शुरुआती लोगों के लिए AI Prompt Engineering टिप्स

संक्षेप में

मुख्य बात: एक औसत AI जवाब और एक शानदार जवाब के बीच का फर्क लगभग हमेशा prompt में होता है। स्पष्ट और संदर्भ से भरपूर prompts हमेशा अस्पष्ट prompts से बेहतर परिणाम देते हैं — और ये तकनीकें सीखने में करीब एक घंटा लगता है।

मुख्य बातें:

• एक ही prompt में Role + Goal + Output Format — यह शुरुआती लोगों के लिए सबसे असरदार तकनीक है
• Chain-of-thought prompting ("step by step सोचो") जटिल कार्यों में AI की तर्क-शक्ति को काफी बेहतर बनाती है
• Few-shot examples — AI को पहले 1-2 नमूना आउटपुट देना — एक जैसे और style-matched परिणाम पाने का सबसे तेज़ तरीका है
• स्पष्ट formatting instructions (word count, bullet points, tables) से editing का समय काफी कम हो जाता है
• ये पाँचों तकनीकें ChatGPT, Claude, Gemini और हर बड़े LLM के साथ काम करती हैं

आप AI पहले से इस्तेमाल कर रहे हैं। लेकिन परिणाम अलग-अलग आते हैं। कभी बिल्कुल वही लिखता है जो चाहिए था। कभी बहुत सामान्य, बहुत लंबा, या बिल्कुल भटका हुआ।

AI में कोई खराबी नहीं है। दिक्कत prompt में है।

Prompt engineering सुनने में तकनीकी लगता है। असल में यह सिर्फ यह सीखना है कि आप जो चाहते हैं उसे स्पष्ट रूप से कैसे बताएं। पाँच तकनीकें 90% मामलों को कवर करती हैं, और आप इन्हें आज ही अपना सकते हैं।

एक बुरा Prompt कैसा होता है

ज़्यादातर लोग AI prompts उसी तरह लिखते हैं जैसे Google पर कुछ खोजते हैं: छोटा, अस्पष्ट, बिना किसी संदर्भ के।

"हमारे product launch के बारे में एक email लिखो।"

AI को न आपका product पता है, न आपका audience, न आपका tone, न ही email का मकसद। बिना उस संदर्भ के, वह अपना सबसे सुरक्षित अनुमान लगाता है — और वह अनुमान हमेशा request का सबसे औसत, सबसे generic version होता है।

AI केवल वही काम कर सकता है जो आप उसे देते हैं। जितना अधिक दें, उतना बेहतर वापस पाएं।

तकनीक 1: Core Formula (Role + Goal + Format)

यह एक बदलाव आपके ज़्यादातर prompts को तुरंत बेहतर बना देगा।

AI को सिर्फ क्या करना है यह बताने की बजाय, उसे तीन चीजें बताएं:

1. वह कौन है (role)
2. आप क्या चाहते हैं (goal + context)
3. आप उसे कैसे चाहते हैं (output format)

पहले:

Write an email about our product launch.

बाद में:

You are a product marketer at a B2B SaaS company. Write a 3-paragraph email
to existing customers announcing a new analytics feature. Tone: professional
but not stiff. End with a CTA to book a 15-minute demo call.

दूसरा prompt AI को एक नजरिया देता है। आउटपुट बहुत ज़्यादा उपयोगी होगा और उसे बहुत कम editing की जरूरत पड़ेगी।

तकनीक 2: Role Prompting

AI को एक विशेष role देने से उसकी शब्दावली, धारणाएं और विवरण का स्तर बदल जाता है।

"Act as a senior software engineer reviewing this code for security vulnerabilities" और "review this code" — इन दोनों के जवाब बिल्कुल अलग होंगे।

बेहतरीन role templates:

• "You are a [profession] with [X] years of experience in [specialty]. Your audience is [target audience]."
• "Act as a [specific expert] who specializes in [niche area]."
• "You are a [role] writing for [specific audience]. Use language appropriate for [background level]."

