Как составить промпт для нейросети: пошаговое руководство и примеры

Почему правильный промпт — это 80% успеха

Разница между хорошим результатом от нейросети и плохим зависит не от мощности модели, а от качества инструкции. Это промпт — то, что вы пишете искусственному интеллекту. Одна фраза в правильной форме даст вам нужный результат. Та же фраза, но расплывчато сформулированная, приведёт к совершенно противоположному.

Что такое промпт и зачем его нужно писать правильно

Промпт это инструкция для нейросети, также это ваш способ общения с ИИ. Когда вы пишете запрос, нейросеть анализирует каждое слово, ищет контекст, определяет задачи.

Возьмите две инструкции:

Плохой вариант: «Напиши текст про кофе.

Результат: Общий, размытый текст о кофе на 500 слов.

Хороший вариант: «Напиши текст про кофе для блога о здоровье. Аудитория — женщины 25-40 лет. Акцент на пользу для здоровья. Объём — 300 слов. Стиль — дружеский, без научных терминов».

Результат: Точный, релевантный текст, готовый к публикации.

Разница в одной инструкции. Правильно писать промт для нейросети — это знание структуры: роль, задача, контекст, формат. Когда эти элементы на месте, качество промпта возрастает на 200-300%.

Почему правильный промпт экономит время и деньги

Исследования показывают конкретные цифры. Маркетологи, которые научились правильно составлять запрос для ChatGPT, экономят 15 часов в месяц. Копирайтеры увеличили CTR заголовков на 250%. Дизайнеры сократили время на макеты в три раза, когда начали давать Midjourney подробные инструкции.

Запрос нейросети — это не просто текст. Это ключ к получению результата, который работает. Без понимания, как писать запросы для нейросетей, вы платите те же деньги за подписку, но получаете результаты ниже среднего. С правильной техникой — получаете работу на уровне профессионала.

В этой статье вы узнаете всё, что нужно: структуру промптов, продвинутые техники для разных моделей, типичные ошибки и как их избежать. После прочтения вы будете писать инструкции для нейросети уверенно и быстро.

Что такое промпт и его основные элементы

Промпт это запрос, который вы отправляете нейросети. Слово пришло из английского (prompt — подсказка), но в работе с искусственным интеллектом оно подразумевает инструкцию для получения нужного результата. Промты это язык общения между вами и ИИ. Вместо кликов по кнопкам вы пишете на естественном языке, что нужно сделать, и нейросеть обрабатывает текст, анализирует его значение и генерирует ответ.

Что такое промт в нейросети — это текст, который вы даёте модели. Может быть как простым ("Напиши статью про Python"), так и сложным ("Создай изображение в стиле аниме с персонажем в красном плаще и синими волосами"). Рабочие промты это те, что содержат достаточно деталей, чтобы нейросеть поняла вашу задачу правильно.

Когда ChatGPT появился в ноябре 2022 года, люди начали кспериментировать с разными способами общения с моделью. Быстро выяснилось: от того, как сформулировать вопрос, зависит качество ответа. Люди обнаружили, что добавление контекста, примеров и четких инструкций улучшало результаты на 200-300%. Так родилась идея "инженерии промптов" — практика создания инструкций, которые максимально эффективна для работы с нейросетями. За два года эта область развилась из любительского хобби в профессиональный навык.

Появились стандартные техники: пошаговое рассуждение, обучение на примерах, ролевые задания. Компании начали нанимать специалистов. Сегодня использование правильных запросов для нейросети — это не опция, а необходимость для качественного результата.

Основные компоненты промпта

Хороший промпт состоит из шести элементов, которые работают вместе и создают четкую инструкцию для нейросети.

Роль — это то, кем должна выступать нейросеть. Вместо просто "напиши", скажите "ты опытный копирайтер с 10 годами опыта". Роль задает тон, стиль и уровень экспертизы. Нейросеть будет генерировать ответ в соответствии с этой ролью.

