Продвинутый промптинг: Использование голосового ввода для детализации запросов к LLM
Ключевые факты
- 1 Использование голосового ввода для создания детализированных промптов.
- 2 Кросс-чекинг результатов между несколькими LLM (Claude, ChatGPT, Codex) для достижения консенсуса.
- 3 Обязательное создание плана проекта перед генерацией кода для обеспечения безопасности и соблюдения требований.
- 4 Высокая оценка качества распознавания голоса в модели Codex.
Пользователь описывает свой рабочий процесс, основанный на использовании голосового ввода для генерации подробных и структурированных промптов. Этот метод позволяет избежать поверхностных запросов и сразу задать максимальный контекст для сложных задач, таких как проектирование нового проекта. Сгенерированный промпт последовательно подается в несколько моделей, включая Claude, «ChatGPT Pro 5.2» и Codex. Ключевым этапом является кросс-чекинг: результаты, полученные от одной модели, отправляются в другую с запросом «проверь и дополни», что позволяет создать более надежный и консенсусный план. Особое внимание уделяется необходимости создания четкого плана перед генерацией кода, чтобы обозначить рамки проекта, учесть требования безопасности и предотвратить «бездумное молочение кода» со стороны ИИ. Автор отмечает высокое качество распознавания голоса, особенно при работе с Codex.