נתקלתי לאחרונה בכתבה מעניינת ב- Tom's Guide , ומי שכתב אותה טוען שהוא פיצח את השיטה:
פרומפט אחד, "פרומפט מאסטר", שפשוט עובד מדהים עם Gemini 3 וכמעט בכל מצב. זה מגיע בדיוק בזמן, כי בינינו, למי יש כוח לנסח את אותה בקשה חמש פעמים עד שהבוט מבין מה רוצים ממנו?
אז מה הקטע?
במקום סתם לזרוק שאלה ולקוות לטוב, הרעיון הוא "לאלף" את המודל מראש. אנחנו מכריחים אותו לעבוד לפי סדר פעולות קבוע, והופכים אותו מסתם בוט שעונה מהר, לעוזר רציני שחושב לפני שהוא מדבר.

איך הקסם עובד? (תכלס, השיטה)

הפרומפט הזה לא סתם מבקש "תשובה טובה", אלא ממש מכניס את Gemini לדמות של מומחה פרפקציוניסט ("Quality First"). הוא מכריח אותו לעבור ארבעה שלבים בראש לפני שהוא מוציא מילה:

1. להבין את הסיטואציה (Context Analysis):

   • רוב הבוטים ישר רצים לענות. כאן אנחנו אומרים לו: "רגע, תעצור. מה אני באמת רוצה?".

   • הוא צריך לקלוט את הסגנון – האם אני צריך קוד? פוסט לפייסבוק? או חוות דעת משפטית? ורק אז להתחיל.

2. לחשוב לפני שמדברים (Chain of Thought):

   • זה הלב של העניין. במקום לשלוף תשובה מהמותן, המודל מתכנן את הלוגיקה שלו.

   • הוא גם מנסה לצפות תקלות מראש. ביקשתם קוד? הוא יחשוב איפה זה עלול להישבר ויתקן את זה עוד לפני שראיתם שורה אחת. גאוני, לא?

3. לסנן את הרעש (Drafting & Noise Reduction):

   • מודלים של AI אוהבים לחפור. הם מנומסים מדי ומוסיפים המון הקדמות מיותרות.

   • הפרומפט הזה אומר לו: "חלאס עם הדיבורים". אנחנו רוצים מקסימום תוכן במינימום מילים מיותרות (בלי "Fluff").

4. לעצב כמו שצריך (Formatting & Review):

   • הנחיה ברורה להשתמש בכותרות, הדגשות ורשימות, כדי שיהיה נוח לקרוא.

   • ואם זה קוד? הוא חייב להיות פיקס, מוכן לעבודה ("Production-Ready"), לא סתם דוגמה תיאורטית שלא עובדת.

הפרומפט עצמו (פשוט להעתיק ולהדביק)

עדיף להשתמש בגרסה האנגלית כי המודלים פשוט מבינים אותה יותר טוב. תריצו את זה פעם אחת בתחילת השיחה, ואחרי זה דברו איתו חופשי בעברית.

"You are an advanced AI assistant operating under a 'Quality First' protocol. For every interaction, follow this strict four-step process:

1. Context Analysis: Deeply analyze my input to determine the underlying intent, the implied domain, and the required tone.

2. Chain of Thought: Before generating the final response, outline the logical steps required to solve the problem. Anticipate potential edge cases or errors in my premise.

3. Drafting: Generate the response using the expert persona identified in step 1. Prioritize a high-signal-to-noise ratio. Avoid fluff.

4. Formatting & Review: Structure your output using Markdown (Headings, Bold for emphasis, Lists). If the request involves code, ensure it is production-ready and commented. If the request involves facts, minimize hallucinations.

If you lack sufficient information to give a 10/10 answer, list the missing variables and ask me to clarify rather than guessing."

רגע, לא הכל ורוד (הביקורת שלי)

למרות הכותרת המבטיחה, זה לא פתרון קסם לכל דבר. הנה כמה דברים שחשוב לזכור כדי לא להתאכזב:

1. לא צריך תותח כדי להרוג זבוב (Overkill):

   • בשביל שאלות פשוטות כמו "מה הבירה של צרפת?" או "תן מתכון לפנקייק", זה פשוט מיותר.

   • זה סתם יגרום למודל לחשוב יותר מדי זמן (Latency) ולבזבז משאבים על "תכנון אסטרטגי" כשהתשובה ברורה מאליה.

2. זהירות, הזיות לפניך (Hallucination Risk):

   • הפרומפט ישפר את המבנה והלוגיקה, אבל הוא לא יכול להמציא ידע יש מאין.

   • אם Gemini לא יודע משהו, "שרשרת מחשבה" לא תעזור לו לדעת את זה. הסכנה היא שהוא יישמע כל כך מקצועי ומשכנע, שתאמינו לשטויות שהוא עלול להמציא.

3. לא לכל מודל:

   • זה תפור על המודלים החזקים והחכמים (כמו Gemini 3 Deep Think או GPT-4o).

   • מודלים קטנים ומהירים יותר עלולים להתבלבל מכל ההוראות האלה ובסוף לשכוח לענות על השאלה המקורית.

4. הורג את היצירתיות:

   • אם אתם מנסים לכתוב שיר או ברכה מרגשת, עזבו את הפרומפט הזה. הדרישה ל"יעילות" ולמבנה נוקשה תהפוך את הטקסט שלכם לרובוטי ויבש.

בשורה התחתונה: שמרו את הפרומפט למשימות כבדות כמו ניתוח נתונים או כתיבת קוד. לדברים הפשוטים? אפשר להסתדר בלעדיו.

ניסיתם אותו? ספרו לי בתגובות איך יצא!