Задача — конкретное действие, которое нужно выполнить. Не "создай что-нибудь", а "создай 5 заголовков для поста о здоровье целевой аудитории 25-35 лет". Задача должна быть ясной и измеримой.

Контекст — фоновая информация, которая помогает нейросети понять ситуацию. Кто целевая аудитория, какие ограничения существуют, какой бэкграунд нужно учитывать. Контекст помогает генерировать релевантный результат, а не общий.

Формат — как должен выглядеть результат. Текст, таблица, JSON, маркированный список, код. Укажите формат, и нейросеть выдаст ответ именно в нём, не требуя переделок.

Примеры — образцы желаемого результата. Если вы показываете примеры хорошего ответа, нейросеть понимает стиль и структуру, которые нужны. Это мощный инструмент для улучшения качества на 30-50%.

Ограничения — что не нужно делать. "Без клише", "без научных терминов", "без упоминания конкурентов". Ограничения помогают исключить нежелательные элементы из ответа.

Пример реального промпта и его разбор

Вот как выглядит структурированный промпт в реальности:

Посмотрим на структуру:

• Роль: маркетолог с опытом в B2B.
• Задача: создать 3 заголовка для статьи про ИИ.
• Контекст: целевая аудитория (владельцы бухгалтерий), функция заголовков.
• Формат: пронумерованный список, максимум 10 слов.
• Примеры: два примера хороших заголовков.
• Ограничения: избегать клише и конкурентов.

Нейросеть получает ясную инструкцию, и выдаёт то, что работает сразу, без переделок. Писать промпты таким образом — это не искусство угадывания, а применение системы.

Промпт инжиниринг начинается именно здесь — с понимания, что каждый элемент промпта имеет значение. Это дисциплина составления инструкций, которые максимально эффективны. Составление промптов по определённой системе позволяет получать результаты на уровне профессионала, даже если вы новичок в работе с AI.

Когда вы видите такой промпт, становится ясно: это не просто текст, это архитектура инструкции. Чтобы создать эффективный промпт, нужно понимать, как каждый компонент влияет на результат. И именно это отличает людей, которые просто используют ChatGPT, от тех, кто может попросить у нейросети именно то, что ей нужно.

Структура идеального промпта: пошаговое руководство

Теперь перейдем к практике. Как правильно писать промт для нейросети — это не импровизация, а систематический процесс из шести шагов. Каждый шаг имеет значение. Если пропустить хотя бы один, результат будет хуже. Эта структура работает для ChatGPT, GigaChat, Midjourney и других моделей.

Шаг 1: Определите роль

Первое, что должен сделать промпт — это установить, кем выступает нейросеть. Четко сформулируйте роль в начале инструкции. Вместо того чтобы просто начать с задачи, дайте контекст о том, кто это выполняет.

Плохо: "Напиши текст про маркетинг".

Хорошо: "Ты — опытный маркетолог с 12 годами опыта в цифровом маркетинге. Твоя задача..."

Роль может быть профессиональной ("SEO-специалист"), личной ("творческий человек"), или техническая ("Python-разработчик"). Чем конкретнее роль, тем ближе к реальности будет ответ. Нейросеть адаптирует свой стиль, словарный запас и подход к задаче в зависимости от роли.

Роль также влияет на тон. Маркетолог пишет коммерчески, учитель пишет доступно для ученика, журналист пишет для аудитории. Нейросеть это понимает.

Шаг 2: Четко сформулируйте задачу

После роли идет задача. Здесь нужна конкретика. Не "создай контент", а "создай 5 идей для постов в “соц.сеть” для интернет-магазина одежды".

Плохо: "Напиши статью про Python".

Хорошо: "Напиши статью про основные типы данных в Python для начинающих программистов. Объем — 1500 слов. Включи примеры кода."

В задаче ответьте на вопрос: что именно нужно создать? Сколько? Для кого? С какой целью? Нейросеть обрабатывает каждое слово. Если задача расплывчата, результат будет расплывчатым.

