Prompty do ChatGPT — 29 gotowych szablonów do skopiowania

Przy każdym szablonie znajdziesz dwie rzeczy, których nie dają listy „138 komend do ChatGPT”: czego spodziewać się po odpowiedzi i kiedy prompt zawiedzie. Część promptów jest napisana pod polskie realia — nasze dokumenty, nasze prawo konsumenckie, polską wersję Excela.

Jak używać tej biblioteki

Trzy zasady, zanim zaczniesz kopiować:

1. Nawiasy kwadratowe to pola do wypełnienia. [BRANŻA], [GRUPA DOCELOWA] — nie zostawiaj ich pustych. Prompt z niewypełnionym polem daje generyk, bo model musi zgadnąć, a zgaduje statystycznie, czyli przeciętnie.
2. Wklej materiał źródłowy. Większość tych promptów zakłada, że pod poleceniem wklejasz swoje dane: tabelę, maila klienta, treść umowy, opis stanowiska. Prompt bez materiału to prośba o wymyślanie.
3. Traktuj wynik jak brudnopis od stażysty, nie jak gotowy dokument. Zwłaszcza gdy w odpowiedzi są liczby, przepisy, nazwiska lub daty — ChatGPT potrafi je wymyślić w sposób absolutnie przekonujący. To nie jest usterka do naprawienia lepszym promptem, tylko właściwość technologii: badacze OpenAI tłumaczą zmyślenia tym, że „procedury treningu i oceny nagradzają zgadywanie zamiast przyznania się do niepewności” — model, który strzela, wypada w testach lepiej niż model, który mówi „nie wiem” (Kalai, Nachum, Vempala i Zhang, Why Language Models Hallucinate, OpenAI, 2025). Mechanizm rozkładamy na części w tekście o halucynacjach AI.

Zasada druga ma jedną granicę: nie wklejaj danych osobowych klientów ani tajemnic firmy do prywatnego konta, bo w konsumenckim ChatGPT rozmowy domyślnie zasilają trening modelu, a za dane klienta odpowiadasz Ty, nie OpenAI. Co wolno wkleić, co mówi o tym RODO i czym różnią się plany firmowe, rozpisujemy w poradniku o pisaniu promptów.

Wszystkie szablony działają w darmowej wersji ChatGPT. Jeśli szukasz alternatyw bez opłat, porównujemy je w zestawieniu darmowych narzędzi AI.

Marketing i copywriting

Szerszy obraz tego, co AI robi w kampaniach, segmentacji i analizie treści, znajdziesz w tekście o AI w marketingu.

1. Opis produktu do sklepu

Jesteś copywriterem e-commerce. Napisz opis produktu do sklepu internetowego.

PRODUKT: [nazwa i krótka specyfikacja]
GRUPA DOCELOWA: [kto kupuje, w jakiej sytuacji, co go boli]
WYRÓŻNIK: [dlaczego ten produkt, a nie tańszy konkurent]

FORMAT: nagłówek (maks. 60 znaków), akapit wprowadzający (3 zdania),
lista 5 korzyści (nie cech — korzyści), akapit domykający z CTA.
Łącznie 200-250 słów.
ZAKAZANE SŁOWA: rewolucyjny, innowacyjny, najwyższej jakości, kompleksowy.
Nie wymyślaj parametrów technicznych, których nie podałem.

Czego się spodziewać: tekstu wymagającego redakcji, nie przepisania. Ostatnia linijka jest tu najważniejsza — bez niej model dopisze „wodoodporność IP68” albo „gwarancja 5 lat”, których nie ma w Twojej specyfikacji.

Kiedy zawiedzie: gdy nie podasz wyróżnika. Wtedy dostaniesz opis, który pasuje do każdego produktu w kategorii.

2. Post na LinkedIn z realnego wydarzenia

Napisz post na LinkedIna z perspektywy [MOJA ROLA] w [BRANŻA].

