Исследование: What Should We Engineer in Prompts Training Humans in Requirement DrivenLLMUse (Что нам следует разработать в подсказках для обучения людей использованию LLM, ориентированному на требования?)

Источник https://arxiv.org/pdf/2409.08775 (3 Sep 2024, last revised 28 Apr 2025)

Исследователи: Qianou Ma, Weirui Peng, Chenyang Yang, Hua Shen, Kenneth Koedinger, Tongshuang Wu

1. Ключевые аспекты исследования:

Исследование вводит и доказывает эффективность подходаROPE (Requirement-Oriented Prompt Engineering)— промпт-инжиниринг, ориентированный на требования. Суть в том, чтобы для сложных задач пользователь формулировал промпт не как обычный вопрос, а как подробное техническое задание (ТЗ), явно перечисляя все условия, шаги, ограничения и желаемый формат вывода. Эксперименты показали, что обучение пользователей этому методу значительно повышает качество и надежность ответов LLM по сравнению с традиционными техниками промптинга.

Ключевой результат: Четкое и полное формулирование требований в промпте — самый важный фактор для получения качественного результата от LLM в сложных задачах, и этому навыку можно эффективно обучить пользователей.

---

2. Объяснение всей сути метода:

Суть метода ROPE заключается в смене парадигмы: вместо того чтобы относиться к LLM как к всезнающему собеседнику, нужно относиться к ней как к очень исполнительному, но абсолютно безынициативному и буквальному стажеру-программисту. Такому стажеру нельзя сказать "сделай красиво", ему нужно выдать четкое и подробное техническое задание.

Практически это означает, что перед написанием сложного промпта нужно мысленно (или на бумаге) ответить на следующие вопросы, а затем включить ответы в текст промпта:

1. Главная цель (Objective): Что в конечном итоге должно быть сделано? Каков идеальный конечный продукт?
2. Пошаговый процесс (Steps/Process): Как именно LLM должна прийти к результату? Разбейте задачу на логические шаги. Например: "Сначала задай мне 5 уточняющих вопросов. Затем, на основе моих ответов, проанализируй...".
3. Условия и логика (Conditionals): Что делать, если...? Например: "Если я отвечаю расплывчато (например, 'недорого'), уточни, что я имею в виду (например, 'какой бюджет на человека?'). Если я не предоставляю информацию после двух уточняющих вопросов, работай с тем, что есть".
4. Требования к формату (Formatting): Как должен выглядеть ответ? В виде таблицы, маркированного списка, JSON? Должен ли быть заголовок? Какая структура у текста? Например: "Ответ оформи в виде таблицы с колонками: 'Проблема', 'Решение', 'Срок'".
5. Ограничения и запреты (Constraints): Чего делать НЕ нужно? Какие темы или слова избегать? Например: "Не предлагай экзотические ингредиенты. Не используй в ответе жаргонизмы. Длина ответа не более 300 слов".

Этот подход превращает промптинг из искусства угадывания в инженерную дисциплину, где пользователь управляет процессом, а не надеется на удачу.

---

3. Анализ практической применимости:

*Прямая применимость:Максимальная. Пользователь может взять структуру "Цель - Процесс - Условия - Формат - Ограничения" и сразу же начать писать по ней промпты в любом чат-боте. Это не требует никаких технических навыков, только смены подхода к формулировке задачи. Это прямой апгрейд для любого, кто пишет промпты длиннее одного предложения.

• Концептуальная ценность: Огромная. Исследование дает пользователю ключевую идею: "Промпт — это программа, а ты — её архитектор". Это понимание объясняет 90% неудач при работе с LLM. Когда модель выдает ерунду, пользователь, знакомый с ROPE, не думает "LLM глупая", а думает "В моем ТЗ (промпте) не хватает требований или есть двусмысленность". Это меняет всё.
• Потенциал для адаптации: Метод универсален и не требует адаптации. Он является фреймворком (каркасом), на который можно "надеть" любую задачу. Чтобы адаптировать его для себя, пользователю достаточно перед написанием запроса потратить 30 секунд на обдумывание задачи по пяти пунктам, перечисленным выше. Это превращает хаотичное написание промпта в структурированный и осознанный процесс.

4. Практически пример применения:

# Роль:

Выступи в роли опытного диетолога-планировщика.

# Главная цель:

Создать для меня персонализированный план питания на одну неделю (7 дней), который поможет мне сбросить вес без вреда для здоровья и будет простым в приготовлении.

