Превращаем обычный отчет в образцовый с помощью ChatGPT и Claude. В нашем кейсе - готовые промпты и четкие инструкции по работе с ИИ. Никакой воды и общих фраз - только проверенные на практике решения. Бонусом расскажем, как ускорить анализ отчетов в три раза и не упустить важные детали. Особенно пригодится тем, кто готовит отчеты для топов и совета директоров.
Друзья, если вам предстоит отчитываться перед высшим руководством или участвовать в подготовке отчета перед любой высшей инстанцией, то этот кейс для вас. Разберем, как выжать из ИИ максимум и сделать ваш отчет безупречным.
Этап 1: "Допрос с пристрастием"
Главное правило – не торопиться. Мы будем работать сразу с двумя нейросетями: Claude и ChatGPT. Почему? Потому что у каждой свои сильные стороны, и мы используем их обе.
Шаг 1: Базовое понимание
Начинаем с Claude:
Давай поговорим про отчеты руководителей организаций [опишите свою область, сферу]. Что, по-твоему, должно быть в хорошем отчете [укажите тематику]? Какие разделы обязательны? На что обращать внимание?
Почему так: Мы даем ИИ возможность развернуться и показать базовое понимание темы. Claude особенно хорош в структурировании информации.
Шаг 2: Другой взгляд
Параллельно идем к ChatGPT:
Представь, что ты опытный управленец с 20-летним стажем работы в крупной компании [указать сферу деятельности компании]. Какие элементы отчета руководителя ты считаешь критически важными [Поясните что за отчет, для чего он нужен]? Почему? Приведи примеры из практики.
Почему так: ChatGPT отлично работает с ролевыми запросами. Добавляя контекст опыта, мы получаем более практичный взгляд.
Шаг 3: Устраиваем "баттл"
Теперь самое интересное! Берем ответ ChatGPT и показываем Claude:
Коллега высказал такое мнение по структуре отчета: [вставляем ответ ChatGPT]. Проанализируй эти пункты. Что можно добавить? Где видишь слабые места? Какие элементы особенно важны и почему?
То же самое делаем с ChatGPT, показывая ему ответ Claude.
Почему так: Заставляем ИИ критически мыслить и дорабатывать свои рекомендации. В процессе "спора" часто всплывают важные нюансы.
Шаг 4: Конкретизируем
Следующий запрос обеим системам:
Отлично, теперь давай сделаем критерии оценки отчета более конкретными. Для каждого раздела нужны:
1. Измеримые показатели
2. Признаки качественного/некачественного исполнения
3. Примеры типичных ошибок
4. Способы проверки информации"
Почему так: Переводим теорию в практическую плоскость. Получаем конкретные инструменты для оценки.
Шаг 5: Создаем супер-промпт
Собираем все наработки и даем финальное задание:
Посмотри на все наши выводы [вставляем предыдущие ответы]. Помоги составить идеальный промпт для анализа отчета. Промпт должен:
1. Учитывать все ключевые критерии, которые мы обсудили
2. Быть структурированным и логичным
3. Давать четкие указания по оценке каждого элемента
4. Включать требования к формату выводов и рекомендаций
Этап 2: Выбираем лучший промпт
Теперь у нас есть два варианта промпта - от Claude и ChatGPT. Как выбрать лучший?
Шаг 1: Сравнительный анализ
Даем каждой нейросети оба промпта:
Перед тобой два варианта промпта для анализа отчетов [вставляем оба промпта]. Сравни их по таким параметрам:
1. Полнота охвата критериев
2. Четкость формулировок
3. Практическая применимость
4. Структура и логика анализа
Шаг 2: Создание гибрида
После получения анализа от обеих систем:
Давай объединим сильные стороны обоих промптов. Сохрани [перечисляем лучшие элементы первого] из первого варианта и [лучшие элементы второго] из второго. Сделай формулировки максимально четкими
Шаг 3: Тестирование
Берем небольшой фрагмент отчета и прогоняем через оба промпта + гибридный вариант. Выбираем тот, который дает:
- Самые конкретные рекомендации
- Четкую структуру анализа
- Практически применимые выводы
Шаг 4: Финальная доработка
Победителю - финальная полировка:
Проверь получившийся промпт на такие моменты:
1. Все ли метрики можно измерить на практике?
2. Понятны ли формулировки для неспециалиста?
3. Достаточно ли детальны критерии оценки?
4. Как можно сделать рекомендации более конкретными?
Этап 3: Анализируем реальный отчет
Теперь самое интересное – проверяем наш промпт в деле.
Шаг 1: Подготовка отчета
Чтобы ИИ мог эффективно работать с отчетом:
1. Конвертируем в текстовый формат
2. Разбиваем на логические части
3. Проверяем, что все таблицы и графики описаны текстом
Шаг 2: Первичный анализ
Загружаем первую часть отчета:
Проанализируй этот фрагмент отчета по нашим критериям: [вставляем текст].
Особое внимание обрати на:
- Соответствие структуры требованиям
- Качество предоставленных данных
- Логику изложения
- Обоснованность выводов
Шаг 3: Глубокое погружение
После первичного анализа:
По этому разделу у тебя были замечания [перечисляем]. Давай по каждому пункту:
1. Что конкретно нужно улучшить?
2. Какие данные добавить?
3. Как усилить аргументацию?
Приведи примеры формулировок
Шаг 4: Синтез рекомендаций
После анализа всех частей:
Теперь у нас есть анализ всего отчета. Сделай общее заключение:
1. Топ-3 сильных сторон отчета
2. Топ-5 критических моментов для доработки
3. Пошаговый план улучшений с конкретными формулировками
4. Примеры успешных решений для каждой проблемы
Бонус: Лайфхаки по работе с ИИ
1. Отчет большой? Разбивайте на части по 2-3 тысячи знаков. ИИ лучше работает с небольшими фрагментами.
2. Просите конкретики. Вместо "улучшить анализ данных" – "добавить сравнение с предыдущим периодом в процентах".
3. Используйте "цепочки" запросов. Каждый следующий запрос опирается на предыдущие ответы.
4. Не бойтесь переспрашивать. ИИ может упустить важные детали – уточняйте!
Результаты нашего кейса
1. Время на анализ отчета сократилось в 3-4 раза
2. Рекомендации стали более конкретными и применимыми
3. Не упускаем важные детали благодаря четким критериям
4. Получаем готовый план улучшений
И всегда помните, что ИИ это помощник. Финальные решения всегда за вами!
Хотите больше кейсов? Подписывайтесь на наш канал “AI для продакта”.