Zapomnij o „podsumuj”. Ten prompt do Claude’a wyciąga kluczowe wnioski

Dlaczego „podsumuj” to słabe polecenie dla AI

Jeśli korzystasz z Claude’a, ChatGPT lub innego czatu AI, prawdopodobnie słowo „podsumuj” wpisałeś setki razy. Autor artykułu przyznaje, że robił to samo. Po miesiącach testowania różnych strategii doszedł jednak do wniosku, że „podsumuj” to najbardziej nadużywane i najmniej efektywne polecenie w arsenale użytkowników sztucznej inteligencji.

Problem nie leży w tym, że streszczenia są bezużyteczne. Sprawdzają się, gdy chcesz przejrzeć wątek długich maili lub złapać sens transkrypcji spotkania. Kłopot pojawia się, gdy sięgamy po „podsumuj”, tak naprawdę nie mając czasu na lekturę, ale oczekując czegoś wartościowego: głębszej analizy i praktycznych wniosków.

Różnica między kompresją a analizą

Kiedy prosisz AI o „podsumowanie” dokumentu, wydajesz bardzo konkretną instrukcję: „skróć to”. Model posłusznie dotyka każdej sekcji, zachowuje strukturę oryginału i serwuje skondensowaną wersję tego, co właśnie przeczytałeś. To jest kompresja, a nie analiza.

Pomyśl o ostatnim naprawdę użytecznym raporcie analitycznym lub briefingu dla zarządu. Nie powtarzał on materiału źródłowego mniejszą liczbą słów. Mówił ci, co jest ważne, co zaskakujące i co powinieneś z tym zrobić. To właśnie jest przepaść między zwykłym „podsumuj” a tym, co Twoja komenda powinna faktycznie wyrażać.

Prompt, który zmienia AI w analityka

Zamiast „podsumuj to”, autor przetestował i poleca następujące, znacznie bardziej skuteczne polecenie. Różnica w jakości odpowiedzi jest diametralna. Możesz użyć go wprost lub dostosować do swoich potrzeb.

Przeanalizuj uważnie załączony dokument. Wykonaj następujące kroki:
1. Zidentyfikuj 3-5 nieoczywistych spostrzeżeń – wniosków, które nie są wyrażone wprost, ale można je wyciągnąć z treści. Pomijaj wszystko, co autor sam wskazuje jako kluczowy punkt.
2. Znajdź napięcia lub sprzeczności. W którym miejscu argumentacja jest wewnętrznie niespójna lub kłóci się z konwencjonalną wiedzą? Co pozostaje nierozwiązane?
3. Wyciągnij "więc co z tego?". Gdyby inteligentna, zapracowana osoba mogła wynieść z tego dokumentu tylko jedną rzecz do działania, co by to było i dlaczego?
4. Wskaż, czego brakuje. Na jakie pytanie ten dokument naprowadza, ale na nie nie odpowiada? Co chciałbyś wiedzieć dalej?

Dlaczego ten schemat działa tak dobrze

Cztery instrukcje zamiast jednego słowa zmieniają pracę modelu. Przechodzi on z trybu bibliotekarza – który porządkuje i archiwizuje – w tryb analityka, który faktycznie rozmyśla nad znaczeniem dokumentu.

Każda z czterech części promptu celuje w konkretną słabość standardowego polecenia „podsumuj”.

Nieoczywiste spostrzeżenia zmuszają model do wyjścia poza obserwacje powierzchniowe. Nakazując pominięcie kluczowych punktów autora, wymagasz myślenia drugiego rzędu – wniosków, które pojawiają się dopiero po połączeniu faktów z różnych części lub przeczytaniu między wierszami.

Napięcia lub sprzeczności to miejsce, gdzie robi się naprawdę ciekawie. Prawie każdy dokument zawiera wewnętrzne tarcia – na przykład optymistyczną prognozę finansową w parze z ostrożnym językiem dotyczącym warunków rynkowych. Większość ludzi przeocza to przy pierwszym czytaniu. Claude lub ChatGPT już nie.

