Теория: Промпт инжиниринг

Промпт — это текстовый запрос, который мы передаём искусственному интеллекту. Он может быть разным: попросить ответить на вопрос, написать текст, помочь с кодом или проанализировать данные.

Например: Как приготовить суши?

Как и с любой постановкой задачи, тут работает простое правило: какое задание — такой и результат. Если сформулировать запрос расплывчато, то и ответ окажется общим и мало применимым. А вот если добавить конкретику — указать тему, формат, стиль или аудиторию, — то результат будет гораздо ближе к тому, что нужно.

Отсюда и появляется понятие промпт-инжиниринг — умение правильно формулировать запросы к нейросетям. Это навык, который напрямую влияет на качество результата: чем яснее и конкретнее промпт, тем точнее и полезнее окажется ответ.

Что делает промпт хорошим?

Плохой промпт:

Напиши статью про безопасность.

Хороший промпт:

Напиши вступление для статьи о кибербезопасности. Целевая аудитория — начинающие IT-специалисты. Объясни, зачем вообще думать о безопасности и с какими рисками можно столкнуться.

Разница очевидна. Чем яснее задача и контекст — тем полезнее ответ. ИИ не угадывает, он моделирует вероятный текст на основе входных данных. Если данных мало — результат будет размытым.

Элементы промпта

По мере того как мы будем рассматривать примеры и приёмы промпт-инжиниринга, станет заметно, что промпт обычно складывается из нескольких элементов. Эти части можно комбинировать в зависимости от задачи.

• Инструкция (Задача) — конкретное действие, которое нужно выполнить. Например: «Составь список из трёх идей для поста в блоге».

• Контекст (Детали) — дополнительная информация, которая помогает модели дать более релевантный ответ. Например: «Представь, что ты пишешь для начинающих программистов».

• Входные данные — сам вопрос или текст, для которого требуется ответ. Например: «Что такое переменная в Python?».

• Индикатор выхода — указание формата результата. Например: «Ответь в виде списка с пунктами» или «Верни JSON».

┌────────────────────┐
│      ПРОМПТ        │
└────────────────────┘
          │
 ┌────────┴────────┐
 │                 │
 ▼                 ▼
┌────────────────────┐
│  Инструкция        │ → "Составь список идей"
└────────────────────┘
┌────────────────────┐
│  Контекст          │ → "Для начинающих программистов"
└────────────────────┘
┌────────────────────┐
│  Входные данные    │ → "Что такое переменная в Python?"
└────────────────────┘
┌────────────────────┐
│  Индикатор выхода  │ → "Ответь списком / JSON"
└────────────────────┘
          │
          ▼
┌────────────────────┐
│     ОТВЕТ LLM      │
└────────────────────┘

Пример промпта

Объясни, что такое переменные в Python простыми словами, чтобы это понял школьник. Ответь в одном абзаце.

В этом промпте сама инструкция звучит как просьба объяснить, что такое переменные. Контекст добавляется через уточнение, что объяснение должно быть простым и доступным для школьника — это направляет модель в сторону лёгкого и понятного изложения. Входными данными здесь служит указание на язык Python, то есть именно в этой области нужно дать определение. А роль индикатора выхода выполняет последняя часть промпта, где указано, что ответ должен быть оформлен в одном абзаце.

Рекомендации

Когда вы начинаете работать с созданием промптов, стоит помнить, что это итеративный процесс, который требует множества экспериментов для достижения оптимальных результатов. Начать можно с простых промптов и постепенно добавлять больше элементов и контекста, чтобы получать лучшие ответы. По этой причине так важно постоянно дорабатывать и уточнять промпт. По мере продвижения по курсу вы увидите множество примеров, где конкретность, простота и лаконичность позволяют получить более качественный результат.

Если перед вами стоит большая задача, которая включает в себя несколько разных подзадач, попробуйте разбить её на более простые шаги и постепенно усложнять запросы по мере того, как улучшаются результаты. Такой подход помогает избежать излишней сложности на начальном этапе разработки промптов.

