Рабочий промпт сообщает модели, какую работу сделать, на каких данных, с какими ограничениями и в каком формате вернуть ответ. «Напиши красиво» оставляет слишком много решений наугад; запрос с аудиторией, исходными фактами и критериями результата можно проверить. Специальная роль вроде «ты лучший эксперт» сама по себе не заменяет ясную задачу.
Пять частей запроса
- Задача: глагол и предмет. Например, сократи письмо до 120 слов.
- Контекст: для кого текст и что читатель уже знает.
- Материалы: исходный текст, факты или данные, на которых нужно работать.
- Ограничения: тон, длина, что нельзя добавлять, какие источники допустимы.
- Формат и критерии: структура ответа и условия, по которым ты примешь результат.
OpenAI рекомендует подробно задавать желаемый контекст, исход, длину и формат, а текст инструкции отделять от входных данных. Для повторяемой задачи полезно показать пример структуры ответа. Рекомендации OpenAI по prompt engineering.
Превращаем расплывчатый запрос в рабочий
Слабый запрос: «Напиши пост про новый курс».
Модель не знает, кому адресован пост, что курс действительно включает, сколько писать и куда вести читателя. В этих пробелах легко появляются выдуманные сроки, результаты или отзывы.
Уточнённый запрос может выглядеть так:
Подготовь короткий пост о курсе для новичков, которые хотят применять ИИ в повседневных задачах. Используй только описание курса, которое я вставлю ниже. Объясни, для кого он и какие темы покрывает. Не обещай доход, работу или срок результата. Не добавляй отзывы. Формат: заголовок, три коротких абзаца, ссылка на страницу курса. До 120 слов. В конце перечисли факты, которых не было в исходном материале.
Исходный материал: [вставить текст]
Уточнение делает проверяемыми аудиторию, источники, ограничения и длину. Оно не гарантирует, что каждое предложение будет верным, поэтому текст всё равно нужно вычитать.
Критерии лучше оценок
«Сделай профессионально» сложно измерить. «Сохрани три даты, исправь орфографию и уложись в 120 слов» даёт ясную проверку. В техническом запросе добавь условие для пробелов: если данных не хватает, перечисли их вместо догадки. Для фактчекинга потребуй ссылку на первоисточник и цитируемый фрагмент.
Рабочая заготовка:
Сделай: [действие]. Это нужно для: [аудитория и цель]. Используй только: [данные]. Сохрани: [обязательные факты]. Не добавляй: [запреты]. Верни: [структура и длина]. Проверь: [критерии]. Если данных недостаточно: [как обозначить пробел].
Это не магическая формула. Это список решений, которые иначе модель примет за тебя.
Если ответ не подходит
Не начинай с «попробуй ещё раз». Назови расхождение: «В третьем пункте добавлена причина, которой нет в исходнике. Удали её, оставь три подтверждённых факта и не меняй остальные абзацы». Для сложной задачи разбей путь на этапы: извлечь факты → сверить → составить план → написать → проверить. Каждый этап легче принять или поправить.
Если ответы постоянно отличаются, сузь область, добавь пример нужного формата или явно задай приоритеты. Не проси одновременно глубокий анализ, краткость, полную детализацию и отсутствие допущений без указания, что важнее.
Промпт не отменяет фактчек
OpenAI предупреждает, что ChatGPT может ошибаться в определениях, датах и фактах, придумывать цитаты и источники, сохраняя уверенный тон. Поэтому важные технические сведения, цифры и ссылки нужно проверять по первоисточнику. Точность и ограничения ChatGPT. Дополнительный алгоритм есть в руководстве как проверять ответы нейросети.
Сам шаблон ниже можно адаптировать под письмо, анализ таблицы или разбор документа. Начинай с результата и проверяемых условий, а не с «секретных слов».
Применение к анализу документа
Для PDF или договора можно задать запрос так: «Найди раздел об автоматическом продлении. Укажи номер страницы PDF, процитируй не более двух предложений, перечисли исключения. Не интерпретируй закон и не делай вывод о моих правах. Если раздел не найден, сообщи это». Такой промпт ограничивает область и делает результат проверяемым.
Для таблицы добавь имена листов, диапазон, единицы и запрет редактировать файл. Попроси сначала описать данные и перечислить сомнительные строки, затем отдельно предложи формулу. Это снижает риск молчаливого исправления или смешения данных. Практический процесс разбирает руководство по проверке таблиц нейросетью.
Что не стоит помещать в промпт
Не вставляй API-ключи, пароли, seed-фразы и одноразовые коды. Внутренний документ можно сократить или обезличить, если это разрешено политикой компании. Если важны точные цифры, укажи, что нужно сослаться на исходную строку, а расчёт затем сверить независимо. Подробный чеклист приватности есть в статье какие данные передавать нейросети.
Перед повторным запуском спроси себя, что именно не сработало: факты, формат, длина или ограничения. Меняй только этот пункт, чтобы сравнить результат и не потерять удачные части.
Как проверить, что запрос сработал
Сохрани удачные запросы как шаблон, но сначала прогоняй его на нескольких разных входах. Проверь простой случай, сложный случай и случай с недостающими данными. Если промпт хорошо работает только на одном примере, критерии или формат могут быть слишком привязаны к нему.
Для повторяемой работы задай образец ожидаемого ответа и одну пограничную ситуацию. Например, если модель должна извлечь дату из писем, покажи формат даты и что делать, когда указаны две даты. Сверь точность на небольшом наборе вручную, прежде чем использовать шаблон для всего архива. Это редакционная проверка качества, не гарантия результата на всех данных.
Если запрашиваешь актуальные сведения, явно попроси дату и первоисточник. Не полагайся на пересказ ссылки: открой материал и проверь факт самостоятельно. Алгоритм вынесен в статью как проверять ответы нейросети. Для файла с чувствительными данными сначала пройди чеклист приватности.
Типичные ошибки при составлении
Слишком много задач в одном сообщении. Модель смешивает работу: одновременно резюмирует, переписывает, проверяет и оценивает. Раздели этапы, чтобы увидеть, где возникла ошибка.
Взаимоисключающие требования. «Дай исчерпывающе, но максимум в двух предложениях» требует выбора приоритета. Скажи, что важнее.
Не задан источник истины. Если внутри файла и в интернете разные значения, уточни, что считать главным и как показывать конфликт.
Не описан отказ. Если модели нельзя выдумывать недостающий ответ, прямо скажи пометить пробел и перечислить вопрос.
Эти исправления обычно полезнее, чем добавление длинной ролевой преамбулы. Для повседневной практики смотри курс БАЗА; его условия и содержание описаны на странице курса.