Kako ustvariti slike visoke kakovosti z llm: natančen praktični vodič

Ustvarjanje slik z umetno inteligenco je danes hitro, dostopno in tehnično preprosto. Težava pa je, da veliko rezultatov kljub temu še vedno deluje povprečno, generično ali vizualno nedodelano. Ključna razlika med slabo in dobro AI-sliko navadno ni v samem orodju, ampak v kakovosti navodil, ki jih uporabnik poda modelu.

Dobra slika ne nastane po naključju. Nastane takrat, ko je postopek dovolj strukturiran, ko ima uporabnik jasno referenco in ko poziv natančno opredeli vse bistvene elemente prizora. Če je vhod nejasen, bo izhod pogosto nejasen tudi vizualno. Če pa je specifikacija natančna, je rezultat praviloma bistveno bolj kakovosten, bolj skladen in bolj uporaben.

Zakaj veliko AI-slik ne izpolni pričakovanj

Najpogostejši razlog za slab rezultat so nejasna navodila. Kadar model prejme prekratek ali preveč splošen opis, izdela povprečno rešitev, ki temelji na najpogostejših vzorcih iz učenja. Takšna slika je lahko tehnično sprejemljiva, vendar navadno nima izrazite identitete, natančnega vizualnega fokusa ali profesionalnega vtisa.

Drugi pogost razlog je odsotnost negativnih navodil. Če uporabnik ne pove, česa noče, lahko model v prizor vključi elemente, ki zmanjšajo kakovost, na primer napačno anatomijo, nezaželeno besedilo ali vizualne artefakte. Negativna navodila zato niso dodatna možnost, ampak pomemben mehanizem nadzora kakovosti.

Tretji razlog je pomanjkanje tehnične specifikacije. Če poziv ne določa kamere, ločljivosti, osvetlitve, barv ali stopnje realizma, postane rezultat bistveno manj predvidljiv. Slika ni samo motiv, temveč tudi način, kako je motiv predstavljen.

Postopek v treh korakih

Praktični pristop temelji na treh jasnih korakih. Prvi korak je iskanje reference. Drugi korak je rekonstrukcija poziva iz referenčne slike. Tretji korak je popravljanje dobljenega poziva in generiranje končne slike

Takšen proces je učinkovit zato, ker uporabnika razbremeni ugibanja. Namesto da bi vse značilnosti slike opisoval iz nič, začne s konkretnim vizualnim primerom, nato pa ga pretvori v strukturirano navodilo, ki ga lahko dodatno izboljšuje

1. korak: poišči referenčno sliko

Prvi korak je izbira slike, ki je po kakovosti, videzu in splošnem občutku čim bližje želeni viziji. Referenca uporabniku pomaga natančneje določiti, kaj v resnici želi: kompozicijo, barvni ton, slog, svetlobo, ozadje in raven profesionalnosti

Referenčna slika ni namenjena slepemu posnemanju, temveč opredelitvi standarda. Deluje kot zemljevid. Brez zemljevida se model pogosto premika v smeri povprečja, z dobro referenco pa se bistveno približa točno določenemu vizualnemu cilju

2. korak: rekonstrukcija poziva iz slike

Ko je referenca izbrana, jo uporabnik naloži v ChatGPT in zahteva, da sistem pripravi poziv, ki bi takšno sliko reproduciral po vnaprej določeni strukturi. Smisel tega koraka je v tem, da model najprej razstavi sliko na ključne gradnike, uporabnik pa nato dobi uporaben osnutek, ki ga lahko tehnično in vsebinsko dopolni

Ta korak je posebej uporaben za uporabnike, ki natančno vedo, kakšen rezultat želijo, nimajo pa še izoblikovanega jezika za opis vseh podrobnosti. Model v tem primeru pomaga prevesti vizualno idejo v strukturiran prompt.

