Cara yang lebih efektif adalah menaruh instruksi di awal, lalu memberi bahan rujukan, batasan, dan format keluaran. OpenAI Help Center menyarankan instruksi diletakkan di bagian awal dan konteks dipisahkan dengan jelas memakai pembatas; dokumen OpenAI juga menyarankan tugas kompleks dipecah menjadi subtugas yang lebih kecil.
Untuk kebutuhan sehari-hari, cek dulu apakah lima bagian ini sudah ada.
| Elemen | Yang perlu dijelaskan | Contoh |
|---|---|---|
| Tugas | Pakai kata kerja yang spesifik | Ringkas, bandingkan, ubah gaya, buat daftar, cek kesalahan |
| Konteks | Jelaskan tujuan, pembaca, situasi, dan cakupan data | Untuk atasan, untuk pelanggan, untuk posting media sosial, untuk slide presentasi |
| Batasan | Tetapkan panjang, nada, sumber data, atau hal yang tidak boleh dilakukan | Maksimal 200 kata, profesional tapi luwes, hanya gunakan data yang saya tempelkan |
| Format keluaran | Tentukan bentuk jawaban agar mudah dipakai | Tabel, poin, JSON, ringkasan lalu rekomendasi |
| Standar hasil | Jelaskan apa saja yang wajib ada | Risiko, pertanyaan yang perlu dicek, langkah berikutnya |
Bagian format keluaran sering paling menentukan. Daripada menulis tolong analisis, lebih baik tulis: gunakan tabel untuk membandingkan biaya, risiko, waktu, dan urutan rekomendasi. Praktik terbaik OpenAI juga menekankan bahwa menjelaskan bentuk keluaran yang diharapkan dapat membantu menghasilkan jawaban yang lebih berguna.
Anda tidak perlu menulis prompt panjang setiap kali. Struktur yang paling mudah diingat adalah: peran atau tugas + konteks + batasan + format keluaran + standar hasil. Tujuannya adalah membuat hal-hal yang biasanya ditebak model menjadi eksplisit.
Tolong bertindak sebagai [peran], lalu berdasarkan konteks berikut kerjakan [tugas].
Konteks: [tempelkan data, audiens, dan tujuan]
Batasan: [panjang, nada, cakupan sumber, hal yang tidak boleh dilakukan]
Format keluaran: [poin / tabel / JSON / ringkasan lalu saran]
Standar hasil: [jawaban yang baik harus memuat apa; jika informasi kurang, sebutkan dulu bagian yang kurang dan jangan membuat asumsi sendiri]
Kalau ingin versi yang lebih singkat, pakai ini:
Tolong berdasarkan [data] kerjakan [tugas].
Tujuannya adalah [konteks penggunaan], dan pembacanya [audiens].
Ikuti batasan berikut: [batasan].
Keluarkan dalam format [format], dengan panjang [rentang].
Jika informasi tidak cukup, tuliskan dulu informasi penting yang kurang. Jangan membuat asumsi sendiri.
Untuk tugas yang sama, hasil AI bisa sangat berbeda karena detail prompt. Bedanya bukan sekadar jumlah kata, melainkan seberapa jelas tugas, pembaca, nada, batasan, dan format akhirnya.
Prompt lemah:
Bantu tulis copy produk.
Prompt kuat:
Tolong buat copy e-commerce untuk botol termos stainless steel 600 ml.
Target pembaca: pekerja kantoran yang komuter setiap hari.
Nada: rapi, profesional, tidak berlebihan.
Format keluaran:
1. Satu judul utama maksimal 20 karakter
2. Lima keunggulan produk, masing-masing maksimal 30 karakter
Batasan: hindari klaim berlebihan seperti nomor satu se-Internet atau dijamin ampuh.
Prompt kedua lebih siap pakai karena AI tahu produknya apa, ditujukan untuk siapa, nada seperti apa yang diinginkan, panjangnya berapa, kata-kata apa yang perlu dihindari, dan bentuk akhir yang harus diberikan. Ini sejalan dengan arahan OpenAI untuk menjelaskan tugas, memberi konteks, dan menentukan format keluaran.
