Промпт

Один и тот же вопрос нейросети можно задать десятком способов, и каждый раз ответ будет разным. Если попросить модель рассказать про email-маркетинг, она выдаст общую информационную справку. А если задать вопрос, как интернет-магазину одежды собрать базу подписчиков для рассылки — ответ будет более конкретным, с пошаговыми рекомендациями. Все дело в формулировке запроса, который называется промптом. Разбираем, как он работает и как ставить задачу нейросети, чтобы она понимала с первого раза.

Промпт: что это, виды и примеры

Промпт — это запрос, который пользователь отправляет нейросети, чтобы получить нужный результат. Эта инструкция задает контекст, описывает задачу и объясняет, в каком виде нужен ответ. Можно воспринимать промпт как техническое задание для нейросети: чем оно точнее, тем лучше результат.

Умение корректно составлять запросы называют промпт-инжинирингом, а людей, которые занимаются этим профессионально — промпт-инженерами. Они подбирают формулировки, тестируют разные подходы и выстраивают цепочки промптов для сложных задач.

В зависимости от целей пользователя используют разные виды промптов:

Простые (one-shot). На один запрос модель формирует один ответ. Такие промпты подходят для несложных задач: перевести абзац, кратко пересказать статью, набросать идеи для заголовков. Большинство повседневных запросов к нейросети выглядят именно так.

Диалоговые. Такие промпты состоят из серии сообщений, в которых результат дорабатывается шаг за шагом. Пользователь уточняет, переспрашивает, просит изменить формулировки или добавить деталей. Это обычный рабочий диалог, только не с коллегой, а с нейросетью.

Системные. Это инструкции, которые задают модели поведение на весь диалог. Например, в параметрах нейросети можно указать, что модель должна отвечать только на русском, избегать сложных терминов и выступать в роли эксперта. Такие промпты используются при работе через API и при настройке ботов или ассистентов.

Чтобы добавить инструкции в системные настройки, например, в ChatGPT — нужно открыть раздел «Настройки» → «Персонализация». В параметрах можно выбрать стиль и тон ответов нейросети и добавить пользовательские инструкции.

Есть другой способ: создать проект в ChatGPT и задать инструкции в его настройках. Они будут действовать на диалоги строго внутри проекта, не затрагивая остальные чаты.

В настройках можно дать название проекту, загрузить дополнительные материалы и добавить свой промпт.

Few-shot. Запросы с примерами: модели показывают несколько образцов, и она действует по аналогии. Это удобно, когда важно попасть в конкретный стиль или формат.

Скиллы (skills). Следующий уровень работы с промптами — создать скилл из повторяющейся задачи. Это готовый сценарий, который объединяет инструкции, примеры и логику выполнения в одном модуле. Нейросеть подгружает нужный скилл и выполняет задачу по заданному алгоритму без повторных объяснений от пользователя.

Например, если каждую неделю нужно превращать заметки со встречи в структурированный отчет с одним и тем же форматом — можно один раз оформить это как скилл. В следующий раз достаточно отправить сырые заметки, попросить нейросеть активировать скилл, и она применит сохраненный сценарий.

Скиллы можно создать на платформах Claude, Claude Code, Codex, Antigravity, Lovable и многих других. Достаточно попросить нейросеть сделать это прямо в диалоге или самостоятельно собрать в редакторе скиллов.

Для большинства рабочих и бытовых задач достаточно простых и диалоговых промптов, например, для переводов, резюмирования документов, создания черновиков и поиска идей. Но полезно знать системные, few-shot запросы и скиллы, потому что они позволяют создать кастомных ассистентов, шаблоны и сценарии, которые работают без участия человека.

Как правильно составлять промпт

Несколько рекомендаций, которые помогут получать от нейросети более точные ответы:

Задавать роль. Если для задачи важен определенный тон или уровень экспертизы, стоит указать в запросе нейросети. Например: «Ты опытный SMM-специалист/эксперт по недвижимости/разработчик». Так модель будет отвечать с учетом специфики профессии и использовать соответствующую терминологию.

Формулировать задачу одним глаголом действия. Например: напиши, сократи, объясни, сравни. Чем конкретнее действие, тем меньше у модели возможностей для интерпретаций. Запрос «помоги с брифом» работает хуже, чем «составь список вопросов для брифа на разработку лендинга под рекламную кампанию».

Добавлять контекст. Дополнительная информация, которую модель должна учитывать: для чего решается задача, на какой площадке будет использовано решение, что уже известно по теме. Без этого нейросеть «додумает» запрос за пользователя, и результат, скорее всего, не совпадет с ожиданиями.

Указывать формат и объем. Как должен выглядеть результат: в виде списка, таблицы, абзаца текста, определенного количества слов, стиля подачи. Если не задать рамки, модель выберет формат сама, и придется потратить время и лимит запросов на новые правки.

Уточнять и дорабатывать в диалоге. Промпт можно улучшать в процессе общения с нейросетью. Если результат не устраивает, можно попросить модель переписать или объяснить, что именно не так. Например, сделать менее формальный текст, убрать вводные конструкции, добавить примеры.

Вот как может выглядеть готовый промпт для задачи:

Составление такого промпта займет пару минут, но сэкономит несколько итераций правок. Если сложно самостоятельно сформулировать запрос, можно поискать подходящие примеры запросов на специальных площадках и форумах или попросить нейросеть помочь составить промпт.

Коротко о главном 

Промпт — это запрос к нейросети, который определяет, что и как она сделает. Хороший промпт включает в себя задачу, контекст, формат и ограничения. Чем точнее запрос, тем меньше потребуется правок.

Промпты бывают разных типов: от простых одиночных запросов до системных инструкций, которые задают поведение модели на весь диалог. Для повседневных задач достаточно простых и диалоговых промптов.