3. korak: popravi in generiraj

Ko sistem pripravi osnovni poziv, ga uporabnik prilagodi svojim zahtevam. Doda lahko nove elemente, spremeni svetlobo, popravi kompozicijo, natančneje opredeli razpoloženje ali izključi moteče značilnosti. Nato iz tako popravljenega poziva generira lastno sliko

Prav ta faza največkrat odloča o končni kakovosti. Prvi osnutek je pogosto samo temelj. Najboljši rezultati navadno nastanejo skozi iteracije, torej skozi več manjših izboljšav in natančnih popravkov, ne pa v enem samem poskusu.

Elementi dobrega poziva

Za kakovostno generiranje slik je koristno uporabljati strukturiran poziv. Ni nujno, da so vedno vključeni vsi elementi, vendar velja jasno pravilo: več kot je dobro definiranih komponent, boljši in bolj predvidljiv je rezultat.

Subjekt

Subjekt odgovarja na osnovno vprašanje, kaj je na sliki. V tem delu je smiselno opisati čim več vidnih lastnosti, kot so oblačila, tekstura, material, stanje, spol, starost ali druge pomembne posebnosti. Več podrobnosti pomeni manj prostora za napačne interpretacije modela.

Scena

Scena določa, ali gre za miren ali dinamičen prizor. Pomembno je opredeliti, ali se nekaj dogaja, ali je prizor statičen, ali je prisotno gibanje in kakšno dejanje je vključeno. Ta del poziva slike ne opisuje le vsebinsko, ampak tudi pripovedno.

Kompozicija

Kompozicija določa način vizualne organizacije prizora. Sem sodijo kot kamere, vrsta kadra, pravilo tretjin, globinska ostrina in fokus. Enak subjekt lahko deluje povsem drugače, če je prikazan v bližnjem kadru, širokem kadru ali iz neobičajnega zornega kota.

Okolje

Okolje opredeli lokacijo, čas dneva in vremenske razmere. Ti podatki bistveno vplivajo na atmosfero, barvni ton in naravno logiko prizora. Brez okolja subjekt pogosto deluje odrezano in brez prostorske ali čustvene globine.

Slog in estetika

Slog določa, kako naj slika deluje na ravni vizualnega jezika. Možnosti vključujejo ilustracijo, 3D-prikaz, fotografski ali filmski pristop. Posebej učinkoviti so opisni slogovni signali, na primer sklicevanje na prepoznaven oglaševalski ali uredniški videz, ker model takšne estetske vzorce dobro zazna.

Osvetlitev

Osvetlitev je eden najpomembnejših gradnikov dobrega rezultata. Določiti je smiselno, ali naj bo svetloba mehka ali izrazita ter iz katere smeri naj prihaja. Smer in intenzivnost svetlobe močno vplivata na globino, dramatiko, realizem in razpoloženje prizora.

Barve

Barvni del poziva naj določi glavne barve, kontrast in temperaturo. Še boljši rezultati se dosežejo z uporabo natančnih hex kod, saj te zmanjšajo barvno nepredvidljivost in izboljšajo skladnost z izbrano paleto.

Razpoloženje

Razpoloženje določa, katero emocijo mora slika prenesti. Lahko gre za občutek miru, napetosti, čistosti, topline, prestiža ali svežine. Ta element je ključen, ker tehnično korektna slika brez jasnega čustvenega tona pogosto deluje prazno.

Obvezni elementi

V tem delu se navedejo vsi detajli, ki morajo biti na sliki brez izjeme prisotni. To je pomembno zlasti pri produktnih prikazih, oglasih, tehničnih vizualizacijah ali prizorih, kjer manjši detajl spremeni pomen celotne slike.

Negativna navodila

Negativna navodila določijo, kaj mora model izrecno izključiti. Med tipične primere spadajo slaba anatomija, besedilo, artefakti ali nezaželeni objekti. Ta del deluje kot filter, ki zmanjšuje tipične napake generativnih sistemov in povečuje tehnično čistost končnega rezultata.

