Кажется, ChatGPT справляется почти с любым запросом. Но почему одни команды строят полноценные ИИ-продукты, а другие — всё ещё копаются в промптах?
Выучить магические формулы, скопировать чей-то system prompt, настроить RAG… Всё это перестаёт работать, как только вы выходите за пределы демо. Там, где появляются десятки сценариев, версии схем, динамичные данные и настоящая бизнес-логика — старые подходы рассыпаются.
В этой статье мы собрали опыт инженеров, архитекторов и практиков, которые дошли до предела возможностей prompt и context engineering — и построили систему иначе: через архитектуру автоматизированных пайплайнов вокруг LLM.
Вы узнаете, почему даже самые “умные” промпты не масштабируются, что ломает пайплайны, как устроена современная архитектура взаимодействия с LLM — и с чего начать, если у вас пока только ChatGPT и Google Sheets.
Из этой статьи вы узнаете:
- Почему prompt-инжиниринг перестал работать в реальных проектах;
- Чем context engineering помог — и где сдал позиции;
- Как выстроить систему, где LLM — не центр, а исполнитель;
- Как выглядит пайплайн с автоматической генерацией контекста;
- Как перейти от ручных промптов к управляемой архитектуре.
Зачем вы снова учитесь писать промпты, если это уже не нужно?
Вы открыли ChatGPT и решили: «Научусь писать промпты правильно». Открыли гайды, изучили фреймворки: RTF, CARE, AIDA... Вас вдохновили чужие примеры: как пара слов меняет ответ, как промпт «раскрывает» ИИ.
Но давайте честно: вы ведь всё равно не получаете тот результат, который хотите?
Вы повторяете чужие инструкции, правите, уточняете, пересобираете — и в итоге всё равно переписываете сами. Не потому, что вы плохо пишете. А потому, что сам подход — сломан.
Что здесь не так
Промпт-инжиниринг появился в эпоху демонстраций: «Смотрите, модель умеет вот это!». Тогда действительно казалось, что главное — подобрать “магические слова”.
Но сегодня модели умеют почти всё — и проблема не в том, что они могут, а в том, как они это делают.
Надёжность, последовательность, контроль за шагами — всё это не решается одним «хорошим промптом».
Пример: один и тот же промпт — пять разных результатов
Вы просите: «Сделай короткую выжимку из документа, формально и по делу».
Утром ChatGPT отвечает сухо и по делу.
Вечером — с метафорами и лишними абзацами.
На другой версии — по шаблону.
После перезапуска с system prompt — опять иначе.
В пайплайне, где есть шаг до и шаг после — всё сбивается.
Ваша задача одна и та же. Ваш промпт — тот же.
А результат — нет. Это и есть главный сбой.
Какой отсюда вывод?
Промпты не устарели — они просто потеряли власть.
Теперь они должны быть инструментом в системе, а не системой сами по себе.
Вы не “пишете магию” — вы проектируете поведение.
И проект начинается не с вопроса к ИИ, а с архитектуры вокруг него.
📌 Если вы снова открыли статью «Как правильно промптить ChatGPT» — сделайте паузу.
В этой статье я покажу, что делать вместо. И как это даёт больше контроля, меньше стресса и стабильные результаты.
Промпт-инжиниринг был костылём — и он сломался первым
Когда LLM только вышли в публичный доступ, все бросились в одну игру: «Подбери правильные слова — и получи волшебный результат». Магия промптов родилась мгновенно. Один и тот же вопрос, перефразированный чуть иначе, давал качественно другой ответ. Вау!
Так родился промпт-инжиниринг. И почти сразу — его культ.
Но как только модели стали использовать не для демонстраций, а для реальных задач, что-то пошло не так.
Почему промпты “работали” — и почему это больше не важно
Да, модели чувствительны к формулировкам.
Да, правильный тон и точность делают ответ лучше.
Но всё это пригодно только в ручной работе, где вы рядом и можете поправить.
Как только вы запускаете повторяющуюся задачу, где:
- контекст чуть меняется от случая к случаю;
- результат важен не “на глаз”, а по схеме;
- нужно проверить, не сбился ли шаг…
Промпты рассыпаются.
Три фундаментальные проблемы промпт-инжиниринга
- Хрупкость.
Один символ, другое API, новая версия модели — и результат уже не тот. Даже случайное “добро пожаловать!” в system prompt может сломать работу. - Немасштабируемость.
Вы не можете вручную писать и поддерживать десятки промптов под каждый вариант задачи. А если можете — это уже не ИИ, это — жонглирование. - Отсутствие логики.
Модель не “думает”. Она предсказывает. Чем больше сложных правил вы пытаетесь вложить в один промпт — тем выше вероятность, что он станет неуправляемым. Или потеряет часть смыслов или правил по пути к ответу.
Аналогия: вы строите дом… из слов
Представьте, что архитектура здания каждый раз зависела бы от того, как вы её описали словами. Не от чертежа, не от расчётов — а от того, насколько красиво вы сказали: «сделай мне крепкую стену, но с лёгким вайбом Парижа».
Звучит странно и не очень понятно? Мало конкретики, правда?
Именно так выглядит “надежда на промпт”.
Переход к новому мышлению
Промпт — это не план.
Это кирпич. Или провод. Или команда на одном этапе.
Его место — внутри системы, где:
- есть декомпозиция задачи;
- каждый шаг знает, что делает;
- и вся структура не зависит от формулировки, а опирается на чёткие данные.
📌 Если промпты — это заклинания, то пора стать архитектором, а не волшебником.
Контекст-инжиниринг: красивая заплатка, но всё равно боль
Когда стало понятно, что один промпт — не спасение, на сцену вышел новый герой: контекст-инжиниринг.