Инструкции

Эффективные промпты для простых задач можно строить с помощью команд, которые прямо указывают модели, что нужно сделать: «Напиши», «Классифицируй», «Суммируй», «Переведи», «Отсортируй» и т. д.

При этом важно экспериментировать, чтобы понять, какие формулировки работают лучше. Пробуйте разные инструкции с разными ключевыми словами, контекстом и входными данными, чтобы найти оптимальный вариант для вашей задачи. Обычно чем конкретнее и ближе к сути сформулирован контекст, тем лучше результат.

Пример:

Переведи "пример"

Вывод:

example

Не бойтесь быть многословным

Хороший промпт — это не обязательно короткая команда. Наоборот, чем сложнее задача, тем важнее дать ИИ как можно больше контекста. Опишите, кто вы, какую цель хотите достичь, кто будет читать результат, в каком стиле и формате вы ожидаете ответ. Это не перегруз, а нормальная практика.

ИИ не устаёт читать. Если вы напишете три абзаца пояснений, это не оттолкнёт модель — наоборот, она с большей вероятностью поймёт, чего вы хотите.

Пример:

Я готовлю внутреннюю презентацию для команды разработки. Хочу начать с письма, которое будет в тоне «открытого разговора»: без официоза, но с уважением. Цель письма — дать понять, что мы переосмысливаем процесс работы и хотим привлечь команду к обсуждению. Помоги написать вступление, которое создаёт доверие и вовлекает.

Такой промпт, даже если он длиннее итогового письма, даст гораздо более точный и подходящий результат, чем короткое «напиши вступление к письму».

Вывод: не жалейте слов. Промпт — это не приказ, а бриф. Чем он точнее, тем выше качество ответа.

Избегайте неточностей

С учётом советов выше о детализации и правильном формате легко попасть в ловушку и начать усложнять промпты, из-за чего описание становится расплывчатым. Чаще всего лучше быть конкретным и прямым. Здесь работает та же логика, что и в обычной коммуникации: чем яснее и прямее формулировка, тем эффективнее передаётся сообщение.

Например, вы хотите разобраться в понятии промпт-инжиниринга. Можно попробовать такой вариант:

Объясни, что такое промпт-инжиниринг. Сделай объяснение коротким, всего в несколько предложений, и не будь слишком подробным.

Из этого промпта непонятно, сколько именно предложений использовать и в каком стиле писать. Возможно, вы получите неплохой ответ, но всё же лучше будет промпт, который задаёт точные рамки и звучит просто и конкретно. Например:

Используй 2–3 предложения, чтобы объяснить понятие промпт-инжиниринга старшекласснику.

Подход к многошаговой работе

Хороший способ — делить задачу на этапы:

1. Сначала уточните проблему: «Я хочу автоматизировать процесс в Google Sheets. Вот что он делает сейчас…»
2. Получите совет, задайте уточняющий вопрос: «Что нужно, чтобы это сделать через скрипт?»
3. Попросите примеры, обсудите их, отредактируйте.

ИИ отлично справляется с диалогами, если вести его как процесс, а не как единичный запрос.

Пример:

Плохо:

Напиши текст на сайт.

Хорошо:

Напиши текст для главной страницы сайта, который предлагает обучение онлайн. Аудитория — взрослые люди, меняющие профессию. Сделай акцент на удобстве формата и поддержке от преподавателей.

Плохо:

Улучши это.

Хорошо:

Сделай текст более сжатым, но сохрани эмоциональный посыл. Оставь только то, что поддерживает идею выбора профессии по интересу.

Используйте итерации

Редко когда с первого запроса получается идеальный результат. И это нормально. Вместо того чтобы переписывать промпт с нуля, проще работать итеративно — уточнять, переформулировать и дорабатывать вместе с моделью.

ИИ хорошо реагирует на уточнения:

• «Сделай текст короче, но сохрани основную мысль»
• «Переоформи в виде маркированного списка»
• «Добавь примеры из реальной жизни»
• «Поменяй тональность на более дружелюбную»

Это гораздо эффективнее, чем каждый раз начинать заново. Так вы не только быстрее приходите к нужному результату, но и лучше понимаете, как ИИ интерпретирует ваши запросы.

