Made on
Tilda
В этой статье я дал вам один инструмент (отвертку), а в телеграм канале лежит много пользы, инструментов и видео.
| Приём | Уровень рефлексии | Описание | Конкретный промпт |
|---|---|---|---|
| 1. Разбор конкурентов | ✓ | Есть паузы и вопросы «почему/что упущено», но модель не оценивает свои собственные рассуждения. | «Проанализируй маркетинговую стратегию компании [Название конкурента]. После анализа ответь на вопросы: Какие ключевые тактики я мог упустить? Почему эти упущения важны?» |
| 2. День из жизни клиента | ✓ | Рефлексия о влиянии инсайтов на сообщение, но нет само-критики. | «Опиши типичный день [Целевой клиент]. Какие у него 'боли'? После этого подумай: как эти инсайты должны изменить наше маркетинговое сообщение, чтобы оно нашло отклик?» |
| 3. Правка текста по шагам | ✓✓ | Модель оценивает силу фраз, предлагает варианты, объясняет, «что ещё улучшить» – явная петля само-анализа. | «Вот мой текст: '[Вставить текст]'. Отредактируй его в 3 шага. На каждом шаге объясняй, что меняешь и почему, а затем критикуй свой результат и предлагай, что ещё можно улучшить.» |
| 4. Работа с возражениями | ✓ | Проверяем, «что ещё может беспокоить клиента», но не проверяем логику своих ответов. | «Клиент говорит: '[Возражение клиента]'. Напиши ответ. Затем составь список из 3 скрытых возражений, которые могут стоять за этим вопросом.» |
| 5. Разбор рынка по слоям | ✓ | Вопрос «Какие ещё факторы упустил?» создаёт цикл, но без критики рассуждений. | «Проанализируй рынок [Название рынка] по трём слоям: макротренды, рыночные силы, аудитория. В конце задай себе вопрос: 'Какие неочевидные факторы я упустил?'» |
| 6. Сборка сообщения | ✓ | Спрашиваем, сохранилась ли целостность, то есть оцениваем собственный результат, но неглубоко. | «Собери ключевое сообщение из трёх элементов: [Уникальность], [Боль клиента], [Решение]. После этого проверь: 'Сохранилась ли логическая целостность сообщения?'» |
| 7. Путь к покупке | ✓ | «Как улучшить опыт?» — петля, но без проверки своей аргументации. | «Опиши путь клиента к покупке нашего [Продукт]. Для каждого этапа задай вопрос: 'Как можно улучшить опыт клиента на этом шаге, чтобы уменьшить трение?'» |
| 8. Тест гипотез | ✓✓ | Ищем допущения, доказательства и факторы опровержения — это уже само-критика. | «Моя гипотеза: '[Ваша гипотеза]'. Разбери её: 1) Какие допущения лежат в основе? 2) Какие данные её подтверждают? 3) Какие факторы могут её опровергнуть?» |
| 9. Контекст и фон | ✓ | Задаём вопрос о влиянии контекста, но не разбираем собственные выводы. | «Подготовь тезисы для выступления на тему [Тема] для аудитории [Описание аудитории]. После этого ответь: 'Как этот контекст повлиял на мой выбор аргументов?'» |
| 10. Оптимизация креатива | ✓ | Проверяем «осталась ли идея понятной» — слабая, но всё-таки рефлексия. | «Вот идея для рекламы: '[Описание идеи]'. Предложи 3 варианта реализации. Для каждого ответь: 'Осталась ли ключевая идея понятной и считываемой за 3 секунды?'» |
| 11. Ролевая рамка «Как будто» | – | Просто смена перспективы, рефлексии нет. | «Представь, что ты Стив Джобс. Как бы ты презентовал наш новый [Продукт]? Напиши ключевые тезисы.» |
| 12. Разбор хода мыслей (Мета-рефлексия) | ✓✓ | Чистая внутренняя рефлексия: просим объяснить логику, альтернативы, улучшения процесса. | «Проанализируй, почему кампания X провалилась. После анализа объясни ход своих мыслей: 1) На какой логике ты построил выводы? 2) Какие альтернативные объяснения ты отверг и почему?» |
| 13. Самопроверка ответа | ✓✓ | Модель оценивает уверенность, ограничения, дополнительные проверки. | «Дай прогноз по росту рынка [Название рынка]. После прогноза проведи самопроверку: 1) Насколько ты уверен в прогнозе (в %)? 2) Какие у твоего анализа есть ограничения?» |
Как научить языковую модель не просто выполнять команды, а самостоятельно улучшать свои же инструкции, превращаясь в самообучающегося агента.
Традиционный способ дообучения моделей — обучение с подкреплением (RL) — похож на дрессировку: за правильное действие дается "награда", за неверное — "наказание". Этот метод требует тысяч попыток, что долго и дорого.
Метод GEPA (Genetic-Pareto) предлагает иной путь: использовать то, что модели понимают лучше всего — естественный язык. Вместо числовых наград модель анализирует текстовый "след" своей работы — рассуждения, ошибки, промежуточные шаги — и сама предлагает, как улучшить исходный промпт. Это обучение через языковую рефлексию.
В основе GEPA лежат три принципа: генетическая оптимизация (лучшие промпты "скрещиваются" и "мутируют"), рефлексивная мутация (модель сама анализирует свои ошибки) и отбор по принципу Парето (сохраняются не только универсально хорошие промпты, но и узкоспециализированные, лучшие для конкретных задач).
Дайте исходный промпт и попросите модель к ответу добавить краткие "мыслительные шаги". Сохраните промпт, ответ и вашу оценку — что пошло не так.
Покажите модели исходный промпт, ее ответ и вашу оценку. Попросите проанализировать ошибку и предложить новую, улучшенную версию промпта с конкретными правилами и примерами.
Попросите 2-3 варианта улучшенного промпта с разными стратегиями. Проверьте каждый на нескольких примерах, чтобы понять сильные и слабые стороны.
Не выбирайте один "средний" вариант. Возьмите 2-3 лучших по разным критериям и попросите модель объединить их сильные стороны в один "комбинированный" супер-промпт.
«Проанализируй маркетинговую стратегию компании X. Какие ключевые тактики я мог упустить в своей стратегии? Почему эти упущения важны?»
«Опиши типичный день моего целевого клиента. Какие у него "боли"? После этого подумай: как эти инсайты должны изменить наше маркетинговое сообщение, чтобы оно нашло отклик?»
«Вот мой текст: [текст]. Отредактируй его в 3 шага. На каждом шаге объясняй, что меняешь и почему, а затем критикуй свой результат и предлагай, что ещё можно улучшить».
«Клиент говорит: [возражение клиента]. Напиши ответ. Затем составь список из 3 скрытых возражений, которые могут стоять за этим вопросом, и предложи, как их отработать».