Правильно составлять задачу означает использовать глаголы действия: напиши, создай, проанализируй, сгенерируй, составь список. Избегайте модальных слов вроде "попробуй" или "может быть". Будьте директивны: "Напиши" работает лучше, чем "Можешь ли ты написать".

Но вот в чем особенно важно понимание: если вы хотите получить результат, который можно использовать сразу, без переделок, нужно быть максимально конкретным в формулировке. Это не просто совет — это основа эффективной работы с нейросетью. Чтобы получить более качественный результат, добавляйте детали: целевую аудиторию, цель, формат ответа, ограничения.

Именно здесь начинается правильное составление — с четкой и детальной задачи.

Шаг 3: Добавьте контекст

Контекст — это фоновая информация, которая помогает нейросети понять, почему эта задача важна и как её решить правильно. Контекст включает целевую аудиторию, ограничения, цель использования результата.

Пример контекста:

• "Целевая аудитория — женщины 25-40 лет, интересующиеся здоровьем".
• "Текст будет опубликован на LinkedIn".
• "Компания работает на B2B рынке с бюджетом 100K+".
• "Должен быть пригоден для социальных сетей".

Контекст может быть кратким (2-3 предложения) или развернутым (параграф). Главное — что он релевантен задаче. Не добавляйте лишнего: каждая деталь должна влиять на итог. Фокусируйтесь только на релевантной информации.

Особенно важно понимать: контекст — это не просто дополнительная информация. Это ключ к получению релевантного результата с помощью нейросети. Если вы добавляете правильный контекст, нейросеть генерирует результат, который соответствует именно вашей ситуации.

Здесь есть еще один момент: контекст помогает исключить нежелательные интерпретации. Когда нейросеть понимает полную картину, она реже ошибается. Например если вы пишете "контент план для “соцсети", это одно. А если вы добавляете контекст: "контент план на месяц для бутика одежды с ЦА женщины 20-35 лет", результат будет совершенно другим — более точным и полезным.

Шаг 4: Укажите формат результата

Желаемый результат должен быть в определённом формате. Укажите его явно. Форматы могут быть разные:

• Текст — свободный формат.
• Список — пронумерованный или маркированный.
• Таблица — с колонками.
• JSON — структурированные данные.
• Код — на конкретном языке программирования.
• Markdown — отформатированный текст.

Также укажите длину: "300 слов", "5 пунктов", "2 абзаца". Нейросеть будет придерживаться этих ограничений. Если вы не укажете длину, она может выдать 200 слов или 2000 — потому что это технически правильный результат.

Пример: "Сделай ответ в виде маркированного списка из 7 пунктов. Каждого слайда должно быть одно предложение." — так вы даёте нейросети четкую инструкцию о том, как должен выглядеть результат.

Промпты чтобы получить результат в нужном формате — это основа эффективной работы. Если вы нажимая на кнопку отправляете промпт без указания формата, вы оставляете на усмотрение нейросети то, как она организует информацию. Но когда вы явно указываете "формат ответа должен быть таблицей с тремя колонками", результат становится готовым к использованию.

Этот шаг часто пропускают, но он критически важен. Формат — это не деталь, это структура вашего результата. Создания идеального результата невозможно без четкого понимания того, как этот результат должен выглядеть.

Шаг 5: Добавьте примеры

Примеры — это один из самых мощных инструментов для получения качественного результата. Если вы показываете примеры хорошего ответа, нейросеть "понимает" стиль и качество, которые от неё ожидают.

Как работают примеры: нейросеть видит паттерны. Если вы даете два примера хороших заголовков, она генерирует третий в той же логике. Это называется Few-shot learning — обучение на примерах.

Оптимальное количество примеров — 2-5. Одного примера может быть недостаточно. Слишком много примеров загромождает инструкцию. В примерах показывайте то, что вы хотите получить: стиль, тон, длину, структуру.