Tehnična specifikacija

Tehnična specifikacija zajema ločljivost, raven podrobnosti, stopnjo realizma in format slike. Primeri vključujejo visoko ločljivost, fotorealističen videz, 8K in odsotnost kompresije. S tem uporabnik modelu ne pove le, kaj naj ustvari, ampak tudi, kako kakovostno naj to izvede.

Kako pridobiti natančne hex barve

Za doseganje dosledne barvne identitete je posebej koristna uporaba točnih hex kod. Tak pristop je smiseln pri vsebinah, kjer morajo slike slediti obstoječi blagovni znamki, kampanji, logotipu ali izbrani estetski paleti.

Postopek je razmeroma preprost. Najprej se pripravi slika, katere barvno paleto je smiselno uporabiti, na primer logotip, fotografija ali drug vizualni material. Nato se slika naloži v ChatGPT in modelu poda zahteva, naj iz nje prebere hex številke barv.

Sistem nato izlušči dominantne barve in jih poveže z ustreznimi deli slike. Uporabnik te kode prenese v del poziva, kjer opredeli barvni razpon končne slike. Ta tehnika bistveno poveča vizualno doslednost in je posebej uporabna pri profesionalni ali serijski produkciji.

Primer uporabe rekonstrukcije in popravkov

Pri delu z referenčno sliko je učinkovit pristop, da sistem najprej ustvari osnovni poziv, nato pa se ta poziv ročno popravi. Popravki so lahko zelo konkretni: več tankih stebel, prisotnost pikapolonice na enem izmed listov, rahlo deževje ali jutranja svetloba. Prav natančnost teh dodatkov vodi do bolj prepričljivega in manj generičnega rezultata.

Takšen pristop omogoča nadzor brez potrebe po popolnoma novem začetku. Namesto da bi uporabnik ob vsakem popravku pisal celoten poziv na novo, izboljšuje že pripravljen osnutek. To prihrani čas in praviloma izboljša kakovost iteracij.

Ustvarjanje več zornih kotov istega motiva

Ko je uporabnik z eno sliko zadovoljen, se delo lahko nadaljuje še v drugo smer. Sistem lahko pripravi različne poglede istega motiva, na primer pogled od zgoraj ali več zornih kotov v enem samem pozivu. To je uporabno pri predstavitvah izdelkov, kampanjah, galerijah ali vizualnih serijah, kjer mora ostati osnovna identiteta slike enotna.

S tem ena uspešna vizualna osnova postane izhodišče za več nadaljnjih izvedb. Namesto enega izoliranega rezultata nastane celoten sistem podob, ki si delijo isti slog, barvni občutek in kompozicijsko logiko.

Operativna predloga za vsakodnevno uporabo

Za ponovljivo delo je najbolj praktično uporabiti enotno predlogo. Takšna predloga vključuje polja za subjekt, sceno, kompozicijo, okolje, slog, osvetlitev, barve, razpoloženje, obvezne elemente, nezaželene elemente in tehnično specifikacijo. Več kot je teh polj natančno izpolnjenih, bolj nadzorovan in kakovosten je rezultat.

Takšen šablonski pristop je uporaben zato, ker delo spremeni iz improvizacije v proces. Uporabnik ne razmišlja več samo o motivu, temveč o vseh plasteh slike: vsebinski, estetski, tehnični in kontrolni. To vodi do višje kakovosti in večje ponovljivosti rezultatov.

