Jak pisać prompty do ChatGPT, żeby działały - przewodnik

Otwierasz ChatGPT, wpisujesz "napisz mi artykuł o AI" i dostajesz ogólnikowy bełkot, który To przypomina wypracowanie ucznia podstawówki. Znam to. Problem nie leży w modelu GPT - leży w tym, jak z nim rozmawiasz. Prompt engineering to umiejętność formułowania poleceń tak, żeby duże modele językowe LLM rozumiały, czego od nich chcesz. Nie musisz być programistą, żeby to opanować.

W tym przewodniku pokażę Ci konkretne techniki, które zadziałają z GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro i innymi aktualnymi modelami. Bez teorii - same kroki, które możesz zastosować dziś.

Różnica między słabym a dobrym promptem to konkret vs ogólnik

Czym właściwie jest prompt engineering

Prompt engineering to proces projektowania instrukcji dla modeli AI w taki sposób, żeby generowały użyteczne, konkretne odpowiedzi. Nie chodzi o manipulację czy hacki - chodzi o precyzję komunikacji.

Jak działa ChatGPT? Model GPT (i jego konkurenci: Claude, Gemini, DeepSeek V4-Pro) to systemy trenowane na miliardach tekstów. Przewidują kolejne słowa na podstawie kontekstu. Jeśli dasz im mało kontekstu - dostaniesz ogólną odpowiedź. Jeśli dasz im konkretny kontekst, rolę, format i przykłady - dostaniesz to, czego potrzebujesz.

Różnica między "napisz mi poradę marketingową" a "jesteś doświadczonym marketerem B2B, przygotuj 3 konkretne pomysły na kampanię LinkedIn dla firmy SaaS sprzedającej narzędzia do zarządzania projektami, budżet 5000 zł miesięcznie" to przepaść. Pierwszy prompt da Ci truizmy. Drugi - coś, z czym możesz pracować.

Zanim zaczniesz - czego potrzebujesz

Nie musisz mieć płatnej subskrypcji ChatGPT Plus, żeby ćwiczyć prompt engineering. Darmowa wersja ChatGPT (z modelem GPT-4o mini) wystarczy na start. Jeśli chcesz testować zaawansowane techniki, przydadzą Ci się:

Dostęp do ChatGPT, Claude lub Gemini - każdy z tych modeli reaguje trochę inaczej na te same prompty

Notatnik lub dokument - żeby zapisywać prompty, które zadziałały

Konkretne zadanie do wykonania - nauka promptowania "w próżni" nie ma sensu, potrzebujesz realnego problemu

Jeśli pracujesz z kodem, sprawdź jak wdrożyć model AI w produkcji - tam znajdziesz kontekst techniczny.

Zdefiniuj rolę i kontekst

Pierwsza zasada promptengineering: model nie wie, kim jesteś i czego potrzebujesz, dopóki mu nie powiesz. Zacznij od zdefiniowania roli, w jakiej ma działać AI.

Zamiast:
"Pomóż mi z prezentacją."

Napisz:
"Jesteś doświadczonym konsultantem biznesowym. Pomagasz mi przygotować prezentację dla zarządu firmy produkcyjnej (200 pracowników) na temat wdrożenia automatyzacji w magazynie. Mam 10 minut na wystąpienie. Potrzebuję struktury prezentacji z kluczowymi punktami."

Co się zmieniło? Model dostał:

Rolę (konsultant biznesowy)

Odbiorcę (zarząd firmy produkcyjnej)

Cel (wdrożenie automatyzacji)

Ograniczenie (10 minut)

Konkretny output (struktura z kluczowymi punktami)

Ten prompt da Ci użyteczną odpowiedź. Pierwszy - nie.

Definiowanie roli to podstawa - model musi wiedzieć, w jakim kontekście ma działać

Użyj konkretnego formatu wyjściowego

Modele GPT świetnie radzą sobie z formatowaniem - ale musisz powiedzieć, jakiego formatu chcesz. Lista punktowana? Tabela? JSON? Akapity z nagłówkami?