MATERIAŁ ŹRÓDŁOWY (użyj tylko tego, nic nie dopisuj):
[wklej notatki, wnioski ze spotkania, dane z projektu]

CEL POSTU: [zbudować pozycję eksperta / zapowiedzieć produkt / zebrać opinie]
STRUKTURA: hak w pierwszym zdaniu (bez pytania retorycznego),
konkret w środku, pytanie do czytelnika na końcu.
DŁUGOŚĆ: maks. 130 słów. Bez emotikon. Bez zwrotu "w dzisiejszych czasach".

Czego się spodziewać: posta, który brzmi jak Ty, jeśli wkleiłeś prawdziwe notatki. Jeśli nie wkleiłeś — brzmi jak LinkedIn.

Kiedy zawiedzie: przy braku materiału źródłowego model produkuje ogólnik o „transformacji cyfrowej”. Zawsze wklejaj surowiec.

3. Nagłówki A/B do reklamy

Wygeneruj 10 nagłówków do reklamy [KANAŁ: Google Ads / Meta].
PRODUKT: [...]. ODBIORCA: [...]. LIMIT ZNAKÓW: [np. 30].

Podziel je na 3 grupy według obietnicy:
(a) oszczędność czasu, (b) oszczędność pieniędzy, (c) uniknięcie ryzyka.
Przy każdym nagłówku dopisz, do jakiego etapu ścieżki pasuje
(świadomość / rozważanie / decyzja).
Nie używaj wykrzykników ani słowa "darmowy".

Czego się spodziewać: materiału do testów, nie gotowej kampanii. Kilka z dziesięciu będzie wartych odpalenia, reszta to wypełniacz — i tak ma być, bo o to w generowaniu wariantów chodzi.

Kiedy zawiedzie: przy limicie znaków model regularnie przestrzeliwuje. Policz znaki sam — modele językowe słabo liczą.

4. Analiza tekstu konkurenta

Poniżej wklejam tekst ze strony konkurenta. Zrób z niego rozbiór:
1. Jaką obietnicę składa i komu.
2. Jakich dowodów używa (dane, case study, logotypy, gwarancja).
3. Trzy miejsca, w których argumentacja jest słaba lub pusta.
4. Czego NIE mówi, a powinien — czyli gdzie mam lukę do zajęcia.
Odpowiedz w tabeli, bez ocen typu "dobry/zły" — tylko obserwacje.

TEKST: [wklej]

Czego się spodziewać: punktu 4 z tej listy nie znajdziesz w żadnym gotowym zestawieniu promptów, a to on daje realną przewagę. Reszta to podsumowanie.

5. Brief na tekst SEO

Przygotuj brief na artykuł na frazę [FRAZA DOCELOWA].
ODBIORCA: [kto szuka tej frazy i po co]
INTENCJA: [informacyjna / porównawcza / zakupowa]
CZEGO NIE WIEM: [np. czy szukają definicji, czy cennika]

Zwróć:
1. Propozycję struktury H2 (maks. 8) w kolejności odpowiadającej
   pytaniom czytelnika, nie kolejności alfabetycznej.
2. Przy każdym H2: jedno zdanie, na jakie pytanie odpowiada.
3. Listę pytań, na które MUSZĘ znać odpowiedź, zanim usiądę do pisania.
4. Czego czytelnik szukający tej frazy NIE chce przeczytać.

Nie podawaj wolumenów wyszukiwania ani danych o konkurencji —
nie masz do nich dostępu. Nie pisz treści artykułu, tylko brief.

Kiedy zawiedzie: gdy poprosisz o wolumeny, difficulty albo „analizę TOP 10”. Model ich nie widzi i wymyśli liczby, które wyglądają jak z narzędzia SEO. Ostatnia linijka jest tu obowiązkowa — dane o wyszukiwaniach bierz z narzędzia, strukturę z modelu.

Sprzedaż i obsługa klienta

6. Odpowiedź na zapytanie ofertowe

Jesteś handlowcem B2B w [BRANŻA]. Odpowiedz na poniższe zapytanie.

