Промтинг: как писать запросы к ИИ, чтобы он работал на вас

Если ваши запросы к нейросетям звучат как «сделай красиво и современно», ожидайте на выходе — лирику. Давайте разбираться, как получить крутой результат. Начнём по порядку:

Промтинг — это процесс создания запросов (промтов) для нейросетей, чтобы получить нужный результат.

Проще говоря, пользователь объясняет (пишет) запрос искусственному интеллекту (ИИ), какой ответ хочет получить. Чем точнее и понятнее запрос, тем лучше будет результат.

Ниже читайте руководство: минимум воды, максимум управляемости.

1) Хук: где болит и почему это не «ваш ИИ тупит»

• Модель не «понимает», она оптимизирует правдоподобие. Скажете расплывчато — получите усреднённый ответ.
• Не задали формат — словите поток сознания.
• Не закрыли риски — поймаете галлюцинации.

Решение: промт = ТЗ + роль + контекст + формат + критерии успеха + ограничения + итерации. Всё.

2) Анатомия сильного промта (я — лингвист-семантик)
Думайте о словах как о командах и о порядке слов — как о синтаксисе управления вниманием модели.
Шаблон скелета:
Роль: [Act as … конкретика компетенции и ответственности]
Цель: [что именно бизнес получит/сможет решить]
Контекст: [данные, аудитория, бренд-ограничения, технические рамки]
Формат вывода: [таблица/JSON/тезисы/план; колонки/поля]
Критерии качества: [тон, длина, метрики, примеры успешного/неуспешного]
Ограничения (negative): [что исключить: жаргон, гипотезы без ссылки, клише]
Процесс: [подход: step-by-step / сравнение вариантов / проверка фактов]
Проверка: [список проверок и вопросы к пользователю, если данные неполные]

Почему это работает:
Чёткая роль и формат фокусируют «внимание» модели на нужных токенах. Вы сокращаете пространство вариантов, и вероятность «правильной» последовательности слов растёт.

3) Техники управления моделью
Ролевое моделирование («Act as…»)

• Плохо: «Сделай контент-план».
• Хорошо:

Act as: контент-стратег e-com fashion с опытом 7+ лет в TikTok/YouTube Shorts.
Задача: 30 идей UGC на 14 дней для бренда X (женская одежда, средний чек 5–7 тыс.).
Формат: таблица [День | Идея | Хук (≤80 симв.) | Сценарий | CTA | KPI].
Ограничения: без клише «в современном мире», без лозунгов.

Спецификация формата
Просите структуры, а не «текста». Таблицы, JSON, чек-листы.
Вывод строго в JSON-массиве объектов:
[{ "заголовок": "", "боль": "", "обещание": "", "доказательство": "" }]

Negative prompts (запреты - используем обязательно, если не хочешь мусорный текст!)
Промт:
"Избегай: метафор, жаргона, расплывчатых фраз.
Не придумывай факты — если нет данных, пиши: "недостаточно данных"."

Chain-of-Thought (без раскрытия кухонь)
Пусть модель думает структурно, но не разворачивает внутренние «рассуждалки» в ответе.
Промт: Сначала реши задачу по шагам и проверь логику. В ответ выведи только итоговый план и чек-лист проверок.

Few-shot (примеры ввода-вывода)
Дайте 1–3 образца «как надо/не надо». Модель подстроится под паттерн.

Контекстуализация
Кто ЦА? Каков тон? Какие ограничения бренда и рынка? Чем мерить успех? Без этого — лотерея.

4) Стратег итераций: первый промт — черновик
Правило трёх проходов:

1. Черновик-скелет: «Дай карту поля».
2. Уточнение: «Углуби пункт 3, добавь цифры/источники/формулы».
3. Полировка: «Усиль аргументацию, сожми на 30%, приведи 2 альтернативы».

Промт:
"Используй итерации:
Шаг 1: Составь список рисков внедрения CRM в салоне красоты (5–7 шт.), добавь вероятность/влияние (High/Med/Low).
Шаг 2: Для рисков High предложи превентивные меры и метрики раннего детекта.
Шаг 3: Сведи в таблицу и отсортируй по product-impact."

В идеале просить несколько маршрутов мысли и сравнение:
Промт:
"Сгенерируй 3 подхода к воронке: "обучение", "диагностика", "игра".
Для каждого: затраты (часы/р.), риск, прогноз лидов/неделю.
Выведи сравнение и рекомендацию."

5) Тестировщик и «ловец галлюцинаций»
Мини проверка перед приёмкой ответа::

• Структура и формат соблюдены?
• Все числа объяснимы/ссылаемы?
• Нет категоричности без данных?
• Нет выдуманных ссылок/кейсов?
• Есть «не знаю», где фактов нет?

A/B промтов
Меняйте один фактор: роль, формат, ограничения или примеры. Сравнивайте по метрикам: полнота, точность, полезность, время до правки.

Межмодельная проверка
Сравнивайте версии (GPT / Claude / Gemini). Консенсус + ручная валидация источников = меньше сюрпризов.

6) Быстрые шаблоны (копируйте и режьте под задачу)
А) Аналитика рынка
Роль: аналитик рынка SaaS, B2B.
Цель: оценка ниши [X] в [страна/регион].
Контекст: наш продукт [кратко], LTV≈[ ], CAC таргет [ ].
Формат: таблица [сегмент | объём | тренды | 3 конкурента | ценовые коридоры | риски | источники].
Ограничения: без домыслов; если данных нет — пометь "н/д".
Процесс: 1) декомпозиция сегментов; 2) сравнение; 3) вывод.

Б) Контент-план с KPI
Act as: Head of Content IT-образования.
Цель: 12 постов/мес → 300 лидов.
Формат: [Тема | Хук ≤80 | Формат | Доказательство | CTA | KPI-цель | Метрика успеха].
Negative: без общих фраз; без "эксперт/уникальный".
Проверь: на TA: джуны-разработчики 18–28, TG/VC.

В) Код-генерация с безопасностью
Роль: ведущий разработчик Node.js.
Задача: написать сервис [описание].
Формат: 1) краткая архитектура; 2) код; 3) unit-тесты; 4) чек-лист безопасн. (OWASP Top 10).
Ограничения: без внешних пакетов, кроме [список]; покрытие тестами ≥80%.

Г) Проверка фактов
Роль: факт-чекер.
Задача: проверить тезисы [список].
Формат: таблица [тезис | статус: подтвержден/опровергнут/неопределён | источник уровня A/B | цитата ≤20 слов].
Negative: без ссылок на блоги/форумы.

7) Частые ошибки и как их избежать

• «Сделай текст» → без цели и аудитории. Добавьте метрику (конверсия, длина, читаемость).
• «Напиши статью» → без структуры. Запросите план → согласуйте → разворачивайте.
• «Придумай идеи» → без ограничений. Добавьте негативные запреты.
• «Дай ссылки» → модель фантазирует. Просите уровень источника и короткую цитату; проверяйте руками.

Хотите, чтобы ИИ перестал «умничать» и начал работать на выручку? Используйте рекомендации.