Template berikut memakai urutan yang sama: jelaskan tugas dulu, lalu konteks dan batasan, kemudian format keluaran.
Cocok untuk catatan rapat, artikel, laporan, transkrip wawancara, atau bahan riset awal.
Tolong rangkum poin penting dari bahan berikut.
Tujuan: saya akan membuat presentasi 5 menit.
Batasan: hanya gunakan bahan yang saya tempelkan. Jika datanya tidak cukup, tulis tidak dapat disimpulkan.
Format keluaran:
1. Lima poin ringkasan
2. Tiga risiko utama
3. Tiga pertanyaan yang perlu dikonfirmasi
Bahan:
[tempelkan isi]
Cocok untuk mengubah draf menjadi email, teks slide, unggahan media sosial, atau pengumuman eksternal.
Tolong ubah teks berikut menjadi email untuk pelanggan.
Nada: sopan, jelas, tidak terlalu formal.
Batasan: pertahankan semua tanggal, nominal, dan istilah khusus. Setiap paragraf maksimal 3 kalimat.
Format keluaran:
1. Satu baris subjek email
2. Isi email dalam 3 paragraf
3. Akhiri dengan langkah berikutnya
Teks:
[tempelkan isi]
Cocok untuk memilih alat kerja, mengevaluasi beberapa solusi, merancang kampanye, atau menyusun jadwal proyek.
Tolong bandingkan tiga opsi berikut.
Konteks: kami harus memilih satu opsi yang bisa dijalankan sebelum minggu depan.
Dimensi perbandingan: biaya, risiko, waktu, kebutuhan SDM, dan urutan rekomendasi.
Format keluaran: mulai dengan tabel perbandingan, lalu jelaskan dalam 5 kalimat opsi mana yang paling direkomendasikan.
Opsi:
A: [isi]
B: [isi]
C: [isi]
Prompt sering gagal karena tugas, tujuan, format, atau standar keberhasilannya tidak jelas. Praktik terbaik OpenAI menyarankan prompt dibuat spesifik dan eksplisit, termasuk menjelaskan seperti apa keluaran yang diharapkan.
| Prompt yang umum | Masalah | Versi yang lebih baik |
|---|---|---|
| Tolong rapikan ini | Ruang lingkup, tujuan, dan format tidak jelas | Ubah catatan rapat ini menjadi 5 kesimpulan, 3 tugas lanjutan, dan penanggung jawabnya |
| Buat lebih bagus | Kata bagus tidak didefinisikan | Buat lebih komunikatif, setiap kalimat maksimal 25 kata, dan pertahankan semua istilah khusus |
| Tulis ulang | Tidak ada arah revisi | Pertahankan struktur utama, hapus bagian yang berulang, dan ubah nadanya menjadi email untuk pelanggan |
| Tolong analisis | Dimensi analisis tidak disebutkan | Bandingkan memakai 4 kolom: biaya, risiko, waktu, dan kelayakan |
Saat jawaban pertama kurang sesuai, cara paling efektif biasanya bukan mulai dari nol, melainkan menjelaskan bagian mana yang belum memenuhi kebutuhan. Ini masih mengikuti prinsip dasar prompt engineering: tugas, konteks, dan bentuk keluaran harus dibuat makin jelas.
Beberapa cara memperbaikinya:
Sebelum menekan kirim, cek lima pertanyaan ini:
Intinya, prompt bukan soal makin panjang, tetapi makin jelas. Jelaskan tugas, konteks, batasan, format keluaran, dan standar hasil; tambahkan contoh jika butuh gaya yang stabil; pecah tugas besar menjadi beberapa langkah. Semua itu membantu mengurangi tebakan model dan membuat jawaban lebih dekat dengan hasil yang bisa langsung dipakai.