Пример:

Шаг 6: Установите ограничения

Ограничения — это то, чего не должно быть. Они помогают исключить нежелательные элементы. Используйте фразы вроде "Избегай", "Не используй", "Без".

Примеры ограничений:

• "Без клише и банальностей".
• "Не упоминай конкурентов".
• "Без научных терминов — пиши простым языком".
• "Не используй цифры больше 10".
• "Без эмодзи".

Ограничения работают как фильтр. Нейросеть получает сигнал: "вот это исключить". Это особенно полезно, когда у нейросети есть привычка добавлять клише или сложные слова, когда нужны простые.

Для генераторов изображений (Midjourney, DALL-E) ограничения записываются через "--no". Например: "--no blur, low quality, watermark".

Продвинутые техники промптинга

Базовая структура промпта — это фундамент. Но есть техники написания промптов, которые помогут получить результат на 40-100% лучше. Эти методы работают для любых моделей и любых задач. Используйте их, когда базовый подход недостаточен.

Преимущества этих техник в том, что они позволяют раскрыть полный потенциал нейросетей. Возможности, которые откроются перед вами, выходят далеко за рамки базовых промптов. Каждая техника решает конкретную проблему, поэтому важно разбираться, когда и какую применять.

Рекомендации здесь просты: изучите все четыре техники, потом выбирайте ту, которая подходит под вашу задачу. Это не означает, что вам нужно использовать все сразу. Поэтому подходите избирательно — каждая техника имеет свою нишу.

Рассказываем подробнее о каждой из них.

Chain of Thought: рассуждение пошагово

Методы промптинга включают Chain of Thought (CoT) — техника, которая просит нейросеть рассуждать пошагово перед ответом. Вместо "Реши задачу" вы пишите "Реши задачу, показав все шаги рассуждения".

Это работает потому, что нейросеть может ошибаться при прямом решении, но если рассуждать пошагово, ошибки становятся менее вероятны. Нейросеть как бы "думает вслух", и это помогает её логике.

Этапы применения этой техники следующие: сначала опишите проблему, потом попросите нейросеть разбить решение на части, затем — показать каждый шаг. Это особенно понятный подход для сложных аналитических задач. Пример:

Плохо: "Какой будет результат инвестиции 10,000 руб под 8% годовых за 5 лет?"

Хорошо:

"Рассчитай, какой будет результат инвестиции 10,000 руб под 8% годовых за 5 лет. Покажи пошагово: Сумму за каждый год Промежуточные расчеты Финальный результат"

Результат: точность увеличивается на 40-60% для аналитических задач. Это особенно заметно для математики, логики и анализа данных.

Few-shot learning: обучение на примерах

Мы уже говорили о примерах в шаге 5. Few-shot learning — это формальное название этого подхода. "Few" значит несколько, "shot" значит попытка. То есть несколько примеров перед основной задачей.

Few-shot vs Zero-shot: Zero-shot это когда вы не даете примеров. Few-shot это когда даете 2-5 примеров. Zero-shot работает для простых задач ("Переведи на английский"). Few-shot работает для сложных и творческих ("Создай заголовки в специфичном стиле").

Оптимальное количество примеров — 3-5. Два примера может быть недостаточно для нейросети, чтобы уловить паттерн. Больше пяти — загромождает инструкцию и может запутать модель.

Как выбрать примеры: они должны быть репрезентативными. Если вам нужны разные типы результатов, покажите разные типы в примерах. Если нужен один стиль, все примеры должны быть в этом стиле.

Role-based prompting: ролевые задания

Это техника, когда вы даете нейросети конкретную роль перед задачей. "Ты опытный копирайтер" или "Ты Python-разработчик с опытом в машинном обучении". Роль устанавливает контекст и влияет на весь ответ.

Как это работает: каждая роль имеет ассоциированный с ней опыт и способ мышления в обучающих данных нейросети. Когда вы говорите "ты копирайтер", модель активирует паттерны копирайтинга. Когда говорите "ты аналитик данных", она отвечает как аналитик.

