Sterkere prompts schrijven volgens het CIS-model

1. De drie componenten van het CIS-model: context, informatie en structuur

Het CIS-model verdeelt elke goede prompt in drie delen: wie je bent en in welk project je zit (context), welke documenten of bronnen Juriaan nodig heeft (informatie), en hoe je de uitkomst wilt zien (structuur). Door deze drie expliciet te benoemen vermijd je dat Juriaan zelf moet raden naar achtergrond, brondocumenten of gewenst formaat.

2. Een zwakke en een sterke prompt voor gunningscriteria naast elkaar

Aan de hand van een directe vergelijking zie je hoe "wat zijn goede gunningscriteria voor een aanbesteding?" overgaat in een prompt die expliciet noemt dat je inkoper bent bij een middelgrote gemeente, een Europese aanbesteding voor groen onderhoud voorbereidt met een specifieke geraamde waarde, duurzaamheid en social return belangrijk vindt, en het resultaat als tabel wilt met vier tot vijf criteria, subgunningscriteria en wegingsverdeling.

3. Een CIS-prompt in stukken opbouwen en laten polijsten door de herschrijf-functie

In plaats van direct een lange prompt te schrijven, kopieer je het stukje context, dan het stukje informatie en dan het stukje structuur in Juriaan en klik je op herschrijf-prompt. Omdat dezelfde CIS-logica achter die functie zit, levert dat een gestructureerde en herbruikbare prompt op, ook als je input nog ruw is.

4. Zes voorbeelden van CIS-prompts voor verschillende inkooptaken

Voor marktanalyse, inkoopstrategie, risicobeoordeling, gunningscriteria, contractanalyse en spend- en leveranciersmanagement zie je per use case hoe de drie blokken eruitzien, bijvoorbeeld een risicoanalyse voor medische hulpmiddelen waar 70 procent van twee leveranciers afhangt of een contractanalyse voor 1200 te renoveren woningen.

5. Vijf valkuilen die de kwaliteit van je prompt onderuit halen

Veelgemaakte fouten zijn: geen context schetsen waardoor Juriaan moet raden, relevante documenten niet uploaden, geen formaat specificeren en daarna verrast zijn over de output, meerdere taken in één prompt proppen waardoor de kwaliteit van elke afzonderlijke taak omlaag gaat, en tot slot de output niet zelf kritisch controleren op hallucinaties of foute wetsverwijzingen.