Новости ChatGPT

Промпты для ИИ: как писать запросы для нейросетей и получать лучший результат

Вы вводите в ChatGPT: «Напиши текст про кофе». В ответ получаете что-то общее, скучное и абсолютно бесполезное для вашей конкретной задачи. Знакомо? Или, например, даете команду нейросети для изображения: «Красивая девушка», и видите сотый вариант безликой картинки из стоков.

Парадокс в том, что мощнейшие языковые модели, способные на креатив и глубокий анализ, часто выдают посредственность. Проблема не в искусственном интеллекте, а в запросе - том самом промпте, который вы ему отправляете.

Промпт - это инструкция, техническое задание, стартовая точка для мыслительного процесса модели. Чем примитивнее запрос, тем примитивнее ответ. Представьте, что вы нанимаете гениального, но очень буквального стажера. Сказать ему «сделай что-нибудь красивое» будет провалом. Но стоит дать четкий бриф: «Напиши коммерческое предложение для владельцев кофеен, в котором объясни преимущества нашей новой системы обжарки зерна, в дружеском и энергичном тоне, на одну страницу А4» - и работа закипит.

В этой статье я постаралась подробно рассказать о том, как научиться составлять четкие и эффективные брифы для работы с ИИ. Мы рассмотрим основные принципы, без которых ваши запросы будут неэффективными. Конкретные правила, следуя которым, вы сможете создавать идеальные запросы для различных задач. А также продвинутые методы для работы над сложными проектами и особенности взаимодействия с разными типами нейросетей.

Готовы перестать мучиться, переписывая очередной промт, и начать получать именно тот результат, который вам нужен? Давайте начнем. Приятного прочтения!

4 кита, на которых держится хороший промпт

Прежде чем изучать сложные форму��ы, нужно усвоить эти четыре принципа. Они являются фундаментом любого эффективного запроса. Пренебрежение даже одним из них может отбросить результат на уровень случайной генерации.

1. Роль

Самый мощный прием для мгновенного улучшения ответа. Вы не просто просите ИИ написать текст, вы назначаете ему профессию.

Плохо: «Объясни квантовую физику».

Хорошо: «Ты - преподаватель физики для одаренных пятиклассников. Объясни основные принципы квантовой физики, используя аналогии из видеоигр».

Когда ИИ принимает роль, он активирует соответствующие паттерны в своей мозговой сети: стиль письма, глубину объяснений, лексикон. Он перестает быть универсальным собеседником и становится вашим личным экспертом, копирайтером или консультантом.

2. Контекст

Контекст - это фон, обстоятельства и ограничения задачи. Без контекста ИИ вынужден додумывать, и его додумки почти никогда не совпадают с вашими ожиданиями.

Плохо: «Придумай слоган».

Хорошо: «Мы запускаем новый сервис по доставке здорового питания для IT-специалистов, которые работают удаленно. Целевая аудитория - люди 25-35 лет, ценящие время и технологичность. Придумай 5 вариантов современного, динамичного слогана».

Контекст отвечает на вопросы: для кого? зачем? в каких условиях? Это сужает поле для творчества модели в нужном вам направлении.

3. Конкретная задача

Задача должна быть четкой, однозначной и разбитой на шаги, если это сложный запрос. Избегайте глаголов улучшить, сделать лучше. Ведь что значит лучше? Нейросеть это знает?

Плохо: «Проанализируй этот отчет».

Хорошо: «Проанализируй приложенный отчет о продажах за Q1. 1) Выдели три ключевые тенденции. 2) Определи продукт с самым падающим спросом. 3) Предложи три возможные причины этого падения в виде маркированного списка».

Чем детализированнее и конкретнее задача, тем точнее ИИ может ей следовать.

4. Формат вывода 

Вы должны явно указать, в каком виде вы хотите получить ответ. ИИ может генерировать текст, но также и JSON, таблицу, HTML-код, список, эссе, диалог и многое другое.

Плохо: «Дай мне список книг».

Хорошо: «Дай мне список из 10 научно-фантастических книг о колонизации Марса, опубликованных после 2010 года. Представь результат в виде таблицы с колонками: Название, Автор, Год, Краткая аннотация (не более 50 слов)».

