AI Prompt Frameworks (हिंदी) के साथ

AI
  • AI Core frameworks

    • ROLE–TASK–CONTEXT–CONSTRAINT–FORMAT: पहले मॉडल को रोल दें, फिर काम स्पष्ट करें, जरूरत का संदर्भ दें, सीमाएँ तय करें, और आउटपुट का फॉर्मेट फिक्स करें ताकि परिणाम अनुमानित और repeatable हो.

    • Few‑shot + Chain‑of‑Thought: 1–3 संक्षिप्त अच्छे उदाहरण दिखाएँ और “कदम‑दर‑कदम सोचकर जवाब दो” जैसी सोच प्रक्रिया मांगें; इससे तर्कसंगत आउटपुट और कम भ्रम (hallucination) मिलता है.

    • RCI/CRITIC Loop: मॉडल से पहले ड्राफ्ट, फिर self‑critique और सुधार (revise) कराएँ—यह auto‑QA जैसा है और consistency बढ़ाता है.

  • AI Drafting framework

    • लक्ष्य: तेज़ और उपयोगी पहला ड्राफ्ट जो सही intent, संरचना और कवरेज दे.

    • Prompt टेम्प्लेट:
      “तुम एक Senior Content Strategist हो। TASK: विषय ‘[Topic]’ पर H2/H3 के साथ 1200–1500 शब्द का ड्राफ्ट लिखो। CONTEXT: लक्षित पाठक [Audience], उद्देश्य [Outcome], कवरेज: A, B, C ज़रूर शामिल करो। CONSTRAINTS: सचेत दावे, छोटे पैराग्राफ, बुलेट‑friendly सेगमेंट, आँकड़ों के साथ वर्ष जोड़ो। FORMAT: Markdown, शीर्षक + TL;DR + निष्कर्ष + FAQs (5). Few‑shot: नीचे दिए sample intro की शैली का पालन करो: “[Sample intro]”. अब Chain‑of‑Thought का उपयोग कर पहले outline, फिर सेक्शन‑वाइज ड्राफ्ट दो।”.

    • Mini‑example: “Remote work burnout” लेख के लिए outline → सेक्शन ड्राफ्ट → FAQs का क्रम माँगें; हर सेक्शन के अंत में “Next action” जोड़ने की constraint दें.

  • AI Draft QA checklist

    • Intent match: क्या शीर्षक, intro और निष्कर्ष वही वादा निभाते हैं जो खोज‑इच्छा (search intent) है?

    • Coverage: अनिवार्य उपविषय A/B/C आए? कोई फैक्ट/वर्ष missing तो नहीं?

    • Structure: H2/H3 तार्किक, पैराग्राफ छोटे, स्कैन‑योग्य बुलेट्स हैं?

    • Evidence: आँकड़ों के साथ स्रोत‑वर्ष, दावे neutral और verifiable हैं?

  • AI Editing framework

    • लक्ष्य: तथ्यात्मकता, स्पष्टता, प्रवाह और शैली को सुधारे बिना मूल संदेश खोए.

    • Prompt टेम्प्लेट:
      “ROLE: Senior Editor. TASK: नीचे दिए ड्राफ्ट को स्पष्टता, तथ्य, और संरचना पर एडिट करो। CONSTRAINTS: 15% से अधिक शब्द न बढ़ाओ; jargon सरल करो; passive voice <20%; दोहराव घटाओ; एक उदाहरण और एक counter‑point जोड़ो। FORMAT: तीन भाग—(1) Issues list, (2) Revised draft, (3) Change log (bullet). RCI: पहले self‑critique, फिर सुधार।”.

    • Mini‑example: पैराग्राफ‑वार “क्या हटाया/क्यों” का change‑log माँगें; आँकड़े वाले वाक्यों में “cite‑year” placeholders जोड़ने की constraint दें.

  • AI Editing QA checklist

    • Clarity: क्या हर पैराग्राफ में एक स्पष्ट विचार है? वाक्य 20–24 शब्द औसत?

    • Accuracy: आँकड़ों के साथ वर्ष/सीमा? सामान्यीकरण कम?

    • Flow: सेक्शन‑ट्रांज़िशन स्मूद? अनावश्यक पुनरावृत्ति हटाई?

