Искусство промптинга — как раскрыть потенциал ИИ

Что такое промпт — формулировка решает всё

Когда вы просите друга о помощи, есть разница между «Ну сделай что-нибудь хорошее» и «К следующей пятнице подготовь план проекта на 2 страницы A4 с бюджетом до 500 тысяч рублей». Результат будет совершенно разным.

С ИИ — то же самое. Промпт (Prompt) — это текст вашего запроса к ИИ. И от того, как он написан, результат меняется кардинально.

Это не субъективное мнение. Мета-анализ более 1 500 исследований показал: добавление конкретных условий в промпт повышает точность ответов на ~30% и снижает количество лишней информации на 42%^[1].

68% компаний уже включили навыки промптинга в обязательные программы обучения сотрудников^[2]. Это больше не «навык для инженеров» — это базовый навык для всех, кто работает с ИИ.

В этой главе мы разберём, как писать эффективные промпты, с конкретными примерами.

5 элементов хорошего промпта

Эффективный промпт состоит из пяти элементов. Если провести аналогию с кулинарией: «кто готовит» (роль), «что готовить» (задача), «для кого» (контекст), «как подать» (формат), «что нельзя использовать» (ограничения).

1. Роль (Role) — кем должен быть ИИ

Достаточно написать «Вы — эксперт по...», чтобы изменить тон и глубину ответа.

Пример: «Вы — веб-маркетолог с 10-летним стажем. Подскажите, как увеличить посещаемость личного блога»

2. Задача (Task) — что нужно сделать

Не просто «расскажи» или «подумай», а конкретный глагол: «резюмируй», «сравни», «предложи 5 вариантов» — чем конкретнее действие, тем точнее результат.

3. Контекст (Context) — зачем вы спрашиваете

Расскажите ИИ о своей ситуации — и ответ станет гораздо релевантнее. «Я студент без опыта программирования» — и уровень сложности автоматически подстроится.

4. Формат (Format) — в каком виде нужен ответ

«Списком», «в виде таблицы», «не более 300 слов», «с заголовками» — без указания формата ИИ обычно выдаёт длинный текст абзацами. Укажите формат — и получите то, что удобно использовать.

5. Ограничения (Constraints) — чего делать нельзя

«Без профессиональных терминов», «только для российского рынка», «обязательно укажи минусы» — границы и правила уменьшают количество переделок.

Практические техники — 7 приёмов на каждый день

Масштабное исследование 2024 года «The Prompt Report» систематизировало 58 техник промптинга^[3]. Но запоминать все не нужно. В повседневной работе реально полезны около 7. Вот они, по уровню сложности.

[Начальный] 1. Будьте конкретны

Самый простой и самый мощный приём. Добавьте к общему вопросу цифры, целевую аудиторию и условия.

Размыто: «Как увеличить продажи?»

Конкретно: «Предложи 5 способов увеличить месячную выручку кофейни на 20%, начиная с самых бюджетных. Сейчас средний чек — 350 рублей, около 3 000 посетителей в месяц»

[Начальный] 2. Укажите формат вывода

Исследования показывают: указание формата может изменить точность на до 76 процентных пунктов^[1]. «Списком», «в виде сравнительной таблицы», «не более 200 слов» — одна фраза, а результат — удобный ответ.

[Начальный] 3. Задайте роль (ролевая игра)

Скажите «Вы — ...», и ответ станет экспертным.

«Вы — руководитель отдела продаж с 10-летним стажем. Какие навыки должен освоить новый менеджер по продажам в первые 3 месяца? Расположите в порядке приоритета»

[Средний] 4. Покажите примеры (Few-shot)

Дайте ИИ 2–3 примера «ввод → вывод» перед основным заданием. Особенно эффективно для классификации, преобразования и шаблонных задач.

Классифицируй тональность отзывов по образцу:

Отзыв: «Отличный товар!» → Тональность: Положительная
Отзыв: «Разочарован» → Тональность: Отрицательная
Отзыв: «Нормально, работает» → Тональность: Нейтральная

Отзыв: «Доставка быстрая, но товар поцарапан» → Тональность:

Интересный факт: эффективность Few-shot зависит не столько от «правильности» примеров, сколько от их «разнообразия». Показать разные паттерны важнее, чем подобрать идеальные примеры^[4].

[Средний] 5. Пошаговое рассуждение (Chain-of-Thought)

Фраза «Рассуждай пошагово» повышает точность в задачах на рассуждение на ~35%^[1]. Особенно полезно для вычислений, логических задач и сложного анализа.

«Яблоко стоит 50 рублей, апельсин — 30 рублей. Купили 3 яблока и 5 апельсинов, заплатили 500-рублёвой купюрой. Какая сдача? Покажи каждый шаг вычисления»

[Продвинутый] 6. Самопроверка

Попросите ИИ критически проверить собственный ответ. Полезно, когда важна точность.

(После получения ответа:)
«Проверь этот ответ критически — нет ли ошибок, упущений или противоречий? Если есть — исправь»

Однако ИИ не всегда находит свои ошибки. Исследователи отмечают «ловушку правдоподобия» — чем убедительнее выглядит ответ, тем сложнее найти в нём ошибки^[5]. При важных решениях обязательна проверка человеком.

[Продвинутый] 7. Мета-промпт — ИИ пишет промпт

Когда вы освоитесь с промптингом, можно поручить ИИ написать промпт за вас.

«Я — фрилансер-веб-дизайнер и хочу эффективнее готовить коммерческие предложения для клиентов. Составь оптимальный промпт для этой задачи»

Полученный промпт лучше адаптировать под свою ситуацию, а не использовать буквально.