ZAPYTANIE KLIENTA: [wklej]
CO MOGĘ ZAOFEROWAĆ: [zakres, widełki cenowe, termin realizacji]
CZEGO NIE MOGĘ OBIECAĆ: [np. terminu poniżej 3 tygodni]

Struktura: podziękowanie (1 zdanie), potwierdzenie zrozumienia potrzeby
własnymi słowami, propozycja, jedno pytanie doprecyzowujące, następny krok
z konkretną datą. Maks. 180 słów. Ton: rzeczowy, bez uniżoności.
Nie podawaj ceny, jeśli jej nie napisałem w sekcji "CO MOGĘ ZAOFEROWAĆ".

Kiedy zawiedzie: bez sekcji „czego nie mogę obiecać” ChatGPT jest kompulsywnie uprzejmy i obieca klientowi wszystko, łącznie z terminem, którego nie dotrzymasz.

7. Odpowiedź na reklamację (prawo polskie)

Napisz odpowiedź na reklamację konsumencką.

TREŚĆ REKLAMACJI: [wklej]
STAN FAKTYCZNY PO NASZEJ STRONIE: [co się wydarzyło naprawdę]
NASZA DECYZJA: [uznajemy / odrzucamy / uznajemy częściowo] — UZASADNIENIE: [...]

Wymagania:
- Ton uprzejmy, ale bez przepraszania za coś, co nie jest naszym błędem.
- Wyraźnie oddziel: co ustaliliśmy → jaka jest decyzja → co dalej i do kiedy.
- Nie powołuj się na żaden konkretny przepis, artykuł ani ustawę.
  Zamiast tego zostaw znacznik [PODSTAWA PRAWNA — DO UZUPEŁNIENIA PRZEZ PRAWNIKA].
- Maks. 200 słów.

Uwaga, to jest ważne: zakaz powoływania się na przepisy jest tu celowy. ChatGPT bardzo chętnie cytuje „art. 561 Kodeksu cywilnego” z pełnym przekonaniem — i równie chętnie myli numer, treść albo powołuje się na przepis, który już nie obowiązuje. To nie jest anegdota: w badaniu Stanford RegLab i HAI modele halucynowały od 69% do 88% odpowiedzi na konkretne, weryfikowalne pytania prawne, a autorzy odnotowali u nich „tendencję do nadmiernej pewności siebie, niezależnie od faktycznej trafności” (Stanford HAI, Hallucinating Law). Prompt nie chroni przed zmyślaniem faktów, bo model nie sprawdza prawa, tylko przewiduje kolejne słowa. Podstawę prawną wpisz sam albo zleć ją człowiekowi.

8. Follow-up po spotkaniu

Na podstawie moich notatek napisz follow-up do klienta.
NOTATKI: [wklej — mogą być chaotyczne, w punktach, z literówkami]

Wyciągnij z nich: (1) ustalenia, (2) zadania po naszej stronie z terminami,
(3) zadania po stronie klienta z terminami, (4) otwarte kwestie.
Jeśli w notatkach czegoś brakuje (np. terminu) — NIE wymyślaj go,
napisz "[termin do ustalenia]".
Format: krótki wstęp + 4 sekcje w punktach. Maks. 200 słów.

Czego się spodziewać: to jeden z najlepszych zwrotów z inwestycji w całej bibliotece. Model świetnie radzi sobie z porządkowaniem chaotycznych notatek — bo materiał jest w całości w prompcie i nie musi niczego zgadywać.

9. Skrypt na trudną rozmowę

Przygotuj mnie do rozmowy z klientem, który [OPIS SYTUACJI:
np. żąda 30% rabatu, grozi rezygnacją, jest wściekły po awarii].

MOJA POZYCJA NEGOCJACYJNA: [co mogę oddać, czego nie oddam nigdy]

Daj mi:
1. Trzy prawdopodobne otwarcia ze strony klienta i odpowiedź na każde.
2. Jedno zdanie, którym kupuję czas, jeśli mnie zaskoczy.
3. Trzy rzeczy, których NIE wolno mi powiedzieć, i dlaczego.
Bez wstępów. Od razu punkty.

