Module 2 · Day 6

English Prompt Vocabulary

Day 5-এ শিখেছো prompt-এর গঠন। আজ Day 6 — Module 2-এর dedicated vocabulary day: ৮টা verb family (~৪০টা verb), progressive-specificity ladder, ৬টা politeness-trap fix, আর ~২৫টা reusable English phrase — সব মিলিয়ে যেকোনো vague idea-কে ৩০ second-এ production-ready prompt বানানোর টুলকিট।

~180 min read6 learning objectives

What you'll learn

•৮টা verb family চেনা — Analysis, Extraction, Transformation, Reasoning, Generation, Classification, Editing, Critique। প্রতিটায় ~৫টা verb মুখস্থ। মোট ~৪০টা production-ready English action verb।
•The imperative rule মাথায় বসিয়ে দেওয়া: "Summarize this." not "Can you summarize this?" প্রম্পট-এ verb first।
•৬টা common politeness trap চিনতে পারা — যেগুলো Bengali speaker-রা instinctively লেখে — এবং তাদের production fix।
•Progressive-specificity ladder apply করতে পারা: vague one-line প্রম্পট-কে ৫ ধাপে production-ready ৪-বাক্যের প্রম্পট-এ rebuild করা।
•৮ category-তে organized ~২৫টা reusable English phrase fragment চেনা — output format, length, tone, audience, persona, negation, uncertainty, no-preamble — যেগুলো কোনো prompt-এ paste করা যায়।
•"No preamble" trick জানা — কেন এটা শত-শত wasted token save করে, এবং কোথায় add করতে হয়।

Before this

•Day 4, Day 5 শেষ — prompts as software + 6-part anatomy বসে গেছে।
•ChatGPT/Claude-এ অন্তত ১০-১৫টা real prompt পাঠানোর অভিজ্ঞতা।
•English reading comfortable, কিন্তু from-scratch writing-এ hesitation — এই lesson-এর প্রধান audience।

The Big Picture

Verb দিয়ে prompt শুরু করা — single highest-leverage habit দিয়ে শুরু, তারপর ৮টা verb family।

Day 4-এ শিখেছো prompt একটা software। Day 5-এ শিখেছো তার ভেতরের ৬-অংশের anatomy আর system/user/assistant role। আজ Day 6 — Module 2-এর সবচেয়ে hands-on lesson, পুরো ৩ ঘণ্টা এক জায়গায় investing: English prompt vocabulary। Concept সব বোঝো, কিন্তু English-এ prompt লিখতে গেলে আটকে যাও? আজ সেই আটকানো ভাঙবে — ৮টা verb family, একটা progressive-specificity ladder, ~২৫টা reusable phrase, আর ৬টা politeness-trap fix। শেষে তুমি যেকোনো vague idea ৩০ second-এ production-ready English prompt-এ বদলাতে পারবে।

The imperative ruleverb first, always

Single highest-leverage habit। Prompt শুরু imperative verb দিয়ে। "Summarize this article." — not "Can you summarize this article?" — not "Could you please possibly summarize this article?" Imperative form shorter, clearer, এবং production prompts-এ standard। Bengali speaker-রা polite English-এ default করে — production-এ এই politeness clarity-কে hurt করে।

Why it matters

Production prompt-engineering guidance explicit: "command verb should be placed in the first sentence ... imperative mood should be used rather than questions or suggestions।" এক rule, daily prompts-এ massive improvement।

শুরু সবচেয়ে basic building block দিয়ে — verb। প্রতিটা prompt একটা verb দিয়ে শুরু হয়; কোন verb, সেটাই output-এর কাজ ঠিক করে। নিচে ৮টা family, প্রতিটায় ৫টা verb — family select করো, verb click করো, definition + real example দেখো।

Interactive · 8 verb families

~৪০টা production verb — ৮ category-তে organized

Family select করো → verb দেখবে → কোনো verb click করলে definition + একটা real prompt example পাবে। এই vocabulary internalize হলে তোমার প্রতিটা prompt-এর প্রথম word নিজে থেকেই আসবে।

