Η μηχανική prompt σπάνια είναι μια διαδικασία μίας προσπάθειας. Τα καλύτερα prompts προκύπτουν μέσω επανάληψης—δοκιμάζοντας, παρατηρώντας, και βελτιώνοντας μέχρι να πετύχετε τα επιθυμητά αποτελέσματα.

<Callout type="info" title="Πρώτο Προσχέδιο, Όχι Τελικό">
Σκεφτείτε το πρώτο σας prompt ως πρόχειρο. Ακόμα και οι έμπειροι prompt engineers σπάνια το πετυχαίνουν από την πρώτη.
</Callout>

## Ο Κύκλος Επανάληψης

Η αποτελεσματική βελτίωση prompt ακολουθεί έναν προβλέψιμο κύκλο: γράψε, δοκίμασε, ανάλυσε, και βελτίωσε. Κάθε επανάληψη σε φέρνει πιο κοντά σε ένα prompt που παράγει αξιόπιστα τα αποτελέσματα που χρειάζεσαι.

<IterativeRefinementDemo />

## Κοινά Μοτίβα Βελτίωσης

Οι περισσότερες αποτυχίες prompt εμπίπτουν σε λίγες κατηγορίες. Μαθαίνοντας να αναγνωρίζεις αυτά τα μοτίβα σου επιτρέπει να διαγνώσεις και να διορθώσεις γρήγορα προβλήματα χωρίς να ξεκινήσεις από την αρχή.

### Πρόβλημα: Έξοδος Πολύ Μεγάλη

Ένα από τα πιο κοινά ζητήματα. Χωρίς ρητούς περιορισμούς, τα μοντέλα τείνουν να είναι διεξοδικά αντί για συνοπτικά.

<DiffView 
  before="Εξήγησε πώς λειτουργεί η φωτοσύνθεση."
  after={`Εξήγησε πώς λειτουργεί η φωτοσύνθεση σε 3-4 προτάσεις κατάλληλες για ένα 10χρονο.`}
  beforeLabel="Αρχικό"
  afterLabel="Βελτιωμένο"
/>

### Πρόβλημα: Έξοδος Πολύ Ασαφής

Τα ασαφή prompts παράγουν ασαφείς εξόδους. Το μοντέλο δεν μπορεί να διαβάσει το μυαλό σου για το τι σημαίνει "καλύτερο" ή ποιες πτυχές σε ενδιαφέρουν περισσότερο.

<DiffView 
  before="Δώσε μου συμβουλές για καλύτερες παρουσιάσεις."
  after={`Δώσε μου 5 συγκεκριμένες, πρακτικές συμβουλές για τη βελτίωση τεχνικών παρουσιάσεων σε μη-τεχνικούς ενδιαφερόμενους. Για κάθε συμβουλή, συμπερίλαβε ένα συγκεκριμένο παράδειγμα.`}
  beforeLabel="Αρχικό"
  afterLabel="Βελτιωμένο"
/>

### Πρόβλημα: Λάθος Τόνος

Ο τόνος είναι υποκειμενικός και ποικίλλει ανά πλαίσιο. Αυτό που ακούγεται "επαγγελματικό" στο μοντέλο μπορεί να μην ταιριάζει με τη φωνή του οργανισμού σας ή τη σχέση με τον παραλήπτη σας.

<DiffView 
  before="Γράψε ένα email συγγνώμης για χαμένη προθεσμία."
  after={`Γράψε ένα επαγγελματικό αλλά ζεστό email συγγνώμης για χαμένη προθεσμία έργου. Ο τόνος πρέπει να είναι υπεύθυνος χωρίς να είναι υπερβολικά απολογητικός. Συμπερίλαβε ένα συγκεκριμένο σχέδιο για αποτροπή μελλοντικών καθυστερήσεων.`}
  beforeLabel="Αρχικό"
  afterLabel="Βελτιωμένο"
/>

### Πρόβλημα: Λείπουν Βασικές Πληροφορίες

Τα ανοιχτά αιτήματα λαμβάνουν ανοιχτές απαντήσεις. Αν χρειάζεσαι συγκεκριμένους τύπους ανατροφοδότησης, πρέπει να τους ζητήσεις ρητά.

