Ошибки при работе с нейросетями?

Главная ошибка новичка — просить текст вместо того, чтобы поставить задачу.

Длина промпта ничего не решает. Полстраницы воды работают хуже, чем четыре строки, где сказано: кто пишет, кому, о чём, какого объёма и чего делать нельзя. Модель не читает вашу старательность, она читает ограничения. Вы, судя по описанию, крутили длину, а крутить надо было конкретику.

Второе: нет примера. Один кусок вашей прошлой рассылки, которая сработала, заменяет любое описание тона. Фраза про живо и по-человечески не значит ничего, а вот вот три письма, которые я считаю удачными, сделай четвёртое так же значит всё.

Третье: разброс качества, который вас злит. Это не поломка. Генерация вероятностная, один и тот же запрос даёт разные ответы. Лечится не поиском волшебной формулировки, а рамками: структура задана, объём задан, запрещённые слова перечислены. Чем уже коридор, тем стабильнее выход.

Четвёртое: одноразовость. Люди получают средний ответ и уходят переписывать промпт с нуля. Быстрее сказать: второй абзац слишком общий, замени на пример с цифрами. Правка дешевле перезапуска.

Пятое: доверие к деталям. Красиво свёрстанная таблица с выдуманными числами выглядит убедительнее вашей настоящей. Проверяйте всё, где есть цифра, дата или фамилия.

Шестое, и его почти никто не признаёт: задача, которую вы сами не умеете поставить. Если непонятно, что должно получиться, модель этого не угадает, а виноватой окажется она.

Седьмое: рабочие данные клиентов в публичном чате. Вот это уже не про качество, а про то, как потом объясняться с начальством.