Mennyit számít a részletesség, amikor mesterséges intelligenciának írunk promptokat? A videó első felében bemutatott példák rávilágítanak arra, hogy néha a tömörség vezet a legjobb eredményhez: rövidebb utasítások, világosabb elvárások, kevesebb zavaró részlet.
A szerző részletesen ismerteti azt az alapvető struktúrát, amelyben minden prompt öt elemre bontható: szerep, feladat, kontextus, korlátok és formátum. Gyakorlati módszerek – például a constraint stacking és a format first prompting – segítenek abban, hogyan adjunk át mértéktartó, mégis irányt mutató információkat.
Néhány fejezetben a videó az AI-alapú képgenerálás promptolási irányelveit járja körül. Itt kiemelt szerepet kapnak a stilizáló címkék, a kompozíciós rövidítések és a skálázási szempontok. Egy-egy kulcsszóval vagy példával az eredmény radikálisan javítható, szemben a hosszú, kifejtett leírásokkal.
Betekintést kapunk továbbá abba, hogyan lehet iteratív módon pontosítani, rövidíteni a promptokat, vagy hogyan érdemes a referencia-mashupokat alkalmazni vizuális projektekhez. Az egész szemléletmód lényege: a szerkezet és a lényeg, nem a szóözön számít.