Intent: কোনো existing জিনিসের structure বা quality বোঝা।

analyze(Analysis)

ভেঙে দেখা, parts identify + relationships বোঝা।

Example prompt

Analyze this customer churn dataset and identify the top 3 factors driving cancellations.

verb পেলে। কিন্তু শুধু verb দিয়ে prompt production-ready হয় না — সেটাকে ঘিরে আরও কিছু ছোট piece লাগে: কতটা specific, কী length, কার জন্য। পরের অংশে বাকি concept-গুলো।

Core Concepts

Specificity ladder থেকে no-preamble trick পর্যন্ত — বাকি ৬টা ধারণা।

The 8 verb families~40 verbs you actually need

Vocabulary-টা finite। ৮টা category × ~৫টা verb = ~৪০টা verb। সব production prompt এই ৪০-র মধ্যে fit করে। Categories: Analysis (analyze, examine, evaluate, assess, review), Extraction (extract, identify, list, find, pull out), Transformation (summarize, paraphrase, translate, convert, rephrase), Reasoning (explain, justify, argue, compare, contrast), Generation (write, draft, create, generate, compose), Classification (classify, categorize, label, tag, sort), Editing (edit, refactor, fix, polish, rewrite), Critique (critique, audit, check, validate, verify)।

Why it matters

এই ~৪০ verb মুখস্থ থাকলে প্রতিটা prompt-এর প্রথম word-টা নিজে-নিজে আসে — "কী verb use করব" ভাবতে হবে না। ৩০ second-এ clear prompt লেখা সম্ভব।

Specificity ladder5-step climb from vague to production-ready

Vague প্রম্পট-কে production-ready করার ৫টা ধাপ। প্রতি ধাপে একটা specificity marker যোগ: Step 1 — verb দিয়ে শুরু ("Summarize this.")। Step 2 — input scope যোগ ("this article")। Step 3 — length constraint যোগ ("in 3 bullet points")। Step 4 — focus filter যোগ ("focusing on financial implications")। Step 5 — audience + format যোগ ("for an executive audience. Output as markdown.")। প্রতি step measurably output quality improve করে।

Why it matters

Reader-কে "vague প্রম্পট কীভাবে production-grade হবে" সেটার একটা mechanical recipe দেয়। Ladder মনে রাখলে তুমি কখনো "কী যোগ করব?" বলতে আটকাবে না।

নিচে ladder-টা নিজে চালিয়ে দেখো — এক ধাপ এক ধাপ "Add next marker" চেপে একটা vague প্রম্পট-কে production-ready বানাও।

Interactive · Progressive-specificity ladder

Vague প্রম্পট → production-ready, ৫ ধাপে

একই task, ৫টা ভিন্ন version। প্রতি ধাপে একটা specificity marker যোগ — output quality সাথে সাথে বাড়ে। “Add next marker” চাপো।

Step 1 · Starting point

“summarize this”

Vague to the point of useless। কোন "this"? কীভাবে summarize? কত long?

Structural markersthe phrase fragments

Verb-এর সাথে যোগ করার ছোট ছোট English phrase — যেগুলো natural language-কে precise instruction-এ convert করে। ৮ category-তে organized: Output format ("Output as JSON"), Length ("in 3 bullet points"), Tone ("in a professional tone"), Audience ("for an executive audience"), Persona ("Act as a senior reviewer"), Negation ("Do not include speculation"), Uncertainty ("If unsure, say 'I don't know'"), No preamble ("Output directly. No preamble.")। মোট ~২৫টা reusable phrase।

Why it matters

এই phrasebook তোমার পকেট-reference। যেকোনো prompt-এ marker-গুলো combine করে লাগানো যায়। Lego block-এর মতো — কয়েকটা block জানলেই অসংখ্য combination বানানো যায়।

