Generator de prompt AI gratuit: ChatGPT, Claude, Midjourney

Ce este un prompt și de ce contează cum îl scrii

Un prompt este textul pe care îl dai unui model AI: întrebarea, instrucțiunile și tot materialul de care are nevoie ca să răspundă. Un model lingvistic mare (LLM) nu îți cunoaște proiectul, publicul sau gusturile. Pornește doar de la ce scrii, așa că un prompt vag primește un răspuns generic, iar un prompt clar primește un răspuns pe care îl poți folosi direct.

Gândește-te la model ca la un coleg foarte priceput care a venit azi prima zi la tine în echipă: știe multe, dar nu știe nimic despre situația ta. Tot ce i-ai explica unui astfel de coleg trebuie să fie și în prompt. Disciplina care studiază asta se numește prompt engineering.

Anatomia unui prompt bun

Nu orice prompt are nevoie de toate piesele de mai jos. O întrebare simplă merge și într-un rând. Pentru o sarcină care contează, însă, fiecare piesă adăugată îți scade numărul de încercări.

Rolul

Cine „este” modelul: un profesor răbdător, un programator senior, un editor exigent. Rolul fixează vocabularul, nivelul de detaliu și tonul.

Role prompting · Promptul de sistem

Contextul

Situația, scopul și publicul. Spune de ce ai nevoie de rezultat: „pentru un email către un client nemulțumit” schimbă complet răspunsul.

Fereastra de context

Sarcina

Ce trebuie făcut, cu un verb clar și cât mai concret. „Scrie trei titluri de maximum 60 de caractere” este mai bun decât „dă-mi niște idei de titluri”.

Zero-shot prompting

Materialul de lucru

Textul, codul sau datele, puse între delimitatori (tag-uri XML, ghilimele triple), separat de instrucțiuni. Documentele lungi merg la începutul promptului, întrebarea la final.

Delimitatori și structură

Exemplele

Unul până la trei exemple de rezultat bun arată stilul și formatul mai bine decât orice descriere. Fă-le variate, ca modelul să nu copieze doar un tipar.

Few-shot prompting · Dynamic few-shot

Formatul și limitele

Cum arată răspunsul (listă, tabel, JSON, pași), cât de lung e, ce ton are și ce trebuie evitat.

Ieșire structurată (JSON) · Constrângeri negative

Exemplu: același prompt, înainte și după

Prompt vag

Scrie-mi o descriere pentru produsul meu.

Modelul nu știe ce produs este, cui îl vinzi, unde apare textul sau cât de lung trebuie să fie. Primești un text generic, plin de superlative.

Prompt clar

Ești copywriter pentru un magazin online românesc de produse handmade.

<produs>
Cană din ceramică, 350 ml, glazură verde mat, făcută manual în Horezu. Se poate spăla în mașina de vase.
</produs>

Scrie descrierea pentru pagina produsului. Cititorii sunt oameni de 25–45 de ani care caută cadouri cu poveste.

- maximum 80 de cuvinte, ton cald, fără superlative goale
- încheie cu o propoziție despre îngrijire
- răspunde doar cu textul descrierii

Rol, material delimitat, public, sarcină concretă și limite clare. Rezultatul e aproape gata de publicat.

10 reguli pentru prompturi mai bune

Fii specific. Înlocuiește „niște”, „ceva”, „bun” cu cifre și detalii: câte variante, ce lungime, pentru cine.
Explică de ce. „Textul va fi citit de un robot vocal, deci fără abrevieri” funcționează mai bine decât „nu folosi abrevieri”, pentru că modelul înțelege regula și o aplică și în cazuri pe care nu le-ai prevăzut.
Separă instrucțiunile de date. Pune textul de prelucrat între tag-uri precum <document>. Așa modelul nu tratează o frază din document drept o comandă. Vezi delimitatorii și, pentru aplicații, apărarea împotriva prompt injection.
Arată, nu doar descrie. Un exemplu bun de rezultat economisește trei paragrafe de explicații (few-shot).
Cere formatul explicit. Listă, tabel, JSON cu anumite câmpuri, titluri H2. Dacă răspunsul ajunge într-un program, cere ieșire structurată.
Spune ce să facă, nu doar ce să nu facă. „Scrie în paragrafe scurte” e mai clar decât „nu folosi liste”. Vezi constrângerile negative.
Lasă loc pentru raționament. La probleme cu mai mulți pași, cere-i modelului să gândească pas cu pas înainte de răspunsul final (chain-of-thought). Modelele de raționament gândesc singure, așa că acolo dă-le obiectivul clar în loc de pașii de urmat (prompturi pentru modele de raționament).
Împarte sarcinile mari. Un prompt pentru cercetare, altul pentru schiță, altul pentru redactare. Fiecare pas e mai ușor de verificat (prompt chaining, least-to-most).
Dă-i voie să spună „nu știu”. Modelele pot inventa cu încredere (halucinații). Cere-i să spună când nu e sigur și să citeze din documentul dat. Pentru fapte importante, folosește chain of verification.
Testează și iterează. Rulează promptul de câteva ori, pe cazuri diferite, și schimbă un singur lucru o dată. Notează ce înseamnă un răspuns bun ca să poți compara (evaluarea prompturilor).

