Dùng AI để viết prompt cho AI: metaprompt và vòng lặp tự cải tiến

Bạn là chuyên gia thiết kế prompt. Nhiệm vụ của bạn không phải là thực hiện công việc dưới đây, mà là viết ra bộ chỉ dẫn để một trợ lý AI khác thực hiện nó tốt.

Công việc cần làm: [mô tả bằng lời thường, càng cụ thể càng tốt]
Người dùng bộ chỉ dẫn này: [ai sẽ dùng, họ có chuyên môn gì]
Đầu ra mong muốn: [định dạng và độ dài]
Điều kiện coi là đạt: [nêu 2-3 tiêu chí kiểm chứng được]
Những gì đã từng thất bại: [nếu có]

Bộ chỉ dẫn bạn viết phải gồm:
1. Vai trò cụ thể, kèm mức kinh nghiệm
2. Ngữ cảnh mà trợ lý cần biết trước khi bắt tay
3. Các bước thực hiện theo thứ tự
4. Ràng buộc rõ ràng — cả điều phải làm lẫn điều không được làm
5. Định dạng đầu ra, mô tả đủ chi tiết để không phải đoán
6. Cách xử lý khi thiếu thông tin: đánh dấu [CẦN BỔ SUNG] thay vì bịa

Trước khi viết, hãy nêu 3 chỗ mơ hồ trong mô tả của tôi mà bạn phải tự phỏng đoán. Sau đó viết bộ chỉ dẫn dựa trên phỏng đoán của bạn, và ghi rõ phỏng đoán đó là gì.

Tôi cần một prompt cho công việc sau. Đừng viết prompt vội — hãy phỏng vấn tôi trước.

Công việc: [mô tả 3-5 câu]

Hãy hỏi tôi tối đa 5 câu hỏi, mỗi câu nhắm vào một thông tin mà nếu thiếu sẽ khiến prompt ra sai hướng. Hỏi từng câu một, đợi tôi trả lời rồi mới hỏi tiếp. Sau câu cuối, tóm tắt lại yêu cầu theo cách bạn hiểu để tôi xác nhận, rồi mới viết prompt.

Dựa trên yêu cầu vừa chốt, hãy viết 3 prompt theo 3 hướng khác nhau về bản chất, không phải 3 cách diễn đạt của cùng một hướng:

- Biến thể A: ngắn gọn, chỉ nêu vai trò và kết quả mong muốn, để mô hình tự quyết cách làm
- Biến thể B: chi tiết, quy định từng bước và từng ràng buộc
- Biến thể C: dựa trên ví dụ — cho trước 1-2 mẫu đầu vào/đầu ra rồi yêu cầu làm tương tự

Sau 3 biến thể, viết thêm:
- Mỗi biến thể mạnh nhất ở loại đầu vào nào
- Mỗi biến thể dễ hỏng ở đâu
- Nếu chỉ được chọn một để chạy production thì chọn cái nào, vì sao

Đây là prompt tôi định dùng:

"""
[dán prompt]
"""

Trước khi tôi đem nó đi chạy thật, hãy giúp tôi tìm chỗ vỡ:
1. Liệt kê 8 đầu vào có khả năng làm prompt này cho ra kết quả sai, kém, hoặc lệch hướng. Ưu tiên ca biên và ca thiếu thông tin, không phải ca thuận lợi.
2. Với mỗi ca, nói rõ prompt hiện tại sẽ hỏng theo kiểu nào.
3. Chỉ ra câu chữ cụ thể trong prompt là nguyên nhân của từng chỗ hỏng.

Chưa cần sửa gì ở bước này. Tôi muốn thấy danh sách chỗ vỡ trước.

Prompt hiện tại:
"""
[dán prompt]
"""

Các ca nó xử lý chưa đạt:
- Đầu vào: [...] → Kết quả nhận được: [...] → Kết quả mong muốn: [...]
- Đầu vào: [...] → Kết quả nhận được: [...] → Kết quả mong muốn: [...]

Hãy viết lại prompt để xử lý được những ca trên, với các ràng buộc:
- Giữ nguyên phần đang chạy tốt; chỉ sửa phần liên quan tới lỗi
- Nêu rõ bạn đã đổi gì và vì sao, trước khi đưa bản mới
- Không thêm ràng buộc mới không liên quan tới các lỗi ở trên
- Nếu hai lỗi cần hai hướng sửa mâu thuẫn nhau, nói ra thay vì tự chọn giùm tôi

Viết system prompt cho một trợ lý sẽ chạy trong sản phẩm thật.

Tên và vai trò: [tên trợ lý, nó phục vụ việc gì]
Người dùng: [chân dung, trình độ, thứ họ thường hỏi]
Giọng: [trang trọng / thân thiện / ngắn gọn kỹ thuật]
Được phép làm: [liệt kê]
Không được làm: [liệt kê — càng cụ thể càng tốt]
Dữ liệu nó truy cập được: [nêu rõ, kèm giới hạn]

System prompt cần bao gồm:
- Cách xử lý câu hỏi ngoài phạm vi: từ chối thế nào cho không cụt lủn
- Cách xử lý khi thiếu dữ liệu để trả lời: hỏi lại hay nói không biết
- Cách phản ứng khi người dùng yêu cầu bỏ qua chỉ dẫn hệ thống
- Định dạng câu trả lời mặc định
- 2 ví dụ ngắn: một câu hỏi trong phạm vi, một câu ngoài phạm vi

Viết ở ngôi thứ hai, giọng chỉ dẫn trực tiếp. Không dùng ngôn ngữ tuyệt đối kiểu "TUYỆT ĐỐI KHÔNG BAO GIỜ" — mô hình đời mới bám chỉ dẫn khá sát, cách viết gay gắt dễ làm nó từ chối cả những yêu cầu hợp lệ.

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"

const client = new Anthropic() // đọc ANTHROPIC_API_KEY từ môi trường

const META_SYSTEM = `Bạn là chuyên gia thiết kế prompt. Bạn nhận một prompt và
danh sách ca mà nó xử lý sai, rồi trả về bản đã sửa. Chỉ sửa phần liên quan tới
lỗi, giữ nguyên phần đang hoạt động tốt.`

type FailureCase = { input: string; got: string; want: string }

export async function refinePrompt(current: string, failures: FailureCase[]) {
  const report = failures
    .map((f, i) => `Ca ${i + 1}:\n- Đầu vào: ${f.input}\n- Nhận được: ${f.got}\n- Mong muốn: ${f.want}`)
    .join("\n\n")

  const response = await client.messages.create({
    model: "claude-opus-5",
    max_tokens: 16000,
    thinking: { type: "adaptive" },
    output_config: { effort: "high" },
    system: META_SYSTEM,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          `Prompt hiện tại:\n"""\n${current}\n"""`,
          `Các ca chưa đạt:\n${report}`,
          'Trả về: phần "Đã đổi gì" tối đa 5 gạch đầu dòng, rồi tới prompt mới.',
        ].join("\n\n"),
      },
    ],
  })

  // content là union type — phải thu hẹp theo .type trước khi đọc .text
  const text = response.content.find(
    (block): block is Anthropic.TextBlock => block.type === "text",
  )
  return text?.text ?? ""
}