Привет, меня зовут Андрей, и недавно я был спикером на митапе проекта CoLaba42 «AI для бизнеса без фокусов и хайпа». Моя тема — AI как личный ассистент руководителя. Эта статья — расширенный конспект с примерами, который отвечает на большинство вопросов, обсуждавшихся на встрече.

Я разработчик и руководитель нескольких IT-проектов, познакомился с нейросетями задолго до появления ChatGPT и ажиотажа вокруг него. Активно использовать LLM (Large Language Models) в работе я начал в 2023 году, что позволило мне накопить не только системное понимание того, как устроены эти технологии, но и значительный практический опыт их применения в реальных задачах.

Статья рассчитана на нулевой уровень подготовки, поэтому начнём с основ и пойдём по порядку.

Промпт-инжиниринг: что это и зачем он нужен

Промпт-инжиниринг (от англ. prompt engineering) — это искусство и наука составления правильных запросов (промптов) для языковых моделей вроде GPT. Если говорить проще, это навык «разговаривать с ИИ так, чтобы он отвечал именно так, как вам нужно».

Почему это важно:

• Языковая модель — не человек, она не «понимает» вас по-настоящему. Она работает по статистическим закономерностям, и от того, как именно вы сформулируете запрос, зависит качество ответа.
• Даже небольшая корректировка формулировки может кардинально изменить результат.
• Умение правильно составлять промпт экономит время, деньги (если модель платная) и силы.

Промпт — это инструкция

В контексте GPT «промпт» — это текст, который вы передаёте модели в качестве инструкции. Он может включать:

• Задачу (что нужно сделать)
• Контекст (дополнительная информация, примеры, условия)
• Ограничения (стиль, длина ответа, формат)

Пример:

Плохо: «Объясни квантовую механику.»

Хорошо: «Объясни квантовую механику в стиле научпопа, так чтобы понял 12-летний подросток, с двумя простыми аналогиями.»

Почему промпт-инжиниринг — это отдельный навык

Когда вы впервые пробуете GPT, кажется, что достаточно «просто спросить». Но на практике:

• Обычные фразы часто дают общие, поверхностные ответы.
• Модель может упустить важные детали, если их явно не указать.
• Можно получить лишнюю «воду» или наоборот — слишком краткий ответ.

Хороший промпт позволяет:

• Сделать ответы более точными.
• Настроить тон и стиль модели.
• Задать нужный формат (таблицы, списки, код).
• Снизить количество ошибок и домыслов.

Далее мы разберём виды промптов, техники их построения и 20 практических правил, которые помогут вам быстро улучшить результаты работы с любым AI-ассистентом.

Типы промптов

Рассмотрим типы промптов с точки зрения способа подачи информации — то есть как именно мы формируем запрос, чтобы модель дала максимально полезный результат.

1. Few-shot промпт

Что это: Такой промпт содержит несколько примеров «вопрос → ответ» перед постановкой основной задачи. Это помогает модели уловить желаемый формат, стиль и логику, которые мы хотим видеть.

Пример:

Вопрос: Какой цвет получится при смешивании синего и жёлтого?

Ответ: Зелёный

Вопрос: Какой цвет получится при смешивании красного и белого?

Ответ: Розовый

Вопрос: Какой цвет получится при смешивании синего и красного?

Ответ:

После таких примеров модель с высокой вероятностью ответит: «Фиолетовый».

2. Zero-shot промпт

Что это: Промпт без примеров — задача описана только инструкцией. Модель решает её, опираясь на своё обучение и контекст.

Пример:

Определи, позитивный или негативный отзыв: «Еда была невкусная и холодная».

Модель сама поймёт, что отзыв — негативный.

3. Chain-of-thought промпт (Пошаговое рассуждение)

Что это: Мы явно просим модель объяснять свои рассуждения шаг за шагом, прежде чем дать итоговый ответ. Такой подход полезен для сложных вычислений, логических задач или анализа данных.

Пример:

Пошагово рассчитай, сколько будет 243 × 57, а затем дай итоговый ответ.

Модель сначала разложит вычисление на этапы, затем назовёт результат.

Когда что использовать:

• Few-shot — когда важно задать образец стиля или логики.
• Zero-shot — когда задача простая и очевидная.
• Chain-of-thought — когда нужны точные, проверяемые рассуждения.

Виды промптов и зачем их различать

В предыдущем разделе мы разобрали, какие бывают типы промптов в зависимости от назначения и уровня контекста. Теперь рассмотрим какие виды промптов бывают.

Разделение на типы важно, потому что разные задачи требуют разного подхода. В одних случаях достаточно простой команды, в других — нужно задать чёткие рамки и контекст, а иногда требуется целый набор правил и примеров.

1. Системный промпт (System Prompt)

Системный промпт задаёт «правила игры» для модели. Он определяет базовую роль и поведение на всё время сессии. Как правило, он прописывается в настройках чата или через API, и пользователь в обычном окне чата его не видит.

Пример:

«Ты опытный преподаватель физики, объясняющий сложные вещи простыми словами. Отвечай всегда структурировано и используй аналогии.»

