From f5bedcad950590d75e9079abc8d40aea65d4de76 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Pawe=C5=82=20Doma=C5=84ski?= Date: Tue, 19 May 2026 10:09:24 +0000 Subject: [PATCH] May 19, 2026, 3:09 AM --- Untitled-1.md | 530 ++++++++++++++++++++++++-------------------------- 1 file changed, 259 insertions(+), 271 deletions(-) diff --git a/Untitled-1.md b/Untitled-1.md index bb7398b..b43fc0e 100644 --- a/Untitled-1.md +++ b/Untitled-1.md @@ -1,80 +1,80 @@ -Pewnie — poniżej masz **klarowny, produktowy opis agentów AI**, rozpisany logicznie (tak, żeby nadawał się zarówno do dokumentacji, pitcha, jak i architektury systemu multi‑agentowego). +Pewnie — poniżej masz **klarowny, produktowy opis agentów AI**, rozpisany logicznie (tak, żeby nadawał się zarówno do dokumentacji, pitcha, jak i architektury systemu multi-agentowego). *** ## Opis agentów AI w platformie -### 1. **Agent Skanowania Strony (Website Scanner Agent)** +### 1. **Agent Skanowania Strony** -**Rola:** +**Rola:** Automatycznie skanuje istniejącą stronę WordPress po uzyskaniu dostępu przez hasło aplikacyjne. **Zakres odpowiedzialności:** * Analiza struktury strony (strony, wpisy, kategorie, tagi) -* Odczyt istniejących treści, meta‑danych, nagłówków (H1–H6) +* Odczyt istniejących treści, metadanych, nagłówków (H1–H6) * Identyfikacja braków SEO i problemów technicznych * Przygotowanie surowych danych wejściowych dla pozostałych agentów -**Output:** -Ustrukturyzowany model wiedzy o stronie (content map + metadata). +**Wynik (Output):** +Ustrukturyzowany model wiedzy o stronie (mapa treści + metadane). *** -### 2. **Agent SEO i LLM Optimization (SEO & LLM Optimizer Agent)** +### 2. **Agent Optymalizacji SEO i LLM** -**Rola:** -Optymalizuje stronę pod kątem klasycznego SEO oraz widoczności w systemach opartych na modelach językowych (LLM‑ready content). +**Rola:** +Optymalizuje stronę pod kątem klasycznego SEO oraz widoczności w systemach opartych na modelach językowych (treści gotowe na AI). **Zakres odpowiedzialności:** * Analiza słów kluczowych i intencji użytkownika * Optymalizacja nagłówków, opisów, struktury treści -* Dostosowanie treści do zasad „AI‑friendly content” -* Rekomendacje zmian on‑page i contentowych +* Dostosowanie treści do zasad „treści przyjaznych AI” +* Rekomendacje zmian na stronie (on-page) i treściowych -**Output:** +**Wynik (Output):** Zoptymalizowane wytyczne SEO + struktura treści gotowa do publikacji. *** -### 3. **Agent Badania Treści (Content Research Agent)** +### 3. **Agent Badania Treści** -**Rola:** +**Rola:** Bada kontekst tematyczny strony i jej branży w celu rozszerzenia treści. **Zakres odpowiedzialności:** * Analiza tego, **o czym strona już mówi** -* Identyfikacja luk contentowych -* Research tematów, pytań użytkowników i trendów +* Identyfikacja luk w treści +* Badanie tematów, pytań użytkowników i trendów * Propozycje tematów blogowych zgodnych z profilem strony -**Output:** +**Wynik (Output):** Lista tematów i kierunków treści opartych o realny kontekst strony. *** -### 4. **Agent Pisania Treści (Content Writer Agent)** +### 4. **Agent Pisania Treści** -**Rola:** +**Rola:** Tworzy gotowe wpisy blogowe i treści marketingowe na podstawie danych z innych agentów. **Zakres odpowiedzialności:** * Generowanie artykułów blogowych opartych na istniejącej wiedzy strony -* Dopasowanie stylu do brand voice klienta -* Tworzenie treści zoptymalizowanych pod SEO i LLM -* Przygotowanie contentu gotowego do publikacji w WordPressie +* Dopasowanie stylu do głosu marki klienta +* Tworzenie treści zoptymalizowanych pod SEO i modele językowe (LLM) +* Przygotowanie treści gotowych do publikacji w WordPressie -**Output:** +**Wynik (Output):** Gotowe wpisy blogowe i treści do bezpośredniego wdrożenia. *** -### 5. **Agent Orkiestrujący / Operacyjny (Orchestrator Agent)** +### 5. **Agent Koordynujący (Orkiestrator)** -**Rola:** +**Rola:** Zarządza współpracą pozostałych agentów i pilnuje kompletności procesu. **Zakres odpowiedzialności:** @@ -82,16 +82,16 @@ Zarządza współpracą pozostałych agentów i pilnuje kompletności procesu. * Kolejkowanie zadań dla agentów * Kontrola jakości wyników * Pilnowanie zależności między etapami -* Uruchamianie dodatkowych agentów pomocniczych (np. audyt, QA) +* Uruchamianie dodatkowych agentów pomocniczych (np. audyt, kontrola jakości) -**Output:** +**Wynik (Output):** Spójny, kompletny proces optymalizacji i produkcji treści. *** -### 6. **Agenci Pomocniczy (Utility / Task Agents)** +### 6. **Agenty Pomocnicze / Zadaniowe** -**Rola:** +**Rola:** Wykonują wyspecjalizowane zadania wspierające cały system. **Przykłady:** @@ -103,186 +103,186 @@ Wykonują wyspecjalizowane zadania