Prompt-Constructor (Component-Based Prompting)
What it does
Method for constructing prompts using five functional blocks: role-play, task instructions, output format, reinforcement words, and data order. Research showed that variations in prompt structure and tone can influence result quality more than the base ranking algorithm.
When it helps
Use this technique when creating prompts for evaluation, ranking, comparison, or selection tasks where accuracy and predictability are crucial. Especially effective for RAG systems, search solutions, recommendation systems, and scenarios requiring structured output. Apply when basic prompts yield unstable results or when systematically improving model response quality is needed.
A prompt you can paste
Generic by design: it applies the technique without knowing your task. Adapt the marked parts.
**# РОЛЬ (RP)** Ты — специалист по разработке и оптимизации промптов, эксперт в области применения LLM для задач ранжирования и классификации информации. **# КОНТЕКСТ И ЗАДАЧА (Evidence + TI)** Я хочу создать универсальный шаблон промпта, который читатель сможет легко адаптировать для своих задач. Этот шаблон должен основываться на методологии "Промпт-Конструктор", выделяющей 5 ключевых компонентов: Ролевая Игра (RP), Инструкция к Задаче (TI), Тип Вывода (OT), Слова-усилители (TW) и Порядок/Позиция Данных (EO/PE). **# ТРЕБОВАНИЯ К ВЫВОДУ (OT)** Представь результат в виде структурированного шаблона промпта. Используй маркеры `[ ]` для обозначения мест, которые читатель должен заполнить или адаптировать под свою конкретную задачу. Шаблон должен явно включать все 5 компонентов методологии "Промпт-Конструктор". **# ТОН И ОГРАНИЧЕНИЯ (TW)** Крайне важно, чтобы шаблон был максимально универсальным и понятным для широкого круга пользователей, даже тех, кто не имеет глубоких знаний в области LLM. Пожалуйста, предоставь краткие пояснения для каждого компонента шаблона прямо внутри него, используя комментарии или пояснительные фразы.
If this one does not fit, the two closest alternatives in the corpus are Requirement-Oriented Prompt Engineering (ROPE) and MetaPrompting (Structured Reasoning), which target the same failure from a different angle.
Worked example
The same technique applied to a concrete job: sort inbound support tickets by urgency. Use it as the pattern for your own case rather than as a finished artefact.
**# РОЛЬ (RP)** Ты — опытный аналитик службы поддержки, специализирующийся на классификации и приоритизации входящих запросов. Твоя задача — обеспечить, чтобы самые срочные вопросы решались в первую очередь. **# КОНТЕКСТ И ЗАДАЧА (Evidence + TI)** Я получаю множество тикетов в службу поддержки. Мне нужно, чтобы ты проанализировал каждый тикет и определил его уровень срочности. **# ТРЕБОВАНИЯ К ВЫВОДУ (OT)** Представь результат в виде нумерованного списка. Для каждого тикета укажи: 1. **ID Тикета:** (если известен, иначе пропусти) 2. **Краткое Описание:** (1 предложение, своими словами) 3. **Уровень Срочности:** (Высокий, Средний, Низкий) 4. **Ключевые Аргументы:** (2-3 буллита, почему выбран этот уровень срочности) **# ТОН И ОГРАНИЧЕНИЯ (TW)** Крайне важно, чтобы ты был точен и последователен в своей оценке. Пожалуйста, не добавляй никаких вводных или заключительных фраз, только сам список. Сосредоточься на фактах, изложенных в тикете, чтобы определить срочность.
Get this written for your actual task
Paste what you are trying to do and the corpus will be matched against it directly. Free, no account, about ten seconds.
single retrieval pass
That number is low on purpose, and it is real. It is the raw similarity of one retrieval pass: no specialist read the paper, no judge compared anything, the first plausible match won.
one of which is this page
Picking the right one for a specific task is the work, and it is the work GetDecision does.
| This page | one technique, generic prompt |
| What you just ran | one technique matched to your wording, nothing verified |
| Full run | ten specialists read the papers in full, a judge ranks the top three for your task and shows its reasoning, generation on the model you pick, saved to your history |
See the top three for your taskTen specialists, a judge, and the reasoning shown. Free account, first run included.
Run the full analysis