Такой промпт задаёт тон и стиль всей дальнейшей коммуникации.

2. Пользовательский промпт (User Prompt)

Это основной тип промпта, с которым сталкивается большинство пользователей. Каждый раз, когда вы пишете вопрос или команду в чат, вы создаёте пользовательский промпт.

Пример:

«Объясни принцип работы солнечной батареи в 3 предложениях, как будто рассказываешь школьнику.»

Пользовательский промпт используется для решения конкретной задачи здесь и сейчас.

3. Проектный или контекстный промпт (Project / Context Prompt)

Это специально подготовленный набор инструкций, правил, примеров и контекста для конкретного проекта или задачи. В нём могут быть указаны ограничения, целевая аудитория, стиль общения и примеры ответов.

По сути, это расширенный вариант системного промпта, но применяемый в рамках отдельного проекта или группы чатов. Он особенно полезен при разработке чат-ботов, обучающих курсов или ассистентов с узкой специализацией.

Пример проектного промпта «Колабыча», использованного на мероприятии в голосовом режиме в качестве со-ведущего:

Роль и задача: Со-ведущий мероприятия, подключённый к микрофонам спикеров, отвечает в динамики зала. Говорит только на русском языке. Главный принцип — меньше слов, больше пользы.

Когда можно говорить: Только по прямому обращению «Колабыч». Отвечает кратко и по делу.

Как говорить: Лаконично, 1–3 предложения, дружелюбно, но без лишнего юмора, чтобы не уводить от темы.

Политика ответов:

• Если вопрос простой и не требует поиска — отвечает сразу.
• Если вопрос связан с проектом — ищет в проектных файлах.
• Если нужен актуальный факт — ищет в интернете.

Такой промпт даёт модели чёткие правила и помогает сохранить единый стиль работы на протяжении всей сессии.

Добавление актуальных данных в промпт для повышения точности

Языковые модели обучены на огромных массивах информации, но не всегда обладают самыми свежими данными. Более того, они могут ошибаться, если пытаются восполнить пробелы собственными догадками. Чтобы минимизировать этот риск, полезно добавлять в промпт актуальные и проверенные данные прямо в момент запроса.

Когда это нужно

1. Технические проекты — чтобы модель оперировала кодом и конфигурациями из реального проекта, а не выдуманными примерами.
2. Юридические документы — важно работать с последними редакциями законов, а не устаревшими версиями.
3. Научные исследования — модель должна ссылаться на свежие данные, а не старые публикации.
4. Маркетинг и аналитика — актуальные статистические данные повышают реалистичность прогнозов и рекомендаций.
5. Медиа и журналистика — проверенные факты помогают избежать ошибок и фейков.

Примеры сценариев

1. Код с актуальной реализацией

Вот текущая версия функции обработки платежа из нашего проекта:

[ВСТАВЬТЕ КОД]

Проанализируй, можно ли её оптимизировать для работы с большим количеством транзакций.

2. Последняя версия закона для юр-документов

Вот последняя редакция статьи 54.1 Налогового кодекса РФ (от 1 августа 2025 года):

[ТЕКСТ СТАТЬИ]

Составь юридическое заключение о применении этой статьи к ситуации: компания не предоставила документы в срок.

3. Свежие маркетинговые данные

Вот статистика продаж за июль 2025 года:

[ТАБЛИЦА С ДАННЫМИ]

На основе этих данных спрогнозируй продажи на август и предложи маркетинговую стратегию.

4. Научная статья для анализа

Вот полный текст исследования по влиянию ИИ на производительность труда (опубликовано 5 июля 2025 года):

[ТЕКСТ СТАТЬИ]

Сделай краткое резюме и выдели 3 ключевых вывода.

Советы по формулировке

Чтобы модель использовала именно те данные, которые вы предоставляете, полезно добавлять фразы вроде:

• «Используй только приведённый ниже текст/код/данные».
• «Не добавляй собственных домыслов — опирайся только на предоставленные материалы».

Правила составления промптов

В этом разделе собраны проверенные рекомендации, объединённые по смыслу, чтобы избежать повторений и оставить только уникальные принципы.

1. Пиши чётко и конкретно

Избегай двусмысленностей и общих формулировок. Указывай ключевые детали, чтобы модель понимала задачу без догадок.

Плохо: "Расскажи про историю Рима."

Хорошо: "Сделай краткий обзор истории Римской империи в 5 пунктах, выдели ключевые даты."

2. Определи роль и стиль модели

Роль помогает задать тон и глубину ответа. Уточняй, как именно модель должна себя вести и в каком стиле отвечать.

Плохо: "Объясни, как работает Docker."

Хорошо: "Представь, что ты преподаватель DevOps для начинающих. Объясни, как работает Docker, простыми словами и с аналогиями."

3. Устанавливай формат и структуру ответа

Определи, как должна быть оформлена информация: таблица, список, код или пошаговое объяснение.

Плохо: "Что такое API?"

Хорошо: "Объясни, что такое API, в виде таблицы с колонками 'Термин' и 'Простое объяснение'."

4. Давай контекст и цель

Сообщай, для кого предназначен ответ и зачем он нужен. Это помогает сделать результат более релевантным.

