Warsztat na danych kursu · 20–30 min praktyki
Zobacz, co zmienia dobre polecenie
Kierownik pyta, czy sprzedaż wzrosła. W pliku są duplikat, oferta robocza, obca waluta i korekta. Przygotujesz odpowiedź, którą potrafisz sprawdzić. Firmy i transakcje są fikcyjne; nie potrzebujesz CRM ani poczty.
To ten sam przykład w lekcjach 05, 06 i 16. Zachowaj wcześniejszy wynik i rozwijaj go zamiast zaczynać od nowa. Czas jest orientacyjny.
- Najpierw poproś: „Podsumuj sprzedaż z tego pliku”. Zapisz przyjęte założenia. Ogólne polecenie nie musi dać błędu — model może zapytać o reguły.
- Użyj jawnych reguł liczenia. Dobry wynik to tabela, źródła liczb i lista wyłączeń, nie tylko zdanie „sprzedaż wzrosła”.
- Policz sumy niezależnie w kalkulatorze lub arkuszu. Sprawdź duplikat, walutę, status i znak korekty. Dopiero potem oceń komentarz.
Polecenie z regułami i kompletem danych
Przygotuj raport dla kierownika sprzedaży: tabela dwóch okresów, różnica w PLN, zmiana procentowa, lista wyłączeń z identyfikatorami i maksymalnie 3 zdania komentarza. Użyj wyłącznie danych poniżej. Dobierz dostępne narzędzia do obliczeń, pokaż wzór i dokumenty uwzględnione w sumach. Nie dopisuj przyczyn wzrostu. Zapytaj o brakujące dane. Niczego nie publikuj ani nie wysyłaj. Porównaj 1–7 z 8–14 października 2026 (włącznie). Sumuj zaksięgowane faktury i korekty netto w PLN. Identyczny duplikat dokumentu policz raz; sprzeczne duplikaty zgłoś do wyjaśnienia. Oferty robocze wyłącz. EUR pokaż osobno bez przeliczania. Uwzględnij ujemną korektę. Zmiana % = (nowa suma − stara suma) / stara suma × 100%; dla starej sumy 0 nie wyliczaj zwykłego procentu wzrostu. id_dokumentu,data,klient,typ_dokumentu,status,waluta,kwota_netto FV-001,2026-10-01,Firma A,faktura,zaksiegowany,PLN,1000 FV-002,2026-10-02,Firma B,faktura,zaksiegowany,PLN,1500 FV-003,2026-10-03,Firma C,faktura,zaksiegowany,PLN,500 FV-004,2026-10-08,Firma A,faktura,zaksiegowany,PLN,1200 FV-005,2026-10-09,Firma B,faktura,zaksiegowany,PLN,1800 FV-005,2026-10-09,Firma B,faktura,zaksiegowany,PLN,1800 FV-006,2026-10-10,Firma D,faktura,zaksiegowany,PLN,600 OF-007,2026-10-10,Firma E,oferta,roboczy,PLN,900 FV-008,2026-10-11,Firma F,faktura,zaksiegowany,EUR,400 KOR-009,2026-10-11,Firma A,korekta,zaksiegowany,PLN,-200
Znajdź błąd, zanim pokażesz raport
„Sprzedaż wzrosła z 3000 do 6500 zł, czyli o 116,67%. Kampania marketingowa zadziałała, więc zwiększmy jej budżet o 20%.”
Celowo błędny przykład dydaktyczny, nie zapis odpowiedzi konkretnego modelu. Co jest błędem danych, a co nieuprawnionym wnioskiem?
Sprawdź rozwiązanie i dlaczego jest poprawne
| Okres | Dokumenty | PLN |
|---|---|---|
| 1–7.10.2026 | FV-001, FV-002, FV-003 | 3000 |
| 8–14.10.2026 | FV-004, FV-005, FV-006, KOR-009 | 3400 |
Przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć kwoty.
Różnica: 400 PLN. Zmiana: 400 / 3000 × 100% = 13,33%.
6500 to poprawne 3400 powiększone o duplikat 1800, ofertę 900 i kwotę 400 w EUR. Poprawny wzór nie naprawia błędnego doboru danych. Korekta −200 PLN jest już w sumie 3400.
W pliku nie ma danych o kampanii. Możesz opisać zmianę, ale nie jej przyczynę ani właściwy budżet marketingu.
Pobierz rozwiązanie i rubrykę ocenyTeraz bez gotowego promptu
Zmień FV-006 z 600 na 800 PLN. Najpierw przewidź zmianę, potem zleć aktualizację własnymi słowami. Zachowaj raport oraz listę wykrytych błędów.
Klucz do drugiej próby
3600 PLN w drugim okresie, różnica 600 PLN, wzrost 20%. Wyłączenia bez zmian. Jeśli zamiast 800 pozostawisz pustą kwotę, znana część wynosi 2800 PLN, ale pełna suma wymaga uzupełnienia danych.
Część 05 - Promptowanie GPT-5.6 i GPT-6
Zacznij od rezultatu, którego potrzebujesz
Wypróbuj krótki szablon poniżej. Gdy zadanie wymaga wielu narzędzi lub decyzji, rozwiń strukturę ośmiu sekcji i dodatkowe wskazówki. Koszt API zależy od zużycia tokenów i narzędzi.
Pięć filarów dobrego prompta
Zamiast rozpisywać każdy krok - opisz cel i pozwól modelowi wybrać drogę.
Jaki ma być rezultat
Opisz efekt końcowy - nie każdy krok po drodze.
Kryterium sukcesu
Po czym poznasz, że zadanie zostało wykonane dobrze?
Najważniejsze ograniczenia
Czego model NIE może zrobić, zmienić, dodać.
Dozwolone źródła
Z jakich danych, plików, linków może korzystać.