    • Constraints: शब्द‑वृद्धि और voice सीमाएँ पालन हुईं?

  • AI Tone transfer framework

    • लक्ष्य: उसी सामग्री को नई टोन/ब्रांड‑वॉइस में ढालना (जैसे professional, friendly, witty, authoritative).

    • Prompt टेम्प्लेट:
      “ROLE: Brand Voice Stylist. TASK: दिए गए कंटेंट को [Tone: friendly‑expert, witty, minimal‑formal] में दुबारा लिखो। CONTEXT: Brand traits: [3 adjectives], Audience: [profile], Reading level: Grade 8–9. CONSTRAINTS: अर्थ/तथ्य वही रखें; idioms स्थानीय/संस्कृति‑सम्मत; emojis ≤2/section; CTA अंत में। Few‑shot: इस sample paragraph की टोन/लय कॉपी करो: “[Sample]”. FORMAT: (1) Style notes (2) Transformed text (3) Before/After bullets.”.

    • Mini‑example: LinkedIn‑style “authoritative‑warm” बनाम Instagram‑style “witty‑snappy” के लिए दो आउटपुट माँगें; दोनों में CTA अलग‑अलग.

  • AI Tone QA checklist

    • Voice fit: क्या शब्द‑चयन और लय ब्रांड‑ट्रेट्स संगत हैं?

    • Meaning safety: तथ्य/दावे ज्यों‑कात्यों? कोई नया जोखिमपूर्ण दावा तो नहीं?

    • Readability: Grade 8–9, छोटे वाक्य, mobile‑friendly?

    • Platform fit: LinkedIn/IG/Twitter के लिए लंबाई और CTA उपयुक्त?

  • Consistency framework (meta‑prompt)

    • एक “Meta‑Style Guide Prompt” रखें जो हर काम से पहले कॉल हो:
      “तुम मेरे Editorial Co‑Pilot हो। इससे पहले के सभी कार्यों में निम्नलिखित Style Guide को मानो: (Audience, Tone, Reading level, Formatting rules, Evidence policy, CTA rules)। अगर इनपुट में कोई नियम missing हो तो स्पष्ट रूप से पूछे बिना सुरक्षित defaults अपनाओ और ‘Assumptions’ सेक्शन में सूचीबद्ध करो।”.

    • Outcome logging: हर आउटपुट के अंत में “Assumptions, Limitations, Next Actions” जोड़ने की आदत डालें—यह audit trail बनाता है और दोहराव योग्य गुणवत्ता देता है.

  • Ready‑to‑use templates (कॉपी/पेस्ट)

    • Draft v1: ROLE Strategist, TASK long‑form + outline‑first, CONTEXT audience+goal, CONSTRAINTS facts+year, short paras, FORMAT markdown + TL;DR + FAQs (5), Few‑shot intro sample, CoT step‑by‑step.

    • Edit pass: ROLE Editor, TASK clarity+accuracy+structure, CONSTRAINTS ≤15% growth, passive<20%, add one example+counterpoint, FORMAT issues → revised → change‑log, RCI loop.

    • Tone pass: ROLE Stylist, TASK rewrite in [Tone], CONTEXT brand traits + audience, CONSTRAINTS preserve meaning, idioms culturally apt, emojis ≤2/section, FORMAT style notes → transformed → before/after.

    • QA meta: ROLE QA Lead, TASK run checklists (intent, coverage, structure, evidence, constraints, voice fit, readability), OUTPUT scorecard 0–5 प्रति मानदंड + fixes list.

  • Pro tips

    • Modularity: Draft → Edit → Tone को अलग‑अलग रन करें; हर चरण की constraints स्पष्ट लिखें.

    • Few‑shot hygiene: उदाहरण छोटे, अत्यधिक‑विशिष्ट नहीं; “copy style, not content” नोट जोड़ें.

    • Self‑critique: “पहले 5 कमजोरियां सूचीबद्ध करो, फिर सुधारित संस्करण दो”—यह गुणवत्ता छलांग देता है.

    • Reusability: सफल prompts को लाइब्रेरी में नाम दें (Draft_v1, Edit_v1, Tone_LinkedIn_v1) और changelog रखें