Указание формата экономит ваше время на последующее редактирование и структурирование.

Формула идеального промпта: A+B+C+D+E

Роль + Контекст + Задача + Формат вывода + Ограничения = Идеальный результат

Разберем каждый слой на практическом примере. У нас есть один исходный, неудачный промпт: «Напиши про эффективность удаленки». Работать я буду с моделью GPT-5.2 на сайте BotHub. Кстати, сервис может создавать тексты, писать код, решать задачи, обрабатывать документы, анализировать ссылки, транскрибировать аудио, а также генерировать и редактировать изображения. А при регистрации по этой ссылке Bothub дарит 300 000 капсов - забирайте бонус и начинайте работать бесплатно!

Как мы видим, результат не впечатляет. Ответ в виде маркированного списка, информация поверхностная. Улучшим промт по формуле. 

1. Роль (A)

Ты - HR-аналитик с 10-летним опытом в технологической индустрии.

2. Контекст (B)

Компания - стартап в сфере разработки SaaS. После пандемии мы перешли на гибридный формат, но данные за последний квартал показывают падение вовлеченности команд.

3. Задача (C)

Проанализируй концепцию эффективности удаленной работы. Сфокусируйся не на общей статистике, а на факторах, влияющих на долгосрочную продуктивность и креативность в IT-среде.

4. Формат вывода (D)

Напиши краткий аналитический обзор (до 500 слов) с четкими выводами.

5. Ограничения (E)

Не используй общие фразы вроде "гибкий график - это хорошо". Избегай излишнего оптимизма. Опирайся на современные исследования (после 2020 года).

Итоговый промпт, собранный по формуле:

Ты - HR-аналитик с 10-летним опытом в технологической индустрии. Компания - стартап в сфере разработки SaaS. После пандемии мы перешли на гибридный формат, но данные за последний квартал показывают падение вовлеченности команд. Проанализируй концепцию эффективности удаленной работы. Сфокусируйся не на общей статистике, а на факторах, влияющих на долгосрочную продуктивность и креативность в IT-среде. Напиши краткий аналитический обзор (до 500 слов) с четкими выводами. Не используй общие фразы вроде "гибкий график - это хорошо". Избегай излишнего оптимизма. Опирайся на современные исследования (после 2020 года).

ИИ понял свою роль и аудиторию, сфокусировался на конкретной проблеме (падение вовлеченности) и фокусе (долгосрочная продуктивность, креативность), структурировал ответ четко по запросу (формат и стиль) и исключил нежелательное, как и было указано. Супер. Ловите универсальный шаблон для ваших промтов:

[Роль и экспертность]

[Контекст: цель, аудитория, фон]

[Конкретная задача, разбитая на шаги при необходимости]

[Желаемый формат и тон ответа]

[Ограничения, что исключить, источники]

Попробуйте прямо се��час взять свою старую неудачную команду для ИИ и прогнать ее через эту формулу. Разница будет заметна сразу. Но на этом мы не заканчиваем, пора переходить к более изящным техникам.

Продвинутые промты: для тех, кому мало «просто написать»

1. Few-Shot промптинг

Этот метод напоминает обучение ребенка. Вы показываете не только задачу, но и примеры правильных ответов. Таким образом, ИИ улавливает скрытые паттерны, стиль, структуру или логику, которые сложно описать словами. Вы даете моделе несколько пар ввод-вывод (обычно 1-3), а затем новую задачу.

Пример:

2. Метод цепочки рассуждений 

Одна из главных слабостей ИИ - он может выдать правильный ответ без показа процесса решения (или выдать красивый, но неверный). Метод CoT заставляет модель рассуждать вслух, шаг за шагом. Это подойдет для сложных логических, математических или многоэтапных задач. Вам достаточно указать в промпте: "Давай решим эту задачу пошагово" или "Покажи свои рассуждения".

Пример:

Без CoT: "Если на полке 5 книг, я взял 2, а потом вернул 1, сколько книг на полке?" 

ИИ может сразу ответить "4", но может и ошибиться в более сложных случаях.