<DiffView 
  before="Ανασκόπησε αυτόν τον κώδικα."
  after={`Ανασκόπησε αυτόν τον κώδικα Python για:
1. Bugs και λογικά σφάλματα
2. Ζητήματα απόδοσης
3. Ευπάθειες ασφαλείας
4. Στυλ κώδικα (PEP 8)

Για κάθε ζήτημα που βρίσκεις, εξήγησε το πρόβλημα και πρότεινε διόρθωση.

[κώδικας]`}
  beforeLabel="Αρχικό"
  afterLabel="Βελτιωμένο"
/>

### Πρόβλημα: Ασυνεπής Μορφή

Χωρίς template, το μοντέλο θα δομεί κάθε απάντηση διαφορετικά, κάνοντας τη σύγκριση δύσκολη και τον αυτοματισμό αδύνατο.

<DiffView 
  before="Ανάλυσε αυτά τα τρία προϊόντα."
  after={`Ανάλυσε αυτά τα τρία προϊόντα χρησιμοποιώντας αυτή την ακριβή μορφή για κάθε ένα:

## [Όνομα Προϊόντος]
**Τιμή:** X€
**Πλεονεκτήματα:** [λίστα κουκκίδων]
**Μειονεκτήματα:** [λίστα κουκκίδων]
**Καλύτερο Για:** [μία πρόταση]
**Βαθμολογία:** X/10

[προϊόντα]`}
  beforeLabel="Αρχικό"
  afterLabel="Βελτιωμένο"
/>

## Συστηματική Προσέγγιση Βελτίωσης

Οι τυχαίες αλλαγές σπαταλούν χρόνο. Μια συστηματική προσέγγιση βοηθά να εντοπίσεις προβλήματα γρήγορα και να τα διορθώσεις αποτελεσματικά.

### Βήμα 1: Διάγνωσε το Πρόβλημα

Πριν αλλάξεις οτιδήποτε, εντόπισε τι πραγματικά δεν πάει καλά. Χρησιμοποίησε αυτόν τον διαγνωστικό πίνακα για να αντιστοιχίσεις συμπτώματα με λύσεις:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg text-sm">
    <span className="font-semibold">Σύμπτωμα</span>
    <span className="font-semibold">Πιθανή Αιτία</span>
    <span className="font-semibold">Λύση</span>
  </div>
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-red-50 dark:bg-red-950/20 rounded-lg text-sm">
    <span>Πολύ μεγάλο</span>
    <span className="text-muted-foreground">Χωρίς περιορισμό μήκους</span>
    <span className="text-green-600 dark:text-green-400">Πρόσθεσε όρια λέξεων/προτάσεων</span>
  </div>
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-red-50 dark:bg-red-950/20 rounded-lg text-sm">
    <span>Πολύ μικρό</span>
    <span className="text-muted-foreground">Λείπει αίτημα λεπτομέρειας</span>
    <span className="text-green-600 dark:text-green-400">Ζήτησε επεξήγηση</span>
  </div>
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-red-50 dark:bg-red-950/20 rounded-lg text-sm">
    <span>Εκτός θέματος</span>
    <span className="text-muted-foreground">Ασαφείς οδηγίες</span>
    <span className="text-green-600 dark:text-green-400">Γίνε πιο συγκεκριμένος</span>
  </div>
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-red-50 dark:bg-red-950/20 rounded-lg text-sm">
    <span>Λάθος μορφή</span>
    <span className="text-muted-foreground">Η μορφή δεν καθορίστηκε</span>
    <span className="text-green-600 dark:text-green-400">Όρισε ακριβή δομή</span>
  </div>
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-red-50 dark:bg-red-950/20 rounded-lg text-sm">
    <span>Λάθος τόνος</span>
    <span className="text-muted-foreground">Το κοινό δεν είναι σαφές</span>
    <span className="text-green-600 dark:text-green-400">Καθόρισε κοινό/στυλ</span>
  </div>
  <div className="grid grid-cols-3 gap-2 p-3 bg-red-50 dark:bg-red-950/20 rounded-lg text-sm">
    <span>Ασυνεπές</span>
    <span className="text-muted-foreground">Δεν δόθηκαν παραδείγματα</span>
    <span className="text-green-600 dark:text-green-400">Πρόσθεσε few-shot παραδείγματα</span>
  </div>
</div>

