print(message.content[0].text)

תפקידים עובדים גם באמצע שיחה. אחרי שהמודל מנסח משהו, לבקש ממנו "עכשיו שחק סוקר ספקן של הטיוטה שלמעלה ופרט את שלוש הנקודות החלשות ביותר שלה" חושף לעתים קרובות בעיות שהסבב הראשון החליק מעליהן, כי התפקיד החדש משנה את מה שהמודל מחפש.