История запросов. В каждом треде (ветка переписки с ChatGPT) сохраняется история предыдущих запросов. То есть, если ChatGPT составил для вас контент-план на неделю, в этой же ветке вы можете дать ему промт «Напиши пост номер 4 из предложенного тобой контент-плана», и он напишет этот пост без дополнительных уточнений. При этом история хранится неограниченное время, и можно возвращаться к старым тредам через многие месяцы после их создания.

Многоразовость. Один и тот же промт при повторном использовании будет давать новые результаты. Таким образом, написав однажды промт, например, для создания контент-плана на неделю, вы сможете использовать его неоднократно и каждый раз будете получать новый контент-план. При этом если каждый раз вносить незначительные изменения (например, добавлять акценты в контенте на неделю), то результат всегда будет максимально актуальным.

Ну а что насчет недостатков?

Они тоже есть. Я бы охарактеризовал их как незначительные, тем не менее их важно учитывать.

Отсутствие поиска по реализованным генерациям. Этот недостаток становится наиболее значимым, если вы активно пользуетесь ChatGPT и создали сотни (или, как в моем случае, более 10 000) тредов. Тогда найти конкретный тред, например, с идеями для Reels, который вы создавали несколько недель назад, можно, только внимательно просматривая названия всех тредов. Специального поиска по контенту тредов или хотя бы по их названию в интерфейсе ChatGPT нет. Надеюсь, что в дальнейшем эта функция появится, пока же рекомендую сохранять наиболее важные генерации в специальном месте (например, в заметках или в блокноте Evernote) в формате «Название треда – ссылка». Так вы не потеряете полученные генерации и сможете искать нужные по ключевому запросу.

Оптимизация результата. ChatGPT унаследовал от человека не только способность к анализу, но и склонность к экономии ресурсов или, говоря проще, к лени. Чаще всего это проявляется в склонности предоставить вам результат меньшего объема, чем указан в промте. Так, если вы просите написать статью в 10 000 знаков, скорее всего, ChatGPT напишет сжатую версию, в 3000–4000 знаков. К счастью, это легко решается двумя способами:

Последовательные промты. Большие материалы (книги, объемные статьи, презентации) мы получаем в несколько этапов генерации, последовательно задавая промты (например: «Подготовь план презентации», «Напиши первые 5 слайдов презентации» и т. д.). Для реализации действительно масштабных задач я буду давать именно последовательные промты, чтобы вы не сталкивались с оптимизацией.

Коррекционный промт. Если результат оказался не таким, как вы планировали, всегда можно дать дополнительный промт для коррекции, например: «Напиши расширенную версию статьи, объем должен быть не менее 10 000 знаков». Подробнее об этом я расскажу в разделе «Правила работы с промтами».

Галлюцинации. Все более редкое поведение ChatGPT – давать фейковые цитаты, результаты несуществующих исследований, ошибочные цифры. Ранее ChatGPT мог подсунуть подобный фейк в тех случаях, когда в его базе не было соответствующей информации. Однако сейчас у него (в платной версии) есть доступ в интернет, а также сильно расширился объем базы, поэтому галлюцинации встречаются все реже. Как проверить подлинность предоставляемых им фактов, я рассказываю в разделе «Правила работы с промтами».

Прежде чем перейти к внедрению промтов, необходимо решить организационные вопросы. Как зарегистрироваться в ChatGPT? Какую платформу выбрать? Покупать ли платную версию либо достаточно бесплатной?