### Βήμα 2: Κάνε Στοχευμένες Αλλαγές

Αντίσταση στην παρόρμηση να ξαναγράψεις τα πάντα. Η αλλαγή πολλαπλών μεταβλητών ταυτόχρονα καθιστά αδύνατο να ξέρεις τι βοήθησε και τι έβλαψε. Κάνε μία αλλαγή, δοκίμασέ την, μετά προχώρα:

```
Επανάληψη 1: Πρόσθεσε περιορισμό μήκους
Επανάληψη 2: Καθόρισε μορφή
Επανάληψη 3: Πρόσθεσε παράδειγμα
Επανάληψη 4: Βελτίωσε οδηγίες τόνου
```

### Βήμα 3: Τεκμηρίωσε Τι Λειτουργεί

Η γνώση prompt engineering χάνεται εύκολα. Κράτα αρχείο του τι δοκίμασες και γιατί. Αυτό εξοικονομεί χρόνο όταν επιστρέφεις στο prompt αργότερα ή αντιμετωπίζεις παρόμοιες προκλήσεις:

```markdown
## Prompt: Απάντηση Email Πελάτη

### Έκδοση 1 (πολύ επίσημη)
"Γράψε μια απάντηση σε αυτό το παράπονο πελάτη."

### Έκδοση 2 (καλύτερος τόνος, ακόμα λείπει δομή)
"Γράψε μια φιλική αλλά επαγγελματική απάντηση σε αυτό το παράπονο. 
Δείξε ενσυναίσθηση πρώτα."

### Έκδοση 3 (τελική - καλά αποτελέσματα)
"Γράψε μια απάντηση σε αυτό το παράπονο πελάτη. Δομή:
1. Αναγνώρισε την απογοήτευσή τους (1 πρόταση)
2. Ζήτησε συγγνώμη συγκεκριμένα (1 πρόταση)  
3. Εξήγησε τη λύση (2-3 προτάσεις)
4. Προσφέρε επιπλέον βοήθεια (1 πρόταση)

Τόνος: Φιλικός, επαγγελματικός, ενσυναισθητικός αλλά χωρίς υπερβολική ταπεινότητα."
```

## Παράδειγμα Επανάληψης Πραγματικού Κόσμου

Ας περάσουμε από έναν πλήρη κύκλο επανάληψης για να δούμε πώς κάθε βελτίωση χτίζει πάνω στην προηγούμενη. Παρατήρησε πώς κάθε έκδοση αντιμετωπίζει συγκεκριμένες ελλείψεις της προηγούμενης.

### Εργασία: Δημιουργία Ονομάτων Προϊόντων

<VersionDiff versions={[
  {
    label: "Έκδοση 1",
    content: "Δημιούργησε ονόματα για μια νέα εφαρμογή παραγωγικότητας.",
    note: "Πολύ γενικό, χωρίς πλαίσιο"
  },
  {
    label: "Έκδοση 2",
    content: `Δημιούργησε ονόματα για μια νέα εφαρμογή παραγωγικότητας. Η εφαρμογή χρησιμοποιεί AI για αυτόματο προγραμματισμό εργασιών βάσει επιπέδων ενέργειας και διαθεσιμότητας ημερολογίου.`,
    note: "Προστέθηκε πλαίσιο, ακόμα γενικό"
  },
  {
    label: "Έκδοση 3",
    content: `Δημιούργησε 10 μοναδικά, αξέχαστα ονόματα για εφαρμογή παραγωγικότητας με αυτά τα χαρακτηριστικά:
- Χρησιμοποιεί AI για προγραμματισμό εργασιών βάσει επιπέδων ενέργειας
- Κοινό-στόχος: απασχολημένοι επαγγελματίες 25-40 ετών
- Τόνος μάρκας: μοντέρνος, έξυπνος, ελαφρώς παιχνιδιάρικος
- Απόφυγε: γενικές λέξεις όπως "pro", "smart", "AI", "task"

Για κάθε όνομα, εξήγησε γιατί λειτουργεί.`,
    note: "Προστέθηκαν περιορισμοί και αιτιολόγηση"
  },
  {
    label: "Έκδοση 4 (τελική)",
    content: `Δημιούργησε 10 μοναδικά, αξέχαστα ονόματα για εφαρμογή παραγωγικότητας.