Najpomembnejša praktična načela

Za najboljši rezultat je smiselno upoštevati nekaj jasnih pravil. Začetek z referenčno sliko zmanjša abstraktnost cilja. Struktura poziva poveča jasnost. Negativna navodila zmanjšajo napake. Hex barve povečajo barvno skladnost. Tehnična specifikacija pa določi raven izvedbe

Ključno načelo je preprosto: bolj kot je poziv podoben tehnični specifikaciji, manj je rezultat prepuščen naključju. Pri generiranju slik zato ni dovolj samo ideja. Potrebna je tudi natančna artikulacija te ideje v obliki uporabnega in doslednega prompta

Kakovostna AI-slika nastane takrat, ko uporabnik modelu poda dovolj natančen načrt. Najboljši pristop vključuje referenčno sliko, rekonstrukcijo poziva, ciljne popravke, natančno opredeljene barve, negativna navodila in tehnično specifikacijo. Takšen proces daje bistveno bolj predvidljive, estetsko močnejše in produkcijsko uporabnejše rezultate

Če je cilj ustvariti slike, ki ne delujejo generično, je treba opustiti kratke in splošne ukaze. Učinkovitejša pot je strukturirano delo po korakih, kjer je vsaka podrobnost del končnega vizualnega izida.

VZOREC 1 :

Pripravi sliko na podlagi naslednjih navodil: SUBJEKT: Opiši, kaj je glavni motiv na sliki. Dodaj čim več podrobnosti, na primer videz, oblačila, teksture, materiale, spol, starost, stanje objekta ali druge pomembne značilnosti. SCENA: Povej, ali je prizor statičen ali dinamičen. Opiši, kaj se dogaja in ali je prisotno gibanje, interakcija ali določeno dejanje. KOMPOZICIJA: Določi kot kamere, vrsto kadra (bližnji kader, srednji kader, široki kader), razporeditev elementov, pravilo tretjin, globinsko ostrino in točko fokusa. OKOLJE: Opiši lokacijo, del dneva, vremenske razmere in splošni prostorski kontekst prizora. SLOG: Določi vizualni slog slike, na primer ilustracija, 3D, fotografski ali filmski videz. Po potrebi dodaj tudi slogovno referenco, na primer »kot Apple reklama«. OSVETLITEV: Določi vrsto svetlobe, na primer mehka ali trda svetloba, ter smer osvetlitve, na primer od zgoraj, s strani, iz ozadja ali iz kota. BARVE: Navedi glavne barve slike. Po možnosti uporabi natančne hex kode, na primer #______ , #______ , #______. RAZPOLOŽENJE: Opiši občutek, emocijo ali vzdušje, ki ga mora slika prenesti. OBVEZNO VKLJUČI: Navedi konkretne elemente, ki morajo biti nujno prisotni na sliki. NE ŽELIM: Navedi vse, česar na sliki ne želiš, na primer slaba anatomija, besedilo, artefakti ali druge nezaželene podrobnosti. TEHNIČNA SPECIFIKACIJA: Določi tehnične zahteve, na primer visoka ločljivost, fotorealističen videz, 8K, brez kompresije, visoka stopnja podrobnosti. Na podlagi vseh zgornjih podatkov ustvari čim bolj kakovostno, natančno in vizualno usklajeno sliko.

VZOREC 2:

Ustvari sliko na podlagi naslednjega opisa: glavni motiv je [opiši subjekt]. Prizor je [statičen/v gibanju] in prikazuje [opiši dogajanje]. Kompozicija naj bo [opiši kader, kot kamere, fokus in globinsko ostrino]. Okolje naj bo [opiši lokacijo, del dneva in vreme]. Vizualni slog naj bo [fotografski/filmski/3D/ilustracija], po občutku [dodaj slogovno referenco]. Osvetlitev naj bo [opiši vrsto in smer svetlobe]. Uporabi barve [navedi barve ali hex kode]. Slika naj izraža [opiši razpoloženje]. Obvezno vključi [navedi obvezne elemente]. Ne vključuj [navedi nezaželene elemente]. Tehnične zahteve: [npr. visoka ločljivost, fotorealistično, 8K, brez kompresije].

Pozivi (prompti) za Agent Ai

VIR

image

BISTVO

  • Članek razlaga, da je pri agentni umetni inteligenci prompt engineering predvsem načrtovanje sistema odločanja skozi več korakov, ne le oblikovanje enkratnega vprašanja za klepetalni model.