Примеры ролей:

• Профессиональные: SEO-специалист, маркетолог, программист.
• Личные: творческий человек, критический мыслитель.
• Технические: эксперт в машинном обучении, DevOps-инженер.

Можно комбинировать техники: начать с ролевого задания, добавить примеры, и попросить пошаговое рассуждение. Эта комбинация дает лучший результат, чем каждая техника отдельно.

Negative prompting и цепочки

Negative prompting — это когда вы указываете, что НЕ должно быть в результате. Для текста: "Без клише, без сложных слов". Для изображений: "--no blur, watermark, low quality". Синтаксис:

• Для текста: "Избегай...", "Не используй...", "Без...".
• Для Midjourney: "--no [что исключить]".
• Для DALL-E: "avoid [что исключить]".

Цепочки промптов — это когда вы разбиваете сложную задачу на несколько более простых, выполняемых последовательно. Нейросеть получает результат первого промпта, затем использует его во втором, и так далее. Это помогает нейросети справиться с многоступенчатыми процессами, которые иначе были бы для неё сложны.

Промпты для разных моделей ИИ

Каждая нейросеть имеет свои особенности. Принципы структуры промпта одинаковые, но деталь синтаксиса и фокус различаются. Промты для нейросети нужно адаптировать под конкретную модель для получения лучшего результата.

ChatGPT и текстовые модели

ChatGPT, Claude и GigaChat работают с текстом. Они хорошо понимают естественный язык, контекст и нюансы. Промты для chatgpt должны быть развернутыми, но не перегруженными.

Что работает хорошо:

• Четкая роль в начале.
• Примеры желаемого стиля (особенно для творческих задач).
• Пошаговые инструкции для сложных процессов.
• Ограничения в виде "Избегай...".

Пример для ChatGPT:

Ты — маркетолог для SaaS-компании.  Создай объявление для Google Ads про CRM. Аудитория — владельцы малого бизнеса. Длина — 60 слов. Используй слова: экономия, простота, автоматизация. Без: обещаний "в 10 раз лучше", клише про "революцию".

Промты для нейросетей типа Claude требуют более подробный контекст, потому что они ориентированы на вдумчивые ответы. GigaChat, как русская модель, хорошо реагирует на русскоязычный контекст и русские примеры.

Midjourney и генерация изображений

Midjourney работает с визуальными описаниями. Синтаксис отличается, здесь используются параметры вроде "--ar 16:9" (aspect ratio), "--v 5" (версия модели), "--s 50" (scale).

Основное отличие: в Midjourney нужно быть конкретнее с визуальными элементами. Вместо "красивая картинка" пишите "портрет девушки с длинными рыжими волосами, голубые глаза, студийное освещение, стиль портретной фотографии, резкие детали".

Структура промпта для Midjourney (любой другой нейросети):

1. Объект и главный элемент
2. Стиль (fotografic, oil painting, watercolor и т.д.)
3. Освещение и атмосфера
4. Композиция
5. Параметры (--ar, --v, --s)

Пример:

A cozy coffee shop interior, warm golden lighting, wooden tables,  plants on shelves, morning light through windows,  digital painting style, cinematic, high quality --ar 16:9 --v 5 --s 75 Negative prompting для Midjourney: "--no blur, low quality, watermark, text".

DALL-E, Stable Diffusion и русские модели

DALL-E работает иначе: модель более чувствительна к описанию объектов и может ошибаться при сложных сценариях. Stable Diffusion (локальная модель) часто требует более технических параметров.

Различия: DALL-E предпочитает описания на английском. Stable Diffusion работает с "seeds" (зерна случайности) и "steps" (количество итераций). Для русских моделей (Kandinsky) используйте русский язык и описания, адаптированные под русскую культуру.

Когда использовать какую:

• ChatGPT: текст, копирайтинг, анализ, программирование.
• Midjourney: профессиональные изображения, дизайн, иллюстрации.
• DALL-E: концепт-арт, экспериментальные картинки.
• Stable Diffusion: если нужна локальная модель без облака.
• Kandinsky/GigaChat: если работаете с русским контентом.

