Prompting 105: iterate เหมือน reviewerPrompting 105: iterate like a reviewer
เลิกมองคำตอบแรกของ AI เป็นคำตอบสุดท้าย แล้วเรียนวิธี critique, refine, compare และถาม follow-up ให้ผลงานดีขึ้นStop treating the first AI answer as final. Learn how to critique, refine, compare, and ask follow-up prompts that improve the result.
The first answer is a draft.
This is one of the most important AI literacy habits. If you treat the first output as final, you let the model decide the quality bar.
Better:
Use the first answer to see what the model understood, then steer it.
Use review prompts
After AI gives an answer, ask it to review against criteria.
Review your answer against these criteria:
- clear for a non-technical reader
- no unsupported claims
- specific next steps
- under 150 words
List issues first. Then provide a revised version.
This separates judgment from rewriting.
Ask for alternatives
One output can hide better options.
Give me 3 versions:
1. direct and concise
2. warmer and more reassuring
3. more formal for senior management
After the 3 versions, recommend which one fits best and why.
Alternatives help you choose rather than accept.
Use a rubric
A rubric turns taste into criteria.
Score this draft from 1-5 on:
- clarity
- accuracy
- usefulness
- tone
- actionability
For any score below 4, suggest a fix.
This is useful for emails, slide outlines, summaries, and plans.
Ask what is missing
If the output feels generic, ask:
What important information is missing from my prompt?
Ask up to 5 questions that would help you improve the answer.
This teaches you how to prompt better next time.
Compare versions
When you have two drafts, do not ask "which is better?" Ask for specific comparison.
Compare Draft A and Draft B for this audience: [audience].
Evaluate:
- clarity
- trust
- risk of misunderstanding
- likelihood that the reader acts
Then recommend one version and explain the tradeoff.
Good prompting often means becoming a better editor.
Know when to restart
Sometimes follow-up prompts cannot fix a bad start. Restart when:
- the original task was unclear
- the context was wrong
- the model invented facts
- the output format is completely wrong
- you changed the goal halfway through
When that happens, write a cleaner prompt from scratch.
Practice: second prompt
Ask AI to draft something small: an email, summary, or meeting agenda.
Do not edit it yourself first.
Send this second prompt:
Review this as if you are my careful editor.
Goal:
[what this output should achieve]
Audience:
[who will read it]
Criteria:
- clear
- specific
- no unsupported claims
- easy to act on
First list problems. Then rewrite.
Compare the first answer with the revised answer.
References
- Anthropic Prompt Engineering Overview recommends defining success criteria and empirical tests before prompt tuning.
- OpenAI Prompt Guidance emphasizes outcome-first prompts, success criteria, constraints, evidence, and stopping conditions for newer models.
- OpenAI GPT-5.2 Prompting Guide emphasizes prompt iteration with evals, scope control, and concrete output constraints.
- Yang et al., 2023: Large Language Models as Optimizers explores using LLMs to optimize prompts, reinforcing that prompt quality can be iterated rather than guessed once.
คำตอบแรกคือ draft
นี่คือ habit สำคัญของ AI literacy ถ้าคุณมอง output แรกเป็นคำตอบสุดท้าย คุณปล่อยให้ model เป็นคนกำหนด quality bar
ดีกว่า:
ใช้คำตอบแรกเพื่อดูว่า model เข้าใจอะไร แล้วค่อย steer ต่อ
ใช้ review prompt
หลังจาก AI ตอบแล้ว ให้มัน review ด้วย criteria
Review your answer against these criteria:
- clear for a non-technical reader
- no unsupported claims
- specific next steps
- under 150 words
List issues first. Then provide a revised version.
วิธีนี้แยก judgment ออกจากการ rewrite
ขอหลายทางเลือก
output เดียวอาจซ่อนทางเลือกที่ดีกว่า
Give me 3 versions:
1. direct and concise
2. warmer and more reassuring
3. more formal for senior management
After the 3 versions, recommend which one fits best and why.
หลาย version ทำให้เราเลือก ไม่ใช่แค่รับ
ใช้ rubric
rubric เปลี่ยนรสนิยมให้เป็น criteria
Score this draft from 1-5 on:
- clarity
- accuracy
- usefulness
- tone
- actionability
For any score below 4, suggest a fix.
ใช้ได้กับ email, slide outline, summary และ plan
ถามว่าอะไรหายไป
ถ้า output ดู generic ให้ถาม:
What important information is missing from my prompt?
Ask up to 5 questions that would help you improve the answer.
คำถามนี้ช่วยสอนให้เรา prompt ดีขึ้นในครั้งต่อไป
เปรียบเทียบ version
ถ้ามี draft สองอัน อย่าถามแค่ว่า "อันไหนดี" ให้ถามเปรียบเทียบแบบเจาะจง
Compare Draft A and Draft B for this audience: [audience].
Evaluate:
- clarity
- trust
- risk of misunderstanding
- likelihood that the reader acts
Then recommend one version and explain the tradeoff.
prompting ที่ดีมักแปลว่าเราเป็น editor ที่ดีขึ้น
รู้ว่าเมื่อไหร่ควรเริ่มใหม่
บางครั้ง follow-up prompt แก้ prompt แรกที่ผิดทางไม่ได้ ควรเริ่มใหม่เมื่อ:
- task เดิมไม่ชัด
- context ผิด
- model แต่งข้อเท็จจริง
- format ผิดไปคนละทาง
- เป้าหมายเปลี่ยนกลางทาง
ถ้าเกิดแบบนี้ ให้เขียน prompt ใหม่ที่สะอาดกว่าเดิม
แบบฝึก: prompt ที่สอง
ให้ AI draft งานเล็กๆ หนึ่งชิ้น เช่น email, summary หรือ meeting agenda
อย่าเพิ่งแก้เอง
ส่ง prompt ที่สองนี้:
Review this as if you are my careful editor.
Goal:
[what this output should achieve]
Audience:
[who will read it]
Criteria:
- clear
- specific
- no unsupported claims
- easy to act on
First list problems. Then rewrite.
เปรียบเทียบคำตอบแรกกับคำตอบที่ revise แล้ว
แหล่งอ้างอิง
- Anthropic Prompt Engineering Overview แนะนำให้กำหนด success criteria และวิธีทดสอบก่อนปรับ prompt
- OpenAI Prompt Guidance เน้น outcome-first prompts, success criteria, constraints, evidence และ stopping conditions สำหรับ model รุ่นใหม่
- OpenAI GPT-5.2 Prompting Guide เน้นการ iterate prompt ด้วย evals, scope control และ output constraints ที่ชัดเจน
- Yang et al., 2023: Large Language Models as Optimizers ศึกษาการใช้ LLM ช่วย optimize prompt ซึ่งตอกย้ำว่า prompt ควรถูก iterate ไม่ใช่เดาครั้งเดียว
เข้าสู่ระบบเพื่อบันทึกความคืบหน้าSign in to track your progress
เข้าสู่ระบบSign in→