Секреты промпт инжиринга: детали, которые вы не заметили

Вы наверняка уже знаете основы: нужно задать ИИ роль, описать ваш опыт, чётко сформулировать, что хотите получить. Но давайте честно — часто результат всё равно не впечатляет, правда?

Дело в том, что большинство останавливается на базовых принципах, упуская десятки мелких, но критически важных деталей. Это как готовить борщ по рецепту, но забыть про сметану — вроде вкусно, но не идеально.

Уверен, что как только вы вспомните, что это за детали, именно «вспомните», некоторые советы могут вам показаться банальными, но по факту они сильнее, чем самый особенный промпт, который вы видели.

Если вы часто используете нейронку, а вы часто её используете, значит, экономите кучу времени. Но одновременно с этим и часто его теряете из-за переделки промпта, потому что нейронка ответила вам не так, как хотели. Постараюсь с этим сегодня помочь.

Алгоритм промпта

Давайте поговорим про эти секреты — расскажу в порядке значимости: от просто работающих к самым эффективным:

1. Язык нейросети — супербанальный совет, но на дистанции экономит кучу времени. Было ли у вас такое, что нейросети вы задали вопрос на русском, а она ответила на английском? Эта проблема есть у гигантов, так как они почему-то ещё не научились определять язык пользователя. Всё, что нужно, это добавить в промпт: «Отвечай всегда на русском языке» (ну, или на любом другом, что вам удобнее).

2. Написание алгоритма действия — звучит очень сложно, в целом, оно немного так и есть, но я пытаюсь донести, что у вас есть задача, например: «Что такое ООП в Python?». Если вы так и напишите нейронке, она вам выдаст единым сообщением ответ, который вы будете по сто раз уточнять, либо можете добавить следующее в системный промпт и задать в вопросе такую инструкцию:

Следуй алгоритму:

1. Напиши краткий простой ответ

2. Затем подробно раскрой данный ответ, используй простые образы и примеры

3. Предложи дальнейшие действия или рекомендации

3. Выбор модели — я думаю, сейчас вы ухмыльнулись, но на самом деле, это реально важный параметр. Нет ничего важнее, чем сильная модель, а если к ней ещё и правильный промпт добавить, даже базовый — получится восхитительно.

Разберём подробнее: например вы пользуетесь GPT-4.1 и считаете, что этого достаточно. Это как посмотреть: для постов или написания сценариев, изучения чего-то — да, хороший вариант. Но если вы программист или хотите им стать, лучше использовать Gemini или Claude: у них лучшие модели для кодинга, разница — сногсшибательная (примерно как у троечника с отличником).

Думаете всё?

Затронем ещё одну ситуацию: думаю, вы часто замечаете и можете отличить ИИ-текст от человека. Генерация картинок уже показывает лучшие результаты, там отличить робота бывает почти нереально, а вот с текстами не так уж и круто. Актуально маркетинговым профессиям. Но в любом случае, если ИИ отвечает как человек, то нам приятнее.

Тут дело в модели и промпте: например, получить не ИИ-текст от GPT-моделей не получится, какой промпт ни делай, а вот Gemini, Claude, Grok смогут даже ругаться матом, всё, что остается, — добавить промпт, в котором вы просите, чтобы робот вёл себя как реальный человек или ваш друг.