E-maile i komunikacja biurowa

10. Skrócenie maila, który napisałeś za długo

Poniższy mail jest za długi. Skróć go o połowę, zachowując:
prośbę, termin i wszystkie liczby. Usuń: uprzejmościowe wypełniacze,
powtórzenia, tłumaczenie się.
Nie zmieniaj tonu na oschły — ma być zwięzły, nie chamski.
Zwróć samą wersję skróconą, bez komentarza.

MAIL: [wklej]

11. Mail o złej wiadomości

Napisz e-mail informujący [ODBIORCA] o [ZŁA WIADOMOŚĆ: opóźnienie,
podwyżka ceny, odrzucenie wniosku].
PRZYCZYNA (prawdziwa): [...]
CO OFERUJĘ W ZAMIAN: [...]

Zasady: zła wiadomość w pierwszym akapicie, nie na końcu.
Bez zwrotów "dokładamy wszelkich starań", "z przykrością informujemy",
"niezależne od nas okoliczności". Konkretna propozycja i konkretna data.
Maks. 150 słów.

Czego się spodziewać: mail bez korporacyjnej waty. Lista zakazanych zwrotów robi tu większość roboty.

12. Odpowiedź na maila, na którego nie masz ochoty odpowiadać

Odpowiedz na poniższego maila. Chcę: [uprzejmie odmówić / przesunąć temat
o miesiąc / poprosić o konkrety, bo nadawca pisze ogólnikami].
Ton: [neutralny / ciepły / stanowczy]. Maks. 5 zdań. Bez tłumaczenia się.

MAIL: [wklej]

13. Tłumaczenie, które nie brzmi jak tłumaczenie

Przetłumacz poniższy tekst z [JĘZYK] na [JĘZYK].
PRZEZNACZENIE: [mail do klienta / opis produktu / dokumentacja wewnętrzna]
ODBIORCA: [kto to przeczyta i jak formalny ma być ton]

Zasady:
- Tłumacz sens, nie słowa. Jeśli dosłowne tłumaczenie brzmi jak kalka,
  napisz to zdanie od nowa po polsku.
- Terminy branżowe zostaw w oryginale, jeśli tak się ich używa w Polsce
  ([np. deadline, lead, churn]) — nie tłumacz ich na siłę.
- Nie zmieniaj liczb, dat, nazw własnych ani jednostek.
- Zwroty grzecznościowe dostosuj do polskiej konwencji, nie angielskiej
  (angielskie "Dear" to nie "Drogi").

Na końcu wypisz osobno: fragmenty, w których nie byłeś pewien terminu
lub intencji autora.

Realia polskie: ostatnia sekcja to sedno. Modele tłumaczą płynnie i dlatego niebezpiecznie — kalka składniowa („dedykowany zespół”, „adresować problem”) brzmi poprawnie i przechodzi bez zająknięcia. Lista wątpliwości zmusza model do wskazania miejsc, gdzie zgadywał.

Kiedy zawiedzie: przy tekstach prawnych i umowach. Tam kalka nie jest kwestią stylu, tylko zmiany znaczenia — patrz sekcja o dokumentach.

HR i rekrutacja

14. Ogłoszenie o pracę

Napisz ogłoszenie o pracę na stanowisko [NAZWA] w firmie [OPIS: branża,
wielkość, model pracy].
ZADANIA (prawdziwe, nie życzeniowe): [...]
WYMAGANIA MUST-HAVE: [maks. 5]. NICE-TO-HAVE: [...]
WIDEŁKI: [kwota brutto, forma zatrudnienia]

Zasady: bez zwrotów "dynamiczne środowisko", "młody zespół",
"praca pod presją czasu", "owocowe czwartki".
W sekcji o zadaniach napisz, jak wygląda typowy tydzień, a nie listę
ogólników. Widełki podaj wprost — nie pisz "atrakcyjne wynagrodzenie".
Maks. 350 słów.

Realia polskie: zwrot „młody zespół” w ogłoszeniu bywa czytany jako sygnał dyskryminacji ze względu na wiek. Model sam z siebie go użyje, bo tak wygląda większość polskich ogłoszeń w jego danych treningowych. Musisz go zakazać jawnie.