Role का कोई real job title होना जरूरी नहीं है। "Act as a highly critical editor who cuts unnecessary words without mercy" — tight और edited copy पाने के लिए यह बिल्कुल सही काम करता है।

कुछ उपयोगी roles जो आपके काम आ सकते हैं:

तकनीक 3: Chain-of-Thought Prompting

जटिल कार्यों के लिए, AI को जवाब देने से पहले समस्या पर सोचने के लिए कहें। इसे chain-of-thought prompting कहते हैं, और यह तर्क-आधारित कार्यों में आउटपुट की गुणवत्ता काफी बढ़ा देता है।

सबसे आसान तरीका: किसी भी prompt में "Think step by step before giving your final answer" जोड़ दें।

अच्छे उपयोग के मामले:

• जटिल विश्लेषण या strategic प्रश्न
• Code या technical समस्याओं का troubleshooting
• गणित और तर्क संबंधी कार्य
• trade-offs वाले decision-making scenarios

उदाहरण:

I'm choosing between two CRMs for a 5-person team. We need email integration,
a mobile app, and a pipeline view. Our budget is $50/month. Think through the
trade-offs step by step before making a recommendation.

इससे AI को अपना reasoning दिखाना पड़ता है। आउटपुट अधिक उपयोगी बन जाता है और तर्क जांचना आसान हो जाता है।

अगर आप reasoning models (OpenAI के o1, o3, या Claude का extended thinking mode) इस्तेमाल कर रहे हैं, तो वे यह अपने आप करते हैं। Standard chat models के लिए, यह nudge जरूरी होता है।

तकनीक 4: Few-Shot Examples

एक जैसा और style-matched आउटपुट पाने का सबसे तेज़ तरीका यह है: AI से कुछ माँगने से पहले उसे दिखाएं कि आप बिल्कुल क्या चाहते हैं।

AI को 1-3 उदाहरण दें जो आपके मनचाहे format, style या structure को दर्शाते हों। फिर अपनी request करें।

Template:

Here are examples of the tone I want:

Example 1: [input] → [output]
Example 2: [input] → [output]

Now do the same for: [your actual request]

असली उदाहरण:

Here are examples of the writing style I want:

Input: Product announcement for a scheduling tool
Output: "Scheduling just got easier. Set your availability once, share a link,
done. No more back-and-forth emails."

Input: Product announcement for a file storage tool
Output: "Your files, wherever you are. Upload from any device, access from all
of them. Simple."

Now write one for: a new AI chat assistant feature in our project management tool.

AI आपके उदाहरणों से length, rhythm और tone सीख लेता है। आमतौर पर दो उदाहरण काफी होते हैं।

तकनीक 5: Output Format Instructions

ज़्यादातर शुरुआती लोग यह बताना भूल जाते हैं कि वे आउटपुट किस रूप में चाहते हैं। AI वही करता है जो उसे स्वाभाविक लगता है, जो शायद आपकी जरूरत से मेल न खाए।

उसे बिल्कुल साफ बताएं कि आप क्या चाहते हैं:

Formatting instructions सिर्फ आउटपुट को सुंदर नहीं बनातीं। वे AI को अलग तरह से प्राथमिकता देने पर मजबूर करती हैं। "3 bullet points, each under 15 words" संक्षिप्तता को मजबूर करता है। "Start with the key takeaway" मुख्य बात पहले रखने की संरचना को मजबूर करता है।

सब कुछ एक साथ: पहले और बाद में

यहाँ एक असली scenario में सभी तकनीकों का पूरा उपयोग देखें।

Scenario: आप एक career lesson के बारे में LinkedIn post चाहते हैं।

साधारण prompt:

Write a LinkedIn post about a lesson I learned about time management.

परिणाम: Generic। किसी के बारे में भी, किसी के द्वारा भी लिखा जा सकता था।

Engineered prompt:

You are a senior product manager with 10 years of experience. Write a LinkedIn
post about learning to say no to meetings that don't require your decision-making.
Tone: honest and direct, not preachy. No hashtags. Under 150 words. Start with
a short punchy opening line that hooks the reader. End with one practical tip.