С CoT: "Реши задачу пошагово: Если на полке 5 книг, я взял 2, а потом вернул 1, сколько книг на полке?"

3. Итеративное уточнение 

Это самый естественный и мощный метод. Вы не получаете идеальный результат с первой попытки, а совместно с ИИ его дорабатываете. Рассматривайте первый ответ как черновик.

Пример:

Ключевые команды для уточнения:

  • Расширь...

  • Сократи до...

  • Перепиши в более [формальном/дружеском] тоне.

  • Дай 3 альтернативных варианта, где...

  • Сфокусируйся конкретно на...

Особенности для разных типов ИИ: меняем подход

Работа с Midjourney - это не диалог с ChatGPT. А запрос к Claude для рефакторинга кода требует своей специфики. Адаптируем нашу формулу под разные инструменты.

1. Для текстовых моделей (ChatGPT, Claude, Gemini)

Здесь работает вся наша базовая и продвинутая теория. Главный фокус остается на роли, контексте и структуре вывода. Но ключевой нюанс - управление тоном и стилем. Используйте точные дескрипторы.

Пример: «Напиши пост для LinkedIn о запуске нового продукта. Тон: профессиональный, уверенный, но без излишней пафосности. Стиль: как у руководителя продукта из Кремниевой долины. Включи призыв к обсуждению в комментариях».

2. Для генерации изображений (Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion)

Здесь промпт должен представлять из себя художественный бриф для художника-исполнителя. Роль подразумевается сама собой («ты - художник»), но ключ к успеху заключается в детализации визуальных компонентов.

Структура промпта для изображений:

  • Основной объект/сцена: человек, животное, пейзаж.

  • Детализация объекта: одежда, поза, выражение лица.

  • Стиль и атмосфера: фотограф��я, цифровая живопись, акварель, студийный снимок, кинематографичный, мрачный, светлый.

  • Композиция и ракурс: крупный план, вид с высоты, симметричная композиция.

  • Технические параметры (для Midjourney): --ar 16:9 (соотношение сторон), --s 250 (стилизация), --v 6.0 (версия модели).

Плохо: «Космонавт с собакой».

Хорошо: «Фотографический портрет пожилого космонавта в винтажном скафандре, сидящего в заросшей полевой траве, обнимающего золотистого ретривера. Атмосфера ностальгии и умиротворения, теплый солнечный свет заката, глубина резкости, высокая детализация, национальная географическая фотография --ar 3:2 --style raw».

3. Для анализа и генерации кода (Claude, ChatGPT, GitHub Copilot)

Здесь ИИ выступает в роли педантичного коллеги-разработчика. Точность и однозначность инструкций одни из ключевых моментов.

  • Указывайте стек технологий явно: «Напиши функцию на Python с использованием библиотеки Pandas...», «Перепиши этот компонент на React с использованием hooks...».

  • Давайте контекст и ограничения: «Учитывай, что этот код будет выполняться в среде с ограниченной памятью. Оптимизируй его для скорости, а не для краткости.»

  • Просите добавлять комментарии: «Напиши этот скрипт, добавив подробные комментарии для каждого логического блока, объясняющие цель кода.»

  • Используйте конкретные технические термины: «Рефактори эту функцию, применив принцип DRY и выделив повторяющуюся логику в отдельную утилиту.»

Пример промпта для отладки: «Проанализируй приложенный код на Node.js. 1) Найди потенциальную утечку памяти. 2) Объясни причину. 3) Предложи исправление в виде готового патча кода.»

Начинайте с относительно простого, но структурированного промпта, а затем постепенно уточняйте. Самое главное помнить, с какой моделью вы ведете диалог, и давать инструкции на понятном ей языке.

 5 фатальных ошибок в промптах

Даже идеально структурированный промпт можно испортить одной из этих распространенных ловушек. Проверьте, не допускаете ли вы их.

1. Слишком абстрактные и расплывчатые формулировки

ИИ воспринимает слова буквально и не может угадывать ваши скрытые желания.

Ошибка: «Сделай что-нибудь креативное», «Улучши текст», «Напиши что-то интересное о…».

