Pokud vás trápí slabé výsledky umělé inteligence, příčina často leží v nepřesném zadání, a právě tento článek vám na praktických ukázkách frameworků SMART a RTF ukáže, jak prompty strukturovat, eliminovat časté chyby a zajistit konzistentní, opakovatelné odpovědi.
Proč vaše AI výstupy stále nejsou dokonalé?
Možná už jste zkusili napsat několik promptů a začali si všímat, že některé výsledky se opakovaně nedaří dostat tak, jak byste potřebovali. Než ale začnete zpochybňovat AI, zkuste zpochybnit samotné zadání. V předchozím díle jsme si ukázali, jak sestavit dobrý prompt. Dnes půjdeme o krok dál.
Frameworky - rámce, tedy strukturované základy promptů, pomáhají udržet myšlenku, srozumitelně vymezit cíl a předejít těm nejčastějším chybám. Neslouží jen začátečníkům. Naopak, u zkušenějších uživatelů usnadňují opakovanou práci a pomáhají rychleji iterovat.
Krátce dodejme, že některé frameworky jako SMART nebo BAB pocházejí z managementu a marketingu a jen se adaptovaly pro práci s AI. Tato adaptace ale funguje překvapivě dobře.
Frameworky (rámce) jsou součástí širší disciplíny zvané „prompt engineering“ – česky bychom mohli říci navrhování nebo stavění promptů. Jde o dovednost psát zadání pro jazykové modely – zjednodušeně AI - tak, aby vedly k co nejrelevantnějším, přesným a praktickým výsledkům. Prompt engineering je dnes uznávanou oblastí, která kombinuje jazyk, logiku, uživatelský záměr i znalost možností modelů.
Pokud přemýšlíte, jak se dobrat konzistentních výsledků, ať už tvoříte e-maily, obsahy workshopů nebo analýzy v Excelu, přesně pro takové situace jsou frameworky užitečné.
Základní frameworky, které stojí za to znát
Frameworků vzniklo za poslední dobu velké množství, ale jen několik z nich se v praxi skutečně osvědčilo. V těchto příkladech vždy ukážeme princip, typickou situaci, český prompt a poznámku, kde se daný přístup osvědčil.
| Rámec | Význam zkratky | Překlad zkratky | Pomáhá při | Vhodné pro |
|---|---|---|---|---|
| TAG | Tone, Audience, Goal | Tón, Publikum, Cíl | rychlá obsahová tvorba, účely na jedno použití | začátečník |
| BAB | Before, After, Bridge | Předtím, Poté, Přechod | storytelling, marketing, přesvědčování | začátečník |
| RTF | Role, Task, Format | Role, Úkol, Formát | definovaný formát výstupu, odborné role | začátečník |
| RISE | Reflect, Identify, Solve, Evaluate | Zamyslet se, Identifikovat, Vyřešit, Vyhodnotit | vícekrokové úkoly, detailní návody | pokročilý |
| AIM | Audience, Intent, Message | Publikum, Záměr, Sdělení | cíle s měřitelným dopadem | začátečník |
| G-R-O | Goal, Reality, Options | Cíl, Realita, Možnosti | koučování, rozhodování | pokročilý |
| F-I-T | Focus, Information, Tone | Zaměření, Informace, Tón | zacílená komunikace, krátké odpovědi | začátečník |
| CARE | Context, Action, Result, Example | Kontext, Akce, Výsledek, Příklad | rešerše, analýzy, prezentace výsledku | začátečník /pokročilý |
| SMART | Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound | Specifický, Měřitelný, Dosáhnutelný, Relevantní, Časově ohraničený | nastavování cílů, plánování projektů | začátečník pokročilý |
| ROSES | Role, Objective, Structure, Examples, Style | Role, Cíl, Struktura, Příklady, Styl | prezentační formáty, výuka | začátečník pokročilý |
| CLEAR | Clarify, Listen, Engage, Align, Respond | Ujasnit, Naslouchat, Zapojit, Sjednotit, Reagovat | týmová komunikace, spolupráce | pokročilý |
| L-E-D | Listen, Empathize, Direct | Naslouchat, vcítit se, nasměrovat | řešení konfliktů, vedení lidí | pokročilý |
| SMARTER | SMART + Evaluate, Re-evaluate | SMART + Vyhodnoť, Přepracuj | iterace, kontrola kvality, agilní řízení | pokročilý |
| CO-STAR | Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response | Kontext, Cíl, Styl, Tón, Publikum, Odezva | marketing, kreativní briefy | pokročilý expert |
| AUTOMAT | Ask, Understand, Test, Optimize, Modify, Automate, Test | Ptej se, Pochop, Otestuj, Optimalizuj, Uprav, Automatizuj, Testuj | automatizace procesů, dlouhodobé scénáře | expert |
| RISEN | Role, Input, Steps, Expectations, Nuance | Role, Vstup, Kroky, Očekávání, Nuanse | komplexní scénáře, týmové úlohy | expert |
Příklady promptů podle frameworků:
RTF Framework
| Prvek | Popis | Příklad |
|---|---|---|
| Role | Určete roli AI | „Jednej jako personalista.“ |
| Task | Popište úkol | „Napiš krátkou odpověď uchazeči, že byl vybrán do druhého kola.“ |
| Format | Vymezte styl nebo formu výstupu | „Délka do 120 slov, styl profesionální a lidský.“ |
Poznámka: Tento přístup využívá i šablona „Odpovědět na e-mail“ v Microsoft 365 Copilot.