15. Pytania rekrutacyjne pod konkretne stanowisko

Przygotuj 8 pytań na rozmowę rekrutacyjną na stanowisko [NAZWA].
KLUCZOWA KOMPETENCJA, KTÓRĄ MUSZĘ ZWERYFIKOWAĆ: [np. samodzielne
prowadzenie projektu bez opieki managera]

Dla każdego pytania podaj:
- pytanie (behawioralne, nie hipotetyczne — "opowiedz, jak", nie "co byś zrobił"),
- czego szukam w dobrej odpowiedzi,
- czerwoną flagę w odpowiedzi.
Format: tabela. Bez pytań typu "jakie są twoje wady".

16. Feedback dla pracownika

Pomóż mi przygotować feedback dla pracownika.
SYTUACJA (fakty, nie oceny): [co konkretnie się wydarzyło, kiedy]
WPŁYW: [co się przez to stało — dla zespołu, klienta, projektu]
CZEGO OCZEKUJĘ: [konkretna, obserwowalna zmiana]

Ułóż to w model: obserwacja → wpływ → oczekiwanie → pytanie otwarte.
Nie łagodź przekazu kanapką pochwał. Nie oceniaj osoby, tylko zachowanie.
Daj mi też jedno zdanie na wypadek, gdyby zareagował obronnie.

Więcej o zastosowaniach AI w tym obszarze piszemy w tekście o AI w HR.

Analiza danych i arkusze

17. Rozbiór danych sprzedażowych

Poniżej dane [OPIS: np. sprzedaż 12 miesięcy, 5 kategorii].
Zrób trzy rzeczy i nic więcej:
1. Wskaż 3 największe spadki rok do roku (kategoria, wartość, procent).
2. Wskaż miesiące odbiegające od trendu o więcej niż [X]%.
3. Podaj JEDNĄ hipotezę wyjaśniającą największą anomalię — i wyraźnie
   zaznacz, że to hipoteza, nie wniosek z danych.

Jeśli danych nie wystarcza na którykolwiek punkt — napisz, czego brakuje,
zamiast zgadywać. Nie dopisuj przyczyn, których nie widać w liczbach.
Wszystkie obliczenia pokaż w tabeli.

DANE: [wklej]

Kiedy zawiedzie: przy dużych zbiorach model potrafi pomylić się w arytmetyce. Traktuj wyniki jako wskazanie, gdzie patrzeć, a nie jako obliczenie. Jeśli masz dostęp do trybu z uruchamianiem kodu — użyj go, bo wtedy liczy kalkulator, nie model.

18. Formuła do Excela lub Arkuszy Google

Napisz formułę do [Excel / Arkusze Google], która [OPIS ZADANIA].
Dane są w [zakres, np. A2:D500], kolumny to: [wypisz nagłówki].
Podaj:
1. Samą formułę, gotową do wklejenia.
2. Wyjaśnienie w jednym zdaniu, co robi każda jej część.
3. Co się stanie, jeśli w danych są puste komórki albo tekst zamiast liczby.
Uwaga: używam polskiej wersji językowej — separator argumentów to średnik.

Realia polskie: ostatnia linijka jest kluczowa. Model domyślnie generuje formuły w składni angielskiej z przecinkiem, które w polskim Excelu po prostu nie zadziałają. Separator argumentów nie jest bowiem cechą samej formuły, tylko ustawień regionalnych Windows — jeśli wpiszesz znak inny niż systemowy „list separator”, Excel odrzuci formułę jako błędną (Microsoft Learn).

19. Czyszczenie i porządkowanie danych

Poniżej lista [OPIS: np. nazw firm z formularza — niespójna].
Ujednolić ją: [np. usuń formy prawne, ujednolić wielkość liter,
oznacz duplikaty, oznacz wpisy podejrzane].
Zwróć tabelę: oryginał | wersja poprawiona | co zmieniłem | pewność (wysoka/niska).
Wpisów, których nie jesteś pewien, NIE poprawiaj — oznacz je do przeglądu ręcznego.

DANE: [wklej]

Dokumenty, pisma i sprawy urzędowe

Tu polskie realia mają największe znaczenie — i tu popełnia się najwięcej błędów, bo model podszywa się pod prawnika z ogromną pewnością siebie.

