ప్రాంప్ట్ Engineering Is Dead: Long Live ప్రాంప్ట్ Engineering
ప్రాంప్ట్ engineering moved from crafting ప్రాంప్ట్s to designing వ్యవస్థలు that ప్రాంప్ట్ mselves.
Irony
ఈ విభాగంలో, మేము Irony గురించి చర్చిస్తాము.
Irony అనేది ఆవిష్కరణ రంగంలో చాలా ముఖ్యమైన అంశం.
Two years ago, ప్రాంప్ట్ engineering was hottest job. Now, it's becoming invisible.
Here's ఎందుకు.
ఏమిటి Changed
పరిశోధన ప్రకారం, ఏమిటి Changed అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
ఈ విధానం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా ఆవిష్కరణ రంగంలో.
ముఖ్యంగా గమనించాల్సిన విషయం ఏమిటంటే, ఏమిటి Changed మీ దైనందిన అలవాట్లలో భాగం కావాలి.
n: You needed to carefully craft ప్రాంప్ట్s. "You are a helpful assistant..." "Think step by step..." Hand-tuned every word.
Now: మోడల్s are smart enough that basic ప్రాంప్ట్s work. "Summarize this." "Fix typos." Done.
But we didn't eliminate ప్రాంప్ట్ engineering. We abstracted it away.
ప్రాంప్ట్ Engineering Still Exists, But Differently
ప్రాంప్ట్ Engineering Still Exists, But Differently గురించి మరింత తెలుసుకోవడం మీ ఆవిష్కరణ ప్రయాణంలో ముఖ్యమైన మెట్టు.
ఈ సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం ప్రాంప్ట్ Engineering Still Exists, But Differently లో విజయానికి కీలకం.
It moved from "write perfect ప్రాంప్ట్s" to "design system that uses ప్రాంప్ట్s."
Example 1: ఏజెంట్ic వ్యవస్థలు
Example 1: ఏజెంట్ic వ్యవస్థలు అనేది ఆవిష్కరణ రంగంలో చాలా ముఖ్యమైన అంశం.
నిపుణులు సిఫారసు చేస్తారు: Example 1: ఏజెంట్ic వ్యవస్థలు ను మీ జీవితంలో అమలు చేయడం మీ శ్రేయస్సును మెరుగుపరుస్తుంది.
పరిశోధన ప్రకారం, Example 1: ఏజెంట్ic వ్యవస్థలు అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
Instead of: "Summarize this article for me" You design: "Here's an ఏజెంట్. Its job is to analyze articles, extract key points, and generate summaries. Here are 10 examples of good summaries."
ఏజెంట్ figures out ఎలా ప్రాంప్ట్ itself.
Example 2: Fine-Tuning
ఈ విధానం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా ఆవిష్కరణ రంగంలో.
ముఖ్యంగా గమనించాల్సిన విషయం ఏమిటంటే, Example 2: Fine-Tuning మీ దైనందిన అలవాట్లలో భాగం కావాలి.
Instead of crafting perfect ప్రాంప్ట్ for customer classification, you provide 200 examples. మోడల్ learns pattern.
No ప్రాంప్ట్ engineering. Just examples.
Example 3: ChAIn of Thought
ఈ సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం Example 3: ChAIn of Thought లో విజయానికి కీలకం.
ఈ విభాగంలో, మేము Example 3: ChAIn of Thought గురించి చర్చిస్తాము.
Example 3: ChAIn of Thought అనేది ఆవిష్కరణ రంగంలో చాలా ముఖ్యమైన అంశం.
Instead of: "Think step by step. First... n... Finally..."
You trAIn a మోడల్ (or use techniques like in-context learning) to naturally break problems into దశలు.
దశలు emerge from trAIning, not ప్రాంప్ట్ing.
ఏమిటి Actually Matters Now
నిపుణులు సిఫారసు చేస్తారు: ఏమిటి Actually Matters Now ను మీ జీవితంలో అమలు చేయడం మీ శ్రేయస్సును మెరుగుపరుస్తుంది.
పరిశోధన ప్రకారం, ఏమిటి Actually Matters Now అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
1. అవగాహన మోడల్ Capabilities: ఏమిటి can క్లాడ్ do? ఏమిటి can Llama do? ఏమిటి's hard for both?
2. వ్యవస్థలు Thinking: How do you connect మోడల్s to data, tools, and feedback loops?
3. Evaluation: How do you measure if output is good? Accuracy? Human review? Metrics?
Example: "Smart" vs "Dumb" System
ముఖ్యంగా గమనించాల్సిన విషయం ఏమిటంటే, Example: "Smart" vs "Dumb" System మీ దైనందిన అలవాట్లలో భాగం కావాలి.
Example: "Smart" vs "Dumb" System గురించి మరింత తెలుసుకోవడం మీ ఆవిష్కరణ ప్రయాణంలో ముఖ్యమైన మెట్టు.
ఈ సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం Example: "Smart" vs "Dumb" System లో విజయానికి కీలకం.
Dumb: User asks to summarize. మోడల్ summarizes.
Smart: Classify ఏమిటి y're asking for. Route to right ఏజెంట్. That ఏజెంట్ retrieves relevant context (RAG). Generates output. Evaluates quality. Re-tries if poor quality. Logs outcome for improvement.
Which requires more ప్రాంప్ట్ engineering? Neir. Both require వ్యవస్థలు engineering.
New Role
ఈ విభాగంలో, మేము New Role గురించి చర్చిస్తాము.
New Role అనేది ఆవిష్కరణ రంగంలో చాలా ముఖ్యమైన అంశం.
In 2026, ఏమిటి used to be "ప్రాంప్ట్ engineer" is becoming: ML engineer (build వ్యవస్థలు), Data engineer (get quality examples), ఉత్పత్తి engineer (evaluate outputs, integrate with ఉత్పత్తి).
Same skills. Different emphasis.