„Więc co z tego?” to dyscyplina, która oddziela zwykłe streszczenie od executive briefingu. To polecenie wymusza na modelu wybór jednego, priorytetowego wniosku, który jest zwykle bardziej użyteczny niż lista pięciu równorzędnych punktów.

„Czego brakuje” to być może najbardziej niedoceniana część promptu. Nakazuje ona ocenę kompletności dokumentu, co często ujawnia najważniejsze pytania do dalszej eksploracji. W doświadczeniu autora, właśnie tę sekcję ludzie najczęściej podkreślają i udostępniają współpracownikom.

Dostosowanie promptu do typu dokumentu

Podstawowy prompt sprawdza się w większości przypadków, ale możesz wyostrzyć jego działanie, dodając jedną linię dostosowaną do konkretnego materiału.

Dla prac naukowych i artykułów akademickich dodaj: Zweryfikuj również wybory metodologiczne, które mogłyby znacząco zmienić wnioski, gdyby zostały wykonane inaczej. To wychwytuje założenia wbudowane w projekt badania, dobór próby lub metody statystyczne, które większość czytelników pomija. Przydatne dla każdego, kto musi ocenić wiarygodność badania, a nie tylko przyswoić wyniki.

Dla dokumentów strategicznych i biznesplanów dodaj: Zidentyfikuj najsilniejsze nieuzasadnione założenie, od którego zależy ten plan. Każda strategia opiera się na założeniach dotyczących warunków rynkowych, zachowań konkurencji lub możliwości wewnętrznych. Ta linia ujawnia największe z nich – czyli to, co najprawdopodobniej zadecyduje o sukcesie lub porażce planu.

Dla notatek i transkrypcji ze spotkań dodaj: Jaka decyzja została domyślnie podjęta, ale nigdy wyraźnie nie potwierdzona? To polecenie konsekwentnie zaskakuje ludzi. Spotkania są pełne domyślnych uzgodnień – momentów, w których wszyscy przytakują i przechodzą dalej, bez potwierdzenia: „czyli wybieramy Opcję B?”. Modele AI są w tym znakomite.

Dla artykułów prasowych i raportów branżowych dodaj: Jaką narrację konstruuje ten artykuł i jakie fakty komplikują lub podważają tę narrację? Przydatne dla każdego, kto czyta dużo wiadomości branżowych i chce krytycznie myśleć o ramowaniu przekazu, a nie tylko przyswajać historię z nagłówka.

Jak uzyskać najlepsze rezultaty

Oto kilka praktycznych wskazówek, które sprawdzono podczas testów:

  • Wklej cały dokument, a nie link. Modele działają najlepiej, gdy widzą kompletny tekst. Jeśli pracujesz z plikiem PDF, prześlij go bezpośrednio w interfejsie czatu.
  • Nie łącz tego z „podsumuj”. Jeśli dodasz na końcu „również podaj krótkie streszczenie”, ściągniesz model z powrotem w tryb kompresji. Trzymaj te dwa zadania oddzielnie.
  • Zadawaj pytania uzupełniające. Gdy AI przeanalizuje dokument, poproś o głębsze wejście w to, co przykuło twoją uwagę. Na przykład: „Powiedz mi więcej o napięciu nr 2” lub „Co musiałoby się wydarzyć, żeby potwierdzić spostrzeżenie nr 3?”.
  • Przetestuj na czymś, co już znasz. Najlepszym sposobem, by docenić różnicę, jest uruchomienie tego promptu na dokumencie, z którym już się zapoznałeś. Prawie na pewno zauważysz coś, co wcześniej umknęło twojej uwadze.

Podsumowanie

Słowo „podsumuj” każe AI zmniejszyć dokument. Przedstawiony prompt nakazuje mu myśleć głębiej i szukać tego, co naprawdę ma znaczenie. Różnica w jakości wyników jest dramatyczna. Najlepsze polecenia dla sztucznej inteligencji nie proszą o mniej tego, co już jest. Proszą model, by znalazł to, czego sami nie widzimy.

Źródło

Może Cię zainteresować