תבקשו מה-AI לכתוב כמו מדריך תחזוקה למטוס

תשאלו כל מודל איך עושים התאמת בנק, ותקבלו משהו כזה:

התאמת בנק היא למעשה תהליך שבו משווים בין התנועות שנרשמו בספרים לבין התנועות המופיעות בדף החשבון שהתקבל מהבנק, תוך התחשבות בכך שייתכנו הפרשי עיתוי, כגון שיקים שהונפקו וטרם נפרעו, שיש לקחת אותם בחשבון, ולאחר מכן יש לבחון ולטפל בפערים שנותרו.

זה נכון. וזה גם משפט אחד ארוך שקוראים פעמיים. עכשיו מוסיפים שורה אחת לפרומפט ושואלים שוב:

1. פתחו את דף החשבון ואת הנהלת החשבונות לאותו חודש.
2. סמנו כל תנועה בספרים שמופיעה גם בדף החשבון.
3. רשמו את התנועות שלא סומנו.
4. בדקו כל אחת. שיק שהוצאתם והבנק עוד לא פרע הוא הפרש עיתוי. השאירו אותו ברשימה לחודש הבא.
5. תנועה שמופיעה בדף החשבון ואינה בספרים היא רישום חסר. הוסיפו אותה לספרים.
6. השוו את שתי היתרות. הן חייבות להיות שוות. אם לא, חזרו לשלב 3.

אותן עובדות. מנהלת חשבונות חדשה יכולה לעבוד עם הגרסה השנייה כבר ביום הראשון. השורה שהוספתי הייתה בקשה לכתוב לפי ASD-STE100.

מאיפה זה בא

ASD-STE100 הוא תקן בינלאומי לכתיבה טכנית, Simplified Technical English. הוא מתוחזק על ידי ה-STEMG, קבוצה בתוך ASD, והגרסה הנוכחית היא Issue 9 מינואר 2025. האתר הרשמי הוא asd-ste100.org. התקן נוצר בשביל מדריכי תחזוקה של מטוסים, שם טכנאי שמבין משפט לא נכון בשלוש בלילה יוצר בעיה אמיתית, ושם רבים מהקוראים לא דוברי אנגלית כשפת אם.

בתקן יש כ-53 כללי כתיבה ומילון של כ-900 מילים מאושרות. לא צריך ללמוד אותם. הליבה נכנסת בנשימה אחת: משמעות אחת לכל מילה, משפטים קצרים, גוף פעיל, הוראה אחת בכל משפט.

למה מודל טוב בזה כל כך

אם אומרים למודל "תהיה ברור", אין לו במה לאחוז. ברור למי? ביחס למה? הוא מנחש, והניחוש בדרך כלל ארוך יותר.

אם אומרים לו "הוראה אחת בכל משפט", הוא יודע בדיוק מה לעשות, וגם אתם יודעים, כי אפשר לבדוק את התוצאה. מודלים מצייתים לכללים קונקרטיים שאפשר לבדוק הרבה יותר טוב מאשר לאווירה. וכשהוא מחליק, מצביעים על המשפט ועל הכלל שנשבר.

הכללים גם פותרים בעיות אמיתיות של הקורא. משמעות אחת לכל מילה פירושה שמתחיל לא יתהה אם דוח, דף ורישום הם שלושה דברים או אחד. משפטים קצרים מאפשרים למי שמנוסה לרפרף. גוף פעיל אומר שמישהו באמת עושה משהו.

לקיים בערך 80%

קיום מחמיר עולה ביוקר. הסבר למה משהו עובד צריך "כי", וגרסה נוקשה מוותרת עליו. היא גם חוזרת על אותו שם עצם עד שהטקסט נשמע כמו רשימת חלקים.

לכן אני מבקש בערך 80%. זה הפרומפט שלי:

כתוב בסגנון ASD-STE100, Simplified Technical English, ובערך 80% ממנו. משמעות אחת לכל מילה, ואותו מונח לאותו דבר. משפטים קצרים. גוף פעיל. הוראה אחת בכל משפט. לכל נוהל השתמש בשלבים ממוספרים. אם כלל מטשטש את ההסבר, העדף בהירות.

המשפט האחרון קובע מי מנצח כשהכללים והקורא חלוקים. המודל עובד מתוך מה שהוא זוכר מהתקן, אז מקבלים חיקוי קרוב ולא פלט מאושר. לצורך הזה זה מספיק. (בעברית כדאי לכתוב את הכללים עצמם, כי התקן נכתב לאנגלית.)

שלושה שימושים

מסמכי קליטה. מדביקים את ההערות המבולגנות על איך הצוות מטפל בהחזרים, ומבקשים נוהל. עובד חדש מקבל שלבים ממוספרים במקום פסקה של ידע שבעל פה.

נוהל לאדם אחד. סגירת חודש, סגירת שכר, איך שולחים חשבונית ללקוח שדורש מספר הזמנה. כל מה שאתם מסבירים היום בעל פה, שוב ושוב.

סעיף בחוזה ללקוח. מדביקים את הסעיף ומבקשים: מה הלקוח צריך לעשות, עד מתי, ומה קורה אם לא. מקבלים שלושה משפטים פשוטים שאפשר לעבור עליהם לפני שהם יוצאים החוצה.

שיראו, לא יספרו

כתיבה היא תיקון אחד. עוד שלושה באים מאותו היגיון: להפסיק להטיל על הקורא את העבודה.

בקשו תרשים במקום תיאור. "צייר איך חשבונית עוברת מבקשה לתשלום" נותן זרימה שקולטים במבט.

בקשו דף HTML. מודלים טובים בקוד של ממשקים, ולכן בקשה למחשבון הלוואות עם מחוון לריבית ומחוון לתקופה מניבה דף שעובד ומחשב מחדש בזמן הגרירה. הלקוח משחק עם המספרים במקום לקרוא עליהם.

וסרטון הסבר מותאם הופך לאפשרי: תסריט מהמודל וקול מכלי הקראה. את זה אני עדיין רואה כדבר שכדאי לעקוב אחריו, לא כשגרה.

מה עושים השבוע

בחרו את ההסבר הבא שעמדתם לכתוב ביד. הדביקו את הפרומפט, הוסיפו את החומר, והשוו למה שהייתם שולחים. אחר כך בדקו שלושה משפטים מול ארבעת הכללים. אם אחד נכשל, תנו שם לכלל ובקשו שוב.