The politeness trapthe Bengali-speaker anti-pattern

আমরা Bengali থেকে English-এ politeness translate করি instinctively — "একটু" → "could you please possibly", "কষ্ট হলে" → "if you don't mind", "একটু চেষ্টা করেন" → "try to"। প্রতিটা production prompt-এ এই hedging weakening signals। ৬টা common trap: (১) "Could you please possibly", (২) "Can you" (question form), (৩) "It would be great if", (৪) "I was wondering if maybe", (৫) "Try to", (৬) "If you don't mind"। সবগুলোর fix: imperative + specific।

Why it matters

এটা hidden barrier। Bengali speaker-রা বুঝতেই পারে না কেন তাদের প্রম্পট weak output produce করছে — অথচ সমস্যা grammar-এ না, politeness-এ। এই trap-গুলো একবার চিনলে production-quality writing instinct হয়ে যায়।

No preamble tricksave tokens, get cleaner output

Model default-এ introduction জুড়ে দেয়: "Sure! Here's the summary you asked for:" — তারপর আসল content। সেই preamble অকেজো আর ~৩০-৮০ token নষ্ট করে। Fix: prompt-এর শেষে যোগ করো — "Output the result directly. No preamble." — বা "Begin your response with the answer itself." এক phrase, production-এ বড় savings।

Why it matters

Production scale-এ (১০,০০০+ calls/day) এই preamble strip token cost + latency দু'টোই কমায়। আর downstream parsing easier — "Sure! Here's..." strip করতে হয় না।

The 30-second promptthe goal

Day 6-এর promise: ৮ verb family + progressive-specificity ladder + ~২৫টা structural marker + politeness fixes — সব internalize হলে তুমি ৩০ second-এ যেকোনো clear production prompt লিখতে পারবে। "আমি English-এ slow" — এই অজুহাত আজকের পর আর চলবে না।

Why it matters

এটাই Day 6-এর ultimate deliverable — speed আর confidence। Module 2-এর বাকি lesson (eval harness, CoT, tool use) — সব তুমি প্রম্পট লিখতে পারলেই সম্ভব। এই vocabulary ছাড়া প্রতিটা Day ৫× বেশি সময় নেবে।

Tip

চারটা জিনিস আজই apply করো — (১) verb দিয়ে prompt শুরু করো, প্রশ্ন দিয়ে না; (২) scope → length → focus → audience → format — এই ৫ ধাপ ladder মনে রাখো; (৩) politeness ছেড়ে direct imperative লেখো — Bengali-instinct hedging বাদ; (৪) prompt-এর শেষে "No preamble" যোগ করো। চারটাই আজকের lesson-এর সরাসরি ফল।

Try It Yourself

পড়া বন্ধ — এবার নিজের হাতে।

পড়া শেষ — এবার হাতে-কলমে। প্রথম demo — politeness trap। Bengali-instinct hedging আর তার production fix পাশাপাশি দেখো, token-count পার্থক্যও।

Interactive · The politeness trap

৬টা trap pattern + production fix

আমরা Bengali politeness instinctively English-এ translate করি — “একটু” → “could you possibly”, “যদি কষ্ট না হয়” → “if you don't mind”। প্রতিটা production prompt-এ এই hedging weakening। দেখো trap-গুলো আর তাদের direct replacement।

Politeness trap

≈ 12 tokens

“Could you please possibly summarize this for me?”

Production fix

≈ 7 tokens(−5)

“Summarize this in 3 bullets.”

Why: Triple hedge ("could", "please", "possibly") — সবগুলো politeness signal, কোনো specificity signal না। Imperative + length spec দাও।

Politeness trap

≈ 9 tokens

“Can you find the dates mentioned?”

Production fix

≈ 7 tokens(−2)

“Extract all dates mentioned.”

Why: Question form weak; "can you" rhetorical — model literally yes/no answer দিতে পারে। Imperative + specific verb ("extract")।

Politeness trap

≈ 14 tokens

“It would be great if you could help me draft an email.”

