प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में वास्तव में अच्छा कैसे बनें

पिछले महीने, मैंने एक अच्छा कोल्ड ईमेल टेम्पलेट लिखने में 3 घंटे बिताए।

तीन। पूरे। घंटे।

AI लगातार generic कचरा उगल रहा था जो हर दूसरे "Hey [FIRST_NAME], hope this email finds you well" जैसा सुनाई देता था…

फिर मैंने अपने prompt में एक चीज बदली।

एक चीज।

अचानक, AI ऐसे ईमेल लिख रहा था जो वास्तव में मानवीय लग रहे थे, specific connection points का संदर्भ दे रहे थे, और personality थी।

मेरी reply rates बहुत बढ़ गईं!

वह पल?

तभी prompt engineering एक skill की तरह महसूस करना बंद हो गई और लगभग cheating की तरह महसूस होने लगी।

रुकिए, यह वास्तव में काम करता है?

prompt engineering के बारे में यह बात स्पष्ट है: यह बिल्कुल वही मांगने में वास्तव में अच्छा होने के बारे में है जो आप चाहते हैं।

हम में से अधिकांश इसमें कमजोर हैं। क्योंकि यह इतना आसान नहीं है।

जब मैंने Cursor का उपयोग करके इस साइट को बनाना शुरू किया तब यह समझ आया।

मेरे पहले प्रयास आपदा थे:

मेरा भयानक prompt:

"Create my homepage and style with stunning and aesthetic visuals"

परिणाम:

Generic, बदसूरत, गड़बड़ code जिसे कोई भी कभी customize नहीं कर पाएगा। 🤮

मेरा बेहतर prompt:

"You're a senior web designer developer with deep knowledge in UI/UX. You are building my personal blog with me, a good fellow unfamiliar with our codebase (Astro Framework). Based in Astro conventions and best practices, create practical assets, components like UI and sections based in astro files. The final result should be a template that experienced developers could use and customize easily..."

परिणाम:

वास्तव में उपयोगी और साफ astro files, कम से कम पहले से बेहतर और अधिक organized। (CSS files अभी भी meeh हैं हालांकि) 😅

अंतर? मैंने AI से generic codes लिखने के लिए कहना बंद कर दिया और इसे एक अनुभवी developer के रूप में सहकर्मी की मामूली परियोजना बनाने में मदद करने के लिए कहना शुरू किया।

पांच नियम जिन्होंने सब कुछ बदल दिया

1. Robots के साथ विनम्र होना बंद करें

मैं prompts इस तरह लिखता था जैसे मैं कोई एहसान मांग रहा हूं: "Could you please maybe help me write a blog post about SEO?"।

अब मैं सीधा हूं: "Write a 1,200-word blog post for marketing developers who want to understand technical SEO. Include code examples and explain why site speed actually matters for conversion rates, not just rankings।"

AI की भावनाएं नहीं होतीं। इसके पास algorithms हैं। उन algorithms को बिल्कुल वही दें जिसकी उन्हें जरूरत है।

2. Context सब कुछ है

खराब prompt:

"Write a LinkedIn post about growth marketing."

अच्छा prompt:

"I'm a Marketing Engineer at a YC startup. Write a LinkedIn post sharing one specific growth hack I discovered while scaling our user base from 1K to 10K. Make it tactical, not theoretical. My audience is other growth marketers and technical founders."

दूसरा prompt काम करता है क्योंकि AI जानता है:

• मैं कौन हूं (Marketing Engineer, YC startup)
• मैं क्या चाहता हूं (specific growth hack)
• Context (1K से 10K scale)
• मेरा audience (growth marketers, technical founders)
• Tone (tactical, theoretical नहीं)

3. दिखाएं, सिर्फ बताएं नहीं

Instead of saying "write in a conversational tone," मैं examples देता हूं:

"Write like this: Here's the thing nobody talks about with A/B testing: most marketers get so excited about statistical significance that they forget to check if the difference actually matters. I've seen teams celebrate a 2% lift on a metric that generates $50/month. Congrats, you just spent three weeks optimizing for an extra dollar a month"

AI example से सीखता है और उस specific style को match करता है।

4. मुक्त करने के लिए बाधित करें

Counterintuitive लेकिन सच: जितनी अधिक बाधाएं आप देते हैं, उतना ही अधिक creative output मिलता है।

इसके बजाय:

"Help me with marketing automation."