Πλαίσιο:
- Χρησιμοποιεί AI για προγραμματισμό εργασιών βάσει επιπέδων ενέργειας
- Στόχος: απασχολημένοι επαγγελματίες, 25-40
- Τόνος: μοντέρνος, έξυπνος, ελαφρώς παιχνιδιάρικος

Απαιτήσεις:
- Μέγιστο 2-3 συλλαβές
- Εύκολο στη συλλαβισμό και προφορά
- Διαθέσιμο ως .com domain (έλεγξε αν είναι πιθανό)
- Απόφυγε: γενικές λέξεις (pro, smart, AI, task, flow)

Μορφή:
Όνομα | Προφορά | Γιατί Λειτουργεί | Εκτίμηση Διαθεσιμότητας Domain`,
    note: "Δομημένη μορφή, συγκεκριμένες απαιτήσεις"
  }
]} />

## Στρατηγικές Βελτίωσης ανά Τύπο Εργασίας

Διαφορετικές εργασίες αποτυγχάνουν με προβλέψιμους τρόπους. Η γνώση των κοινών τρόπων αποτυχίας βοηθά να διαγνώσεις και να διορθώσεις ζητήματα γρηγορότερα.

### Για Δημιουργία Περιεχομένου

Η δημιουργία περιεχομένου συχνά παράγει γενικό, εκτός στόχου, ή κακώς μορφοποιημένο output. Η διόρθωση συνήθως περιλαμβάνει περισσότερη συγκεκριμένη σε περιορισμούς, παροχή συγκεκριμένων παραδειγμάτων, ή ρητό ορισμό της φωνής της μάρκας σας.

<InfoGrid items={[
  { icon: "target", title: "Πολύ Γενικό", description: "Πρόσθεσε συγκεκριμένους περιορισμούς και πλαίσιο", example: "\"Γράψε για σκύλους\" → \"Γράψε για γκόλντεν ριτρίβερ για πρωτάρηδες ιδιοκτήτες, εστιάζοντας σε εκπαίδευση και ανάγκες άσκησης\"" },
  { icon: "scissors", title: "Πολύ Μεγάλο", description: "Όρισε όρια λέξεων/παραγράφων", example: "Πρόσθεσε: \"Κράτα την απάντηση κάτω από 150 λέξεις\" ή \"Μέγιστο 3 παράγραφοι\"" },
  { icon: "palette", title: "Λάθος Στυλ", description: "Παρέχε παραδείγματα στυλ", example: "\"Γράψε με το στυλ αυτού του παραδείγματος: [επικόλλησε δείγμα κειμένου]\"" },
  { icon: "megaphone", title: "Εκτός Μάρκας", description: "Συμπερίλαβε οδηγίες φωνής μάρκας", example: "\"Χρησιμοποίησε φιλικό, ανεπίσημο τόνο. Απόφυγε την ορολογία. Απευθύνσου στον αναγνώστη ως 'εσύ'.\"" }
]} />

### Για Δημιουργία Κώδικα

Η έξοδος κώδικα μπορεί να αποτύχει τεχνικά (συντακτικά σφάλματα, λάθος χαρακτηριστικά γλώσσας) ή αρχιτεκτονικά (κακά μοτίβα, ελλείψεις περιπτώσεων). Τα τεχνικά ζητήματα χρειάζονται προδιαγραφές έκδοσης/περιβάλλοντος· τα αρχιτεκτονικά ζητήματα χρειάζονται καθοδήγηση σχεδιασμού.

