Banyak orang menilai prompt dari panjangnya. Padahal, prompt yang panjang belum tentu menghasilkan jawaban yang lebih berguna. Masalah yang lebih sering terjadi adalah kita meminta sesuatu kepada AI tanpa menjelaskan seperti apa hasil yang dianggap benar, lengkap, dan siap dipakai.
Misalnya, perintah “buatkan caption promosi” bisa menghasilkan kalimat yang terdengar menarik, tetapi terlalu umum, tidak sesuai karakter merek, atau lupa menyertakan ajakan bertindak. AI tidak selalu gagal memahami tugasnya. Sering kali, standar keberhasilannya memang belum pernah dijelaskan.
Di sinilah konsep kriteria lulus berguna. Anda tidak hanya memberi tahu AI apa yang harus dibuat, tetapi juga menetapkan daftar pemeriksaan yang harus dipenuhi sebelum jawabannya diserahkan.
Pendekatan ini sejalan dengan panduan resmi OpenAI yang menyarankan agar pengguna menjelaskan tugas, konteks, tujuan, gaya, dan format keluaran secara spesifik. Prompt engineering bukan soal mencari kalimat ajaib, melainkan merancang instruksi yang mengurangi ruang salah tafsir.
Apa yang dimaksud kriteria lulus?
Kriteria lulus adalah syarat sederhana yang harus dipenuhi oleh jawaban AI. Bentuknya bisa berupa isi yang wajib ada, batasan yang tidak boleh dilanggar, format keluaran, atau cara memeriksa kualitas jawaban.
Anggap saja Anda meminta seseorang membeli bahan makanan. Perintah “belikan bahan untuk makan malam” masih terlalu samar. Akan lebih membantu jika ditambahkan: untuk empat orang, anggaran maksimal Rp200.000, tanpa makanan laut, dan hasilnya harus berupa daftar belanja yang dikelompokkan berdasarkan jenis barang.
Dalam prompt, kriteria tersebut mengubah tugas yang samar menjadi pekerjaan dengan tujuan yang bisa diperiksa.
- Tujuan: apa yang harus dihasilkan?
- Konteks: digunakan oleh siapa dan untuk kebutuhan apa?
- Batasan: apa yang harus dihindari?
- Format: seperti apa bentuk jawaban akhirnya?
- Pemeriksaan: bagaimana memastikan jawaban sudah memenuhi permintaan?
Bedakan instruksi, bahan, dan standar hasil
Salah satu cara praktis menyusun prompt adalah memisahkan tiga bagian: instruksi, bahan, dan standar hasil. Pemisahan ini membantu AI membedakan apa yang harus dikerjakan dari informasi yang hanya perlu dianalisis.
1. Instruksi
Jelaskan peran dan tugas AI secara langsung. Hindari pembukaan yang terlalu panjang jika tidak menambah konteks.
Anda membantu tim layanan pelanggan. Tulis ulang balasan berikut agar lebih jelas, sopan, dan tidak defensif.2. Bahan
Letakkan teks, data, atau catatan yang perlu diproses dalam bagian terpisah. Pemisah seperti tanda kutip tiga atau label yang jelas dapat mengurangi kebingungan, terutama jika bahan tersebut berisi instruksi lain.
BAHAN PESAN PELANGGAN:
"""
Barang yang datang warnanya salah. Saya sudah chat dari kemarin tetapi belum ada jawaban.
"""3. Standar hasil
Inilah bagian yang paling sering dilupakan. Sebutkan syarat yang bisa diperiksa, bukan hanya kata sifat seperti “bagus” atau “profesional”.
Standar hasil:
- Maksimal 80 kata.
- Akui masalah pelanggan pada kalimat pertama.
- Jangan menyalahkan pelanggan atau kurir.
- Jelaskan langkah berikutnya.
- Akhiri dengan pertanyaan yang membantu penyelesaian.OpenAI juga merekomendasikan agar instruksi dipisahkan dari konteks dan format keluaran dijelaskan secara spesifik. Prinsip ini dapat digunakan baik dalam percakapan biasa maupun saat membangun aplikasi berbasis API. Panduan resminya memberikan contoh penggunaan label dan pemisah untuk membuat prompt lebih mudah dipahami model.