Kiedy zakończyć
Warunek stopu - kiedy praca jest gotowa, kiedy zadać pytanie.
Przygotuj [konkretny rezultat]. Użyj [dozwolone źródła]; braki oznacz, zamiast zgadywać. Zależy mi na [najważniejsze kryteria jakości]. Zachowaj [elementy, których nie wolno zmienić]. Nie dodawaj [czego model ma unikać]. Przed zakończeniem sprawdź [warunek jakości].
Ten sam cel - dwa prompty
W przykładzie follow-up to wiadomość po spotkaniu, call to rozmowa, a CTA to prośba o kolejne działanie, np. wybór terminu.
„Napisz maila do klienta. Najpierw przywitaj się. Potem podziękuj za spotkanie. Potem opisz ofertę w 3 punktach. Zawsze bądź uprzejmy. Nigdy nie pisz o cenie bez podania rabatu. Musisz zakończyć wezwaniem do działania…”
„Napisz maila follow-up po spotkaniu z klientem [kontekst]. Cel: umówić kolejny call w tym tygodniu. Dobra wersja: krótka (do 120 słów), konkretna, zawiera 1 wartość dla klienta i 1 propozycję terminu. Zachowaj nasz ton - bezpośredni, bez korpo. Nie podawaj cen. Na końcu sprawdź, czy jest jasne CTA.”
Jeśli chcesz wiedzieć więcejRozbudowana struktura i 11 wskazówekOsiem sekcji pomoże przy złożonych zadaniach. Nie musisz wypełniać ich w każdym krótkim poleceniu.
Struktura złożonego prompta
8 sekcji według OpenAI
To nie znaczy, że każdy prompt musi być dokumentem. Ale przy trudniejszych zadaniach warto przejść po tej liście.
- 1RoleKim jest model w tym zadaniu
- 2PersonalityTon, styl komunikacji
- 3GoalKonkretny rezultat do osiągnięcia
- 4Success criteriaPo czym poznać, że wynik jest dobry
- 5ConstraintsCzego nie wolno / czego unikać
- 6ToolsZ czego może korzystać, do czego ma dostęp
- 7OutputFormat i struktura odpowiedzi
- 8Stop rulesKiedy zakończyć, kiedy zapytać
11 konkretnych zaleceń OpenAI
Tnij powtórzenia
Nie powtarzaj tej samej zasady na kilka sposobów i nie dodawaj przykładów, które nic nie zmieniają. Dłuższy prompt ≠ lepszy prompt.
Dowód: Wewnętrzne testy OpenAI: prostsze instrukcje = +10-15% jakości i -41-66% zużycia tokenów.
Rezultat zamiast kroków
Zamiast „najpierw X, potem Y, potem Z” napisz „Rozwiąż od początku do końca. Dobre wykonanie oznacza, że…”. GPT-5.6 sam dobiera drogę lepiej niż starsze modele.
Podaj kryteria jakości
Powiedz wprost, co MUSI znaleźć się w odpowiedzi: decyzja, uzasadnienie, ryzyka, następny krok. To działa mocniej niż kolejny akapit instrukcji.
Uważaj z „zawsze / nigdy / musisz”
Zostaw je do rzeczy niezmiennych: bezpieczeństwo, format, zakazy. W reszcie sytuacji podaj kryteria decyzji i pozwól modelowi ocenić kontekst.
Reguły stopu
Powiedz, kiedy szukać dalej, kiedy wystarczy, kiedy zapytać, a kiedy jasno stwierdzić „brakuje danych”. Bez tego model się zapętla.
Ton ≠ sposób współpracy
Ton: bezpośredni, formalny, ironiczny. Współpraca: czy pyta, czy sam researchuje, czy sygnalizuje niepewność. To dwie osobne osie - ustaw obie.
Ustaw poziom samodzielności
„Nie pytaj o drobiazgi, przyjmij rozsądne założenia i zaznacz je w odpowiedzi. Dopytuj tylko przy istotnych brakach.” - często to wystarczy.
Wskaż, co ZACHOWAĆ
Nie „popraw ten tekst”, tylko „zachowaj sens, fakty, długość i ton - popraw płynność i jasność, nic nowego nie dodawaj”.
Zasady pracy ze źródłami
Które fakty wymagają potwierdzenia, jak oznaczać przypuszczenia, co przy sprzecznych źródłach, kiedy powiedzieć „brak danych” zamiast zgadywać.
Każ sprawdzić efekt
Kod → testy. Grafika → układ i czytelność. Tekst → czy odpowiedział na wszystko i nic nie pominął. Prosty self-check podnosi jakość.
Więcej „myślenia” nie naprawi słabego prompta
Zanim podkręcisz reasoning, sprawdź: cel jasny? kryteria są? brak sprzeczności? model wie, jak zweryfikować wynik? Zwykle problem tam, nie w mocy modelu.
Co się zmienia przy GPT-6
Krótsze prompty
GPT-6 lepiej trzyma się celu i kryteriów. Wytnij listy kroków i powtarzane ostrzeżenia - kosztują tokeny i potrafią zmylić model.
Model w prompcie? Nie
Model wybierasz w pickerze, nie w treści. Napisanie „użyj Astry” niczego nie zmienia. Domyślnie Sol, masowe zadania Luna, najtrudniejsze Astra.
Poziom zamiast „myśl mocniej”
Zamiast „przemyśl to bardzo dokładnie” podnieś poziom rozumowania (High / Extra High). Działa pewniej niż przymiotniki w prompcie.
Proś o dowody
GPT-6 myli się rzadziej, ale nie zero. Poproś o oznaczenie faktów ze źródłem i szacunków - weryfikacja idzie szybciej.
Dobór modelu i poziomu rozumowania opisuje lekcja 13.