M03.L01 · Pemula · 25-35 menit

Anatomi prompt yang bagus

Bukan cuma definisi. Kita lihat cara anatomi prompt yang bagus terpakai dalam pekerjaan nyata.

KALAU LESSON INI BERES1/4

Paham task
Paham context
Paham goal

Sebelum mulai

Baca ringkasan modul dan siapkan satu contoh pekerjaan nyata.
Tidak perlu pengalaman teknis.

Target belajar: Setelah lesson ini, kamu bisa menjelaskan anatomi prompt yang bagus, menerapkannya pada contoh Indonesia yang sederhana, dan tahu bagian mana yang harus dicek manusia.

Yang perlu kamu tangkap

01Task

Task perlu dipahami sebagai bagian dari prompt debugging loop. Prompt yang bagus bukan mantra. Prompt yang bagus adalah brief kerja. Kalau brief-nya jelas, output biasanya lebih relevan. Struktur dasar yang bisa dipakai: task, konteks, tujuan, audience, format output, batasan, contoh, dan kriteria kualitas.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan task membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Contoh: Prompt lemah: “buatkan konten AI”. Prompt kuat: “Buat 10 ide post X tentang AI untuk creator Indonesia yang sudah pernah pakai ChatGPT tapi belum punya workflow. Gaya: casual, pendek, no corporate tone. Format tabel: hook, angle, isi pendek, CTA. Hindari klaim tanpa sumber.”

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap task otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

02Context

Context perlu dipahami sebagai bagian dari rubric evaluasi output. Task menjelaskan apa yang harus dilakukan. Context menjelaskan situasi. Goal menjelaskan hasil akhir yang diinginkan. Audience menentukan bahasa dan kedalaman. Format membuat output mudah dipakai. Constraints membatasi hal yang tidak diinginkan. Examples memberi pola. Evaluation criteria memberi standar kualitas.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan context membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap context otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

03Goal

Goal perlu dipahami sebagai bagian dari structured output dan schema. Untuk website course, jangan menjual prompt engineering sebagai skill mistis. Ajarkan sebagai kemampuan memberi instruksi dan konteks yang rapi.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan goal membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap goal otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

04Audience

Audience perlu dipahami sebagai bagian dari prompt versioning. Prompt yang bagus bukan mantra. Prompt yang bagus adalah brief kerja. Kalau brief-nya jelas, output biasanya lebih relevan. Struktur dasar yang bisa dipakai: task, konteks, tujuan, audience, format output, batasan, contoh, dan kriteria kualitas.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan audience membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap audience otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

05Format

Format perlu dipahami sebagai bagian dari Format. Task menjelaskan apa yang harus dilakukan. Context menjelaskan situasi. Goal menjelaskan hasil akhir yang diinginkan. Audience menentukan bahasa dan kedalaman. Format membuat output mudah dipakai. Constraints membatasi hal yang tidak diinginkan. Examples memberi pola. Evaluation criteria memberi standar kualitas.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan format membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap format otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

06Constraints

Constraints perlu dipahami sebagai bagian dari Constraints. Untuk website course, jangan menjual prompt engineering sebagai skill mistis. Ajarkan sebagai kemampuan memberi instruksi dan konteks yang rapi.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan constraints membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap constraints otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

07Examples

Examples perlu dipahami sebagai bagian dari Examples. Prompt yang bagus bukan mantra. Prompt yang bagus adalah brief kerja. Kalau brief-nya jelas, output biasanya lebih relevan. Struktur dasar yang bisa dipakai: task, konteks, tujuan, audience, format output, batasan, contoh, dan kriteria kualitas.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan examples membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap examples otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

08Evaluation criteria

Evaluation criteria perlu dipahami sebagai bagian dari Evaluation criteria. Task menjelaskan apa yang harus dilakukan. Context menjelaskan situasi. Goal menjelaskan hasil akhir yang diinginkan. Audience menentukan bahasa dan kedalaman. Format membuat output mudah dipakai. Constraints membatasi hal yang tidak diinginkan. Examples memberi pola. Evaluation criteria memberi standar kualitas.

Kenapa penting: Ini penting karena lesson M03.L01 bukan cuma mengejar istilah. Kamu perlu tahu kapan evaluation criteria membantu kerja nyata, kapan harus diverifikasi, dan batas apa yang tetap perlu dijaga manusia.

Kesalahan pemula: Kesalahan umum: menganggap evaluation criteria otomatis membuat hasil benar tanpa contoh, sumber, atau checklist evaluasi.

Oke, sekarang kita bongkar

Prompt yang bagus bukan mantra. Prompt yang bagus adalah brief kerja. Kalau brief-nya jelas, output biasanya lebih relevan. Struktur dasar yang bisa dipakai: task, konteks, tujuan, audience, format output, batasan, contoh, dan kriteria kualitas.

Task menjelaskan apa yang harus dilakukan. Context menjelaskan situasi. Goal menjelaskan hasil akhir yang diinginkan. Audience menentukan bahasa dan kedalaman. Format membuat output mudah dipakai. Constraints membatasi hal yang tidak diinginkan. Examples memberi pola. Evaluation criteria memberi standar kualitas.

Untuk website course, jangan menjual prompt engineering sebagai skill mistis. Ajarkan sebagai kemampuan memberi instruksi dan konteks yang rapi.

Contoh biar kebayang

Prompt lemah: “buatkan konten AI”. Prompt kuat: “Buat 10 ide post X tentang AI untuk creator Indonesia yang sudah pernah pakai ChatGPT tapi belum punya workflow. Gaya: casual, pendek, no corporate tone. Format tabel: hook, angle, isi pendek, CTA. Hindari klaim tanpa sumber.”

Coba praktik

Ambil satu prompt pendek.
Ubah menjadi prompt terstruktur memakai 7 komponen.
Jalankan dua prompt dan bandingkan.

Prompt yang bisa kamu coba

Bantu ubah prompt mentah ini menjadi prompt profesional. Prompt mentah: [prompt]. Gunakan struktur: task, context, goal, audience, output format, constraints, examples, evaluation criteria. Buat juga versi pendek dan versi detail.

Beneran paham, atau cuma terasa familiar?

Jawab pakai bahasamu sendiri. Kalau masih muter-muter, bagian atasnya perlu dibaca sekali lagi.

1
Sebutkan 7 komponen prompt yang bagus.
2
Apa beda context dan goal?
3
Kenapa format output penting?

Bikin sesuatu dari lesson ini

Buat 10 prompt template untuk 10 pekerjaan harianmu dengan struktur lengkap.

Catatan dan batasan

Buat prompt builder interaktif dengan field: task, context, goal, audience, format, constraints, examples.
Checklist tambahan: prompt debugging loop.
Checklist tambahan: rubric evaluasi output.
Checklist tambahan: structured output dan schema.
Checklist tambahan: prompt versioning.

Langkah berikutnya

Simpan hasil latihan, cek kembali dengan rubric sederhana, lalu lanjut ke lesson berikutnya saat output sudah bisa dijelaskan ulang.

prompt rag embedding vector database

Few-shot prompting dan contoh output