Production fix

≈ 14 tokens(±0)

“Draft a 3-sentence email to a customer about [topic].”

Why: "Would be great if" conditional, hedged। Direct imperative + length + recipient + topic দাও।

Politeness trap

≈ 14 tokens

“I was wondering if maybe you could analyze this code.”

Production fix

≈ 10 tokens(−4)

“Analyze this code for security issues.”

Why: "I was wondering if maybe" quadruple-hedged opening। কী analyze (security, performance, style?) সেটাও missing।

Politeness trap

≈ 9 tokens

“Try to write a friendly response.”

Production fix

≈ 15 tokens(+6)

“Write a friendly response. Use a warm but professional tone.”

Why: "Try to" model-কে permission দেয় half-effort-এ। Direct commit; তারপর tone calibrator।

Politeness trap

≈ 14 tokens

“If you don't mind, give me your opinion on this design.”

Production fix

≈ 13 tokens(−1)

“Critique this design. List 3 risks and 3 strengths.”

Why: "If you don't mind" pure politeness filler। "Critique"-এর সাথে structured output (3 + 3) — actionable response।

মূল কথা: Politeness human emails-এ valuable। Production prompts-এ clarity + specificity beats politeness — সবসময়।

মার্কার-গুলো নিজে toggle করে দেখো — প্রতিটা addition প্রম্পট-কে কীভাবে shape দেয়। দুইটা marker (verb + scope) দিয়েই usable প্রম্পট; সব ৮টা active করলে production-grade।

Interactive · Marker builder

Marker-গুলো toggle করো — প্রম্পট grow হবে

Production prompt = lego block। প্রতিটা marker একটা block — combine করে যা চাও বানাও। Toggle on/off করে দেখো প্রতিটা addition কীভাবে প্রম্পট shape দেয়।

Markers (2/8)

Resulting prompt

Summarize this article.

খেয়াল করো: ২টা marker (verb + scope) দিয়েই usable। সব ৮টা active — production-grade। তোমার যে task, তার জন্য যা দরকার সেগুলো combine করো।

শেষ demo — পুরো phrasebook। ৮ category, ~২৫টা copy-paste-ready English phrase। এই page bookmark করে রাখো — পরের lesson-গুলোতে বারবার লাগবে।

Interactive · The phrasebook

~২৫টা reusable English phrase — copy-paste ready

৮টা category, ~২৫টা production-ready English phrase। Lego block-এর মতো — যেকোনো prompt-এ paste করো। প্রতিটার পাশে copy button — directly use করতে পারবে।

Output format — Output কী shape-এ আসবে

“Output as JSON.”

Pure JSON output চাই, কোনো extra prose না।

“Return in markdown.”

Markdown-rendered display-এর জন্য।

“Format as a bullet list.”

Scannable list output।

“Return as a table with columns: X, Y, Z.”

Specific columns সহ tabular output।

“Output a single integer.”

Number-only response — counting বা classification-এর জন্য।

“Wrap your response in <answer> tags.”

Downstream parsing-এর জন্য boundary markers।

Pro tip: এই page bookmark করে রাখো। পরের lesson-এ তোমার প্রথম production prompt লেখার সময় এই phrasebook-এ ফিরে এসো।

Check Your Understanding

ভুল হলে সমস্যা নেই — প্রতিটার ব্যাখ্যা আছে।

Misconception check

Polite English-এ লিখলে model better respond করে

Misconception check

জটিল English use করলে professional শোনায় — output ভালো হবে

Misconception check

Question form ("Can you summarize?") imperative-এর সমান

Misconception check

Prompt vocabulary memorize করা rote learning — overrated

Misconception check

Bengali-তে prompt লিখে model-কে translate করতে বললে সহজ

Misconception check

"No preamble" trick gimmick — real impact নেই

Misconception check

"Try to" বা "Please" prompt-কে polite করে — সমস্যা নেই

Quick check