परिणाम: Specific, well-structured, ऐसा लगता है जैसे असली अनुभव वाले किसी व्यक्ति ने लिखा हो।

फर्क जटिलता में नहीं है। फर्क specificity में है। जितने concrete constraints, AI के पास generic होने की उतनी कम गुंजाइश।

जब परिणाम फिर भी ठीक न हों तो कैसे बेहतर करें

अच्छे prompts पहली बार में शायद ही कभी बनते हैं। इसे एक draft की तरह समझें।

अगर पहला आउटपुट 80% सही है, तो conversation जारी रखें:

• "Good. Now make it 30% shorter."
• "Remove the formal language — make it sound more like a colleague talking."
• "The third point is weak. Rewrite just that section with a concrete example."
• "Change the tone from persuasive to informational."

हर बार पूरा prompt दोबारा लिखने की जरूरत नहीं है। जो काम कर रहा है उस पर build करें।

यह writing और content कार्यों के लिए खासकर उपयोगी है। लेखन workflows के लिए विशेष रूप से बने AI tools पर गहरी नजर के लिए, best AI for writing in 2026 देखें।

आम गलतियाँ

बहुत अस्पष्ट। "Help me with marketing" बनाम "Write three subject line options for a re-engagement email to customers who haven't purchased in 90 days।" दूसरे prompt में गलत जवाब की लगभग कोई गुंजाइश नहीं है।

एक साथ बहुत सारे काम। एक prompt में पाँच requests न ठूंसें। जटिल कार्यों को steps में बाँटें: पहले outline माँगें, फिर हर section को expand करें।

अपने audience के बारे में कोई संदर्भ नहीं। AI नहीं जानता कि आप 12 साल के बच्चे के लिए लिख रहे हैं या PhD के लिए। इसे स्पष्ट रूप से बताएं।

पहला जवाब स्वीकार कर लेना। Iterate करें। ज़्यादातर अच्छे आउटपुट एक perfectly worded prompt से नहीं, बल्कि 2-3 exchanges से आते हैं।

यह उम्मीद करना कि वह आपका मन पढ़ ले। अगर आपकी कोई limitations हैं (word count, avoid करने वाले topics, पसंदीदा format), तो उन्हें पहले ही बता दें। ऐसा जवाब पढ़ने के बाद यह न जानें कि आपको वे constraints जोड़नी थीं जिन्हें आप use नहीं कर सकते।

एक बार जब आपके पास सामान्य कार्यों के लिए solid prompts हों, तो आप उन्हें Zapier या Make जैसे tools के साथ repetitive AI workflows को automate करने के लिए building blocks के रूप में इस्तेमाल कर सकते हैं।

क्या यह सभी AI Models पर काम करता है?

हाँ। Core तकनीकें ChatGPT, Claude, Gemini और किसी भी बड़े LLM पर काम करती हैं।

कुछ छोटे अंतर जानने लायक हैं:

ChatGPT (GPT-4o): Structured prompts के साथ अच्छा काम करता है जिनमें clear sections हों। Multi-constraint prompts को साफ-साफ handle करता है। ज़्यादातर कार्यों के लिए तेज़।

Claude (Anthropic): Detailed और nuanced instructions को follow करने में खासकर अच्छा है। लंबे context और subtle tone requirements को ज़्यादातर models से बेहतर handle करता है। अगर आप voice और style के बारे में specific हैं, तो Claude आमतौर पर deliver करता है।

Gemini (Google): उन कार्यों पर मजबूत जहाँ real-time information access फायदेमंद हो। वही prompting techniques लागू होती हैं; आउटपुट style थोड़ा अलग होता है।

इस पेज पर दी गई तकनीकें इन सभी के साथ काम करती हैं। जो model आप पहले से इस्तेमाल करते हैं उसे चुनें और वहीं apply करें।

अगर आप अभी यह तय कर रहे हैं कि किस AI के साथ काम करना है, तो ChatGPT vs Claude comparison सामान्य use cases के लिए व्यावहारिक अंतर cover करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Prompt engineering और सिर्फ "AI इस्तेमाल करने" में क्या फर्क है?