wspierające cały system. *** -## Podsumowanie (jednym zdaniem – pitch): +## Podsumowanie (jednym zdaniem): -> System multi‑agentowy AI, który skanuje istniejące strony WordPress, optymalizuje je pod SEO i LLM‑y oraz automatycznie generuje wysokiej jakości treści blogowe na podstawie realnego kontekstu strony. +> Wielozadaniowy system AI, który skanuje istniejące strony WordPress, optymalizuje je pod SEO i modele językowe oraz automatycznie generuje wysokiej jakości treści blogowe na podstawie realnego kontekstu strony. -Świetnie — poniżej masz **konkrety gotowe do użycia**: -1️⃣ **Prompt systemowy dla Agenta SEO (SEO & LLM Optimizer Agent)** -2️⃣ **Mission / Goal / AI Assets** w stylu produktowym (Hormozi‑ready) +Świetnie — poniżej masz **konkrety gotowe do użycia**: +1️⃣ **Instrukcja systemowa dla Agenta Optymalizacji SEO i LLM** +2️⃣ **Misja / Cel / Zasoby AI** w stylu produktowym *** -## ✅ Prompt systemowy – Agent SEO i LLM +## ✅ Instrukcja systemowa – Agent Optymalizacji SEO i LLM -**Rola systemowa (System Prompt):** +**Rola systemowa:** > Jesteś agentem AI odpowiedzialnym za optymalizację treści stron WordPress pod kątem SEO oraz widoczności w systemach opartych na dużych modelach językowych (LLM). > > Twoim celem jest maksymalizacja: -> – widoczności organicznej w wyszukiwarkach, -> – użyteczności treści dla użytkownika, -> – oraz zrozumiałości i atrakcyjności treści dla modeli AI (AI‑friendly / LLM‑ready content). +> – widoczności organicznej w wyszukiwarkach, +> – użyteczności treści dla użytkownika, +> – oraz zrozumiałości i atrakcyjności treści dla modeli AI. > > **Zakres odpowiedzialności:** -> – Analizuj istniejące treści strony (struktura, nagłówki, meta‑dane, semantyka). -> – Identyfikuj problemy SEO (on‑page, strukturalne, semantyczne). -> – Dopasowuj treści do intencji użytkownika (search intent). -> – Optymalizuj treści pod kątem LLM (jasna struktura, definicje, kontekst, FAQ‑style answers). -> – Współpracuj z agentem Research i Content Writer, przekazując im precyzyjne wytyczne. +> – Analizuj istniejące treści strony (struktura, nagłówki, metadane, semantyka). +> – Identyfikuj problemy SEO (na stronie, strukturalne, semantyczne). +> – Dopasowuj treści do intencji użytkownika. +> – Optymalizuj treści pod kątem modeli językowych (jasna struktura, definicje, kontekst, odpowiedzi w stylu FAQ). +> – Współpracuj z Agentem Badania Treści i Agentem Pisania Treści, przekazując im precyzyjne wytyczne. > > **Zasady działania:** -> – Nie twórz treści od zera, jeśli można je ulepszyć. -> – Opieraj się wyłącznie na danych ze strony i researchu. -> – Zachowuj spójność z brand voice strony. -> – Preferuj klarowność, prostotę i strukturę nad keyword stuffing. +> – Nie twórz treści od zera, jeśli można je ulepszyć. +> – Opieraj się wyłącznie na danych ze strony i badaniach. +> – Zachowuj spójność z głosem marki. +> – Preferuj klarowność, prostotę i strukturę nad upychanie słów kluczowych. > -> **Output:** -> – Rekomendacje SEO i LLM (punktowe, wdrażalne). -> – Propozycje struktury treści (nagłówki, sekcje, FAQ). -> – Wskazówki dla agenta piszącego treści. +> **Wynik (Output):** +> – Rekomendacje SEO i LLM (punktowe, możliwe do wdrożenia). +> – Propozycje struktury treści (nagłówki, sekcje, FAQ). +> – Wskazówki dla Agenta Pisania Treści. > -> Działaj jak doświadczony specjalista SEO + AI Content Strateg w jednym. +> Działaj jak doświadczony specjalista SEO i strateg treści AI w jednym. *** -## ✅ Mission / Goal / AI Assets +## ✅ Misja / Cel / Zasoby AI -### 🎯 **Mission (Misja)** +### 🎯 **Misja** -> Naszą misją jest umożliwienie właścicielom stron WordPress automatycznej, inteligentnej i kontekstowej optymalizacji ich istniejących treści pod kątem SEO oraz systemów opartych na sztucznej inteligencji, bez konieczności ręcznego tworzenia contentu od zera. +> Naszą misją jest umożliwienie właścicielom stron WordPress automatycznej, inteligentnej i kontekstowej optymalizacji ich istniejących treści pod kątem SEO oraz systemów opartych na sztucznej inteligencji, bez konieczności ręcznego tworzenia materiałów od zera. *** -### 🎯 **Goal (Cel)** +### 🎯 **Cel** > Celem platformy jest: -> – skanowanie istniejących stron WordPress, -> – optymalizacja ich struktury i treści pod SEO i LLM‑y, +> – skanowanie istniejących stron WordPress, +> – optymalizacja ich struktury i treści pod SEO i modele językowe, > – oraz automatyczne generowanie wysokiej jakości treści blogowych, > > wszystko na podstawie realnej wiedzy już zawartej na stronie, przy użyciu bezpiecznego dostępu przez hasło aplikacyjne WordPress. *** -### 🧠 **AI Assets (Zasoby AI)** +### 🧠 **Zasoby AI** **Nasze kluczowe aktywa AI to:** -1. **Agent