До и После — один вопрос, разные результаты

Чтобы прочувствовать разницу, вот конкретные примеры «До/После».

Пример 1: Деловое письмо

До	После
«Напиши извинительное письмо» → Получается шаблонное, бесполезное письмо	«Напиши письмо-извинение руководителю отдела закупок компании-клиента за 3-дневную задержку поставки. Причина — логистический сбой, поставка ожидается в понедельник» → Готовое письмо, которое можно отправлять

Пример 2: Генерация идей

До	После
«Предложи идеи нового продукта» → Непонятно для какой отрасли — размытые предложения	«Предложи 5 идей здоровых перекусов по подписке для женщин 20–30 лет, до 1 500 руб./мес. Укажи, чем каждый отличается от конкурентов X и Y» → Идеи, готовые для бизнес-плана

Пример 3: Обучение

До	После
«Объясни машинное обучение» → Сухое, сложное объяснение	«Объясни принцип машинного обучения школьнику, используя аналогию с кулинарными рецептами. Без терминов, с двумя конкретными примерами» → Понятное, дружелюбное объяснение

Общий принцип: «Кому, что, как, в каком формате» — чётко определите эти параметры. Чем больше условий, тем точнее ответ ИИ.

Типичные ошибки и как их избежать

5 ловушек, в которые попадают начинающие пользователи ИИ, и способы из них выбраться.

Ошибка 1: Слишком размытая инструкция

«Напиши хорошо» или «Сделай получше» — такие просьбы ставят в тупик даже ИИ. Конкретизируйте что именно значит «хорошо»: «в непринуждённом тоне», «с тремя цифрами», «не более 300 слов».

Ошибка 2: Всё сразу в одном вопросе

«Объясни маркетинговую стратегию, порекомендуй инструменты и составь бюджет» — ИИ попытается охватить всё поверхностно. Один вопрос — одна тема. Задавайте следующий вопрос, опираясь на предыдущий ответ.

Ошибка 3: Слепое доверие ответам

ИИ может ошибаться уверенно (галлюцинации). Особенно опасно с:

• Цифрами и статистикой — спрашивайте источник
• Именами и названиями — обязательная перепроверка
• Актуальной информацией — у модели есть дата среза знаний
• Юридическими и налоговыми вопросами — сверяйте с официальными источниками

Выработайте привычку спрашивать: «Укажи источник этой информации». Если ИИ не может — это сигнал проверить.

Ошибка 4: Одно сообщение — и всё

«Спросил ИИ — ответ так себе» → «ИИ бесполезен». Это большая ошибка. Диалог с ИИ предполагает 2–3 итерации — подробнее в следующем разделе.

Ошибка 5: Полное делегирование

ИИ силён в создании черновиков, структурировании информации и генерации идей. Человек силён в принятии решений, понимании контекста и этической оценке. Лучшая схема: ИИ создаёт черновик — человек доводит до готовности.

Искусство диалога с ИИ — не ограничивайтесь одним сообщением

Важнее самих техник промптинга — умение вести итеративный диалог.

Исследования показывают: итеративная обратная связь повышает качество результата на 35%^[1]. Не стремитесь к идеалу с первого раза — прочитайте ответ, скорректируйте направление и спросите снова.

6 типов обратной связи

Тип	Пример использования
Коррекция направления	«Сделай стиль более разговорным», «Упрости для новичков»
Углубление	«Третий вариант — раскрой подробнее», «Добавь пошаговую инструкцию»
Дополнительные условия	«Только варианты до 100 000 рублей», «Ограничь российским рынком»
Смена перспективы	«Посмотри на это глазами клиента», «Приведи контраргументы»
Проверка качества	«Проверь, нет ли ошибок или противоречий»
Смена формата	«Оформи это как деловое письмо», «Сведи в таблицу»

2–3 итерации обратной связи значительно повышают качество. Ключ — не требовать совершенства с первого раза.

От промптинга к «контекстному инжинирингу»

В заключение — о последнем тренде в области промптинга.

В июне 2025 года исследователь ИИ Андрей Карпатий отметил: «Короткие промпты — лишь малая часть промышленного применения ИИ» — и предложил концепцию контекстного инжиниринга^[6].

Это подход, при котором проектируется не только промпт, но вся информация, передаваемая ИИ: справочные материалы, история переписки, результаты работы инструментов. Например, загрузить внутренние документы перед вопросом или приложить заметки с прошлых совещаний перед просьбой о резюме.

Но основы остаются прежними. Начните с 5 элементов и 7 техник из этой главы — и качество ответов ИИ изменится до неузнаваемости.

Источники

1. Gupta, Aakash. "I Spent a Month Reading 1,500+ Research Papers on Prompt Engineering." Medium, 2025.
2. "Is Prompt Engineering Dead?" Fast Company, May 2025.
3. Schulhoff, Sander et al. "The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques." arXiv:2406.06608, 2024.
4. Min, Sewon et al. "Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?" arXiv:2202.12837, 2022.
5. Lakera. "Prompt Engineering Guide 2026." lakera.ai, 2026.
6. Karpathy, Andrej. "Context Engineering." X (Twitter), June 2025.

Полезные ссылки:

• Prompt Engineering Guide — полное руководство по промптингу (англ.)
• Anthropic Prompt Engineering Docs — руководство по промптам для Claude

В следующей главе мы покажем, как применить эти техники на практике — конкретные сценарии использования ИИ в работе, учёбе и творчестве.