Prompt engineering specific, high-quality आउटपुट पाने के लिए prompts को जानबूझकर design करने की practice है। ज़्यादातर लोग casual requests type करके और जो भी आता है उसे स्वीकार करके "AI इस्तेमाल करते हैं।" Prompt engineering का मतलब है कि आप क्या पूछते हैं और कैसे frame करते हैं, इसके बारे में जानबूझकर सोचना। दोनों के बीच का अंतर अक्सर आउटपुट quality में 5x का फर्क होता है।

Prompt कितना लंबा होना चाहिए?

Role, goal, context और format instructions शामिल करने के लिए पर्याप्त लंबा — और स्पष्ट रहने के लिए पर्याप्त छोटा। ज़्यादातर कार्यों के लिए, 50-150 words सही रहता है। जटिल technical कार्य इससे लंबे हो सकते हैं। Simple formatting या summarization requests एक वाक्य में हो सकती हैं। अगर आपका prompt एक paragraph से लंबा है और फिर भी vague है, तो इसका मतलब है कि आपको longer की बजाय more specific होने की जरूरत है।

क्या मुझे ये तकनीकें याद करनी होंगी?

नहीं। ज़्यादातर लोग एक हफ्ते की deliberate practice के बाद 2-3 तकनीकें internalize कर लेते हैं। Core formula (role + goal + format) से शुरू करें क्योंकि यह हर prompt को तुरंत बेहतर बनाता है। बाकी तकनीकें तब जोड़ें जब आप किसी ऐसे काम पर हों जहाँ वे मदद करें।

अगर मैं इन सभी tips को follow करूँ फिर भी बुरे परिणाम आएं तो?

कोई दूसरा model आज़माएं — कुछ कार्य सच में कुछ models के लिए बेहतर suited होते हैं। यह भी जांचें कि आपका role और context वास्तव में accurate और internally consistent है या नहीं। अगर आप AI को "write like an expert" कहते हैं लेकिन आपके examples casual हैं, तो उसे conflicting signals मिलते हैं। और iterate करें: पहले response को starting point मानें, finished product नहीं।

क्या यह सीखना उचित है जब AI tools लगातार बेहतर होते जा रहे हैं?

हाँ। बेहतर models फिर भी well-structured prompts पर बेहतर respond करते हैं। Models के बेहतर होने के साथ एक अच्छे prompt और एक vague prompt के बीच का अंतर कम नहीं हुआ है — बल्कि अगर कुछ है, तो ज़्यादा capable models के पास स्पष्ट direction मिलने पर बेहतर काम करने की ज़्यादा गुंजाइश होती है। आज जो basics सीखते हैं वे हर आने वाले model पर लागू होंगे।

निष्कर्ष

ज़्यादातर लोगों को AI से उसकी क्षमता का एक छोटा हिस्सा ही मिलता है क्योंकि उन्होंने अपने पूछने के तरीके में बदलाव नहीं किया है। एक role जोड़ें, output format specify करें, AI को एक concrete goal दें — परिणाम तुरंत बेहतर हो जाते हैं।

पाँच तकनीकें हैं:

1. एक ही prompt में Role + Goal + Format
2. काम के अनुसार एक specific role assign करें
3. जटिल reasoning के लिए step by step सोचने को कहें
4. जब consistent style या structure चाहिए तो examples दें
5. बिल्कुल साफ बताएं कि आप आउटपुट किस format में चाहते हैं

सिर्फ पहली से शुरू करें। Core formula अकेले किसी भी ऐसे काम में एक ध्यान देने योग्य फर्क लाएगा जिसके लिए आप नियमित रूप से AI का उपयोग करते हैं।

जो लोग इन तकनीकों को tabs के बीच switch किए बिना कई AI models पर apply करना चाहते हैं, उनके लिए Zemith एक ही जगह पर ChatGPT, Claude और अन्य तक access देता है।