20. Streszczenie długiego dokumentu bez gubienia liczb

Streść poniższy dokument dla osoby, która musi go znać, ale nie ma czasu
go przeczytać. PRZEZNACZENIE STRESZCZENIA: [decyzja / spotkanie / archiwum].

Zasady:
- Zachowaj WSZYSTKIE liczby, daty, kwoty, terminy i nazwy własne.
  Streszczenie ma być krótsze, nie uboższe o fakty.
- Nie uogólniaj liczb ("znaczny wzrost" zamiast "wzrost o 12%") — to błąd.
- Oddziel: (1) ustalenia i fakty, (2) decyzje do podjęcia,
  (3) terminy, (4) rzeczy niejasne lub sprzeczne w samym dokumencie.
- Jeśli dokument sobie przeczy — pokaż oba miejsca, nie wybieraj za mnie.
- Nie dopisuj kontekstu spoza dokumentu.

DOKUMENT: [wklej]

Czego się spodziewać: punkt 4 wyłapuje sprzeczności, które czytelnik pod presją czasu przeoczy. Kiedy zawiedzie: przy bardzo długich dokumentach model po cichu pominie środek — jeśli tekst nie mieści się w kontekście, dziel go na części i streszczaj każdą osobno, zamiast ufać, że przeczytał całość.

21. Streszczenie umowy przed podpisaniem

Streść poniższą umowę dla osoby, która musi zdecydować, czy ją podpisać.
Wypisz:
1. Wszystkie zobowiązania MOJEJ strony (jestem [zleceniobiorcą / zleceniodawcą]).
2. Wszystkie kary umowne z kwotami i za co dokładnie.
3. Warunki i terminy wypowiedzenia — dla obu stron osobno.
4. Każdy zapis niejednoznaczny, jednostronny lub nietypowy.
5. Czego w tej umowie NIE MA, a zwykle bywa (np. limit odpowiedzialności,
   klauzula poufności, prawa autorskie).

Format: lista z odwołaniem do numeru paragrafu. Nie streszczaj zapisów
standardowych. Nie oceniaj, czy umowa jest "dobra" — pokaż ryzyka.
UMOWA: [wklej]

Czego się spodziewać: bardzo dobrej listy pytań do prawnika i wyłapanych zapisów, które przeoczyłbyś czytając po godzinach. Czego NIE spodziewać się: opinii prawnej. Punkt 5 jest tu najcenniejszy — luki w umowie kosztują częściej niż złe zapisy.

22. Pismo do urzędu

Napisz pismo do [URZĄD/INSTYTUCJA] w sprawie [OPIS].
STAN FAKTYCZNY: [chronologicznie, z datami — wklej co się wydarzyło]
CZEGO ŻĄDAM: [konkretnie]
MOJE DANE / SYGNATURA SPRAWY: [...]

Zasady:
- Styl urzędowy, rzeczowy, bez emocji i bez pretensji.
- Fakty w porządku chronologicznym, z datami.
- NIE powołuj się na żadne artykuły ustaw ani rozporządzeń.
  W miejscu podstawy prawnej wstaw [PODSTAWA PRAWNA — DO UZUPEŁNIENIA].
- Na końcu: lista załączników.

Dlaczego zakaz cytowania przepisów wraca po raz drugi: bo to najczęstszy sposób, w jaki ChatGPT robi realną szkodę w polskich sprawach urzędowych. Zmyślony numer artykułu w piśmie do ZUS albo urzędu skarbowego kosztuje wiarygodność całego pisma. Model nie ma dostępu do aktualnego stanu prawnego, nawet gdy brzmi tak, jakby miał.

23. Regulamin lub polityka — szkielet, nie treść

Przygotuj SZKIELET [regulaminu sklepu / polityki prywatności] dla
[OPIS DZIAŁALNOŚCI: co sprzedaję, komu, jakie dane zbieram, jakie narzędzia
używam — np. Google Analytics, newsletter, płatności online].