Понятия «креативно», «улучши», «интересно» субъективны и не несут информационной нагрузки для модели. Она выберет первое, что попадет в зону среднестатистического креатива. И с вероятностью 99% это будет не то, что нужно вам.

Заменяйте абстракции на конкретику. Вместо «улучши» - «сократи на 30%, «перепиши для аудитории подростков», «добавь три метафоры».

2. Перегруженность и противоречивые инструкции

Пытаясь предусмотреть всё, вы можете получить хаос. Два взаимоисключающих требования в одном промпте собьют ИИ с толку.

Ошибка: «Напиши очень краткий и детальный обзор на 5000 слов, который будет простым для понимания новичку, но содержащим глубокий технический анализ для эксперта».

Модель попытается найти компромисс между несовместимыми целями (краткость и объем, простота и техническая глубина), что приводит к размытому, неудовлетворительному результату.

Разбивайте сложные задачи на серию простых, последовательных промптов. Сначала попросите написать технический обзор для экспертов по пунктам, затем создать краткое резюме этого обзора для новичков.

3. Негативная формулировка (фокусировка на том, чего НЕ делать)

Мозг ИИ, как и человеческий, хуже обрабатывает отрицания. Фраза «не пиши скучно» сначала заставляет его представить скучный текст, и этот образ может доминировать.

Ошибка: «Не используй клише и профессиональный жаргон», «Не делай ответ слишком длинным».

Вы не даете модели позитивной цели, а лишь запрещаете. Это оставляет слишком много свободы для интерпретации.

Переворачивайте запреты в позитивные инструкции. Вместо «не пиши скучно» - «пиши энергичным и вовлекающим стилем». Вместо «не используй жаргон» - «объясни простыми словами, как для неспециалиста». Вместо «не делай длинным» - «уложись в 200 слов».

4. Пренебрежение контекстом 

Каждый новый чат является чистым листом для большинства моделей. Если вы в рамках одного диалога перескакиваете с темы на тему без пояснений, качество упадет.

Ошибкой будет писать в одном чате: «Напиши план статьи о садоводстве», «А теперь переведи эту техническую документацию», «Придумай шутку про котиков».

ИИ теряет нить и не может поддерживать последовательность. Результаты становятся поверхностными. Всегда начинайте новый чат для новой, несвязанной задачи. А для связанных задач напоминайте контекст: «Возвращаясь к статье о садоводстве, на основе этого плана напиши введение��».

5. Запрос невозможного

ИИ - не оракул и не поисковик в традиционном смысле. Он генерирует текст на основе паттернов, а не ищет факты в базе данных в реальном времени.

Ошибка: 

«Спрогнозируй курс акций Tesla на 1 января 2025 года» (предсказания будущего). 

«Дай мне ссылки на последние научные статьи о лечении рака» (не имеет прямого доступа в интернет или к актуальным базам без специальных плагинов).

«Напиши дипломную работу за меня» (это приведет к поверхностному, часто недостоверному тексту).

Результат будет либо вымышленным, либо обобщенным, либо модель откажется отвечать. Это ведет к разочарованию. Поэтому формулируйте запросы в рамках генеративных возможностей: «На основе известных трендов, опиши возможные сценарии развития…», «Обобщи основные выводы из известных исследований (до 2023 года) о…», «Помоги составить структуру и тезисы для дипломной работы на тему…».

Резюмируя

Мы перешли от общих запросов к чётким инструкциям. Важно помнить, что в основе всего лежат четыре ключевых принципа: определение роли, предоставление контекста, постановка конкретной задачи и указание формата. Без них ничего не получится.

Для сложных задач существуют продвинутые методы: обучение ИИ на примерах, стимулирование его к рассуждениям и постоянное уточнение запросов. Учитывайте особенности модели. Избегайте тупиковых ситуаций, например расплывчатые формулировки, противоречия, негативные выражения и нереалистичные ожидания. 

Однако самый важный принцип выходит за рамки любого руководства. Промптинг - это навык, который совершенствуется только через практику. Не бойтесь экспериментировать. Сохраняйте успешные промпты в отдельном файле и анализируйте их эффективность. 

Удачи и спасибо за прочтение!