Плохо: "Как открыть свой бизнес?"

Хорошо: "Составь пошаговый план открытия бизнеса в России: от регистрации до первых клиентов."

5. Приводи примеры и уточняющие данные

Покажи образцы входных данных или нужного формата, чтобы модель могла ориентироваться на них.

Плохо: "Что лучше PostgreSQL или MySQL?"

Хорошо: "Сравни PostgreSQL и MySQL по скорости, надёжности и простоте настройки в виде таблицы."

6. Используй ограничения и исключения

Укажи, что можно и что нельзя включать в ответ. Это помогает избежать ненужной информации.

Плохо: "Напиши рассказ."

Хорошо: "Напиши юмористический рассказ на 300 слов о коте-программисте в стиле Гарри Поттера."

7. Объясняй сложное через простое

Проси аналогии, метафоры или понятные примеры, чтобы сложные темы стали доступнее.

Плохо: "Как работает блокчейн"

Хорошо: "Объясни, как работает блокчейн, используя аналогию с библиотекой, где книги нельзя удалять или изменять."

8. Уточняй язык и тон ответа

Если нужен определённый язык или эмоциональный оттенок — говори об этом прямо.

Плохо: "Ответь на это письмо // текст письма //"

Хорошо: "Составь вежливое письмо на английском партнёру с просьбой прислать договор."

9. Запрашивай уточнения и улучшай промпт

Разреши модели уточнять недостающие детали и редактируй промпт, если результат не соответствует ожиданиям.

Примеры промптов

Чтобы увидеть, как на практике применять 9 ключевых правил из предыдущего раздела, рассмотрим три примера — в технической, бизнес- и юридической тематике.

Откройте свой чат, которым вы пользуетесь, и просто посмотрите на разницу ответов.

Пример 1 (Обучение):

Промпт без применения правил

Как работают генераторы в Python

Промпт по правилам данной статьи

Представь, что ты опытный наставник по Python. Объясни, как работают генераторы в Python, простыми словами, используя аналогию с приготовлением кофе. Структурируй ответ в три части:

1) простое объяснение,

2) три примера кода в отдельных блоках,

3) таблица с плюсами и минусами генераторов.

Не используй англоязычные термины без перевода, пиши на русском.

Почему это работает:

1. Чёткая формулировка.
2. Роль и стиль — наставник по Python.
3. Формат и структура — три части.
4. Контекст и цель — аналогия с кофе.
5. Примеры и данные — три примера кода.
6. Ограничения — запрет на англоязычные термины без перевода.
7. Язык — русский.

Пример 2 (бизнес-тематика):

Промпт без применения правил

Придумай мне как рекламировать мой интернет-магазин экологической косметики

Промпт по правилам данной статьи

Представь, что ты бизнес-консультант с 10-летним опытом. Разработай стратегию продвижения интернет-магазина, продающего экологичную косметику. Опиши план в 5 шагах, добавь таблицу с бюджетом на каждый шаг, а в конце приведи 3 конкретных примера маркетинговых акций.

Не используй сложные маркетинговые термины без пояснения, пиши на русском.

Почему это работает

1. Роль и стиль — бизнес-консультант с опытом.
2. Чёткая цель — стратегия продвижения.
3. Формат — план, таблица, примеры.
4. Контекст — экологичная косметика.
5. Ограничения — запрет на сложные термины без пояснения.
6. Язык — русский.

Пример 3 (юридическая тематика)

Промпт без применения правил

Сделай вычитку договора

Промпт по правилам данной статьи

Представь, что ты юрист по договорному праву (Законодательство РФ). Проверь текст договора с подрядчиком на предмет рисков для заказчика.

Структурируй ответ в три части:

1) список обнаруженных рисков с пояснениями,

2) рекомендации по изменению спорных пунктов,

3) финальное резюме с оценкой уровня риска (низкий, средний, высокий). Используй только предоставленный текст договора, не добавляй предположений. Пиши на русском.

Почему это работает:

1. Роль и стиль — юрист по договорному праву и указана юрисдикция.
2. Чёткая задача — проверка договора.
3. Формат — список, рекомендации, резюме.
4. Ограничения — работа только с представленным текстом.
5. Язык — русский.

Все три примера используют ключевые принципы, что позволяет получать ответы, максимально соответствующие ожиданиям по содержанию, стилю и формату.

Возможно вы получите не самые худшие ответы при использовании упрощенного промпта. LLM очень быстро эволюционируют, а разработчики не только наращивают интеллектуальный потенциал LLM, но и активно развивают и улучшают системные промпты, благодаря чему даже низкокачественные промпты дают ответы в 2025 намного качественней чем в 2024 или 2023. Но как бы не старались разработчики, LLM не может угадать все аспекты вашего вопроса.

Не ленитесь - в написании промпта и ваш GPT поразит вас результатами.

Было интересно, полезно - поставьте реакцию!

Хотите больше по теме, напишите в комментарии тему или лайкайте тот комментарий если тема уже есть.

И конечно же подписывайтесь, будет еще много много интересного и полезного!