  • Osrednja teza je prehod iz »prompt engineering« v »context engineering«, kjer je ključno, katere informacije ima model na voljo v posameznem trenutku izvajanja naloge.

  • Avtor kot štiri ključne gradnike agentnega prompta izpostavi sistemski prompt, definicije orodij, few-shot primere in upravljanje zgodovine sporočil oziroma stanja konteksta.

  • Članek poudari, da zanesljivost agentov močno izboljšajo strukturirani vzorci razmišljanja, posebej Chain of Thought, ReAct in Reflexion.

  • Praktični del opozori, da agenti najpogosteje odpovedo zaradi preveč orodij, nejasnega kriterija uspeha, prenasičenega konteksta, pomanjkanja primerov in napačne obravnave večkoraknega sistema kot navadnega chata.

DEJSTVA

  • Članek se sklicuje na Anthropicov koncept »context engineering« in na raziskavo o degradaciji konteksta oziroma »context rot«, kjer daljši kontekst zmanjša natančnost priklica in sklepanja.

  • Med temeljnimi referencami sta navedena Lilian Weng in Anthropicov inženirski zapis o učinkovitem kontekstnem inženiringu za AI agente.

  • Kot empiričen primer je navedena raziskava Googlove ekipe iz leta 2022, kjer je uspešnost na nalogi Game of 24 zrasla z 4% na 74% z uvedbo strukturiranega razmišljanja.

  • Članek kot uporabne arhitekture izrecno obravnava Chain of Thought, ReAct ter Reflexion, pri čemer ReAct opiše kot zanko »Thought → Action → Observation → Thought«.

CITATI

  • »One is asking. The other is designing how a system thinks.«

  • »Prompt engineering asks ‘what are the right words?’ Context engineering asks ‘what is the optimal set of information this model should have at every point during execution?’«

  • »The model did not get smarter; its reasoning architecture did.«

  • »Never skip the Thought step. Never take an Action without a Thought that justifies it.«

  • »The teams getting the most out of agentic AI right now are the ones who stopped asking ‘how do I phrase this better?’ and started asking ‘what does this model need to know at every step to behave the way I want?’«

GPT-5.2: Daljši kontekst, boljše razpoznavanje slik, boljša izdelava zahtevnih xls datotek …

GPT-5.2 je decembrska izdaja 2025 OpenAI-jevega modela GPT-5, multimodalnega (besedilo, vizija, orodja), optimiziranega za strokovno delo, dolg kontekst, agentno uporabo orodij in programsko inženirstvo. Ponuja tri variante: Instant (hitra), Thinking (globoka analiza) in Pro (najvišja kakovost).

Ključne izboljšave

Model izboljšuje pet področij: večstopenjsko logiko in matematiko (npr. 92.4% na GPQA, 100% na AIME), dolg kontekst do 400k žetonov z visoko natančnostjo, vizualno razumevanje grafov in tabel, agentno klicanje orodij (98.7% na Tau2-Bench) ter programiranje (55.6% na SWE-Bench Pro).​

Razlike glede na GPT-5.1

GPT-5.2 ima boljšo verodostojnost razmišljanja, manj halucinacij (38% manj), višjo varnost in nove API parametre za raven razmišljanja (high, xhigh). Benchmarki kažejo napredek na GDPval, matematiki in kodiranju.

Pomembna lastnost LLM je velikost konteksta. V bistvu gre za njihov spomin, torej koliko vsebine si lahko zapomnijo in jo obdelajo in posledično kako dobro razumejo nalogo, ki jo opravljajo.

Posledica prevelike vnešene vsebine v premajhen spomin pa so seveda preskok pomembnih delov in halucinacije. GPT-5.2 je izboljšava na tem področju.

Lahko absorbira in pridobi 98 % informacij iz kontekstnega okna s 256.000 žetoni. Toda kaj to pomeni? Če naložite 700 strani PDF-datotek s čisto besedilom, si lahko zapomni 98 % od njih.