Совет: относитесь к ИИ как к помощнику, с которым можно обсудить результат и попросить переделать. Он не обидится, не устанет и не уйдёт в отпуск.

Примеры в промпте — это суперсила

Один из самых надёжных способов получить нужный результат — показать ИИ, как именно вы хотите, чтобы он ответил. Это работает даже лучше, чем длинные описания в духе «напиши в таком-то тоне, для такой-то аудитории». Модель учится по примеру — буквально копирует структуру, стиль и формат.

Это особенно полезно, если вы хотите:

• задать определённый стиль общения
• сохранить форматирование
• структурировать текст по шаблону
• добиться нужной интонации (серьёзной, вдохновляющей, неформальной)

Пример запроса с примером:

Составь объявление о вакансии в таком стиле:

Мы ищем инженера, который не боится сложных задач и любит выстраивать архитектуру с нуля. У нас нет бессмысленных митингов и бюрократии. Только работа, результат и поддержка команды.

Теперь напиши похожий текст для позиции DevOps-инженера.

ИИ воспримет этот пример как образец и постарается повторить структуру и тональность. Это гораздо надёжнее, чем писать «сделай стиль дружелюбным, но уверенным».

Рекомендация: сохраняйте хорошие примеры и используйте их повторно. Один удачный промпт с примером может стать основой для десятков задач.

Задачи с несколькими запросами

Сложную задачу не обязательно решать одним большим запросом. Наоборот — разбивка на шаги часто даёт более точный и контролируемый результат. Такой подход особенно полезен, когда нужно подготовить документ, структуру, длинный текст или сложный код.

Пример последовательной работы:

1. Сначала попросите ИИ предложить структуру:

   Составь план статьи о карьерном росте в IT для начинающих специалистов.

2. Затем — проработайте каждый блок по отдельности:

   Напиши раздел "Что мешает расти". Используй примеры, избегай воды.

3. В конце — соберите всё в единый текст и отредактируйте его под нужный стиль.

Такой способ помогает вам оставаться в фокусе, вносить правки на ходу и избегать типичной проблемы «слишком общего ответа». Это особенно удобно в рабочих задачах, где важна точность и согласованность.

Вывод: чем крупнее задача — тем разумнее разбить её на этапы и вести ИИ за собой.

Просите ИИ задавать вопросы

Если вы не до конца понимаете, как сформулировать задачу — дайте это понять напрямую. ИИ может помочь уточнить требования, если вы попросите его задать вам уточняющие вопросы. Это удобно в ситуациях, когда задача ещё «сыровата» или вы сами пока не уверены в деталях.

Я хочу автоматизировать один из рабочих процессов, но не уверен, как правильно описать задачу. Задай мне вопросы, которые помогут тебе понять, что именно нужно сделать.

Такой подход превращает ИИ в активного собеседника — он начнёт задавать вопросы, которые помогут вам сформулировать цель и понять, какие данные или условия важны. Это особенно полезно в аналитике, проектировании и любых задачах, где сначала нужно разобраться в контексте.

Совет: не стесняйтесь быть честными — ИИ не ждёт от вас идеальной формулировки. Он лучше работает, когда вы показываете, в чём именно нужна помощь.

Делать или не делать?

Ещё один частый совет при создании промптов — избегать формулировок в стиле «не делай». Вместо этого лучше указывать, что именно нужно сделать. Такой подход помогает быть более конкретным и сосредоточиться на деталях, которые приводят к качественным ответам от модели.

Пример

Неудачный промпт:

Не используй сложные слова.

Лучший промпт:

Объясни понятие простыми словами, используя короткие предложения и примеры из повседневной жизни.

Контроль стиля и длины ответа

ИИ по умолчанию пишет в среднем стиле — часто слишком формально, иногда многословно. Но вы можете это изменить, если прямо укажете, каким должен быть стиль, тон и объём ответа.