<InfoGrid items={[
  { icon: "code", title: "Συντακτικά Σφάλματα", description: "Καθόρισε έκδοση γλώσσας", example: "\"Χρησιμοποίησε σύνταξη Python 3.11+ με type hints\" ή \"ES2022 JavaScript\"" },
  { icon: "git-branch", title: "Λάθος Προσέγγιση", description: "Περίγραψε προτιμώμενα μοτίβα", example: "\"Χρησιμοποίησε συναρτησιακή προσέγγιση, απόφυγε κλάσεις\" ή \"Ακολούθησε repository pattern\"" },
  { icon: "shield", title: "Λείπουν Ακραίες Περιπτώσεις", description: "Κατέγραψε σενάρια να χειριστείς", example: "\"Χειρίσου: κενή είσοδο, null τιμές, network timeouts, άκυρες μορφές\"" },
  { icon: "tag", title: "Κακή Ονοματοδοσία", description: "Συμπερίλαβε συμβάσεις ονοματοδοσίας", example: "\"Χρησιμοποίησε camelCase για μεταβλητές, PascalCase για κλάσεις, UPPER_SNAKE για σταθερές\"" }
]} />

### Για Ανάλυση

Οι εργασίες ανάλυσης συχνά παράγουν επιφανειακά ή αδόμητα αποτελέσματα. Καθοδήγησε το μοντέλο με συγκεκριμένα πλαίσια (SWOT, Porter's Five Forces), ζήτησε πολλαπλές οπτικές γωνίες, ή παρέχε template για τη δομή εξόδου.

<InfoGrid items={[
  { icon: "layers", title: "Πολύ Ρηχό", description: "Ζήτησε συγκεκριμένα πλαίσια", example: "\"Ανάλυσε χρησιμοποιώντας το πλαίσιο SWOT\" ή \"Εφάρμοσε Porter's Five Forces\"" },
  { icon: "scale", title: "Μεροληπτικό", description: "Ζήτησε πολλαπλές προοπτικές", example: "\"Παρουσίασε επιχειρήματα υπέρ και κατά\" ή \"Συμπερίλαβε την οπτική του σκεπτικιστή\"" },
  { icon: "database", title: "Λείπουν Δεδομένα", description: "Καθόρισε τι να αναλυθεί", example: "\"Εστίασε σε: μέγεθος αγοράς, ρυθμό ανάπτυξης, βασικούς παίκτες, εμπόδια εισόδου\"" },
  { icon: "layout", title: "Αδόμητο", description: "Παρέχε template ανάλυσης", example: "\"Μορφοποίησε ως: Σύνοψη → Βασικά Ευρήματα → Επιπτώσεις → Συστάσεις\"" }
]} />

### Για Ερωτήσεις & Απαντήσεις

Οι απαντήσεις ερωτήσεων μπορεί να είναι πολύ συνοπτικές ή πολύ εκτενείς, και μπορεί να λείπουν δείκτες εμπιστοσύνης ή πηγές. Καθόρισε το επίπεδο λεπτομέρειας που χρειάζεσαι και αν θέλεις αναφορές ή έκφραση αβεβαιότητας.

<InfoGrid items={[
  { icon: "plus", title: "Πολύ Σύντομο", description: "Ζήτησε επεξήγηση", example: "\"Εξήγησε λεπτομερώς με παραδείγματα\" ή \"Ανάπτυξε κάθε σημείο\"" },
  { icon: "minus", title: "Πολύ Μεγάλο", description: "Ζήτησε συνοπτική απάντηση", example: "\"Απάντησε σε 2-3 προτάσεις\" ή \"Δώσε μου το TL;DR\"" },
  { icon: "help-circle", title: "Αβέβαιο", description: "Ζήτησε επίπεδο εμπιστοσύνης", example: "\"Βαθμολόγησε την εμπιστοσύνη σου 1-10\" ή \"Σημείωσε τυχόν υποθέσεις\"" },
  { icon: "link", title: "Χωρίς Πηγές", description: "Ζήτησε αναφορές", example: "\"Ανάφερε πηγές για τους ισχυρισμούς\" ή \"Συμπερίλαβε αναφορές όπου είναι δυνατόν\"" }
]} />

