क्यों तुम्हारी पहली prompt कभी काम नहीं करती (और क्या करना चाहिए)

मुझे लंबे समय तक यही लगा कि अच्छी prompt engineering मतलब पहली बार में परफेक्ट prompt लिखना।

कुछ शानदार लिखो, enter दबा, बिल्कुल वही मिले जो चाहो। जैसे जादूई मंत्र।

ऐसा नहीं होता। और जब मैंने यह मान लिया, तो AI के साथ मैं कहीं बेहतर हो गया।

पहली prompt सिर्फ शुरुआत है

तुम्हारी पहली prompt एक शुरुआती बिंदु है, फिनिश लाइन नहीं।

एक्सपर्ट्स भी पहली कोशिश में सही नहीं मारते। वे prompt engineering को एक बातचीत की तरह treat करते हैं—एक आगे-पीछे जहां हर जवाब अगली request को inform करता है।

AI को कुछ देता है। तुम देखते हो कि क्या गलत है। तुम एडजस्ट करते हो। जब तक सही न हो, दोहराते रहो।

यह technique की नाकामी नहीं है। यही technique है।

पहली prompts क्यों मिस करती हैं

कई चीजें पहली कोशिश में सफलता के खिलाफ काम करती हैं:

तुम सटीक रूप से नहीं जानते कि चाहो जब तक options न देख लो। तुम सोचते हो “एक प्रोफेशनल ईमेल चाहिए”, लेकिन जब AI का version पढ़ते हो, महसूस होता है कि असली में कुछ छोटा, गर्माहट वाला, या डायरेक्ट चाहिए।

AI तुम्हारे शब्दों को अलग तरह से interpret करता है। “Casual” तुम्हारे लिए “रिलैक्स्ड लेकिन प्रोफेशनल” हो सकता है। AI के लिए “slang और emojis” हो सकता है। यह गैप सिर्फ output देखने पर पता चलता है।

कॉम्प्लेक्स requests के कई variables हैं। टोन, लम्बाई, format, detail का स्तर, क्या शामिल करना, क्या छोड़ना—सब कुछ आगे से specify नहीं कर सकते। कुछ चीजें सिर्फ iteration के साथ साफ होती हैं।

कॉन्सेप्ट और execution के बीच gap है। तुम्हारे दिमाग में vision है। उसे ऐसे शब्दों में translate करना जो AI execute कर सके, refinement चाहिए।

इसमें से कोई भी तुम्हारा fault नहीं है। बस यही है कि process कैसे काम करती है।

Iteration की सोच

यहां मेंटल शिफ्ट है जो मदद करती है:

परफेक्ट prompt लिखने की कोशिश मत करो। प्रोडक्टिव बातचीत शुरू करने की कोशिश करो।

तुम्हारी पहली prompt इतनी अच्छी होनी चाहिए कि useful response मिले—कुछ जिस पर तुम react कर सको और build कर सको। फिर तुम iterate करो।

यह परफेक्ट initial prompt पर सोच-विचार करने से तेज़ है। और बेहतर नतीजे देता है, क्योंकि तुम real output के आधार पर adjust कर रहे हो, अनुमान के आधार पर नहीं।

प्रैक्टिकल Iteration Phrases

ये मेरे सबसे ज्यादा इस्तेमाल होने वाले follow-up phrases हैं। सीधे कॉपी करो:

लम्बाई एडजस्ट करना

• “इसे छोटा करो। आधा काट दो।”
• “बहुत कम। ज्यादा detail से expand करो।”
• “यह एक paragraph में फिट होना चाहिए।”
• “इसे छोटे sections में बांटो।”

टोन एडजस्ट करना

• “बहुत formal। इसे conversational बना।”
• “बहुत casual। ज्यादा प्रोफेशनल, प्लीज।”
• “ज्यादा गर्माहट। जैसे किसी दोस्त से बात कर रहे हो।”
• “ज्यादा confident। कम uncertainty।”

कंटेंट एडजस्ट करना

• “[specific aspect] पर ज्यादा focus करो।”
• “[topic] वाला हिस्सा निकाल दो।”
• “Examples add करो।”
• “Specific numbers/data शामिल करो।”
• “कम theory, ज्यादा actionable advice।”

Format एडजस्ट करना

• “इसे bullet points में दिखा।”
• “इसे numbered list में convert करो।”
• “Organize करने के लिए headers use करो।”
• “इसे table में रखो।”
• “Code की तरह format करो।”

Redirect करना

• “वो बिल्कुल वही नहीं है जो मतलब। मुझे…”
• “अच्छा है, लेकिन मुझे चाहिए यह ज्यादा X पर हो और कम Y पर।”
• “इस angle से शुरू करो: [नई दिशा]।”
• “Structure रखो लेकिन examples बदल दो।”

करीब लाना

• “लगभग। दूसरा paragraph परफेक्ट है—पहला paragraph भी उसी टोन में करो।”
• “Format सही है, लेकिन content ज्यादा specific बना।”
• “सब कुछ रखो सिवाय conclusion के। सिर्फ वही part फिर से लिखो।”