Predstavljajte si vpliv na odvetnike, zavarovalnice, pravne ekipe, zdravnike, direktorje, finančne direktorje – vse, ki morajo absorbirati velike količine besedila in se prepričati, da AI razume in si zapomni vse.

Kako dober je v primerjavi s prejšnjo različico? Prejšnja različica ChatGPT si je lahko zapomnila le 50 % 300-stranskega PDF-ja in manj kot 50 % 700-stranskega PDF-ja.

To pa ni vse. Novi GPT tudi veliko bolje “vidi”. Torej, novi GPT-5.2 je veliko pametnejši pri delovnih nalogah in lahko absorbira več besedil in bolje razume slike.

Zakaj je to pomembno? Veliko bolje razume slike, posnetke zaslona, Excelove datoteke, nadzorne plošče, PDF-datoteke ali karkoli drugega, kar naložite – testi kažejo 22-odstotno povečanje razumevanja.

Preizkusi naslednji poziv v GPT-5.2  –  test kreiranja zahtevne Excell datoteke: 


Na podlagi spodnjih predpostavk sestavi Excelovo datoteko (.xlsx).

Zavihki:

1) Vnosi (predpostavke + 3 scenariji: osnovni/negativni/pozitivni)
2) Model (mesečni za 12 mesecev)
3) Nadzorna plošča (3 grafi + 6 KPI)

Predpostavke:

– Začetni prihodki: 120.000 EUR MRR
– Rast: osnovna 8 % MoM, negativna 4 %, pozitivna 12 %
– Odhodi: osnovni 3 % MoM, negativni 5 %, pozitivni 2 %
– CAC: 35 € na novega naročnika
– ARPU: 6 €/mesec
– Fiksni stroški: 45.000 €/mesec
– Spremenljivi stroški: 6 % prihodkov

Pravila:

– Brez trajno vpisanih (hardcoded)  številk zunaj vnosov.
– Jasno prikaži formule.
– Izpiši datoteko .xlsx.


Preizkusi naslednji poziv v GPT-5.2 – test učinkovitosti razumevanja dolgega Word dokumenta : 


Vstavil bom dolg dokument.

Tvoja naloga:

1) Izvleci 12 točk dejanskega povzetka. Vsaka točka mora vsebovati natančen citat + vir (naslov poglavja ali bližnji tekst).

2) Navedi protislovja ali nejasne trditve (vsaj 8). Za vsako: navedite obe strani.

3) Napiši izčrpno poročilo o naslednjih dejstvih:

– Kaj vemo (samo dejstva)

– Kaj ne vemo (izrecno)

– Tveganja (5 najpomembnejših)

– Naslednji ukrepi (7 najpomembnejših, lastnik + roki)


Pravila:

– Če manjkajo podrobnost, napišite »Ni navedeno«.

– Ne ugibaj.

Si pripravljen? Reci: »Prilepi«.


Preizkusi naslednji poziv v GPT-5.2  – test prepoznave podatkov na sliki: 


Naložil bom ENO sliko zaslona nadzorne plošče, strani z analitičnimi podatki ali uporabniškega vmesnika.


Naredi naslednje:

1) V dveh stavkih mi povej, kaj vidim na sliki.

2) Izberi 10 najpomembnejših številk/oznak, ki jih lahko prebereš (dobesedno).

3) Opredeli 3 verjetne težave ali priložnosti (razvrščene po pomembnosti).

4) Predlagaj 7-stopenjski načrt, kaj je treba preveriti v naslednjem koraku.

5) Napiši 5-vrstično posodobitev Slack, ki jo lahko pošljem svojemu timu.


Pravila:

– Uporabi samo tisto, kar lahko vidiš. Če je nečitljivo, napiši „Ne morem prebrati“.

– Postavi največ 3 pojasnjevalna vprašanja, samo če je to res potrebno.