## Η Τεχνική του Βρόχου Ανατροφοδότησης

Εδώ είναι μια μετα-τεχνική: χρησιμοποίησε το ίδιο το μοντέλο για να βοηθήσει στη βελτίωση των prompts σου. Μοιράσου τι δοκίμασες, τι πήρες, και τι ήθελες. Το μοντέλο μπορεί συχνά να προτείνει βελτιώσεις που δεν είχες σκεφτεί.

```
Χρησιμοποίησα αυτό το prompt:
"[το prompt σου]"

Και πήρα αυτό το output:
"[output μοντέλου]"

Ήθελα κάτι πιο [περίγραψε το κενό]. Πώς πρέπει να τροποποιήσω 
το prompt μου για καλύτερα αποτελέσματα;
```

## A/B Testing Prompts

Για prompts που θα χρησιμοποιηθούν επανειλημμένα ή σε κλίμακα, μην επιλέξεις απλά το πρώτο που λειτουργεί. Δοκίμασε παραλλαγές για να βρεις την πιο αξιόπιστη και υψηλότερης ποιότητας προσέγγιση.

```
Prompt A: "Συνόψισε αυτό το άρθρο σε 3 bullet points."
Prompt B: "Εξαγάγε τα 3 πιο σημαντικά insights από αυτό το άρθρο."
Prompt C: "Ποια είναι τα βασικά συμπεράσματα από αυτό το άρθρο; Κατέγραψε 3."
```

Εκτέλεσε κάθε ένα πολλές φορές, σύγκρινε:
- Συνέπεια εξόδου
- Ποιότητα πληροφοριών
- Σχετικότητα με τις ανάγκες σου

## Πότε να Σταματήσεις την Επανάληψη

Η τελειότητα είναι ο εχθρός του αρκετά καλού. Μάθε πότε το prompt σου είναι έτοιμο για χρήση και πότε απλά γυαλίζεις για φθίνουσες αποδόσεις.

<div className="my-6 grid md:grid-cols-2 gap-4">
  <div className="border rounded-lg bg-green-50/50 dark:bg-green-950/20 border-green-200 dark:border-green-900">
    <p className="text-sm font-semibold text-green-700 dark:text-green-400 px-4 pt-3 flex items-center gap-2 m-0!"><IconCheck className="h-4 w-4" /> Έτοιμο για Χρήση</p>
    <div className="text-sm p-4 pt-2 space-y-1">
      <p className="m-0!">Η έξοδος ικανοποιεί συνεπώς τις απαιτήσεις</p>
      <p className="m-0!">Οι ακραίες περιπτώσεις χειρίζονται κατάλληλα</p>
      <p className="m-0!">Η μορφή είναι αξιόπιστη και αναλύσιμη</p>
      <p className="m-0!">Περαιτέρω βελτιώσεις δείχνουν φθίνουσες αποδόσεις</p>
    </div>
  </div>
  <div className="border rounded-lg bg-red-50/50 dark:bg-red-950/20 border-red-200 dark:border-red-900">
    <p className="text-sm font-semibold text-red-700 dark:text-red-400 px-4 pt-3 flex items-center gap-2 m-0!"><IconX className="h-4 w-4" /> Συνέχισε την Επανάληψη</p>
    <div className="text-sm p-4 pt-2 space-y-1">
      <p className="m-0!">Η έξοδος είναι ασυνεπής μεταξύ εκτελέσεων</p>
      <p className="m-0!">Οι ακραίες περιπτώσεις προκαλούν αποτυχίες</p>
      <p className="m-0!">Κρίσιμες απαιτήσεις παραλείπονται</p>
      <p className="m-0!">Δεν έχεις δοκιμάσει αρκετές παραλλαγές</p>
    </div>
  </div>
</div>

## Έλεγχος Εκδόσεων για Prompts

Τα prompts είναι κώδικας. Για κάθε prompt που χρησιμοποιείται στην παραγωγή, χειρίσου το με την ίδια αυστηρότητα: έλεγχος εκδόσεων, changelogs, και δυνατότητα επαναφοράς αν κάτι χαλάσει.