Tehnici de prompting și când le folosești

Tehnică	Ce face	Când o folosești
Zero-shot	Doar instrucțiunea, fără exemple.	Sarcini simple și comune: rezumate, traduceri, întrebări directe.
Few-shot	Câteva exemple de intrare și rezultat.	Când contează un stil sau un format anume: clasificări, descrieri de produs, ton de brand.
Role prompting	Atribuie modelului un rol.	Când vrei un anumit nivel de expertiză sau un anumit ton.
Chain-of-thought	Cere raționamentul pas cu pas.	Calcule, logică, decizii cu mai multe criterii.
Self-consistency	Mai multe răspunsuri, apoi alegi varianta cea mai frecventă.	Probleme cu un singur răspuns corect, unde o greșeală costă.
Step-back	Întâi principiul general, apoi cazul concret.	Întrebări de fizică, drept sau arhitectură unde regula de bază contează.
Prompt chaining	Rezultatul unui prompt devine intrarea următorului.	Fluxuri lungi: cercetare, schiță, redactare, corectură.
Tree of thoughts	Explorează mai multe căi de rezolvare și le evaluează.	Planificare și probleme deschise cu multe variante.
ReAct	Alternează gândirea cu acțiuni (căutare, unelte).	Agenți AI care folosesc unelte sau surse externe.
Metaprompting	Un model scrie sau îmbunătățește prompturi.	Când ai un prompt care nu merge și nu știi de ce. Fila „Îmbunătățește un prompt” de mai sus face exact asta.

Lista completă, cu peste 90 de tehnici explicate în română, este în secțiunea Prompt Engineering & Tehnici din Învață AI.

Prompturi pentru imagini

Modelele de imagini (modele de difuzie și modele multimodale) răspund la descrieri vizuale, nu la instrucțiuni. Descrie ce se vede: subiectul și ce face, locul, stilul, cadrul, lumina și culorile. Ordinea contează: ce scrii la început primește de obicei mai multă atenție.

Descrie scena ca pe o fotografie sau ca pe un tablou deja existent, nu ca pe o comandă („o pisică portocalie doarme pe un pervaz”, nu „desenează o pisică”).
Numește stilul concret: fotografie de produs, acuarelă, ilustrație vectorială plată, randare 3D.
Spune formatul: 16:9 pentru bannere, 9:16 pentru story-uri, 1:1 pentru postări.
Textul din imagine pune-l între ghilimele și ține-l scurt.
În Midjourney, elementele nedorite merg în parametrul --no, iar formatul în --ar. Detalii în secțiunea Midjourney.

Greșeli frecvente

Prompt de un rând pentru o sarcină complexă. Dacă ți-ar lua cinci minute să-i explici unui om, îi ia tot atât și modelului.
Mai multe sarcini amestecate. „Rezumă, tradu și fă și un tabel” într-o singură frază duce la răspunsuri incomplete. Numerotează pașii sau împarte-i în prompturi separate.
Instrucțiuni care se contrazic. „Detaliat, dar scurt” obligă modelul să ghicească. Alege una sau dă o limită de cuvinte.
Exemple identice. Dacă toate exemplele au aceeași structură, modelul o va copia mecanic.
Încredere oarbă în cifre și citate. Verifică faptele, sursele și calculele, mai ales în texte publice.
Date sensibile în prompt. Parolele, datele clienților și documentele confidențiale nu au ce căuta într-un chat AI public.

Întrebări frecvente

Generatorul trimite promptul la ChatGPT sau la alt serviciu?

Nu. Promptul se construiește în browserul tău, iar pagina nu trimite nimic către un server. Îl copiezi și îl lipești tu în ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot sau în orice alt asistent.

Funcționează promptul la toate modelele AI?

Da. Structura cu rol, context, sarcină și format funcționează la toate modelele de chat. Diferă doar câteva detalii: tag-urile XML sunt recomandate în documentația Claude, iar titlurile Markdown sunt la fel de bine înțelese de ChatGPT și Gemini.

Scriu promptul în română sau în engleză?

Modelele mari de astăzi înțeleg foarte bine româna, deci pentru text poți scrie în română. La modelele de imagini engleza dă de obicei rezultate mai precise, de aceea generatorul are opțiunea „English” la fila „Imagini”.

Ce înseamnă „tokeni” în dreptul promptului?

Modelele împart textul în tokeni, bucăți de cuvânt. Numărul afișat e o estimare (aproximativ 4 caractere pe token) și te ajută să vezi cât din fereastra de context ocupă promptul. Fiecare model are propriul tokenizer, deci valoarea exactă diferă.

Ce este promptul de sistem și unde îl pun?

Promptul de sistem conține instrucțiunile permanente pentru o conversație sau o aplicație: rolul, regulile și formatul. În ChatGPT corespunde instrucțiunilor personalizate sau unui GPT propriu, în Claude unui proiect. Rolul și regulile generate aici pot merge acolo, iar sarcina rămâne în mesaj.

Scorul de calitate garantează un răspuns bun?

Nu. Scorul verifică doar dacă promptul are piesele care ajută de obicei: sarcină clară, context, format, exemple. Ce contează e rezultatul, deci testează promptul și ajustează-l.