Prompt Engineering: 7 kỹ thuật viết prompt AI hiệu quả

Phân loại email sau là "spam" hoặc "not spam":
"Bạn đã trúng thưởng 1 tỷ đồng, click link để nhận..."

→ AI: spam

Phân loại cảm xúc:
"Sản phẩm tuyệt vời!" → Tích cực
"Giao hàng quá chậm" → Tiêu cực
"Sản phẩm bình thường" → Trung lập

"Chất lượng rất tốt, sẽ mua lại" → ?

Hãy giải bài toán sau, trình bày từng bước:
Một cửa hàng có 120 sản phẩm, bán được 35% trong tuần 1,
rồi bán thêm 20 sản phẩm tuần 2. Hỏi còn lại bao nhiêu?

Bước 1: Tuần 1 bán = 120 × 35% = 42 sản phẩm
Bước 2: Còn lại sau tuần 1 = 120 - 42 = 78
Bước 3: Tuần 2 bán thêm 20 → Còn = 78 - 20 = 58
→ Đáp án: 58 sản phẩm

Bạn là một Data Analyst senior với 10 năm kinh nghiệm.
Hãy review đoạn SQL sau và đề xuất cải thiện...

Phân tích dataset sau và trả về kết quả dạng:
{
  "summary": "...",
  "insights": ["..."],
  "recommendations": ["..."]
}

Giải thích Machine Learning cho học sinh lớp 10.
Yêu cầu:
- Không dùng thuật ngữ kỹ thuật
- Dùng ví dụ đời thường
- Tối đa 200 từ

Lượt 1: "Viết email marketing cho khóa học Python"
Lượt 2: "Thêm urgency và social proof"
Lượt 3: "Ngắn gọn hơn, tối đa 150 từ"