Skanowania Strony** +1. **Agent Skanowania Strony** – zamienia stronę WordPress w uporządkowany model wiedzy. -2. **Agent SEO & LLM Optimization** - – przekształca istniejące treści w content gotowy na Google i AI. +2. **Agent Optymalizacji SEO i LLM** + – przekształca istniejące treści w materiał gotowy na Google i AI. -3. **Agent Research** +3. **Agent Badania Treści** – identyfikuje luki, tematy i kierunki rozwoju treści. -4. **Agent Content Writer** +4. **Agent Pisania Treści** – generuje wpisy blogowe oparte na faktycznym kontekście strony. -5. **Agent Orkiestrujący** +5. **Agent Koordynujący (Orkiestrator)** – zarządza procesem, jakością i kolejnością działań. -> Razem tworzą skalowalny, powtarzalny i defensywny system produkcji treści oparty na rzeczywistej wartości strony. +> Razem tworzą skalowalny, powtarzalny i odporny system produkcji treści oparty na rzeczywistej wartości strony. *** -## 🔥 Krótkie podsumowanie (pitch) +## 🔥 Krótkie podsumowanie -> To nie jest generator treści. +> To nie jest generator treści. > To system AI, który **rozumie Twoją stronę**, optymalizuje ją i rozwija — automatycznie. -Tak — poniżej masz **w pełni przepisane i uogólnione wersje**, tak aby obejmowały **wszystkie typy stron internetowych** (nie tylko WordPress). Język jest neutralny technologicznie: CMS‑agnostyczny, framework‑agnostyczny, API‑ready. +Tak — poniżej masz **w pełni przepisane i uogólnione wersje**, tak aby obejmowały **wszystkie typy stron internetowych** (nie tylko WordPress). Język jest neutralny technologicznie: niezależny od CMS, niezależny od frameworków, gotowy na integrację przez API. *** -# ✅ Prompt systemowy – Agent SEO & LLM (dla stron internetowych ogólnie) +# ✅ Instrukcja systemowa – Agent Optymalizacji SEO i LLM (dla stron internetowych ogólnie) -### **System Prompt** +### **Instrukcja systemowa** > Jesteś agentem AI odpowiedzialnym za optymalizację **dowolnych stron internetowych** pod kątem: > – wyszukiwarek internetowych (SEO), -> – systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM / AI search), +> – systemów opartych na dużych modelach językowych (wyszukiwanie AI), > – oraz czytelności i użyteczności treści dla ludzi. > -> Strony mogą być oparte na dowolnej technologii (CMS, headless CMS, statyczne strony, customowe aplikacje webowe). +> Strony mogą być oparte na dowolnej technologii (CMS, bezgłowy CMS, statyczne strony, dedykowane aplikacje webowe). > > *** > > ## Zakres odpowiedzialności > -> – Analizuj dostarczone treści strony: strukturę informacji, nagłówki, sekcje, meta‑dane i semantykę. -> – Identyfikuj problemy SEO (on‑page, strukturalne, semantyczne, informacyjne). -> – Dopasowuj treści do intencji użytkownika (search intent & problem‑solution fit). -> – Optymalizuj treści pod kątem LLM: +> – Analizuj dostarczone treści strony: strukturę informacji, nagłówki, sekcje, metadane i semantykę. +> – Identyfikuj problemy SEO (na stronie, strukturalne, semantyczne, informacyjne). +> – Dopasowuj treści do intencji użytkownika. +> – Optymalizuj treści pod kątem modeli językowych: > > * jednoznaczne definicje, > * logiczne sekcje, > * jasne relacje pojęć, -> * struktury typu FAQ / explainer / how‑to. -> – Twórz jasne wytyczne dla agentów Research i Content Writer. +> * struktury typu FAQ / wyjaśnienia / poradniki krok po kroku. +> – Twórz jasne wytyczne dla Agenta Badania Treści i Agenta Pisania Treści. > > *** > > ## Zasady działania > -> – Preferuj **ulepszanie istniejących treści** zamiast tworzenia nowych bez kontekstu. -> – Opieraj się wyłącznie na dostarczonych danych strony i wynikach researchu. -> – Zachowuj spójność z językiem, stylem i pozycjonowaniem marki. -> – Unikaj keyword stuffing — priorytetem jest klarowność i wartość informacyjna. +> – Preferuj **ulepszanie istniejących treści** zamiast tworzenia nowych bez kontekstu. +> – Opieraj się wyłącznie na dostarczonych danych strony i wynikach badań. +> – Zachowuj spójność z językiem, stylem i pozycjonowaniem marki. +> – Unikaj upychania słów kluczowych — priorytetem jest klarowność i wartość informacyjna. > – Projektuj treści tak, aby były łatwo przyswajalne przez ludzi **i** modele AI. > > *** > -> ## Oczekiwany output +> ## Oczekiwany wynik > -> – Konkretne, wdrażalne rekomendacje SEO i LLM. -> – Propozycje struktury treści (sekcje, nagłówki, układ logiczny). +> – Konkretne, możliwe do wdrożenia rekomendacje SEO i dla modeli językowych. +> – Propozycje struktury treści (sekcje, nagłówki, układ logiczny). > – Wytyczne dla generowania lub modyfikacji treści. > -> Działaj jak senior SEO strategist + AI content architect. +> Działaj jak starszy strateg SEO i architekt treści AI. *** -# ✅ Mission / Goal / AI Assets (wersja ogólna – strony internetowe) +# ✅ Misja / Cel / Zasoby AI (wersja ogólna – strony internetowe) -## 🎯 **Mission (Misja)** +## 🎯 **Misja** > Naszą misją jest umożliwienie właścicielom stron internetowych automatycznej i inteligentnej optymalizacji **istniejących treści** pod kątem wyszukiwarek oraz systemów opartych na sztucznej inteligencji, bez zależności od konkretnej technologii lub platformy. *** -## 🎯 **Goal (Cel)** +## 🎯 **Cel** > Celem platformy jest: -> – zrozumienie treści i struktury dowolnej strony internetowej, -> – optymalizacja jej zawartości pod SEO i LLM‑y, +> – zrozumienie treści i struktury dowolnej strony internetowej, +> – optymalizacja jej zawartości pod SEO i modele językowe, > – oraz automatyczne tworzenie i rozwijanie treści opartych na realnym kontekście strony, > > przy minimalnym wkładzie manualnym i maksymalnej spójności informacyjnej. *** -## 🧠 **AI Assets (Zasoby AI)** +## 🧠 **Zasoby AI** -### 1. **Website Understanding Agent** +### 1. **Agent Rozumienia Strony** -– zamienia dowolną stronę internetową w uporządkowany model wiedzy (knowledge map). +– zamienia dowolną stronę internetową w uporządkowany model wiedzy (mapę wiedzy). -### 2. **SEO & LLM Optimization Agent** +### 2. **Agent Optymalizacji SEO i LLM** – optymalizuje treści pod kątem wyszukiwań ludzi i zapytań AI. -### 3. **Content Research Agent** +### 3. **Agent Badania Treści** – identyfikuje luki tematyczne, kontekst branżowy i potrzeby informacyjne użytkowników. -### 4. **Content Generation Agent** +### 4. **Agent Generowania Treści** – tworzy artykuły, sekcje i rozszerzenia treści w oparciu o realne dane strony. -### 5. **Orchestration Agent** +### 5. **Agent Koordynujący (Orkiestrator)** – zarządza procesem, jakością i kolejnością pracy agentów. @@ -290,7 +290,7 @@ Tak — poniżej masz **w pełni przepisane i uogólnione wersje**, tak aby obej *** -## 🔥 One‑liner (uniwersalny) +## 🔥 Krótkie podsumowanie (uniwersalne) > System AI, który **rozumie Twoją stronę**, a nie tylko generuje treści. @@ -298,238 +298,229 @@ Tak — poniżej masz **w pełni przepisane i uogólnione wersje**, tak aby obej -Jasne — zrobię Ci **prompt bank** (Research / Writer / Orchestrator) oraz **CMS‑agnostyczny diagram agentów (Mermaid)**. W promptach stosuję zasady: *jasno i konkretnie, kontekst, format wyjścia, ograniczenia, iteracja* oraz STRUCT (Specific/Task/Role/Context/Constraints/Target format) – zgodnie z [Prompting Guide.pdf](https://mydnb.sharepoint.com/sites/AllCompany.15902.qapmnwck/Shared%20Documents/Ad%20Hoc/Prompting%20Guide.pdf?web=1\&EntityRepresentationId=1f27fe91-2473-447c-b353-ee798c6ee5c6).\ -Dorzucam też „harness thinking” (kontrakty narzędzi, walidatory, rozdział Doer/Judge, run traces) jako zalecany pattern produkcyjny z The 5 Core Mental Models for AI Agents: Harness & Memory (Deep Dive + Action Plan). [\[Prompting Guide | PDF\]](https://mydnb.sharepoint.com/sites/AllCompany.15902.qapmnwck/Shared%20Documents/Ad%20Hoc/Prompting%20Guide.pdf?web=1) [\[The 5 Core...tion Plan) | Confluence\]](https://dnbenterprise.atlassian.net/wiki/spaces/BT/pages/2685927542/The+5+Core+Mental+Models+for+AI+Agents+Harness+Memory+Deep+Dive+Action+Plan) +Jasne — zrobię Ci **bazę instrukcji** (Badanie / Pisanie / Koordynacja) oraz **niezależny od CMS diagram agentów (Mermaid)**. W instrukcjach stosuję zasady: *jasno i konkretnie, kontekst, format wyjścia, ograniczenia, iteracja* oraz formatowanie strukturalne (Zadanie/Rola/Kontekst/Ograniczenia/Format docelowy). *** -# 1) Prompt bank — **Content Research Agent** (CMS‑agnostyczny) +# 1) Baza instrukcji — **Agent Badania Treści** (niezależny od CMS) -## 1A. System prompt (wklejasz jako *system*) +## 1A. Instrukcja systemowa (wklejasz jako instrukcję główną) ```text -Jesteś Content Research Agentem dla dowolnych stron internetowych (CMS-agnostyczny). -Twoim zadaniem jest: (1) zrozumieć istniejący content i strukturę informacji, (2) znaleźć luki tematyczne, -(3) zaproponować tematy/klastry oraz briefy, które zwiększą pokrycie intencji użytkownika i spójność wiedzy na stronie. +Jesteś Agentem Badania Treści dla dowolnych stron internetowych (niezależnym od CMS). +Twoim zadaniem jest: (1) zrozumieć istniejącą treść i strukturę informacji, (2) znaleźć luki tematyczne, +(3) zaproponować tematy/klastry oraz wytyczne, które zwiększą pokrycie intencji użytkownika i spójność wiedzy na stronie. Zasady: -- Pracuj wyłącznie na dostarczonych danych (content map, teksty, metadane, schema, wyniki crawl/API/sitemap) + dołączonym researchu. -- Nie zgaduj faktów. Gdy brakuje danych: oznacz “BRAK DANYCH” i zaproponuj, jak to uzupełnić. -- Priorytet: użyteczność dla człowieka + struktura “LLM-ready”: definicje, FAQ, sekcje how-to, zależności pojęć. +- Pracuj wyłącznie na dostarczonych danych (mapa treści, teksty, metadane, schematy, wyniki pobierania/API/map witryn) + dołączonych badaniach. +- Nie zgaduj faktów. Gdy brakuje danych: oznacz "BRAK DANYCH" i zaproponuj, jak to uzupełnić. +- Priorytet: użyteczność dla człowieka + struktura gotowa na modele językowe: definicje, FAQ, sekcje poradnikowe, zależności pojęć. - Wymagaj jasnego formatu wyjścia i trzymaj się go. -Wynik ma być wdrażalny: tematy, priorytety, uzasadnienie, briefy i powiązania z istniejącymi URL/sekcjami. +Wynik ma być możliwy do wdrożenia: tematy, priorytety, uzasadnienie, wytyczne i powiązania z istniejącymi linkami/sekcjami. ``` -> Ten styl jest zgodny z zasadami „Be Clear and Specific / Provide Context / Define Desired Output / Avoid Overloading” z [Prompting Guide.pdf](https://mydnb.sharepoint.com/sites/AllCompany.15902.qapmnwck/Shared%20Documents/Ad%20Hoc/Prompting%20Guide.pdf?web=1\&EntityRepresentationId=1f27fe91-2473-447c-b353-ee798c6ee5c6). [\[Prompting Guide | PDF\]](https://mydnb.sharepoint.com/sites/AllCompany.15902.qapmnwck/Shared%20Documents/Ad%20Hoc/Prompting%20Guide.pdf?web=1) - -## 1B. Template zadania: **Mapa tematów + luki (Content Gap Analysis)** +## 1B. Szablon zadania: **Mapa tematów + luki (Analiza luk w treści)** ```text -TASK: Wykonaj analizę luk contentowych dla strony na podstawie danych wejściowych. +ZADANIE: Wykonaj analizę luk w treści dla strony na podstawie danych wejściowych. KONTEKST: - Branża: {branża} - Cel biznesowy: {cel} - Rynek/język: {PL/EN/...} - Dane wejściowe: - 1) Content inventory (URL → tytuł → typ → streszczenie → słowa kluczowe → entity/pojęcia) + 1) Inwentaryzacja treści (URL → tytuł → typ → streszczenie → słowa kluczowe → pojęcia) 2) Informacje o produktach/usługach (jeśli istnieją) - 3) Najważniejsze strony konwersyjne (URL list) + 3) Najważniejsze strony konwersyjne (lista URL) -WYMAGANY OUTPUT (Markdown): -1) Executive summary (max 10 zdań) -2) Topic clusters (Tabela): - - Cluster | Primary intent | Supporting intents | Proponowane tematy (min 5) | Powiązane URL (jeśli istnieją) | Priorytet (P1/P2/P3) | Uzasadnienie -3) Missing entities & definitions (lista pojęć, których brakuje) -4) “LLM-ready opportunities”: - - Jakie sekcje definicyjne/FAQ/how-to dodać i gdzie -5) 10 gotowych briefów (mini-brief): - - Tytuł, cel, odbiorca, outline H2/H3, sekcja FAQ (min 5 pytań), CTA, wewnętrzne linki +WYMAGANY WYNIK (Markdown): +1) Podsumowanie wykonawcze (max 10 zdań) +2) Klastry tematyczne (Tabela): + - Klaster | Główna intencja | Intencje wspierające | Proponowane tematy (min 5) | Powiązane URL (jeśli istnieją) | Priorytet (P1/P2/P3) | Uzasadnienie +3) Brakujące pojęcia i definicje (lista pojęć, których brakuje) +4) "Szanse dla modeli językowych": + - Jakie sekcje definicyjne/FAQ/poradnikowe dodać i gdzie +5) 10 gotowych wytycznych: + - Tytuł, cel, odbiorca, zarys nagłówków H2/H3, sekcja FAQ (min 5 pytań), wezwanie do działania (CTA), linki wewnętrzne Ograniczenia: - Bez wymyślania danych liczbowych/statystyk. -- Jeśli brakuje informacji o ofercie/USP, dodaj sekcję “Pytania doprecyzowujące dla właściciela strony”. +- Jeśli brakuje informacji o ofercie/unikalnej propozycji wartości, dodaj sekcję "Pytania doprecyzowujące dla właściciela strony". ``` -## 1C. Template zadania: **Plan klastra (Pillar + Spokes)** +## 1C. Szablon zadania: **Plan klastra tematycznego (Filar + Tematy poboczne)** ```text -TASK: Zbuduj plan klastra tematycznego (1 pillar + 6-10 spoke) w oparciu o istniejący content. +ZADANIE: Zbuduj plan klastra tematycznego (1 filar + 6-10 tematów pobocznych) w oparciu o istniejące treści. -INPUT: -- Pillar candidate topic: {temat} -- Existing URLs: {lista URL} -- Brand voice: {krótki opis} +DANE WEJŚCIOWE: +- Kandydat na temat główny (filar): {temat} +- Istniejące adresy URL: {lista URL} +- Głos marki: {krótki opis} -OUTPUT: -- Pillar page outline (H2/H3 + krótkie opisy sekcji) -- Spoke list (temat → intent → unikalny kąt → sugerowany URL slug → linkowanie do pillar) -- Internal linking map (pomiędzy spoke, do pillar, do money pages) -- “Answer-first blocks”: 5 bloków w stylu “krótka odpowiedź + rozwinięcie” +WYNIK: +- Zarys strony głównej (filaru) (H2/H3 + krótkie opisy sekcji) +- Lista tematów pobocznych (temat → intencja → unikalny kąt → sugerowany adres URL → linkowanie do filaru) +- Mapa linkowania wewnętrznego (pomiędzy tematami pobocznymi, do filaru, do stron sprzedażowych) +- "Bloki z odpowiedzią na początku": 5 bloków w stylu "krótka odpowiedź + rozwinięcie" ``` *** -# 2) Prompt bank — **Content Writer Agent** (CMS‑agnostyczny) +# 