Prompt Engineering voor Beginners: De 6-Delige Prompt Formule

De meeste slechte AI-output is niet de schuld van het model. Het is het resultaat van een prompt die het model laat raden: voor wie het antwoord is, hoe lang het moet zijn, hoe 'goed' eruitziet. Prompt engineering is simpelweg de gewoonte om dat giswerk weg te nemen.

Deze gids geeft je een zesdelige formule die werkt voor ChatGPT, Claude, Gemini en de meeste andere chatmodellen, plus de fouten die stilletjes de resultaten ruïneren.

Waarom prompts belangrijker zijn dan modelkeuze

Grote taalmodellen voorspellen de meest waarschijnlijke voortzetting van de tekst die je ze geeft. Een vage vraag zoals "schrijf over marketing" heeft miljoenen aannemelijke voortzettingen, dus kiest het model een veilige, generieke. Een specifieke vraag verkleint de ruimte voor goede antwoorden totdat het model weinig ruimte heeft om af te dwalen.

In de praktijk verbetert het herschrijven van een prompt de output meestal meer dan overschakelen naar een duurder model.

De zesdelige promptformule

Je hebt zelden alle zes onderdelen nodig, maar je prompt hieraan toetsen is de snelste manier om te zien wat er ontbreekt.

1. Rol

Vertel het model wie het moet zijn. Een rol bepaalt woordenschat, diepgang en gezichtspunt.

Je bent een senior belastingadviseur die dingen uitlegt aan beginnende freelancers.

2. Taak

Beschrijf de taak met een duidelijk werkwoord: samenvatten, opstellen, vergelijken, herschrijven, classificeren, brainstormen. Eén prompt, één hoofdtak.

Stel een checklist op van de documenten die een freelancer nodig heeft voordat hij zijn eerste jaarlijkse belastingaangifte indient.

3. Context

Geef de feiten die het model niet kan weten: je publiek, je beperkingen, wat je al hebt geprobeerd.

De lezer is gevestigd in het VK, verdient minder dan £50.000 en heeft nog nooit boekhoudsoftware gebruikt.

4. Formaat

Beschrijf de exacte vorm van het antwoord: opsomming, tabel, genummerde stappen, woordenaantal, koppen, JSON.

Geef een Markdown-tabel terug met drie kolommen: Document, Waar te verkrijgen, Deadline.

5. Voorbeelden

Eén kort voorbeeld van de gewenste output is vaak meer waard dan een paragraaf instructies. Dit wordt few-shot prompting genoemd.

Voorbeeldrij: | P60 | Je werkgever | 31 mei |

6. Beperkingen

Zeg wat je moet vermijden en waar de grenzen liggen.

Geef geen juridisch advies. Houd het hele antwoord onder de 250 woorden. Als iets afhangt van de situatie van de lezer, zeg dat dan in plaats van te gissen.

Alles samenvoegen

Hier is dezelfde vraag voor en na het toepassen van de formule.

Voor

Vertel me over belasting voor freelancers.

Na

Je bent een senior belastingadviseur die dingen uitlegt aan beginnende freelancers.

Stel een checklist op van de documenten die een freelancer nodig heeft voordat hij zijn
eerste jaarlijkse belastingaangifte indient. De lezer is gevestigd in het VK, verdient minder dan £50.000
en heeft nog nooit boekhoudsoftware gebruikt.

Geef een Markdown-tabel terug met drie kolommen: Document, Waar te verkrijgen,
Deadline. Houd het antwoord onder de 250 woorden en geef geen juridisch advies.
Als iets afhangt van de situatie van de lezer, zeg dat dan in plaats van te gissen.

De tweede prompt is langer, maar elke zin neemt een beslissing weg die het model anders voor jou zou maken.

Zeven veelvoorkomende promptfouten

1. Meerdere taken in één prompt stapelen. Splits "onderzoek, schets en schrijf" op in drie beurten. Elke stap krijgt de volledige aandacht van het model en je kunt tussentijds bijsturen.
2. Vragen om "het beste" zonder criteria. Beste voor wie? Goedkoopst, snelst, gemakkelijkst te leren? Benoem de criteria.
3. Alleen negatieve instructies. "Wees niet saai" is zwakker dan "gebruik korte zinnen en één concreet voorbeeld per paragraaf."
4. Het belangrijke deel verbergen aan het einde van een lange plaktekst. Plaats instructies vóór lange documenten, of herhaal de belangrijkste instructie erna.
5. Geen uitvoerformaat. Zonder dit krijg je welke structuur het model ook verkiest, wat per antwoord verschilt.
6. Het eerste antwoord accepteren. Behandel de eerste reactie als een concept. Volg op met "maak het korter", "voeg een tegenargument toe" of "herschrijf voor een 12-jarige".
7. Feiten vertrouwen zonder te controleren. Modellen kunnen verkeerde feiten met vertrouwen stellen. Vraag om bronnen en controleer alles wat belangrijk is.

Itereren, niet herstarten

Wanneer een antwoord dichtbij is maar niet helemaal goed, antwoord dan met een precieze correctie in plaats van een nieuwe chat te starten:

• "Behoud de structuur, maar kort elk opsommingsteken in tot één regel."
• "De toon is te formeel. Herschrijf alsof je met een collega praat."
• "Punt 3 is verkeerd omdat… Corrigeer alleen dat punt."

Het model behoudt de eerdere context, dus kleine correcties zijn goedkoper en betrouwbaarder dan een gloednieuwe prompt.

Laat een generator het eerste concept maken

Elke keer alle zes onderdelen schrijven is vervelend. Onze gratis promptgeneratoren zetten een idee van één regel om in een gestructureerde prompt die al een rol, duidelijke instructies en een uitvoerformaat bevat. Je kunt het concept vervolgens bewerken om je eigen context toe te voegen.

Begin met de generator voor het model dat je gebruikt en lees vervolgens de modelspecifieke handleiding om het resultaat te verfijnen.