Как писать промпты для нейросетей

Разница между «нейросеть выдаёт ерунду» и «нейросеть экономит мне день в неделю» почти всегда в промпте, а не в модели. Ниже — то, что реально влияет на результат.

Структура промпта, которая работает

Хороший рабочий промпт состоит из шести блоков. Не все нужны всегда, но чем сложнее задача, тем больше их должно быть.

1. Роль. Кто отвечает. Не «ты эксперт», а конкретно: «ты редактор, который десять лет вычитывает технические тексты и безжалостно режет лишнее».

2. Контекст. Что происходит, для кого результат, что уже известно. Модель не знает вашу ситуацию — всё, что вы не сказали, она додумает.

3. Задача. Что именно нужно сделать. Одна задача на один промпт.

4. Формат. Как должен выглядеть ответ: таблица, список, текст с подзаголовками, JSON. Объём в словах или знаках.

5. Критерии качества. По каким признакам вы поймёте, что результат хороший. Это самый пропускаемый и самый полезный блок.

6. Ограничения. Чего делать нельзя: не выдумывать факты, не использовать определённые обороты, не превышать объём.

Приёмы, которые дают заметный эффект

Примеры вместо описаний

Один пример желаемого результата работает лучше трёх абзацев объяснений. Если у вас есть удачный образец — вставьте его в промпт со словами «вот пример того, что мне нужно».

Разбиение на шаги

Сложную задачу не решают одним промптом. Разбейте её на цепочку: план → черновик → правка → финал. Между шагами вы проверяете результат и корректируете направление.

Просьба задать вопросы

Добавьте в конец: «Прежде чем отвечать, задай мне 3–5 уточняющих вопросов, ответы на которые меняют результат». Модель сама найдёт то, что вы забыли указать.

Самокритика

После получения ответа: «Займи позицию строгого критика, найди слабые места этого ответа, затем перепиши с учётом критики». Простой приём, который повышает качество почти на любой задаче.

Явный запрет на выдумки

Фраза «если данных не хватает — скажи об этом, не придумывай» снижает количество галлюцинаций заметно сильнее, чем любые другие инструкции. Для фактов добавьте: «всё, что требует проверки, помечай [ПРОВЕРИТЬ]».

Ошибки, из-за которых промпт не работает

Несколько задач в одном промпте. «Напиши статью, подбери ключевые слова, сделай мета-теги и придумай картинки» — модель сделает всё плохо. Разбейте.

Абстрактные требования. «Напиши интересно», «сделай красиво», «чтобы цепляло» — это не инструкции. Замените на проверяемые критерии: «каждый раздел содержит пример или цифру», «предложения не длиннее 20 слов».

Нет контекста об аудитории. Текст для школьника и для профессионала — разные тексты. Без указания аудитории модель пишет усреднённо, то есть никак.

Отрицания без альтернативы. «Не пиши канцеляритом» работает хуже, чем «пиши короткими фразами живым разговорным языком». Модели лучше понимают, что делать, чем чего не делать.

Слишком длинный промпт. После определённого объёма инструкции начинают конфликтовать, и модель выполняет часть из них. Если промпт разросся до двух страниц — скорее всего, это несколько задач.

Как отлаживать промпт

Если результат не тот, не переписывайте промпт целиком. Действуйте по шагам:

1. Спросите у модели: «Как ты понял мою задачу? Перескажи своими словами». Часто проблема обнаруживается сразу.
2. Спросите: «Что в моём промпте мешает дать хороший результат?»
3. Меняйте по одному блоку за раз — иначе непонятно, что помогло.
4. Сохраняйте рабочие версии промптов. Через месяц вы не вспомните, какая формулировка давала нужный результат.

Что не зависит от промпта

Честно о пределах: промпт не исправит принципиальные ограничения модели.

• Модель не знает событий после даты обучения, если у неё нет доступа к поиску
• Модель плохо считает: арифметику проверяйте всегда
• Модель не знает ваших внутренних данных, пока вы их не дали
• Модель уверенно выдумывает ссылки, названия книг и номера законов

В этих случаях нужен не лучший промпт, а другой инструмент: поиск с источниками, калькулятор, загрузка своих документов.