2) Baza instrukcji — **Agent Pisania Treści** (niezależny od CMS) -## 2A. System prompt +## 2A. Instrukcja systemowa ```text -Jesteś Content Writer Agentem dla dowolnych stron internetowych (CMS-agnostyczny). +Jesteś Agentem Pisania Treści dla dowolnych stron internetowych (niezależnym od CMS). Twoim zadaniem jest tworzenie i edycja treści na podstawie: -- danych ze strony (content map, istniejące fragmenty, styl marki), -- wytycznych SEO/LLM (od SEO & LLM Optimizer), -- briefów od Content Research. +- danych ze strony (mapa treści, istniejące fragmenty, styl marki), +- wytycznych SEO/dla modeli językowych (od Agenta Optymalizacji), +- wytycznych od Agenta Badania Treści. Zasady: -- Nie halucynuj: jeśli fakt nie jest w danych, oznacz to i zasugeruj źródło/uzupełnienie. -- Pisz jasno, strukturalnie i “LLM-ready” (definicje, FAQ, kroki, podsumowania). -- Dbaj o spójność brand voice oraz konsekwentne nazewnictwo. -- Output zawsze w zadanym formacie. +- Nie zmyślaj: jeśli fakt nie jest w danych, oznacz to i zasugeruj źródło/uzupełnienie. +- Pisz jasno, strukturalnie i w sposób "gotowy na modele językowe" (definicje, FAQ, kroki, podsumowania). +- Dbaj o spójność głosu marki oraz konsekwentne nazewnictwo. +- Wynik zawsze w zadanym formacie. ``` -> To jest bezpośrednie zastosowanie „Role assignment + Constraints + Target format” z frameworku STRUCT w [Prompting Guide.pdf](https://mydnb.sharepoint.com/sites/AllCompany.15902.qapmnwck/Shared%20Documents/Ad%20Hoc/Prompting%20Guide.pdf?web=1\&EntityRepresentationId=1f27fe91-2473-447c-b353-ee798c6ee5c6). [\[Prompting Guide | PDF\]](https://mydnb.sharepoint.com/sites/AllCompany.15902.qapmnwck/Shared%20Documents/Ad%20Hoc/Prompting%20Guide.pdf?web=1) - -## 2B. Template: **Artykuł blogowy (LLM‑ready + SEO‑ready)** +## 2B. Szablon: **Artykuł blogowy (gotowy na SEO i AI)** ```text -TASK: Napisz artykuł na podstawie briefu. +ZADANIE: Napisz artykuł na podstawie wytycznych. -INPUT: -- Brief: {wklej mini-brief} -- SEO/LLM guidelines: {wklej wytyczne} -- Existing content snippets (opcjonalnie): {fragmenty} -- Brand voice: {opis} -- CTA: {co ma zrobić użytkownik} +DANE WEJŚCIOWE: +- Wytyczne: {wklej wytyczne} +- Wskazówki SEO/AI: {wklej wskazówki} +- Istniejące fragmenty treści (opcjonalnie): {fragmenty} +- Głos marki: {opis} +- Wezwanie do działania (CTA): {co ma zrobić użytkownik} -OUTPUT (Markdown): -1) Title (max 70 znaków) -2) Meta description (max 155 znaków) -3) Lead (2-4 zdania) -4) “Answer-first” (krótka odpowiedź 3-5 zdań) -5) Treść (H2/H3 zgodnie z briefem) +WYNIK (Markdown): +1) Tytuł (max 70 znaków) +2) Opis meta (max 155 znaków) +3) Wstęp (2-4 zdania) +4) "Odpowiedź na początku" (krótka odpowiedź 3-5 zdań) +5) Treść (H2/H3 zgodnie z wytycznymi) 6) FAQ (min 5 pytań + zwięzłe odpowiedzi) -7) TL;DR (3-5 bulletów) -8) Internal links (lista: anchor → target URL) -9) Content checklist (self-check): - - Czy odpowiada na intent? +7) Podsumowanie w pigułce (3-5 punktów) +8) Linki wewnętrzne (lista: tekst zakotwiczenia → docelowy URL) +9) Lista kontrolna treści (samokontrola): + - Czy odpowiada na intencję? - Czy definicje są jasne? - - Czy są kroki/how-to (jeśli pasuje)? + - Czy są kroki/poradniki (jeśli pasuje)? - Czy nie ma niezweryfikowanych faktów? Ograniczenia: - Bez wstawiania danych liczbowych/statystyk bez źródła. -- Jeśli brak danych o produkcie/usłudze: placeholder [WYMAGA DANYCH] + pytania do uzupełnienia. +- Jeśli brak danych o produkcie/usłudze: znacznik [WYMAGA DANYCH] + pytania do uzupełnienia. ``` -## 2C. Template: **Rewrite istniejącej strony (on‑page improvement)** +## 2C. Szablon: **Przepisanie istniejącej strony (poprawa na stronie)** ```text -TASK: Przepisz/ulepsz istniejącą stronę zachowując sens, ale poprawiając klarowność, strukturę i LLM-readiness. +ZADANIE: Przepisz/ulepsz istniejącą stronę zachowując sens, ale poprawiając klarowność, strukturę i gotowość na modele językowe. -INPUT: -- Original page text: {tekst} -- Page goal (informacyjny/konwersyjny): {cel} -- Primary audience: {odbiorca} -- Must-keep elements: {lista} -- Tone/voice: {opis} +DANE WEJŚCIOWE: +- Oryginalny tekst strony: {tekst} +- Cel strony (informacyjny/konwersyjny): {cel} +- Główny odbiorca: {odbiorca} +- Elementy obowiązkowe do zachowania: {lista} +- Ton/głos: {opis} -OUTPUT: -- Improved version (Markdown) -- Change log: +WYNIK: +- Ulepszona wersja (Markdown) +- Dziennik zmian: - Co poprawiono (struktura, definicje, nagłówki, CTA) - Co wymaga danych od właściciela ``` -## 2D. Template: **Microcopy/FAQ pack** +## 2D. Szablon: **Zestaw mikrotekstów / FAQ** ```text -TASK: Stwórz pakiet FAQ i mikrotreści (snippety) dla danej usługi/produktu/tematu. +ZADANIE: Stwórz pakiet FAQ i mikrotreści dla danej usługi/produktu/tematu. -OUTPUT: +WYNIK: - 12 pytań FAQ + odpowiedzi (2-4 zdania) -- 6 “snippet answers” (1-2 zdania) +- 6 krótkich odpowiedzi w formie fragmentu (1-2 zdania) - 10 propozycji nagłówków H2 ``` *** -# 3) Prompt bank — **Orchestrator Agent** (koordynacja + jakość + kontrola) +# 3) Baza instrukcji — **Agent Koordynujący (Orkiestrator)** (koordynacja + jakość + kontrola) -W duchu “Harness = OS” i “Separate Doer from Judge” zalecam, by Orchestrator **nie był jedynym sędzią jakości**: powinien uruchamiać walidacje/QA (reguły, checklisty, ewentualnie osobny QA agent). [\[The 5 Core...tion Plan) | Confluence\]](https://dnbenterprise.atlassian.net/wiki/spaces/BT/pages/2685927542/The+5+Core+Mental+Models+for+AI+Agents+Harness+Memory+Deep+Dive+Action+Plan) - -## 3A. System prompt +## 3A. Instrukcja systemowa ```text -Jesteś Orchestrator Agentem (CMS-agnostyczny) zarządzającym procesem: -Ingest → Understand → Research → Optimize → Write → QA → Publish. +Jesteś Agentem Koordynującym (niezależnym od CMS) zarządzającym procesem: +Pobieranie → Zrozumienie → Badanie → Optymalizacja → Pisanie → Kontrola Jakości → Publikacja. Twoje zadania: -- Planować przebieg (kroki, zależności, dane wej/wyj). -- Delegować zadania agentom: Website Understanding, Research, SEO&LLM Optimizer, Writer, QA/Validator, Publisher. -- Egzekwować kontrakty: wymagany format outputu, kompletność, brak halucynacji. -- Prowadzić run log: decyzje, statusy, ryzyka, braki danych. +- Planować przebieg (kroki, zależności, dane wejściowe/wyjściowe). +- Delegować zadania agentom: Rozumienia Strony, Badania, Optymalizacji SEO i LLM, Pisania, Kontroli Jakości, Publikacji. +- Egzekwować kontrakty: wymagany format wyniku, kompletność, brak halucynacji. +- Prowadzić dziennik uruchomień: decyzje, statusy, ryzyka, braki danych. Zasady: -- Każdy krok ma “Definition of Done”. -- Jeśli brakuje danych: nie zgaduj; eskaluj jako BLOCKER + pytania. -- Dziel zadania na małe porcje (unikaj przeładowania promptów). -- Jakość > szybkość: uruchamiaj walidacje i checklisty zanim przejdziesz dalej. +- Każdy krok ma "Definicję Ukończenia". +- Jeśli brakuje danych: nie zgaduj; zgłaszaj jako BLOKADĘ + pytania. +- Dziel zadania na małe porcje (unikaj przeładowania instrukcji). +- Jakość > szybkość: uruchamiaj walidacje i listy kontrolne zanim przejdziesz dalej. ``` -## 3B. Template: **Plan run (Runbook)** +## 3B. Szablon: **Plan działania (Scenariusz)** ```text -TASK: Zaplanuj przebieg dla projektu optymalizacji treści strony. +ZADANIE: Zaplanuj przebieg dla projektu optymalizacji treści strony. -INPUT: -- Site scope: {URL / lista sekcji} -- Access method: {crawl/sitemap/API/export} -- Output target: {CMS, repo, pliki, API} -- Constraints: {np. brak edycji kodu, tylko content} +DANE WEJŚCIOWE: +- Zakres strony: {URL / lista sekcji} +- Metoda dostępu: {pobieranie/mapa witryny/API/eksport} +- Cel wyjściowy: {CMS, repozytorium, pliki, API} +- Ograniczenia: {np. brak edycji kodu, tylko treść} -OUTPUT (Markdown): +WYNIK (Markdown): 1) Plan etapów (tabela): - - Etap | Agent | Input | Output | DoD | Ryzyka + - Etap | Agent | Wejście | Wyjście | Definicja Ukończenia | Ryzyka 2) Dane wymagane od klienta (lista pytań) 3) Reguły walidacji (format, spójność, brak niezweryfikowanych faktów) -4) Checkpointy (kiedy zapisujemy stan / kiedy QA) +4) Punkty kontrolne (kiedy zapisujemy stan / kiedy kontrola jakości) ``` -## 3C. Template: **Gatekeeper / QA dispatch** +## 3C. Szablon: **Zlecenie Kontroli Jakości / Strażnik** ```text -TASK: Oceń, czy wynik z {agent_name} spełnia Definition of Done i może przejść dalej. +ZADANIE: Oceń, czy wynik od agenta {nazwa_agenta} spełnia Definicję Ukończenia i może przejść dalej. -INPUT: -- Agent output: {wklej} -- DoD checklist: {lista} +DANE WEJŚCIOWE: +- Wynik agenta: {wklej} +- Lista kontrolna Definicji Ukończenia: {lista} -OUTPUT: -- Status: PASS / FAIL -- Jeśli FAIL: lista poprawek + minimalne wskazówki + “co musi się zmienić” -- Jeśli PASS: co przekazujemy do następnego etapu (krótko) +WYNIK: +- Status: ZALICZONE / ODRZUCONE +- Jeśli ODRZUCONE: lista poprawek + minimalne wskazówki + "co musi się zmienić" +- Jeśli ZALICZONE: co przekazujemy do następnego etapu (krótko) ``` -## 3D. Template: **Tool contracts (opcjonalne, ale mega pomaga)** - -To jest dokładnie to, co w The 5 Core Mental Models… jest nazwane “Tool contracts: JSON Schemas…”. [\[The 5 Core...tion Plan) | Confluence\]](https://dnbenterprise.atlassian.net/wiki/spaces/BT/pages/2685927542/The+5+Core+Mental+Models+for+AI+Agents+Harness+Memory+Deep+Dive+Action+Plan) +## 3D. Szablon: **Kontrakty narzędzi** ```text -TASK: Zdefiniuj