Zwróć wyłącznie:
1. Listę sekcji, które MUSZĄ się znaleźć, z jednozdaniowym opisem każdej.
2. Listę pytań, na które muszę odpowiedzieć, zanim ktokolwiek to napisze.
3. Listę miejsc, gdzie potrzebna jest konsultacja prawna.
NIE pisz gotowych klauzul. NIE cytuj RODO ani ustaw.

Dlaczego tak: gotowy regulamin wygenerowany przez ChatGPT wygląda profesjonalnie i bywa niezgodny ze stanem faktycznym Twojej firmy — a odpowiadasz za niego Ty, nie model. Szkielet plus lista pytań to jest to, co AI robi tu naprawdę dobrze.

Kod i praca techniczna

24. Napisanie funkcji

Napisz funkcję w [JĘZYK], która [ZADANIE].
WEJŚCIE: [typy, przykładowe dane]
WYJŚCIE: [dokładna struktura zwracana]
REGUŁY BIZNESOWE: [wypisz wszystkie, także oczywiste]
OGRANICZENIA: bez zewnętrznych bibliotek / tylko biblioteka standardowa.
Dodaj [N] testów jednostkowych w [FRAMEWORK], w tym przypadki brzegowe.
Komunikaty błędów po polsku.

25. Wyjaśnienie cudzego kodu

Wyjaśnij poniższy kod osobie, która zna [JĘZYK] na poziomie podstawowym.
Podaj: (1) co ten kod robi w jednym zdaniu, (2) przepływ krok po kroku,
(3) trzy miejsca, w których może się wysypać, (4) co bym zmienił i dlaczego.
Nie przepisuj kodu — wyjaśniaj.
KOD: [wklej]

26. Debugowanie

Mam błąd. Zanim zaproponujesz poprawkę, wypisz 3 możliwe przyczyny
i powiedz, jak KAŻDĄ z nich sprawdzić. Dopiero potem, w osobnej sekcji,
zaproponuj rozwiązanie najbardziej prawdopodobnej.
Nie zgaduj — jeśli potrzebujesz więcej informacji (logi, wersje, konfiguracja),
napisz dokładnie, czego.

KOD: [wklej]
BŁĄD: [wklej pełny komunikat]
CO JUŻ PRÓBOWAŁEM: [...]

Dlaczego to działa lepiej: ten prompt nie każe modelowi „myśleć krok po kroku” — narzuca mu strukturę odpowiedzi: najpierw hipotezy i sposoby ich sprawdzenia, dopiero potem poprawka. To różnica, która ma znaczenie praktyczne, bo OpenAI w wytycznych dla modeli rozumujących pisze wprost: „Avoid chain-of-thought prompts” — modele rozumujące prowadzą rozumowanie wewnętrznie, więc doklejanie „przemyśl to krok po kroku” jest zbędne, a bywa szkodliwe (developers.openai.com). Żądanie konkretnych sekcji w wyniku działa w obu rodzinach modeli; zaklęcie o krokach — nie. Rozróżnienie rozkładamy w przewodniku po technikach promptowania.

Nauka i rozwój

27. Wytłumaczenie tematu na Twoim poziomie

Wytłumacz [TEMAT] osobie, która [POZIOM WYJŚCIOWY: co już wie, czego nie wie].
Zacznij od analogii z życia codziennego, potem przejdź do mechanizmu.
[Bez wzorów / ze wzorami].
Na końcu zadaj mi 3 pytania sprawdzające i POCZEKAJ na moje odpowiedzi,
zanim pójdziesz dalej.

28. Plan nauki

Jestem [OPIS: rola, doświadczenie]. Chcę nauczyć się [UMIEJĘTNOŚĆ]
w [CZAS] przy [X] godzinach tygodniowo. Cel praktyczny: [co konkretnie
chcę umieć zrobić na koniec].

Ułóż plan tygodniowy. Dla każdego tygodnia: temat, konkretne zadanie
do wykonania (nie "poczytaj o..."), sposób sprawdzenia, czy umiem.
Nie polecaj konkretnych kursów, książek ani linków — możesz je zmyślić.
Zamiast tego napisz, JAKIEGO TYPU materiału mam szukać.