Przykład 1 - lista z priorytetami:
"Wypisz 5 najważniejszych zadań do wykonania przed uruchomieniem sklepu internetowego. Każde zadanie opisz w jednym zdaniu i oznacz jako [KRYTYCZNE], [WAŻNE] lub [OPCJONALNE]."

Przykład 2 - tabela porównawcza:
"Stwórz tabelę porównującą ChatGPT Plus, Claude Pro i Gemini Advanced. Kolumny: cena miesięczna, limit zapytań, dostęp do najnowszego modelu, analiza obrazów. Dodaj wiersz z rekomendacją dla kogoś, kto pracuje głównie z dokumentami tekstowymi."

Przykład 3 - szablon e-maila:
"Napisz szablon e-maila do klienta, który nie odpowiedział na ofertę od 2 tygodni. Ton: uprzejmy, ale stanowczy. Długość: max 100 słów. Dodaj 2 warianty: jeden dla klienta B2B, drugi dla klienta indywidualnego."

Jeśli chcesz nauczyć się więcej technik pracy z AI Jeśli chodzi o biznesowym, sprawdź jak wykorzystać AI w marketingu.

Dodaj przykłady (few-shot prompting)

Technika few-shot polega na pokazaniu modelowi 1-3 przykładów tego, czego oczekujesz. To działa lepiej niż długie wyjaśnienia.

Zadanie: Chcesz, żeby ChatGPT generował krótkie opisy produktów w konkretnym stylu.

Prompt bez przykładów:
"Napisz opis produktu: kubek termiczny 500ml."

Prompt z przykładami (few-shot):
"Napisz opis produktu w stylu poniższych przykładów:

Przykład 1:
Produkt: Plecak turystyczny 40L
Opis: Wytrzymały plecak na weekendowe wypady. 40 litrów pojemności, wodoodporny materiał, regulowane szelki. Zmieścisz śpiwór, ubrania i prowiant. Waga: 1,2 kg.

Przykład 2:
Produkt: Powerbank 20000mAh
Opis: Naładujesz telefon 4-5 razy bez dostępu do gniazdka. Dwa porty USB, szybkie ładowanie, kompaktowy. Idealny na wyjazdy. Waga: 350g.

Teraz napisz opis dla:
Produkt: Kubek termiczny 500ml"

Model zrozumie wzorzec: konkretne korzyści, dane techniczne, krótkie zdania, praktyczny ton. Dostaniesz spójny opis.

Iteruj i doprecyzowuj

Prompt engineering to nie jednorazowa czynność. Pierwszy prompt rzadko daje idealne wyniki. Kluczowa umiejętność: iteracja.

Proces iteracji:

Napisz pierwszy prompt (nawet jeśli niedoskonały)

Zobacz, co dostałeś

Zidentyfikuj, co jest nie tak (za ogólne? za długie? zły ton?)

Doprecyzuj prompt: "Skróć do 3 zdań", "Zmień ton na bardziej formalny", "Dodaj konkretne liczby"

Zapisz wersję, która zadziałała

Przykład iteracji:

Wersja 1: "Napisz post na LinkedIn o AI."
Wynik: Ogólnikowy tekst o tym, że "AI zmienia świat".

Wersja 2: "Napisz post na LinkedIn (max 150 słów) o tym, jak małe firmy mogą wykorzystać ChatGPT do obsługi klienta. Dodaj 1 konkretny przykład."
Wynik: Lepiej, ale przykład jest wymyślony.

Wersja 3: "Napisz post na LinkedIn (max 150 słów) o tym, jak małe firmy mogą wykorzystać ChatGPT do obsługi klienta. Użyj przykładu: firma e-commerce, która automatyzuje odpowiedzi na 80% powtarzalnych pytań o statusie zamówienia. Ton: praktyczny, bez hype'u."
Wynik: Konkretny, użyteczny post.

Zapisz wersję 3 jako szablon na przyszłość.

Iteracja promptu: od ogólnika do konkretnego wyniku

Wykorzystaj chain-of-thought (rozumowanie krok po kroku)

Technika chain-of-thought polega na poproszeniu modelu, żeby rozpisał swoje rozumowanie przed podaniem odpowiedzi. Działa szczególnie dobrze w zadaniach analitycznych, matematycznych i decyzyjnych.