The Prompt Engineering Framework

vir:  Ali H. Salem

uporaba xml sintakse izboljša končni rezultat !

Role

Opredelite strokovno osebnost
Določite strokovno znanje AI, poznavanje ciljne skupine in komunikacijski pristop:

<role>
You are a [specific role/expert] with expertise in [domain].
Your audience: [description + knowledge level]
Communication style: [tone + specific requirements]
</role>


Primer

You are a senior business strategy consultant with expertise in competitive analysis. Your audience: C-suite executives with limited time for deep technical details. Communication style: Concise, data-driven, and actionable with a confident tone.


Task

Določite cilj
Jasno opredelite, kaj je treba doseči, z izrecnimi zahtevami:

<task>
[Action verb] + [specific objective]
Key requirements:
– [Requirement 1]
– [Requirement 2]
– [Requirement 3]
</task>

Primer

Analyze the competitive positioning of our SaaS product against three main competitors.
Key requirements:
Identify unique differentiators and vulnerabilities
Quantify market share implications where possible
Provide actionable recommendations for Q1 strategy

Context

Zagotovite ustrezne osnovne informacije

Zagotovite informacije, potrebne za razumevanje in izvedbo naloge:

<context>
[Paste relevant information, documents, data, or background details here]
</context>

Primer

Our product: Project management tool for remote teams, $49/month, 50K users
Competitor A: Asana – 100K users, extensive integrations
Competitor B: Monday.com – 80K users, visual interface focus
Competitor C: ClickUp – 60K users, feature-rich, lower price point ($35/month)
Recent customer feedback highlights our superior mobile experience but mentions lack of time-tracking features.

Example

Navedite primere izhodnih podatkov
Pojasnite, kakšni so dobri izhodni podatki:

<examples>
Example 1:
[Show what good output looks like for scenario 1]
Example 2..n:
[Show what good output looks like for scenario 2]
</examples>


Primer

Example 1:
“Our $49/month price point positions us as a premium option compared to ClickUp’s $35/month. This 40% price premium must be justified through: (1) superior mobile UX, (2) enterprise-grade security, (3) white-glove onboarding. Risk: Price-sensitive SMBs may churn to ClickUp unless we demonstrate clear ROI advantage.”

Output

Določite pričakovane rezultate
Določite format, dolžino in strukturo želenega izhoda:

<output>
Format: [specific format – e.g., “markdown table with 3 columns”]
Length: [constraint – e.g., “300-400 words”]
Structure: [if applicable – e.g., “Introduction → Analysis → Recommendations”]
</output>


Primer

Format: Executive summary (1 paragraph) + comparison table (4 columns: Feature/Us/Competitors/Impact) + 3 strategic recommendations
Length: 400-500 words total
Structure: Summary → Comparison → Recommendations

Constraints

Določite omejitve in smernice
Določite, kaj naj bo vključeno in kaj ne:

<constraints>
– [Specific do’s and don’ts]
– [Style requirements]
– [Any limitations or boundaries]
</constraints>


Primer

No jargon or technical implementation details
Focus only on strategic business implications
Avoid speculating on competitors’ future roadmaps
Do not recommend features that would take >6 months to build

Instructions

Vodite proces
Zagotovite meta-navodila o tem, kako pristopiti k nalogi:

<instructions>
For complex tasks: Think through your approach step-by-step, then provide the final answer in the requested format.
If information is missing or uncertain, state this explicitly rather than guessing.
</instructions>


Primer

For complex tasks: Think through your approach step-by-step, then provide the final answer in the requested format.
If information is missing or uncertain, state this explicitly rather than

Chain of Verification (CoV)

Before providing your final response:

  • 1. Identify at least three potential gaps or uncertainties in your reasoning.

  • 2. Reference the evidence that supports or contradicts each.

  • 3. Revise your summary accordingly.

  • 4. Present only the final, verified version.