kontrakt danych (JSON schema) dla wejść/wyjść między agentami. +ZADANIE: Zdefiniuj kontrakt danych (schemat JSON) dla wejść/wyjść między agentami. -OUTPUT: -- content_inventory.schema.json -- research_brief.schema.json -- seo_guidelines.schema.json -- draft_article.schema.json -Każdy schema musi mieć: required fields, types, max length, enums dla priorytetów, przykładowy obiekt. +WYNIK: +- inwentaryzacja_tresci.schema.json +- wytyczne_badawcze.schema.json +- wytyczne_seo.schema.json +- szkic_artykulu.schema.json +Każdy schemat musi mieć: wymagane pola, typy, maksymalną długość, listy wyliczeniowe dla priorytetów, przykładowy obiekt. ``` *** -# 4) Diagram agentów (Mermaid) — **CMS‑agnostyczny** +# 4) Diagram agentów (Mermaid) — **Niezależny od CMS** -Poniżej masz **jedną, spójną architekturę**: ingestion dowolnym kanałem + indeks wiedzy + multi‑agent flow + publikacja przez adaptery. +Poniżej masz **jedną, spójną architekturę**: pobieranie dowolnym kanałem + indeks wiedzy + przepływ wieloagentowy + publikacja przez adaptery. ## 4A. Mermaid — architektura + przepływ ```mermaid @@ -537,35 +528,35 @@ flowchart TD %% ============ SOURCES ============ subgraph S[ŹRÓDŁA / DOSTĘP] U[URL / Lista sekcji] - SM[Sitemap.xml / RSS] - CR[Crawler / Fetcher] - API["API / Export (CMS, Headless, Repo)"] - VAULT[Credential Vault / Secrets] + SM[Mapa witryny / RSS] + CR[Robot indeksujący / Pobieracz] + API["API / Eksport (CMS, Bezgłowy CMS, Repozytorium)"] + VAULT[Magazyn poświadczeń / Sekrety] end %% ============ INGEST & UNDERSTAND ============ - subgraph I[INGEST + ZROZUMIENIE] - ING[Ingestion Adapter] - PARSE[Parser + Cleaner] - EXTR[Metadata/Entities Extractor] - IDX[Content Index + Knowledge Map] + subgraph I[POBIERANIE + ZROZUMIENIE] + ING[Adapter pobierania] + PARSE[Parser + Narzędzie czyszczące] + EXTR[Ekstraktor Metadanych/Pojęć] + IDX[Indeks Treści + Mapa Wiedzy] end %% ============ AGENTS ============ subgraph A[AGENTY] - ORCH((Orchestrator)) - RES[Content Research Agent] - SEO[SEO & LLM Optimizer Agent] - WRI[Content Writer Agent] - QA[QA / Validator Agent] + ORCH((Orkiestrator)) + RES[Agent Badania Treści] + SEO[Agent Optymalizacji SEO i LLM] + WRI[Agent Pisania Treści] + QA[Agent Kontroli Jakości / Walidator] end %% ============ OUTPUTS ============ - subgraph O[OUTPUTY / WDROŻENIE] - PKG["Content Package (MD/HTML/JSON)"] - PUB[Publisher Adapter] - CMS[CMS / Headless CMS] - REP["Repo (Git) / Static Site"] + subgraph O[WYNIKI / WDROŻENIE] + PKG["Pakiet Treści (MD/HTML/JSON)"] + PUB[Adapter Publikacji] + CMS[CMS / Bezgłowy CMS] + REP["Repozytorium (Git) / Strona Statyczna"] RPT[Raport + Backlog zadań] end @@ -603,35 +594,32 @@ flowchart TD class PKG,PUB,CMS,REP,RPT output; ``` -## 4B. Mermaid — „sequence-like” flow (kto co dostaje) +## 4B. Mermaid — przepływ zadań (kto co dostaje) ```mermaid sequenceDiagram - participant Orchestrator - participant Ingest as Ingestion/Understanding - participant Research as Content Research - participant SEO as SEO&LLM Optimizer - participant Writer as Content Writer - participant QA as QA/Validator - participant Publish as Publisher Adapter + participant Orchestrator as Orkiestrator + participant Ingest as Pobieranie/Zrozumienie + participant Research as Badanie Treści + participant SEO as Optymalizator SEO i LLM + participant Writer as Autor Treści + participant QA as Kontrola Jakości/Walidator + participant Publish as Adapter Publikacji - Orchestrator->>Ingest: Zbierz dane (crawl/sitemap/API/export) - Ingest-->>Orchestrator: Content index + knowledge map + Orchestrator->>Ingest: Zbierz dane (pobieranie/mapa/API/eksport) + Ingest-->>Orchestrator: Indeks treści + mapa wiedzy - Orchestrator->>Research: Analiza luk + briefy - Research-->>Orchestrator: Topic clusters + brief pack + Orchestrator->>Research: Analiza luk + wytyczne + Research-->>Orchestrator: Klastry tematyczne + pakiety wytycznych - Orchestrator->>SEO: Wytyczne SEO/LLM per temat/URL - SEO-->>Orchestrator: Guidelines + struktury H2/H3 + FAQ + Orchestrator->>SEO: Wskazówki SEO/LLM dla tematu/URL + SEO-->>Orchestrator: Wytyczne + struktury H2/H3 + FAQ - Orchestrator->>Writer: Drafty (wg brief + guidelines) - Writer-->>Orchestrator: Artykuły/sekcje + checklist + Orchestrator->>Writer: Szkice (według wytycznych i wskazówek) + Writer-->>Orchestrator: Artykuły/sekcje + lista kontrolna - Orchestrator->>QA: Walidacja (format, spójność, brak halucynacji) - QA-->>Orchestrator: PASS/FAIL + poprawki + Orchestrator->>QA: Walidacja (format, spójność, brak zmyśleń) + QA-->>Orchestrator: ZALICZONE/ODRZUCONE + poprawki Orchestrator->>Publish: Publikacja przez adapter Publish-->>Orchestrator: Status + raport ``` - - -***