BAB Framework
| Prvek | Popis | Příklad |
|---|---|---|
| Before | Popis původní situace | „Popiš běžný den obchodníka bez CRM.“ |
| After | Jak vypadá situace po změně | „Popiš den obchodníka s CRM.“ |
| Bridge | Spojující výzva ke změně | „Uzavři výzvou ke změně.“ |
TAG Framework
| Prvek | Popis | Příklad |
|---|---|---|
| Tone | Nastavení tónu výstupu | „Tón: inspirativní.“ |
| Audience | Určení cílové skupiny | „Publikum: HR manažeři ve větších firmách.“ |
| Goal | Cíl sdělení | „Cíl: sdílet novou strategii školení při nástupu zaměstnance.“ |
CARE Framework
| Prvek | Popis | Příklad |
|---|---|---|
| Context | Kontext situace | „Interní setkání IT.“ |
| Action | Co se během akce dělo | „Prezentace plánu nasazení technologie.“ |
| Result | Jaký výsledek byl dohodnut | „Dohoda na prioritě migrace.“ |
| Example | Konkrétní příklad požadovaného výstupu | „Uveď příklad, co se migrací míní.“ |
ROSES Framework
| Prvek | Popis | Příklad |
|---|---|---|
| Role | Určete roli AI | „Jsi analytik trhu s elektromobily.“ |
| Objective | Uveďte cíl | „Analyzuj aktuální trendy trhu s EV a potenciál růstu.“ |
| Scenario | Popište situaci | „Naše poradenská firma připravuje whitepaper o trhu s EV…“ |
| Solution | Očekávaný výstup | „Vytvoř podrobný přehled o trendech a predikcích na trhu EV.“ |
| Steps | Navrhněte kroky | „Popiš kroky pro sestavení komplexní tržní analýzy.“ |
ERA Framework
| Prvek | Popis | Příklad |
|---|---|---|
| Expectation | Popis očekávaného výstupu | „Cílem je důkladná analýza trendů trhu s EV.“ |
| Role | Určete roli AI | „Jsi tržní analytik se specializací na EV sektor.“ |
| Action | Požadované kroky | „Získej a analyzuj data o preferencích spotřebitelů a konkurenci.“ |
Rozšiřující frameworky pro konkrétní účely
Rámec SMART je dobře známý z oblasti řízení cílů ve firmách, zejména v kontextu KPI (klíčových ukazatelů výkonnosti). Jedná se o zkratku, která pomáhá formulovat cíle tak, aby byly srozumitelné, měřitelné a dosažitelné. V prostředí promptování přináší tento rámec strukturu pro formulaci požadavků, které mají jasný výstup a hodnotitelný přínos.
Zkratka SMART znamená:
- S – Specific (Konkrétní): Co přesně chci, co je cílem?
- M – Measurable (Měřitelné): Jak poznám, že jsem uspěl?
- A – Achievable (Dosažitelné): Je to realistické vzhledem k mým zdrojům?
- R – Relevant (Relevantní): Má to smysl v daném kontextu?
- T – Time-bound (Časově vymezené): Do kdy má být hotovo?
Příklad promptu využívajícího SMART: „Pomoz mi sestavit plán na zlepšení mé angličtiny, aby odpovídala úrovni B2 do 6 měsíců. Nyní jsem na úrovni A2. Mám k dispozici 30 minut denně a preferuji učení z textů a poslechem. Výstup chci ve formě měsíčního plánu s konkrétními milníky.“
Tento prompt je jasně definovaný, měřitelný podle jazykové úrovně, realistický s ohledem na časové možnosti, relevantní k osobnímu rozvoji a časově ohraničený.
I pro AI lze jeho prvky vhodně převzít. Verze SMARTER pak přidává "Evaluate" a "Re-evaluate", což je ideální pro iterativní spolupráci. Prompt: "Pomoz mi nastavit cíl pro zvýšení návštěvnosti webu podle principu SMARTER. Navrhni měřitelný cíl, jak jej průběžně vyhodnocovat a kdy se k němu vrátit."
Rámec CO-STAR (Context, Objective, Story, Tasks, Actions, Results) je skvělý pro prezentace a přesvědčivé sdělení. Prompt: "Navrhni, jak ve dvou minutách přesvědčit vedení školy, aby podporovalo digitální gramotnost na druhém stupni."