<Callout type="tip" title="Ενσωματωμένη Διαχείριση Εκδόσεων">
Το prompts.chat περιλαμβάνει αυτόματο ιστορικό εκδόσεων για τα prompts σου. Κάθε επεξεργασία αποθηκεύεται, ώστε να μπορείς να συγκρίνεις εκδόσεις και να επαναφέρεις προηγούμενες επαναλήψεις με ένα κλικ.
</Callout>

Για αυτοδιαχειριζόμενα prompts, χρησιμοποίησε δομή φακέλων:

```
prompts/
├── customer-response/
│   ├── v1.0.txt    # Αρχική έκδοση
│   ├── v1.1.txt    # Διόρθωση ζητήματος τόνου
│   ├── v2.0.txt    # Μεγάλη αναδιάρθρωση
│   └── current.txt # Symlink στην ενεργή έκδοση
└── changelog.md    # Τεκμηρίωσε αλλαγές
```

## Σύνοψη

<Callout type="tip" title="Βασικά Συμπεράσματα">
Ξεκίνα απλά, παρατήρησε προσεκτικά, άλλαζε ένα πράγμα κάθε φορά, τεκμηρίωνε τι λειτουργεί, και μάθε πότε να σταματήσεις. Τα καλύτερα prompts δεν γράφονται—ανακαλύπτονται μέσω συστηματικής επανάληψης.
</Callout>

<Quiz 
  question="Ποια είναι η καλύτερη προσέγγιση όταν βελτιώνεις ένα prompt που παράγει λάθος αποτελέσματα;"
  options={[
    "Ξαναγράψε ολόκληρο το prompt από την αρχή",
    "Πρόσθεσε περισσότερα παραδείγματα μέχρι να λειτουργήσει",
    "Άλλαζε ένα πράγμα κάθε φορά και δοκίμαζε κάθε αλλαγή",
    "Κάνε το prompt όσο πιο μεγάλο γίνεται"
  ]}
  correctIndex={2}
  explanation="Αλλάζοντας ένα πράγμα κάθε φορά σου επιτρέπει να απομονώσεις τι λειτουργεί και τι όχι. Αν αλλάξεις πολλά πράγματα ταυτόχρονα, δεν θα ξέρεις ποια αλλαγή διόρθωσε το πρόβλημα ή ποια το χειροτέρεψε."
/>

## Εξάσκηση: Βελτίωσε Αυτό το Prompt

Δοκίμασε να βελτιώσεις αυτό το αδύναμο prompt μόνος σου. Επεξεργάσου το, μετά χρησιμοποίησε AI για να συγκρίνεις την έκδοσή σου με την αρχική:

<BeforeAfterEditor
  title="Βελτίωσε Αυτό το Prompt Email"
  badPrompt="Γράψε ένα email."
  idealPrompt={`Είσαι επαγγελματίας συγγραφέας επιχειρηματικών κειμένων.

Εργασία: Γράψε ένα email παρακολούθησης σε πιθανό πελάτη μετά από συνάντηση πωλήσεων.

Πλαίσιο:
- Συναντήθηκα με τη Σάρα Τσεν, VP Marketing στην TechCorp
- Συζητήσαμε την πλατφόρμα analytics μας
- Εκδήλωσε ενδιαφέρον για τα χαρακτηριστικά reporting
- Η συνάντηση ήταν χθες

Απαιτήσεις:
- Επαγγελματικός αλλά ζεστός τόνος
- Αναφορά σε συγκεκριμένα σημεία από τη συνάντησή μας
- Συμπερίλαβε σαφές επόμενο βήμα (προγραμμάτισε demo)
- Κράτα κάτω από 150 λέξεις

Μορφή: Θέμα + σώμα email`}
  task="Μετατρέψε αυτό το ασαφές email prompt σε κάτι που θα παράγει επαγγελματικό, αποτελεσματικό αποτέλεσμα."
/>

Στο επόμενο κεφάλαιο, θα εξερευνήσουμε JSON και YAML prompting για εφαρμογές δομημένων δεδομένων.