Bez chain-of-thought:
"Czy powinienem wdrożyć chatbota AI w mojej firmie?"
Wynik: Ogólna odpowiedź "tak, bo AI jest przyszłością".

Z chain-of-thought:
"Czy powinienem wdrożyć chatbota AI w mojej firmie? Najpierw przeanalizuj:
1. Jakie są koszty wdrożenia i utrzymania
2. Jakie zadania chatbot może przejąć
3. Jakie są ryzyka (np. złe odpowiedzi)
4. Jakie są alternatywy
Potem podaj rekomendację z uzasadnieniem."

Model rozpisze każdy punkt osobno, a potem poda wniosek. Dostaniesz strukturalną analizę zamiast jednozdaniowej rady.

Jeśli interesujesz się bardziej zaawansowanymi technikami pracy z AI, sprawdź jak zrozumieć paper DeepSeek R1 - tam znajdziesz kontekst tego, jak modele "myślą".

Ogranicz halucynacje przez weryfikację

Duże modele językowe LLM potrafią generować przekonująco brzmiące bzdury (tzw. halucynacje). Prompt engineering może to ograniczyć - ale nie wyeliminuje całkowicie.

Techniki redukcji halucynacji:

Poproś o źródła: "Podaj źródła informacji w formie linków" (model będzie bardziej ostrożny)

Wymuś niepewność: "Jeśli nie jesteś pewien, napisz 'nie mam pewnych danych'"

Ogranicz zakres: "Odpowiedz tylko na podstawie poniższego tekstu: [wklej tekst]" (to technika RAG w uproszczeniu)

Poproś o weryfikację: "Sprawdź poprawność swojej odpowiedzi i popraw błędy"

Przykład:
"Wypisz 5 najważniejszych wydarzeń w historii AI. Dla każdego podaj rok i krótki opis. Jeśli nie jesteś pewien daty, napisz 'ok. [rok]'. Nie wymyślaj dat."

Ten prompt zmusi model do większej ostrożności niż "wypisz wydarzenia z historii AI".

Jeśli pracujesz z danymi i chcesz uniknąć halucynacji Jeśli chodzi o analizy, przeczytaj jak zbudować system RAG - to technika, która pozwala modelowi odpowiadać tylko na podstawie Twoich dokumentów.

Testuj na różnych modelach

ChatGPT (GPT-5), Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro i DeepSeek V4-Pro reagują inaczej na te same prompty. To, co działa świetnie w ChatGPT, może dać gorsze wyniki w Claude - i odwrotnie.

Różnice w stylu modeli (kwiecień 2026):

GPT-5: Najlepszy w kreatywnym pisaniu, marketingu, generowaniu pomysłów. Czasem gadatliwy - musisz ograniczyć długość.

Claude Opus 4.7: Świetny w analizie dokumentów, pisaniu kodu, zadaniach wymagających precyzji. Bardziej „ostrożny” niż GPT-5.

Gemini 3.1 Pro: Lider w zadaniach wymagających wiedzy faktograficznej (World Knowledge benchmarks). Dobry do researchu.

DeepSeek V4-Pro: Open-source, 7x tańszy od Claude, świetny w kodowaniu (Terminal-Bench). Jeśli pracujesz z kodem - przetestuj.

Praktyczna rada: Jeśli masz dostęp do kilku modeli, przetestuj ten sam prompt na każdym. Zapisz, który dał najlepszy wynik dla danego typu zadania. Nie ma jednego "najlepszego" modelu - są modele lepsze do konkretnych zadań.

Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z AI i nie wiesz, od czego zacząć, sprawdź jak używać ChatGPT do nauki nowych umiejętności.

Najczęstsze błędy w prompt engineeringu

Widziałem setki promptów, które nie działają. Oto 5 najczęstszych błędów:

Za mało kontekstu: "Napisz artykuł" vs "Napisz artykuł 800 słów o prompt engineeringu dla osób nietechnicznych, ton przystępny, z 3 przykładami"

Brak formatu wyjściowego: Model nie wie, czy chcesz akapitów, listy, tabeli czy JSON

Jedno pytanie, wiele celów: "Wyjaśnij AI, porównaj modele i daj przykłady użycia" - to 3 osobne prompty

Brak iteracji: Pierwszy prompt rzadko jest idealny. Doprecyzuj.