Какой результат ожидать: текстовые модели дают готовый текст за 5-30 секунд. Генераторы изображений требуют 30-60 секунд и часто нужна доработка.

Типичные ошибки при написании промптов и как их избежать

Даже опытные пользователи совершают ошибки при работе с нейросетями. Почему промпт не работает — обычно ответ кроется в одной из типичных проблем. Изучите их, чтобы не повторять чужие ошибки.

Слишком общая формулировка и недостаточный контекст

Самая распространенная ошибка: "Напиши текст про маркетинг". Нейросеть получает расплывчатую задачу и выдает расплывчатый результат. Как избежать ошибок здесь просто: добавить деталей.

Плохо: "Напиши статью про Python".

Хорошо: "Напиши статью про основные типы данных в Python для новичков. Объём 800 слов. Включи примеры кода с объяснениями."

Недостаточный контекст — это когда вы не объясняете, для кого это нужно, где это будет использовано, какие ограничения есть.

Решение: добавить одно-два предложения про целевую аудиторию, цель и формат. Это займет 30 секунд, но улучшит результат на 100%.

Противоречие в промпте и неправильный выбор языка

Как это работает: если вы пишете "Напиши в дружеском тоне" и одновременно "Без эмодзи и восклицаний", нейросеть может запутаться. Не обязательно, но возможно.

Типичные противоречия:

• "Дружеский тон" + "Без личных местоимений".
• "Креативный текст" + "Без метафор и сравнений".
• "Простой язык" + "Используй термины".

Решение: проверьте промпт на логичность. Все ограничения должны быть совместимы с основной задачей.

Неправильный выбор языка: если вы используете ChatGPT, лучше писать на английском для лучших результатов. Но если работаете с GigaChat или Kandinsky, русский язык часто работает лучше. Почему нейросеть неправильно понимает иногда из-за языка: модель может быть обучена лучше на одном языке, чем на другом.

Галлюцинации, слишком длинные промпты и отсутствие примеров

Галлюцинации — это когда нейросеть выдает информацию, которой нет в её обучении. Например, выдумывает ссылки на статьи или цифры. Как избежать ошибок здесь: просить проверку. Добавьте в промпт "Убедись, что все цифры и факты верны" или "Скажи, если не уверен".

Слишком длинные промпты (больше 3000 символов) могут сбить модель с толку. Она потеряется в деталях. Слишком общие промпты (50 символов) не дают достаточно информации. Оптимум: 300-1500 символов для большинства задач.

Отсутствие примеров для творческих и специфичных задач — это промах. Если вы ничего не показали нейросети, как она узнает, что вам нужно? Добавьте 2-3 примера желаемого результата, и качество будет варьироваться на 30-50%.

Как улучшить промпт: итеративный процесс

Первый результат редко бывает идеальным. Это нормально. Как улучшить промпт — это не магия, а систематическое пошаговое добавление деталей и доработок. Этот процесс называется итеративным, потому что вы повторяете его несколько раз, каждый раз улучшая результат.

Тестирование и анализ результата

Отправьте первый вариант промпта в нейросеть и получите результат. Не спешите его использовать. Сначала проанализируйте.

На что смотреть при оценке:

• Соответствует ли результат задаче (вы просили 5 идей — получили 5?).
• Правильный ли стиль и тон.
• Достаточно ли деталей или всё слишком обобщено.
• Есть ли ошибки или противоречия.
• Релевантен ли результат для целевой аудитории.

Как правильно тестировать: генерируйте промпт несколько раз. Нейросеть может выдавать разные результаты. Если результат хороший в 80% попыток, это хороший знак. Если в 20% — то промпт нужно доработать.

Когда результат достаточно хороший: если вы получили то, что просили, и это можно использовать либо с минимальной доработкой (5-10% редактирования), то это win. Не стремитесь к идеалу, если практический результат уже работает.

