איך כותבים הנחיה שימושית לתוכן שיווקי?
מגדירים תוצר, מקורות ובדיקות קבלה כדי ליצור הנחיה שאפשר להשתמש בה שוב.

שישה דברים שכדאי לכלול
מטרה: איזה תוצר צריך להכין?
קהל והקשר: מי יקרא אותו, ובאיזה מקום?
מקורות מאושרים: הפרידו בין מידע מקור להוראות.
מגבלות: קבעו אורך וטענות שאסור לכלול.
מבנה התשובה: ציינו חלקים וסדר הופעה.
בדיקות קבלה: הגדירו מה נחשב לתוצאה תקינה.

דוגמה בדיונית: דף הבית של LumaDesk
הדוגמה נכתבה לצורך המדריך; היא אינה פלט של הרצת מודל.
מקור א המאושר: תוכנה לסוכנויות עצמאיות, עם לוח תוכן משותף ומעקב אחר אישורים. תומכת בצרפתית ובאנגלית. לא נמסרו מחיר או מדידת ביצועים.
טיוטה ישנה ולא מאושרת, מקור ב: תמיכה בגרמנית וחיסכון של 30% בזמן.

הנחיה לשימוש חוזר
כתבו תוכן לדף הבית של LumaDesk עבור סוכנויות עצמאיות. הסתמכו רק על מקור א לעובדות המוצר; השתמשו במקור ב רק לזיהוי סתירות. החזירו לפי הסדר שלוש כותרות, עד 12 מילים כל אחת, פסקה בת 60–80 מילים ורשימת מידע חסר. אל תכללו מחיר, תמיכה בגרמנית או חיסכון של 30% בזמן. סמנו מידע חסר כ׳לא ידוע׳. בדקו את המקור לכל טענה ואת האורך.

מה אמור להתקבל?
התוכן מציג לוח תוכן משותף ומעקב אחר אישורים. המחיר והביצועים נשארים לא ידועים, והסתירות במקור ב מוצגות בנפרד.

תנאים למעבר
1. כל טענה על המוצר נתמכת במקור א.
2. מידע חסר מסומן כלא ידוע.
3. הכותרות והפסקה עומדות במגבלות האורך.
4. הטענות ממקור ב אינן משולבות בתוכן השיווקי.

מתקנים בעיה אחת בכל סבב
שנו את ההנחיה כדי לטפל בבעיה חוזרת, ואז בדקו שוב באותם שלושה מקרים: מקור מלא, מחיר חסר וטיוטה ישנה שסותרת את המקור.

OpenAI · Prompt engineering: https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering
Anthropic · Prompt engineering: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview
OpenAI · Evaluation best practices: https://developers.openai.com/api/docs/guides/evaluation-best-practices