Gunakan kriteria yang bisa diperiksa
Kriteria yang baik bukan berarti harus rumit. Yang penting, kriterianya dapat dijawab dengan “ya” atau “tidak”.
Bandingkan dua instruksi berikut:
- “Buat tulisan yang menarik dan informatif.”
- “Buat tulisan 500–700 kata, gunakan tiga subjudul, sertakan satu contoh konkret, dan jangan membuat klaim tanpa sumber.”
Instruksi kedua lebih mudah dievaluasi. Anda bisa menghitung panjangnya, melihat jumlah subjudul, memeriksa contoh, dan menandai klaim yang belum memiliki sumber.
Beberapa jenis kriteria yang bisa dipakai antara lain:
- Kriteria isi: tiga manfaat, dua risiko, satu contoh.
- Kriteria panjang: maksimal 150 kata atau lima poin.
- Kriteria gaya: bahasa Indonesia natural, tanpa jargon yang tidak dijelaskan.
- Kriteria format: tabel, daftar bernomor, JSON, atau paragraf.
- Kriteria keamanan: tandai bagian yang tidak pasti dan jangan mengarang data.
Tambahkan langkah pemeriksaan sebelum jawaban akhir
Untuk tugas yang cukup penting, minta AI melakukan pemeriksaan internal sebelum memberikan hasil akhir. Anda tidak harus meminta seluruh proses berpikirnya. Cukup minta ringkasan pemeriksaan atau daftar validasi yang singkat.
Sebelum memberikan jawaban akhir:
1. Periksa apakah semua syarat di atas terpenuhi.
2. Tandai informasi yang tidak tersedia atau masih meragukan.
3. Jika ada syarat yang belum terpenuhi, perbaiki jawabannya.
4. Tampilkan hanya hasil akhir dan catatan singkat jika diperlukan.Teknik ini tidak menjamin jawaban selalu benar. Namun, ia membuat tugas lebih terstruktur dan memberi kesempatan kepada model untuk menemukan kekurangan yang terlihat jelas, seperti jumlah poin yang kurang atau format yang keliru.
Template prompt yang bisa langsung dicoba
Berikut template umum yang bisa Anda sesuaikan untuk menulis, menganalisis dokumen, membuat ringkasan, atau menyiapkan pekerjaan kantor:
Tujuan:
[jelaskan hasil yang ingin dibuat]
Konteks:
[jelaskan pembaca, pengguna, situasi, atau latar belakang]
Bahan:
"""
[tempelkan teks, data, atau catatan di sini]
"""
Instruksi:
- [tugas utama]
- [tugas tambahan jika ada]
Kriteria lulus:
- [isi wajib pertama]
- [batas panjang atau format]
- [gaya bahasa]
- [hal yang harus dihindari]
- [cara menangani informasi yang tidak diketahui]
Sebelum menjawab, periksa semua kriteria. Jika ada informasi yang kurang, nyatakan dengan jelas dan jangan mengarang.Apa artinya bagi kita?
Prompt yang lebih baik tidak selalu berarti lebih panjang. Yang lebih penting adalah memindahkan standar yang ada di kepala kita ke dalam instruksi yang dapat dibaca AI.
Mulailah dari satu pekerjaan yang sering diulang, seperti membalas email, merangkum rapat, menyusun ide konten, atau mengubah catatan menjadi daftar tugas. Tulis tiga sampai lima kriteria lulus yang paling penting. Setelah mendapatkan jawaban, lihat bagian mana yang masih meleset, lalu tambahkan kriteria baru jika memang diperlukan.
Dengan cara ini, Anda tidak perlu terus-menerus mencari prompt baru. Anda sedang membangun pola kerja yang bisa diperbaiki dari waktu ke waktu—lebih mirip daftar kendali kualitas daripada sekadar perintah sekali pakai.
Sumber & bacaan lebih lanjut
- Prompt engineering best practices for ChatGPT
- Best practices for prompt engineering with the OpenAI API
– Rio Yotto @rioyotto