APE
Actie · Doel · Verwachting — TAG met de nadruk op de finish: wat te doen, waarom, en waarop je het resultaat beoordeelt.
Gebruik het voor
Snelle verzoeken waarbij de acceptatiecriteria belangrijker zijn dan de vorm — analyses, aanbevelingen, afwegingen.
Vermijd het bij
Werk dat afhangt van documenten die je moet meeleveren. Net als RTF en TAG heeft APE geen plek voor bronmateriaal.
De velden
Elke letter is een vraag die de prompt moet beantwoorden.Actie
Wat moet het model doen?
Eén werkwoord, één eindproduct.
Voorbeeld: Beoordeel de tekst van de prijspagina hieronder en benoem wat een nieuwe bezoeker zou doen twijfelen.
Doel
Waarom is dit belangrijk?
De zakelijke of persoonlijke reden. Vertelt het model welke afwegingen te maken.
Voorbeeld: We converteren 1,8% van de bezoekers van de prijspagina en willen de uitval begrijpen vóór een redesign.
Verwachting
Hoe ziet een goed antwoord eruit?
Acceptatiecriteria, geen format. "Elk punt gekoppeld aan een concrete zin" is een verwachting; "gebruik bullets" is een format.
Voorbeeld: Maximaal vijf bevindingen, elk met de exacte zin erbij, geordend op waarschijnlijke impact op conversie.
Sterke punten
- Verwachting werkt ook als zelfcontrole waaraan het model zichzelf kan toetsen.
- Heel kort, en de drie velden overlappen echt niet.
Zwakke punten
- Geen rol, geen context, geen bron.
- Het minst bekende van de korte raamwerken, dus gedeelde prompts hebben uitleg nodig.
Bronnen en onderbouwing
- 1Prompt engineering — best practicesOpenAI (Developer docs)OpenAI raadt aan succescriteria expliciet te benoemen in plaats van te impliceren.