Framework QUEST (Question, Understanding, Example, Suggestion, Test) můžete využít jako AI-konzultanta. Prompt: "Má náš e-shop zavést AI chatbot? Zeptej se mě, co potřebuješ, pak vyhodnoť výhody a rizika, navrhni řešení a uveď, jak bychom je mohli otestovat."
Některé moderní nástroje, jako je Copilot Studio, Adobe Firefly nebo Canva Magic, umožňují použití promptovacích šablon na pozadí. Znalost frameworků pomáhá uživatelům nejen prompty vytvářet, ale také lépe porozumět, jak šablony upravit podle vlastních potřeb.
Jak se rozhodnout, který framework použít
Nejde o vědu. Pokud tvoříte e-mail nebo odpověď, vezmete RTF. Chcete přesvědčit? BAB. Strukturovat výsledek porady? CARE. A pokud máte před sebou složitější rozhodnutí, kde potřebujete AI jako partnera v analýze, pomůže QUEST nebo RISE. Důležité je zůstat flexibilní. Rámce nejsou povinnost, ale nástroj.
Dobrou radou může být: pokud nevíte, zeptejte se AI, aby vám doporučila vhodný framework nebo postup. Například:
„Chci zadat AI úkol, aby mi pomohla připravit shrnutí prezentace pro vedení firmy, ale nevím, jaký promptovací rámec je pro to vhodný. Poradíš?“
AI pravděpodobně doporučí použití CARE, protože ten podporuje strukturovanou prezentaci, vycházející z kontextu a doplněnou konkrétními výsledky a příkladem.
Jak to může vypadat v praxi
Marketingový tým českého e-shopu měl za úkol vytvořit obsahový plán na tři týdny dopředu. První pokusy promptů končily obecnými frázemi a nevedly k použitelnému výstupu. Aplikace rámce RTF přinesla konkrétní tabulku s názvy příspěvků, plánovanými daty a formátem publikace. Následně framework BAB pomohl přetvořit holá sdělení na poutavé příběhy vycházející ze zkušeností zákazníků.
Ukázalo se také, že v průběhu práce je vhodné iterovat a případně rámec změnit. Například začít s RTF, ale v průběhu přepnout na CARE pro analýzu nebo AIM pro vyhodnocení dopadu. AI si uchovává předchozí kontext diskuze a pokud jí dáte novou instrukci, dokáže na předchozí výstup navázat a přizpůsobit se změněnému očekávání. Právě kombinace struktury zvyšuje efektivitu práce.
Můžete si vytvořit i vlastní mini-framework
Opakují-li se ve vaší práci či životě určité situace, můžete si vytvořit vlastní zkrácený seznam. Například pro schvalování rozpočtů: Cíl, Riziko, Varianta, Opatření. Tento mini-framework lze zadat AI jako opakovaný vzor a použít napříč týmem.
Tento vzor lze ale také uložit do Copilot Memory nebo Custom Instructions. V Custom Instructions například upravíte sekci "Jak by měla vypadat tvoje ideální odpověď" a doplníte, že odpovědi mají odpovídat struktuře C-R-V-O. Model se pak snaží tuto logiku dodržet ve všech odpovědích, aniž by bylo nutné ji opakovat při každém promptu. V rámci Copilot Memory lze tento rámec zapsat jako očekávaný způsob spolupráce, například: "Při tvorbě návrhů a doporučení vždy odpovídej podle struktury Cíl, Riziko, Varianta, Opatření. Každý výstup začni uvedením cíle, pokračuj posouzením rizik, navrhni jednu nebo více variant a zakonči doporučeným opatřením."
Příklad promptu může znít: „Připrav doporučení pro vedení firmy, zda investovat do rozšíření skladových prostor v Brně. Použij strukturu CRVO.“ (a ano, toto zadání, bez dalšího kontextu je samo o osobě velmi vágní).
Nejčastější chyby při komunikaci s AI
Lidé často přijmou framework jako dogma. Bez kontextu. Použijí zkratku SMART, ale zapomenou na měřitelnost. Smíchají RTF s TAG a vznikne prompt, který zmate AI a výsledek nestojí za nic. Nebo se spokojí s první odpovědí a zapomenou, že framework nenahrazuje myšlení. Je jen pomocným vodítkem. Berte komunikaci s AI jako komunikaci s člověkem, také měníte způsob komunikace v rámci diskuze jednoho tématu. Jak jsem uvedl ve článku První kroky k efektivnímu promptování, chybou také je neověřování odpovědí a chybějící kritické myšlení.
Co nás čeká dál
V dalším díle se podíváme na pokročilejší techniky: chain-of-thought, workflow s agenty, parametrizaci a kombinaci promptů s výstupy z vlastních dat. Uvidíte, že promptování není omezující, ale rozšiřující dovednost.