Oczekiwanie perfekcji: Model to narzędzie, nie wyrocznia. Musisz weryfikować output.

Jeśli chcesz zaoszczędzić czas na powtarzalnych zadaniach, zobacz jak zautomatyzować powtarzalne zadania z pomocą AI.

FAQ - najczęstsze pytania o prompt engineering

Czy muszę znać programowanie, żeby nauczyć się prompt engineeringu?

Nie. Prompt engineering to umiejętność komunikacji, nie kodowania. Jeśli potrafisz precyzyjnie opisać, czego potrzebujesz, opanujesz to. Programowanie przydaje się dopiero przy zaawansowanych technikach (np. automatyzacja promptów przez API), ale do codziennej pracy z ChatGPT, Claude czy Gemini nie jest potrzebne.

Ile czasu zajmuje nauka prompt engineeringu?

Podstawy opanujesz w 2-3 dni praktyki. Zaawansowane techniki (chain-of-thought, few-shot, iteracja złożonych promptów) - 2-4 tygodnie regularnego użytkowania. Kluczowa jest praktyka: im więcej promptów napiszesz i ziterujesz, tym szybciej się nauczysz. Nie ma skrótów - musisz testować.

Który model AI jest najlepszy do nauki prompt engineeringu?

Zacznij od ChatGPT (darmowa wersja wystarczy). Ma największą społeczność, najwięcej materiałów i przykładów. Jak opanujesz podstawy, przetestuj Claude Opus 4.7 (lepszy w zadaniach analitycznych) i Gemini 3.1 Pro (lepszy w researchu). Każdy model reaguje trochę inaczej - warto znać różnice.

Czy prompt engineering się zdezaktualizuje, gdy modele AI staną się lepsze?

Nie. Im lepsze modele, tym bardziej precyzyjne prompty możesz pisać. GPT-5 rozumie bardziej złożone instrukcje niż GPT-4, ale nadal potrzebuje kontekstu, formatu i przykładów. Prompt engineering ewoluuje razem z modelami - nie znika. Umiejętność precyzyjnej komunikacji z AI będzie wartościowa jeszcze przez lata.

Czy mogę zarabiać na prompt engineeringu?

Tak. Firmy szukają osób, które potrafią efektywnie wykorzystać AI do konkretnych zadań: pisania treści, analizy danych, obsługi klienta, automatyzacji procesów. Prompt engineering to nie osobny zawód - to umiejętność, która zwiększa wartość Twojej obecnej pracy. Jeśli jesteś marketerem, copywriterem, analitykiem czy menedżerem - opanowanie promptowania da Ci przewagę.

Chcesz opanować AI od podstaw?

Ten poradnik to dopiero początek. W naszym kursie "Praktyczna AI" nauczysz się korzystać z ChatGPT, Claude i innych narzędzi AI w sposób systematyczny - od zera do zaawansowanego poziomu.
Sprawdź kurs →

Podsumowanie: co zapamiętać o prompt engineeringu

Prompt engineering to umiejętność precyzyjnego formułowania instrukcji dla modeli AI. Nie musisz być programistą - musisz umieć jasno komunikować, czego potrzebujesz. Kluczowe techniki: definiowanie roli i kontekstu, określanie formatu wyjściowego, dodawanie przykładów (few-shot), iteracja i doprecyzowanie, chain-of-thought w zadaniach analitycznych, ograniczanie halucynacji przez weryfikację.

Najważniejsze: żaden prompt nie jest idealny za pierwszym razem. Iteruj, testuj, zapisuj to, co działa. Prompt engineering to nie teoria - to praktyka.

Otwórz ChatGPT i przepisz jeden ze swoich wcześniejszych promptów według schematu z tego artykułu: rola + kontekst + format + przykład. Zobacz, jak zmieni się odpowiedź. To jedyny sposób, żeby się nauczyć.

Na podstawie: materiałów kursu AI Evolution