Roman Yakymchuk Consulting | Всім привіт, Артем Безручко на звʼязку 🙌LLM-ки та штучний інтелект уже...

Всім привіт, Артем Безручко на звʼязку 🙌LLM-ки та штучний інтелект уже стали звичною штукою майже для всіх в IT. Але парадокс: навіть зараз багато хто отримує або “слабкі” відповіді, або ті самі галюцинації. І найчастіше проблема не в AI, а в тому, що запит сформульований туманно. Коли у вас у питанні є прогалини - модель починає “домальовувати” картину сама. І от там зазвичай з’являються зайві припущення, шум і дивні деталі.Якщо хочете стабільно нормальний результат - допомагає проста структура промпта. Спочатку скажіть AI, ким він має бути у вашій ситуації: наприклад, Senior QA Automation, дата-аналітик або Product Owner. Це одразу задає стиль мислення і те, як саме він буде відповідати.Далі - контекст. І тут магія: саме контекст дуже часто вирішує, буде відповідь “вау” чи “ну… ок”. Наприклад: “у нас веб-форма оплати, є Apple Pay / Google Pay / картка / PayPal, треба протестити це без фантазій”. Коли AI розуміє “де ми зараз знаходимось”, він менше придумує і більше допомагає по суті.Потім - конкретне завдання. Не “допоможи з тестуванням”, а щось максимально пряме: “згенеруй смоук-чекліст”, “знайди ризики”, “підкажи рівні тестування для цього флоу”. І одразу скажіть, як вам зручно отримати відповідь: коротко чи детально, списком чи таблицею, тільки по контексту чи з ідеями “що ще варто перевірити”.І останнє, що реально піднімає якість - приклади. Якщо ви вже знаєте, як має виглядати результат (шаблон таблиці, структура чекліста, формат тест-кейсів) - просто вставте це в промпт. Так ви звужуєте “фантазію” моделі й отримуєте більш передбачувану відповідь.Ну і простий принцип на кожен день: одна задача - один промпт. Не міксуйте “зроби чекліст + напиши тест-кейси + придумай стратегію + ще трохи про ризики” в одному запиті. Краще 2–3 коротких промпта - і результат буде в рази точніший.Happy AI Testing 😉