Что можно задать в промпте:

• «Пиши кратко, не больше 2 абзацев»
• «Используй разговорный стиль, как будто объясняешь другу»
• «Сделай текст строгим и деловым, без эмоций»
• «Добавь немного юмора, но не переусердствуй»
• «Пиши как в технической документации: чётко и без лишнего»

Чем более точные инструкции вы даёте, тем ближе результат к ожидаемому. Если ответ всё равно выходит за рамки — не стесняйтесь уточнять:

Напиши то же самое, но в 2 раза короче и без вводных фраз.

Так вы экономите своё время и получаете результат, с которым можно сразу работать.

Что можно указывать в промптах

Чтобы управлять качеством ответа, в промпте полезно задавать дополнительные элементы. Они помогают модели лучше понять задачу и выдать результат в нужной форме.

Например, можно обозначить роль: от чьего имени писать или какую позицию принять — «Представь, что ты преподаватель…». Это задаёт стиль подачи материала. Важно также указывать цель — зачем именно нужен ответ: «Помоги подготовиться к собеседованию…». Тогда модель будет стремиться к практичному и полезному результату.

Не менее значимым является формат: иногда нужен текст, иногда список, сводка, письмо или скрипт. Можно уточнить и аудиторию, для которой создаётся текст. Так объяснение «для студента без технического фона» будет сильно отличаться от пояснения «для опытного инженера».

Важную роль играет и тональность: официальный стиль подходит для деловой переписки, дружелюбный — для блога, а сухой деловой — для отчёта. Наконец, полезно задавать ограничения: указать максимальный объём, попросить примеры или, наоборот, попросить избегать определённых терминов. Всё это помогает сделать результат ближе к вашим ожиданиям.

• Роль: от чьего имени писать или какую позицию принять (Представь, что ты преподаватель…)
• Цель: зачем нужен ответ (Помоги подготовиться к собеседованию…)
• Формат: текст, список, сводка, письмо, скрипт и т.д.
• Аудитория: для кого создаётся текст (Объясни это студенту без технического фона…)
• Тональность: официальный, дружелюбный, деловой
• Ограничения: объём, примеры, избегать определённых терминов и т.п.

Ограничения, о которых важно знать

ИИ может быть очень убедительным — и при этом ошибаться. Иногда он «галлюцинирует» — придумывает факты, которых не существует. Это не баг, а особенность работы языковых моделей: они не проверяют информацию, а строят наиболее вероятный по смыслу текст.

Примеры:

• может выдумать название документа, если не знает точного
• может неправильно интерпретировать технический запрос
• может предложить несуществующую команду или параметр

Поэтому работа с ИИ всегда требует проверки. Особенно когда речь идёт о точных данных, коде или принятии решений. Не стоит полностью полагаться на результат — относитесь к нему как к черновику, подсказке или черновой версии, которую нужно перепроверить.

Кроме того, ИИ не знает ничего о вашем контексте — только то, что вы ему передали. Если в запросе нет уточнений, он будет действовать «по умолчанию», а это не всегда то, что вам нужно.

Что делать, если ИИ «тупит»

Иногда ИИ даёт странные, невнятные или повторяющиеся ответы. Он может не понимать вашу задачу, уходить в общие фразы или упираться в одну и ту же формулировку. Это нормально — модель не всегда срабатывает с первого раза.

Вот что можно сделать:

• Переформулировать запрос. Даже небольшие изменения могут сработать:

  Вместо «Объясни алгоритм» → «Опиши пошагово, как работает алгоритм, на простом примере».

• Попросить объяснить, как он понял ваш запрос:

  Как ты интерпретируешь мою задачу? Что именно собираешься сделать? Это помогает обнаружить недопонимание и скорректировать направление.

• Сформулировать через цель, а не действие:

  Вместо «Сделай красиво» → «Нужно, чтобы текст звучал вдохновляюще и уверенно, но был без пафоса».

• Начать диалог заново. Иногда лучше просто перезадать с нуля, особенно если переписка ушла в сторону.

• Уточнить пошагово. Разбейте задачу на части и пройдитесь по каждой по отдельности.

ИИ не обижается на переспрашивания и переформулировки. Если результат не устраивает — пробуйте по-другому. Это часть нормального рабочего процесса.