Prompt Framework: ROLE / CONTEXT / TASK / INPUT / RULES / OUTPUT
Why this matters
แทนที่จะจำตัวอย่าง prompt เป็นชิ้น ๆ ให้จำ framework เดียวที่ประกอบ prompt ได้ทุกงาน:
ROLE
CONTEXT
TASK
INPUT
RULES
OUTPUT
แต่ละส่วนคืออะไร
- ROLE — ให้ AI สวมบทบาทอะไร เช่น ผู้ช่วยทีม QA ยานยนต์ นักแปลเอกสารเทคนิค
- CONTEXT — บริบทที่จำเป็น: อุตสาหกรรม ชนิดชิ้นงาน ผู้รับปลายทางของผลลัพธ์ สถานการณ์ตอนนี้
- TASK — งานที่ต้องทำ ชัดเจน ทีละเรื่อง
- INPUT — ข้อมูลตั้งต้นที่แนบไป เช่น ข้อความ complaint, เอกสาร 2 ฉบับที่จะเทียบ
- RULES — กติกาและข้อห้าม เช่น ห้ามเดาข้อมูลที่ไม่มี ให้แยก fact/assumption ถ้าไม่รู้ให้บอกว่าไม่รู้
- OUTPUT — รูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ: หัวข้ออะไรบ้าง เป็นภาษาอะไร เป็นตาราง/รายการ/JSON
ไม่จำเป็นต้องมีครบทุกส่วนทุกครั้ง — งานเล็กอาจใช้แค่ TASK + RULES + OUTPUT แต่เมื่อผลลัพธ์จะถูกใช้ต่อในงานจริง ยิ่งครบยิ่งนิ่ง
Example from Automotive QA
ตัวอย่างการประกอบ framework กับงานร่าง email:
ROLE: You are assisting an automotive QA support team.
CONTEXT: ลูกค้ารายงาน defect และเรากำลังรอผลสอบสวนเพิ่มเติม
TASK: ร่าง email ตอบรับ complaint อย่างเป็นทางการ
INPUT: (แนบสรุป complaint และสถานะการสอบสวน)
RULES: ห้ามระบุ root cause, ห้ามสัญญา deadline ที่ยังไม่ยืนยัน,
ใช้โทนสุภาพแบบ business
OUTPUT: email ภาษาอังกฤษ ความยาวไม่เกิน 200 คำ
What a BA needs to know
มอง framework นี้ให้ออกว่ามันคือ requirement ฉบับย่อ: Role/Context คือ business context, Task คือ functional requirement, Rules คือ constraint และ Output คือ acceptance criteria — การฝึกเขียน prompt ที่ดีจึงเป็นการฝึกคิดแบบ BA ไปในตัว และเราจะเจอโครงคิดแบบนี้อีกครั้งใน Stage 7
References
- Google Prompting Essentials / AI resources
- Microsoft — Generative AI for Beginners — หลักสูตรที่ครอบคลุม LLM, prompt engineering, chat applications, vector databases, RAG, responsible AI และ agents เหมาะสำหรับเลือกอ่านเป็นหัวข้อ ไม่จำเป็นต้องเรียนรวดเดียวทั้งหมด