Kluczowa linijka: zakaz polecania konkretnych źródeł. To klasyczny scenariusz halucynacji — model podaje tytuł książki, nazwisko autora i ISBN, z których żadne nie istnieje. Jeśli potrzebujesz materiałów, szukaj ich sam; gotowe ścieżki nauki znajdziesz też w naszym kursie ChatGPT.

29. Sparing partner do decyzji

Rozważam [DECYZJA]. Argumenty za, które widzę: [...]. Obawy: [...].
Zagraj adwokata diabła. Podaj 5 najmocniejszych argumentów PRZECIW,
w tym takich, o których nie pomyślałem. Nie łagodź, nie równoważ,
nie kończ podsumowaniem "obie strony mają rację".
Na końcu: jedno pytanie, na które muszę sobie odpowiedzieć przed decyzją.

Czego żaden prompt nie naprawi

Żadne sformułowanie polecenia nie usunie pięciu ograniczeń poniżej. Można je tylko obejść.

Ostatni wiersz zamień w nawyk. Jedno zdanie na końcu każdego promptu — jawne pozwolenie na odpowiedź „nie wiem” — zdejmuje z modelu presję udzielenia odpowiedzi za wszelką cenę. To nie jest ludowa magia promptowa: cytowana wyżej praca OpenAI wskazuje, że modele zgadują właśnie dlatego, iż standardowe sposoby ich oceniania nagradzają strzelanie, a nie premiują przyznania się do niepewności — autorzy proponują zmianę punktacji istniejących benchmarków tak, by pewna siebie pomyłka kosztowała więcej niż wyrażona wątpliwość (Kalai i in., 2025).

Jak zamienić prompt w narzędzie, którego używasz codziennie

OpenAI zaleca porządek: tożsamość → instrukcje → przykłady → kontekst, a strukturę zaznaczanie nagłówkami Markdown lub tagami XML, bo „XML tags can help delineate where one piece of content begins and ends” (developers.openai.com). Ta sama dokumentacja zwraca uwagę na coś, co zaskakuje: modele rozumujące wymagają mniej instrukcji, nie więcej — radzą sobie lepiej „z ogólnym naprowadzeniem”, podczas gdy klasyczne modele GPT potrzebują rozpisanej logiki krok po kroku. OpenAI porównuje pierwsze do starszego kolegi, któremu wystarczy podać cel, a drugie do juniora, któremu trzeba powiedzieć, jak to zrobić.

Stąd bierze się rada, która przeczy większości polskich poradników: do modelu rozumującego nie dopisuj „myśl krok po kroku”. Dokumentacja OpenAI stawia to na liście rzeczy do unikania — „Avoid chain-of-thought prompts” — bo model i tak rozumuje wewnętrznie, a wymuszanie na nim opisu kroków bywa kontrproduktywne (developers.openai.com). Zaklęcie, które w 2023 roku poprawiało wyniki starszych modeli, w modelach rozumujących jest w najlepszym razie zbędne. Co nadal działa: precyzyjny opis celu, kryteria sukcesu i format wyniku.

Praktyczny wniosek: jeśli w nowszym modelu Twój dopracowany prompt daje gorsze wyniki niż wcześniej — spróbuj go skrócić. Nadmiar mikroinstrukcji potrafi przeszkadzać modelom rozumującym. Różnice w zachowaniu poszczególnych modeli rozkładamy na czynniki pierwsze w porównaniu ChatGPT vs Claude.

Trzy rzeczy do zrobienia w tym tygodniu:

1. Wybierz jedno zadanie, które robisz z AI co najmniej raz w tygodniu.
2. Weź stąd szablon, wypełnij pola, uruchom na trzech prawdziwych przypadkach. Po każdym poprawiaj prompt, nie odpowiedź.
3. Zapisz gotową wersję w notatniku albo jako instrukcję niestandardową w ChatGPT — i przestań improwizować.

Jeden prompt, którego używasz codziennie, jest wart więcej niż sto skopiowanych z listy.

Najczęstsze pytania o prompty do ChatGPT