Three-Iteration Rule

ज्यादातर काम तीन iterations में converge हो जाता है:

Iteration 1: Basic output प्राप्त करो। देखो कि initial prompt से क्या बनता है।

Iteration 2: ओबवियस issues fix करो। टोन, length, या format समस्याएं दूर करो।

Iteration 3: Details को fine-tune करो। छोटे adjustments से परफेक्ट बना दो।

अगर तीन iterations के बाद भी पास न हो, तो कुछ गलत है तुम्हारे approach में—या तो task बहुत complex है single prompt के लिए, या तुम्हें नई दिशा से शुरू करना चाहिए।

Divide करना vs Iterate करना

कभी-कभी iteration जवाब नहीं होता। कभी-कभी task को अलग करना पड़ता है।

Iterate करो जब:

• Output सही दिशा में जा रहा हो
• तुम एक-दो चीजें adjust कर रहे हो
• छोटे changes से ठीक हो जाएगा

Divide करो जब:

• Output बिल्कुल गलत हो
• Multiple major चीजें बदलनी हों
• Request बहुत ज्यादा कुछ करना चाहती हो

Complex tasks के लिए: “चलो इसे step-by-step करते हैं। पहले मुझे सिर्फ [first piece] दो।”

फिर उस piece पर iterate करो जब तक सही न हो। फिर अगले पर जाओ।

Selective Feedback

स्पष्ट रहो कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं।

Vague: “यह सही नहीं है।”

Better: “टोन परफेक्ट है, लेकिन examples मेरे industry के लिए fitting नहीं। Retail की बजाय B2B software से examples लो।”

Even better: “Paragraphs 1 और 3 वैसे ही रखो। Paragraph 2 को फिर से लिखो ताकि यह benefits की बजाय implementation challenges पर focus हो।”

जितना specific तुम्हारी feedback हो, उतना ही कम AI को guess करना पड़ता है।

“Yes, And” Technique

पूरी output को replace करने के बजाय, जो अच्छा है उस पर build करो।

Prompt: “मेरे remote work blog post के लिए intro paragraph लिखो।”

AI कुछ decent लेकिन generic लिखता है।

Follow-up: “अच्छी शुरुआत। अब इसे ज्यादा personal बना—remote work का कोई specific frustrating moment mention करो जिससे readers relate कर सकें।”

AI personal element add करता है।

Follow-up: “बेहतर। अब आखिरी sentence को ज्यादा impactful बना।”

हर iteration एक layer add करता है। तुम response को sculpt कर रहे हो, शुरू से नहीं।

कब नया शुरू करें

कभी-कभी iteration सार्थक नहीं होता। Fresh शुरू करो जब:

• तुम 5+ iterations पर हो और अभी भी frustrated हो
• Fundamental approach गलत हो (सिर्फ details नहीं)
• तुमने output से कुछ सीखा है जो बदलता है कि तुम्हें क्या चाहिए
• Conversation context confused हो गया हो

Fresh शुरू करना failure नहीं है। यह है जो सीखा उसे use करके बेहतर first attempt करना।

जब fresh शुरू करो: “असली में, जो मुझे चाहिए [clearer description based on what you now know]।”

Iteration का Hidden Benefit

Iteration तुम्हें सिखाता है कि तुम्हें असली में क्या चाहिए।

अक्सर तुम पूरी तरह नहीं जानते कि क्या ढूंढ रहे हो जब तक नहीं देखते कि क्या नहीं ढूंढ रहे। AI की पहली कोशिश तुम्हारी सोच को clarify करती है।

“अरे, मुझे formal proposal नहीं चाहिए। मुझे casual pitch चाहिए।”

“असली में, मुझे यह कम features के बारे में और ज्यादा problem के बारे में चाहिए जो हम solve करते हैं।”

“मैंने सोचा कि comprehensive चाहिए, लेकिन सिर्फ key points चाहिए।”

यह discovery process valuable है। इसके विरुद्ध मत लड़ो—इसे use करो।

Practical Workflow

ऐसे हूं मैं अब ज्यादातर AI tasks करता हूं:

1. Reasonable पहली prompt लिखो। Overthink मत करो। Basics शामिल करो: task, context, important constraints।

2. Output को सवालों के साथ पढ़ो: क्या सही है? क्या गलत है? क्या मिस हो रहा है?

3. Specific feedback दो। सबसे बड़ी issue पर पहले focus करो।

4. Steps 2-3 दोहराते रहो जब तक satisfied न हो या realize न हो कि दूसरा approach चाहिए।

5. अगर stuck हो, fresh शुरू करो जो clarity मिली उसके साथ।

यह आमतौर पर 2-4 exchanges लेता है। शायद ही ज्यादा।

तुम्हारा नया Mantra

परफेक्ट prompt लिखने की कोशिश करना बंद करो।

Productive बातचीत करने की कोशिश शुरू करो।

पहला message सिर्फ opening है। जो मायने रखता है वह है कि तुम response के साथ क्या करते हो—कैसे guide करते, adjust करते, और refine करते हो जब तक न मिले।

तुम्हारी पहली prompt कभी काम नहीं करेगी।

और यही तो होना चाहिए।