Уточнение и доработка промпта

Если результат не устраивает, начните с одного изменения. Не переписывайте весь промпт сразу.

Какую часть менять первой:

1. Если задача непонятна — уточните задачу и формат.
2. Если неправильный стиль — добавьте пример или ограничение.
3. Если недостаточно деталей — добавьте контекст.

Минимальные изменения для максимального эффекта:

• Вместо "Напиши текст" → "Напиши текст для LinkedIn".
• Вместо "в хорошем стиле" → "в дружеском тоне, без клише".
• Вместо общей задачи → добавьте один пример.

Пример уточнения: Вариант 1:

"Создай 5 идей для постов"

Вариант 2:

"Создай 5 идей для соцсетей для интернет-магазина одежды. Целевая аудитория — женщины 20-30 лет. Идеи должны пробуждать желание купить."

Когда переписывать заново: если вы изменили задачу существенно (другая аудитория, другой формат), проще переписать весь промпт, чем чинить старый.

Циклическое улучшение до идеала

После изменения — новый тест. Сравните результат с предыдущим. Лучше? Хуже? Без изменений? На основе этого решайте, что менять дальше.

Как сравнивать результаты: если результат более конкретный, релевантный, лучше структурирован — это улучшение. Если просто "другой" — это не обязательно лучше.

Когда остановиться: когда результат соответствует вашим критериям. Не гонитесь за идеалом. Экономьте время. После 3-4 итераций результат обычно стабилизируется.

Библиотека лучших промптов: сохраняйте рабочие варианты. Если промпт работает, используйте его снова. Вы можете создать персональную библиотеку, где хранить лучшие версии для разных типов задач. Это ускорит работу в будущем в 2-3 раза.

Масштабирование процесса: когда вы создали несколько хороших промптов, вы начинаете видеть паттерны. Что работает, что нет. Со временем первые версии становятся лучше, потому что вы уже знаете, как они получатся. Опыт ускоряет процесс.

Заключение: ключевые выводы и с чего начать

Теперь вы знаете всё, что нужно, чтобы писать эффективные промпты для нейросетей. Давайте вспомним самое важное и создадим вашу первую инструкцию.

Главные выводы из статьи

Помнить всегда:

Правильный промпт — это 80% успеха. Лучшая нейросеть с плохим промптом выдает хуже, чем средняя нейросеть с хорошим промптом. Как составить промпт — это не искусство, это система.

Структура работает. Роль, задача, контекст, формат, примеры, ограничения — это не просто слова, это формула. Когда вы используете все шесть элементов, результаты улучшаются на 200-300%.

Итерация — ваш друг. Первый результат редко идеален. Это нормально. Два-три уточнения, и вы получите нужное.

Каждая модель требует адаптации. ChatGPT, Midjourney, DALL-E — они разные. Учитите их особенности и используйте это в свою пользу.

Примеры решают проблемы. Few-shot learning работает. Два-три примера желаемого результата улучшают качество больше, чем длинное объяснение.

Чек-лист для написания первого промпта

Используйте этот чек-лист прямо сейчас:

• Определите роль: "Ты [профессия/персона] с опытом..."
• Сформулируйте задачу: "Создай/Напиши/Сгенерируй..."
• Добавьте контекст: целевая аудитория, цель, ограничения
• Укажите формат: список, таблица, JSON, количество слов
• Дайте 2-3 примера желаемого результата
• Установите ограничения: "Избегай...", "Не используй..."
• Протестируйте: отправьте, посмотрите результат
• Уточните: если нужно, измените одну часть
• Сохраните: рабочий вариант в папку для переиспользования

С чего начать: возьмите простую задачу (переписать текст, создать идею, сгенерировать список). Напишите промпт по этому чек-листу. Протестируйте. Вы сразу увидите разницу между неструктурированным запросом и хорошо составленным.

Лайк!

Еще от этого автора