# Требования к процессу (Пошаговая инструкция):

1. **Сбор информации:** Прежде чем составлять план, задай мне следующие вопросы ОДНИМ сообщением:- Мой пол, возраст, вес и рост.
- Мой уровень физической активности (сидячий, легкий, средний, высокий).
- Есть ли у меня пищевые аллергии или продукты, которые я категорически не ем?
- Сколько времени я готов тратить на приготовление ужина (в минутах)?
2. **Уточнение:** Если я назову продукт, который ты считаешь нежелательным для похудения (например, "люблю торты"), не исключай его полностью, а вежливо предложи здоровую альтернативу или вариант, как вписать его в план в ограниченном количестве.
3. **Генерация плана:** После получения моих ответов, создай план питания.

# Требования к формату вывода:

- План должен быть оформлен в виде Markdown-таблицы.
- Колонки таблицы: "День недели", "Завтрак", "Обед", "Ужин", "Перекус", "Примерная калорийность дня".
- Для каждого блюда в скобках укажи примерное время приготовления.
- После таблицы отдельным абзацем дай 3 общих совета по питьевому режиму и контролю порций.

# Ограничения и запреты:

- Не предлагай блюда со сложными или редкими ингредиентами (например, семена чиа, киноа, авокадо). Используй простые продукты, которые можно купить в обычном супермаркете.
- Общая калорийность дня не должна превышать рассчитанную тобой норму более чем на 5%.

# Триггер к действию:

Начинай. Задай мне вопросы из пункта 1 твоей инструкции.

5. Почему это работает:

Этот промпт эффективен, потому что он полностью реализует принципы ROPE, превращая LLM из "советчика" в "исполнителя программы":

• Декомпозиция задачи: Промпт не просто просит "сделай план", а четко разделяет процесс на три шага: сбор данных, уточнение, генерация. Это направляет LLM и предотвращает преждевременные, нерелевантные ответы.
• Явные требования к данным: Вместо того чтобы ждать, пока LLM догадается, какая информация нужна, промпт явно указывает, что нужно спросить. Это гарантирует получение персонализированного, а не общего результата.
• Условная логика: Требование №2 ("Уточнение") — это инструкция IF ... THEN ..., которая управляет поведением модели в предсказуемой ситуации (когда пользователь просит что-то "вредное"). Это повышает качество диалога.
• Жесткий формат вывода: Требование о Markdown-таблице с конкретными колонками заставляет LLM структурировать информацию удобным для пользователя образом, а не выдавать ее сплошным текстом.
• Четкие ограничения: Запрет на редкие ингредиенты — это ключевое требование, которое делает план практически применимым для обычного человека, а не для гурмана. Это устраняет одну из самых частых проблем с советами от LLM.

6. Другой пример практического применения

# Роль:

Ты — креативный продюсер и эксперт по развитию YouTube-каналов.

# Главная цель:

Сгенерировать 5 уникальных и проработанных идей для видео на мой YouTube-канал.

# Входные данные (Контекст):

- **Тема канала:** Научно-популярные объяснения сложных явлений простыми словами (физика, биология, технологии).
- **Целевая аудитория:** Любознательные взрослые без специального образования.
- **Формат видео:** 10-15 минут, с анимацией и графикой, ведущий в кадре.
- **Последние 3 видео:** "Что такое темная материя?", "Как работает GPS?", "Почему кошки мурлычут?".

# Требования к процессу генерации:

1. Проанализируй предоставленный контекст.
2. Проведи мозговой штурм и сгенерируй 15-20 рабочих названий для видео, которые соответствуют теме и формату канала.
3. Отфильтруй список до 5 лучших идей по следующим критериям: высокий потенциал интереса у широкой аудитории, возможность наглядно объяснить с помощью анимации, оригинальность (не является копией популярных видео на эту тему).
4. Для каждой из 5 идей проработай детали.

# Требования к структуре и формату ответа:

Представь результат в виде нумерованного списка. Для каждой из 5 идей укажи следующую информацию по пунктам:
- **Название видео:** Кликбейтное, но не вводящее в заблуждение.
- **Ключевой вопрос:** Основной вопрос, на который отвечает видео (1 предложение).
- **Краткий синопсис:** 3-4 предложения о содержании видео.
- **Идея для визуализации:** Пример ключевой анимации, которая поможет объяснить сложную концепцию (например, "анимация, показывающая, как сигналы от спутников триангулируют ваше местоположение").

