ਮੈਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਮੈਂ ਬਿਹਤਰ AI Skills ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।

ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਦੋ ਸਾਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (prompt engineering) ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖ਼ਪਤ ਕੀਤੇ। ਉਹ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਹੀਂ ਬਿਹਤਰ ਜਵਾਬ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ।

AI ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ (AI coding agents) ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਨੂੰ ਕੁਝ ਵੱਖਰਾ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ। ਭਵਿੱਖ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਮੁੜ-ਵਰਤੋਂਯੋਗ (reusable) AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।

Claude Skills ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ TypeScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਟੈਸਟ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਰ ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਫਿਰ ਤੋਂ ਉਹੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਕਸਟ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 700-ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ (maintain) ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ।

ਹਰ ਵਾਰ AI ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੈਕੇਜ ਕਰ ਦਿਓ।

ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ skill ਅਣਗਿਣਤ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ skills ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

  • ਮਾੜੀ Skill: ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
  • ਵਧੀਆ Skill: PDF ਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਕੱਢਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਧੀਆ skill ਇੱਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਫਾਈਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੰਡੋ। ਰੈਫਰੈਂਸ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ lazy loading ਵਾਂਗ ਹੈ। AI ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ context ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ ਜੋ ਕੋਡ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

  • AI ਨੂੰ ਤਰਕ (reason) ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
  • ਕੋਡ ਨੂੰ ਗਣਨਾ (compute) ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

AI ਨੂੰ PDF parse ਕਰਨ ਲਈ ਨਾ ਕਹੋ। ਇੱਕ parser ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਮੁੱਲ (values) ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾ ਕਹੋ। Python ਚਲਾਓ। AI ਨੂੰ ਡੇਟਾ sort ਕਰਨ ਲਈ ਨਾ ਕਹੋ। ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਓ।

progressive disclosure ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਕਿਸੇ ਇੰਟਰਨ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ 500 ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਨਾ ਦਿਓ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਦਿਓ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਉਦੋਂ ਹੀ ਦਿਓ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।

ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਮਿਲਦਾ ਹੈ:

  • ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ
  • ਘੱਟ token ਵਰਤੋਂ
  • ਬਿਹਤਰ ਫੋਕਸ
  • ਘੱਟ hallucination

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ 'super prompt' ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਹੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਬਣਾਏ, backend ਲਿਖੇ ਅਤੇ ਬੱਗ (bugs) ਠੀਕ ਕਰੇ। ਇਹ ਮਾੜਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ class ਲਿਖਣ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਛੋਟੀਆਂ, ਕੇਂਦਰਿਤ (focused) skills ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ skill ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਵਿਵਹਾਰ (behavior) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ਨਵਾਂ stack ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

  • Frontend
  • Backend
  • AI Agent
  • Skills
  • Tools

Skills AI ਨੂੰ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ (autonomous) ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ। ਉਹ ਮੁਹਾਰਤ (expertise) ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ architecture, security, ਅਤੇ quality ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ। Skills ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

Prompt engineering ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਸਿਖਾਇਆ। Skill engineering AI ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ।

AI ਵਿੱਚ ਜੇਤੂਆਂ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਮਾਡਲ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਮੁੜ-ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਗਿਆਨ (reusable knowledge) ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੋਵੇਗਾ।

ਸਰੋਤ: https://dev.to/himanshudevgupta/i-stopped-writing-better-prompts-i-started-designing-better-ai-skills-5ckj

ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi