Giới thiệu

Sự ra đời của các nền tảng AI hội thoại không cần mã như Macaron đã mở ra cơ hội cho mọi người trở thành nhà phát triển phần mềm. Bằng cách chuyển đổi các chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên thành các "mini-app" chức năng và cá nhân hóa, hệ thống này giúp bất kỳ ai cũng có thể tạo ra ứng dụng. Tuy nhiên, chất lượng đầu ra hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng đầu vào. Nghệ thuật và khoa học trong việc giao tiếp với các tác nhân AI này—được gọi là kỹ thuật tạo prompt—là kỹ năng quan trọng để khai thác tối đa tiềm năng của chúng.

Hướng dẫn kỹ thuật này cung cấp một khung chi tiết để làm chủ kỹ thuật tạo prompt trong bối cảnh nền tảng AI Macaron. Chúng tôi sẽ phân tích quy trình mà động cơ sinh ra của Macaron chuyển đổi các prompt thành ứng dụng và cung cấp một bộ các thực tiễn tốt nhất cùng với ví dụ có thể sao chép để giúp người dùng từ Mỹ, EU và các khu vực khác trên thế giới tạo ra các yêu cầu rõ ràng và hiệu quả.

Hiểu Biết Về Động Cơ Sinh Ra: Macaron Xây Dựng Từ Các Prompt

Để tạo ra các prompt hiệu quả, trước tiên bạn cần hiểu cơ chế bên dưới. Khi bạn cung cấp cho Macaron một mô tả về ứng dụng mong muốn, động cơ sinh ra của nó thực hiện một quy trình đa bước:

1. Diễn Giải Yêu Cầu: AI phân tích đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên của bạn để xác định mục tiêu chính, các tính năng chính, dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn của mini-app.
2. Lắp Ráp Các Khả Năng Module: Động cơ sau đó truy cập vào thư viện các khả năng module—như nhận diện hình ảnh, trực quan hóa dữ liệu hoặc tích hợp cơ sở dữ liệu—và lắp ráp chúng để đáp ứng các yêu cầu của bạn.
3. Xác Nhận Tính Năng Tương Tác: Quan trọng là, quy trình này không chỉ là một giao dịch một chiều. Macaron trình bày cho bạn một phác thảo có cấu trúc về các tính năng mà nó đã hiểu từ prompt của bạn. Vòng lặp xác nhận tương tác này cho phép bạn xác minh cách hiểu của nó và thực hiện các điều chỉnh thời gian thực trước khi ứng dụng được tạo ra.

Một prompt được xây dựng tốt sẽ giảm thiểu sự mơ hồ, giảm số lần lặp lại và đảm bảo đầu ra ban đầu gần nhất với tầm nhìn của bạn.

5 Nguyên Tắc Vàng Của Kỹ Thuật Tạo Prompt Hiệu Quả Cho Macaron

Việc tạo ra một prompt chất lượng cao cho một tác nhân AI sinh ra là một quá trình đơn giản khi được hướng dẫn bởi một bộ nguyên tắc rõ ràng. Dưới đây là năm thực tiễn tốt nhất hàng đầu.

1. Bắt Đầu Với Một Mục Tiêu Rõ Ràng

Bắt đầu prompt của bạn bằng cách nêu rõ mục tiêu chính hoặc chủ đề của mini-app mà bạn muốn tạo. Tuyên bố ban đầu này cung cấp cho AI bối cảnh cao cấp cần thiết để định hình toàn bộ dự án.

• Ví dụ Yếu: "Tạo một ứng dụng cho chuyến đi của tôi."
• Ví dụ Mạnh: "Tôi muốn tạo một ứng dụng lập kế hoạch hành trình cho chuyến đi một tuần đến Nhật Bản."

Ví dụ thứ hai ngay lập tức gắn kết dự án vào lĩnh vực "du lịch" và chỉ định các thông số chính (thời gian, địa điểm), cho phép AI dự đoán các tính năng liên quan.

2. Phân Tích Mục Tiêu Thành Các Tính Năng Cụ Thể

Sau khi nêu rõ mục tiêu, hãy liệt kê các chức năng cốt lõi bạn yêu cầu. Hãy càng cụ thể càng tốt về các hành động, dữ liệu đầu vào và đầu ra của ứng dụng.

• Ví dụ Yếu: "Nó nên giúp tôi với kế hoạch du lịch của mình."
• Ví dụ Mạnh: "Ứng dụng nên tạo một lịch trình từng ngày, ước tính chi phí hàng ngày bằng JPY, và bao gồm một bản đồ tương tác cho mỗi thành phố với các địa điểm quan trọng đã được gắn cờ."

Mức độ chi tiết này cho phép AI chọn và cấu hình các khả năng module đúng từ thư viện của nó.

3. Chỉ Định Các Nguồn Dữ Liệu Và Phương Thức Nhập/Xuất

Nếu mini-app của bạn cần tương tác với các loại dữ liệu cụ thể hoặc sử dụng các phương thức I/O nhất định, hãy nêu rõ điều này trong prompt của bạn.

• Ví dụ Yếu: "Tôi muốn một ứng dụng sức khỏe."
• Ví dụ Mạnh: "Xây dựng một ứng dụng theo dõi calo và thể dục. Nó cần chấp nhận đầu vào văn bản thủ công cho các bữa ăn, được hỗ trợ bởi một cơ sở dữ liệu calo tiêu chuẩn, và sử dụng máy đếm bước của điện thoại tôi để theo dõi số bước hàng ngày."

Thông tin này rất quan trọng để AI có thể tích hợp các nguồn dữ liệu đúng (ví dụ: API calo) và các tính năng phần cứng (ví dụ: máy đếm bước).

4. Cung Cấp Các Ví Dụ, Tham Số, Và Hạn Chế Cụ Thể

Việc bao gồm các tham số định lượng hoặc ví dụ trong prompt của bạn sẽ cải thiện đáng kể độ chính xác của đầu ra.

• Ví dụ Yếu: "Nó nên giúp tôi với chế độ ăn uống của mình."
• Ví dụ Mạnh: "Ứng dụng nên theo dõi calo hàng ngày của tôi so với mục tiêu 1,800 kcal và hiển thị tiến độ 7 ngày của tôi trên biểu đồ trực quan."

Số, loại và sở thích định dạng hoạt động như các hạn chế rõ ràng hướng dẫn quy trình sinh ra của AI.

5. Tham Gia Vào Một Cuộc Đối Thoại Lặp Đi Lặp Lại Và Tinh Chỉnh

Việc tạo prompt không kết thúc với chỉ dẫn ban đầu của bạn. Hãy coi quy trình này như một cuộc đối thoại hợp tác với một nhà thiết kế. Sau khi Macaron trình bày phác thảo tính năng ban đầu, hãy xem xét nó cẩn thận. Đây là cơ hội của bạn để tinh chỉnh kế hoạch.

• Ví dụ Tinh Chỉnh: "Điều đó trông đúng, nhưng vui lòng bao gồm một tính năng xuất báo cáo tiến độ hàng tuần dưới dạng tệp CSV."

Khi ứng dụng được xây dựng, hãy kiểm tra chức năng của nó. Nếu thiếu một tính năng hoặc không hoạt động như mong đợi, bạn có thể tiếp tục cuộc đối thoại để yêu cầu điều chỉnh. Một tác nhân được thiết kế tốt như Macaron hỗ trợ việc tinh chỉnh lặp lại này.

Phân Tích So Sánh: Tác Động Của Sự Rõ Ràng Trong Prompt

Để minh họa sự khác biệt lớn mà chất lượng prompt tạo ra, hãy xem xét hai ví dụ cho một ứng dụng theo dõi chế độ ăn:

Prompt Mơ Hồ: "Tôi muốn một ứng dụng giúp tôi ăn uống lành mạnh."

Kết Quả: Prompt này quá mơ hồ. AI có thể sẽ phải hỏi một loạt câu hỏi để làm rõ xem người dùng muốn một ứng dụng lập kế hoạch bữa ăn, một bộ đếm calo, hay một cuốn sách công thức, làm chậm quá trình tạo ra ứng dụng.

Prompt Cụ Thể: "Này Macaron, hãy tạo một ứng dụng theo dõi calo. Tôi muốn ghi lại bữa ăn với tên thực phẩm và khẩu phần, được hỗ trợ bởi một cơ sở dữ liệu calo. Giúp tôi theo dõi calo hàng ngày và hiển thị tôi gần đến mục tiêu 1,500 kcal của mình, và cũng vẽ biểu đồ tiến độ 7 ngày để giữ cho chế độ ăn của tôi trên đúng hướng."

Kết Quả: Prompt này là một bài học mẫu về sự rõ ràng. Nó chỉ định chức năng cốt lõi (theo dõi calo), phương thức nhập (ghi lại bữa ăn), nguồn dữ liệu (cơ sở dữ liệu calo), tham số chính (mục tiêu 1,500 kcal), và hình thức đầu ra mong muốn (biểu đồ 7 ngày). AI có thể ngay lập tức tạo ra một mini-app khớp chính xác với yêu cầu của người dùng.

Kỹ Thuật Tạo Prompt Nâng Cao Và Ví Dụ Có Thể Sao Chép

Để nâng cao kết quả của bạn hơn nữa, hãy xem xét những kỹ thuật nâng cao này và sử dụng các ví dụ sau như một bản hướng dẫn.

Tận Dụng Ký Ức Sâu Của Macaron

Một trong những đặc điểm kiến trúc độc đáo của Macaron là Ký Ức Sâu Cá Nhân Hóa. Điều này cho phép AI nhớ các sở thích và bối cảnh của bạn trong các cuộc trò chuyện. Bạn có thể tận dụng điều này để tạo ra những ứng dụng cá nhân hóa hơn.

• Ví dụ: Nếu Macaron đã biết mục tiêu bước hàng ngày của bạn là 10,000, bạn có thể nói đơn giản, "Xây dựng một ứng dụng thể dục để giúp tôi đạt được mục tiêu bước hàng ngày của mình." AI sẽ truy cập vào ký ức của nó và tự động sử dụng mục tiêu 10,000 bước trong thiết kế ứng dụng.

Mẫu Prompt Có Thể Sao Chép

• Đối Với Ngân Sách (Mỹ/EU): "Tạo một ứng dụng lập kế hoạch ngân sách hàng tháng. Đầu vào: thu nhập, chi phí (số tiền, loại, ngày). Đầu ra: ngân sách so với chi tiêu thực tế theo loại, thông báo khi vượt quá 100%, và dự đoán tiết kiệm hàng tháng. Sử dụng USD/EUR và định dạng MM/DD/YYYY. Giao diện phải thân thiện với di động với độ tương phản màu sắc dễ đọc."
• Đối Với Thể Dục: "Xây dựng một ứng dụng theo dõi calo và bước chân. Đầu vào: tên bữa ăn, kích thước phần, và số bước hàng ngày từ máy đếm bước của điện thoại tôi. Đầu ra: tổng hàng ngày theo thời gian thực so với mục tiêu 1,800 kcal và biểu đồ tiến độ 7 ngày. Bao gồm tính năng xuất tệp CSV."

Quy Trình Phát Triển: Từ Prompt Đến Mini-App Hoạt Động

Khi bạn đã gửi một prompt được xây dựng tốt, quy trình phát triển điển hình là như sau:

1. Phác Thảo Tính Năng & Xác Nhận: Macaron sẽ phản hồi với một phác thảo tóm tắt về ứng dụng mà nó dự định xây dựng để bạn xem xét.
2. Sinh Ra: Khi bạn xác nhận, AI sẽ sinh ra mini-app, bao gồm tên, biểu tượng, giao diện người dùng và logic backend thích hợp. Quy trình này thường chỉ mất vài phút.
3. Sử Dụng Tương Tác: Mini-app sẽ trở thành có sẵn để sử dụng ngay lập tức trên nền tảng Macaron.
4. Tinh Chỉnh: Bạn có thể tiếp tục cuộc trò chuyện để yêu cầu điều chỉnh hoặc tính năng mới.
5. Lưu & Chia Sẻ: Ứng dụng sẽ tự động được lưu vào "Sổ Tay" cá nhân của bạn và bạn có thể tạo một liên kết chia sẻ để người khác sử dụng sự sáng tạo của bạn.

Kết Luận: Khơi Dậy Sự Sáng Tạo Của Bạn Thông Qua Một Lớp AI Mới

Làm chủ kỹ thuật tạo prompt là chìa khóa để mở ra tiềm năng cách mạng của các nền tảng AI hội thoại như Macaron. Bằng cách học cách giao tiếp tầm nhìn của bạn một cách rõ ràng và chính xác, bạn có thể biến ý tưởng của mình thành phần mềm cá nhân hóa mạnh mẽ mà không cần phải viết một dòng mã nào.

Hướng dẫn này cung cấp kiến thức kiến trúc và khung thực tiễn cần thiết để vượt qua các lệnh đơn giản và tham gia vào một mối quan hệ hợp tác sáng tạo thực sự với tác nhân AI của bạn. Tương lai của phát triển phần mềm là hội thoại, và khả năng của bạn trong việc tạo ra một prompt hoàn hảo chính là siêu năng lực mới của bạn.

---

Để tìm hiểu thêm về các chính sách và lựa chọn thiết kế mà Macaron thực hiện, bạn có thể đọc bài viết Cách Viết Prompt Tốt Hơn Cho Macaron AI trên blog chính thức của Macaron.