कोशिश करें:

"I need a 7-email drip sequence for SaaS trial users who haven't logged in after day 3. Each email should be under 100 words, focus on one specific feature, include a clear and valuable CTA, sounding like it's coming from a helpful teammate, not a sales robot."

Constraints सीमाओं के भीतर creativity को मजबूर करती हैं।

5. Iterate करें जैसे आपकी Conversion Rate इस पर निर्भर करती है

मेरे सर्वश्रेष्ठ prompts कभी भी पहले drafts नहीं होते। मैं prompt engineering को ad copy optimize करने जैसा मानता हूं (test, measure, refine, repeat)।

पहला प्रयास आमतौर पर मुझे 60% मिलता है जो मैं चाहता हूं। फिर मैं कहता हूं:

• "Make it more specific"
• "Add a real example from the industry"
• "Remove the corporate buzzwords"
• "Include the technical details a developer would care about"

हर iteration perfect के करीब पहुंचता है।

"Cheating" कारक

यहां बताया गया है कि prompt engineering cheating की तरह क्यों महसूस होती है: मैं उन विषयों पर expert-level outputs प्राप्त कर रहा हूं जिनके बारे में मैं अभी भी सीख रहा हूं।

मुझे एक मुफ्त Astro template ship करने की जरूरत थी। documentation पढ़ने में घंटे बिताने के बजाय, मैंने बस:

• Best conventions सीखने के लिए कुछ videos देखे (playlist)
• कुछ महत्वपूर्ण teachings transcripts download किए
• AI को Astro Docs + useful tutorials से feeded किया
• वास्तव में specific था कि मैं एक clean code और replicable template बनाना चाहता था

Marketing Engineer Advantage

यहां बताया गया है कि मैंने marketing और engineering teams के बीच फंसे रहने से क्या सीखा है: दोनों पक्ष पहले से ही AI का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन वे इसे अलग तरीके से उपयोग कर रहे हैं।

Marketers content के लिए AI का उपयोग करते हैं: social posts, email copy, blog outlines।

Engineers code के लिए AI का उपयोग करते हैं: debugging, documentation, optimization।

एक Marketing Engineer के रूप में, मैं दुनिया के बीच अनुवाद करने के लिए AI का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं:

• Technical features को benefit-driven copy में convert करना
• Marketing requirements को technical specifications में बदलना
• दोनों teams की मदद के लिए automation workflows बनाना

Prompt engineering skills सीधे transfer होती हैं। AI से Python script को debug करने या email sequence लिखने के लिए कहना, यह वही core skill है: जो मैं चाहता हूं उसके बारे में अविश्वसनीय रूप से specific होना।

असली Superpower

Prompt engineering वास्तव में AI के बारे में नहीं है। यह बिल्कुल स्पष्ट रूप से articulate करने में अविश्वसनीय रूप से अच्छा होने के बारे में है कि आप क्या चाहते हैं।

इसलिए मेरा मानना है कि बेहतर होने के लिए हमें हमेशा कुछ सीखने, पढ़ने और खोजने की जरूरत है। और कहीं विचारों को लिखने की।

यह ठीक वैसे ही है जैसे मैंने इस blog को बनाया, prompt engineering को लागू करके content बनाने के लिए जो अच्छी तरह से rank करता है और readers की मदद करता है।

और specificity skill हर जगह transfer होगी:

• आपकी design team के लिए बेहतर briefs
• Developers के लिए स्पष्ट requirements
• Stakeholders के साथ अधिक प्रभावी संचार
• आपके products के लिए मजबूत positioning

तो हां, अच्छी तरह से prompting करना cheating की तरह महसूस होता है।

यह सिर्फ नवीनतम है।

आपकी सबसे अच्छी prompting जीत क्या है?

Prompt engineering को action में देखना चाहते हैं? देखें कि मैंने इस blog को perfect SEO scores के साथ बनाने और ऐसा content बनाने के लिए इन techniques का उपयोग कैसे किया जो rank करता है।