# Ограничения:

- Не предлагай темы, которые требуют глубоких знаний математики для понимания.
- Избегай слишком узкоспециализированных тем (например, "квантовая хромодинамика").

ВА

7. Объяснение механизма почему этот пример работает.

Этот промпт превращает творческую задачу "придумай идеи" в структурированный аналитический процесс, что идеально подходит для LLM:

• Контекст как требование: Предоставление подробного контекста (тема, аудитория, формат) — это уже набор неявных требований. LLM обязана их учесть.
• Прозрачный процесс мышления: Промпт не просто просит результат, он предписывает LLM как думать: сначала сгенерировать много ("мозговой штурм"), а потом отфильтровать по четким критериям. Это имитация работы реального креативного продюсера и залог качественного результата.
• Многокритериальная фильтрация: Требования к фильтрации (интерес, наглядность, оригинальность) заставляют модель оценивать свои же идеи, а не просто выдавать первое, что пришло в голову.
• Глубокая проработка: Вместо голых названий, промпт требует детальную проработку (синопсис, идея для визуала). Это требование заставляет LLM думать над реализацией идеи, что делает ее более ценной и практически применимой для пользователя.
• Ограничения как защита: Запрет на сложные математические и узкие темы защищает пользователя от получения идей, которые не соответствуют его каналу и будут непонятны его аудитории. Это повышает релевантность вывода.

Основные критерии оценки

• A. Релевантность техникам промтинга: Да, исследование вводит целую парадигму (ROPE) и наглядно демонстрирует, как структурирование промпта в виде набора требований кардинально улучшает результат.
• B. Улучшение качества диалоговых ответов: Да, это основная цель и измеряемый результат исследования. Качество ответов напрямую коррелирует с качеством сформулированных требований.
• C. Прямая практическая применимость: Да, метод не требует кода или специальных инструментов. Любой пользователь может немедленно начать применять этот подход, изменив способ формулирования своих запросов в обычном чате.
• D. Концептуальная ценность: Очень высокая. Исследование предлагает мощную "ментальную модель" для пользователя: рассматривать сложный промпт не как вопрос, а как программу или техническое задание (ТЗ). Это объясняет, почему короткие и неоднозначные запросы проваливаются, а детальные и структурированные — работают.
• E. Новая полезная практика (кластеризация): Работа попадает сразу в несколько ключевых кластеров:
• 1. Техники формулирования промптов: Предлагает фундаментальный подход к декомпозиции и спецификации задачи.
• 3. Оптимизация структуры промптов: Наглядно показывает (Fig. 2), как структурированный промпт с заголовками и списками превосходит "человеческий" вариант.
• 7. Надежность и стабильность: Основная цель метода — снизить непредсказуемость LLM и получать стабильно качественный результат за счет четких требований.
• Чек-лист практичности (+15 баллов): Да, работа дает готовые конструкции, показывает как структурировать сложные запросы и раскрывает, что LLM лучше работает, когда ему дают четкое ТЗ, а не загадку.

Оценка полезности

Оценка 96 дана, потому что исследование предлагает не просто отдельный трюк, а фундаментальный сдвиг в подходе к промптингу, который универсален и немедленно применим. Это одна из самых полезных концепций для любого пользователя, который хочет перейти от простых вопросов к решению сложных, многоэтапных задач с помощью LLM.

Аргументы в пользу оценки:

* Революционная простота: Идея "пиши промпт как ТЗ для программиста" интуитивно понятна и не требует технических знаний для реализации.

* Высокая универсальность: Подход применим к любой задаче (от планирования отпуска до создания маркетинговой стратегии) и любой LLM.

* Объяснительная сила: Концепция "требований" идеально объясняет, почему LLM иногда "тупит" или "фантазирует" — ему просто не хватило четких инструкций, условий и ограничений.

Контраргументы (почему оценка могла быть ниже):

* Академический язык: Само исследование написано научным языком (термины "требования инженерии", "комиссионные и омиссионные ошибки"), что может отпугнуть обычного пользователя. Однако ключевая идея легко извлекается и переводится на простой язык.

* Фокус на обучении: Статья описывает систему для обучения этому методу, а не просто сам метод. Пользователь не может воспользоваться их тренажером, но может немедленно применить сам принцип, который является ядром исследования.

Узнайте больше о научно-практических выводах в промпт-инжиниринге

Полный доступ ко всем практическим методам из свежих исследований https://t.me/novasapiens_bot?start=botgetreseach