Вместо “сформулируй правильно” начали говорить: “подготовь правильную информацию для модели”. Идея казалась мощной. Добавь систему сообщений, докидывай данные из векторной базы, заворачивай инструкции в JSON — и ИИ наконец «поймёт».
И действительно — на первых порах сработало. Но очень быстро всё превратилось в бюрократию. Или в ад.
Что такое контекст-инжиниринг — и почему он казался решением
Контекст-инжиниринг — это когда вы не просто даёте задачу, а добавляете модели всё, что ей нужно знать, чтобы сработать правильно.
Типичные методы:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) — подтягивать релевантные данные из векторных баз;
- system prompts — задать “персону” и стиль поведения;
- форматирование запроса в JSON или Markdown;
- специальные шаблоны с инструкциями для разных кейсов.
Всё это позволяло системе “думать в контексте” — не просто по слову из запроса, а с учётом специфики, истории и фрейма задачи.
Но почему стало больно
- Ручная сборка
Каждый новый фрагмент контекста — как чемодан без колёс. Всё надо собрать, проверить, переформатировать. - Конфликты и сбои
Один system message противоречит другому. Один JSON ломает предыдущий формат. Или RAG подставляет в ответ что-то вообще не по теме. - Падение производительности
Чем больше контекста, тем медленнее модель. А отладка становится игрой в угадайку: “что именно здесь всё сломало?” - Отсутствие памяти
LLM всё ещё живёт в одном окне. Всё, что ты подаёшь — одноразово. Повторный шаг = повторная сборка. Всё снова вручную.
И самое неприятное — это не масштабируется
На двух-трёх задачах вы ещё справитесь. Но если:
- У вас 50 клиентов,
- У каждого по 5 процессов,
- В каждом процессе — свои документы, сущности, тонкости…
…то вы тонете. RAG уже не спасает. System prompt превращается в книгу. JSON-схемы запутываются. Поддержка контекста начинает съедать больше времени, чем собственно “работа ИИ”.
Контекст — это не содержимое окна. Это часть архитектуры
Проблема не в идее “дать модели больше информации”. Проблема — в том, что мы всё ещё даём её вручную.
Контекст должен вырабатываться из кода, из схемы, из шага, из бизнес-логики. Не из головы промпт-инженера.
📌 Пока вы вручную подсовываете LLM очередную «шпаргалку» — вы не управляете системой.
Вы просто кормите её и надеетесь, что она не подавится.
Слом №1: вы не можете масштабировать “ручной интеллект”
Вы нанимаете промпт-инженера. Или сами становитесь им. Разбираетесь в RAG, режете запросы на куски, красиво оформляете system prompt, пишете инструкции, добавляете правила. Работает? Да. Впечатляет? Иногда.
А теперь — сделайте это не один раз. А 100 раз в день.
И не для одного кейса, а для 17 разных.
В каждом — свои данные, свои шаги, свои клиенты, свои нюансы.
Добро пожаловать в ад.
Вы не масштабируете интеллект. Вы масштабируете усталость
Любая система, построенная на ручной сборке контекста и формулировке промптов “от руки”, обрекает вас на следующее:
- Выходной без выходного. В субботу всё сломалось — потому что кто-то добавил запятую не в том месте в system prompt.
- Документ на 18 экранов. В нём куча “если” и “вдруг” — и модель его всё равно не поняла.
- Один человек знает, как всё работает. И этот человек — вы. А значит, любое масштабирование = катастрофа.
Пример: RAG без архитектуры
Представьте, что у вас 300 документов. LLM должен извлечь из них конкретные данные, с учётом типа клиента, версии продукта и языка.
Что происходит на практике:
- Вы вручную метите документы тегами;
- Подгружаете их в базу;
- Формируете поисковый запрос;
- Проверяете, что вернулось;
- Заново пишете промпт под новую выборку;
- Повторяете для другого языка;
- Модель ошибается, вы редактируете.
Теперь умножьте это на 100.
Поздравляю: вы стали обслуживающим персоналом своей же архитектуры.
“Мы пока справляемся” — главная иллюзия
Пока у вас один клиент и всё в голове — да, работает.
Но как только вы:
- делаете продукт,
- работаете в команде,
- пишете систему, а не PoC,
всё рушится. И даже не потому, что LLM “тупит”. А потому что вы построили систему, в которой интеллект — это вы.
Код — масштабируется. Ручная сборка — нет
Это не вопрос “лени”. Это вопрос предела. Человеческое мышление не может одновременно:
- держать структуру,
- отслеживать все зависимости,
- помнить правила для всех кейсов,
- и при этом ещё красиво формулировать.
Если вы не выгружаете структуру в код — она рано или поздно сломается.
И сломает вас вместе с собой.
📌 Если вы — единственный, кто понимает, как работает ваш LLM-процесс —
вы не инженер. Вы — точка отказа.
Слом №2: LLM — это не волшебник, а слепой мотор. Ему нужна трасса
У LLM красивый голос. Он излагает мысли связно, уверенно, иногда даже с харизмой.
Именно поэтому многим кажется, что ИИ «понимает».
Что он “видит задачу”.
Что он “размышляет”.
Что он “помогает”.
Но правда в том, что он — не волшебник. И даже не ассистент.
Он — слепой мотор, который просто крутится в ту сторону, в которую вы его толкнули.
LLM — не интеллект. Это языковой предсказатель
Он не знает, что такое истина.
Он не “читает” ваш prompt. Он видит токены и на основе вероятности выдаёт следующий.
Вы просите его:
«Проанализируй контракт, выдели риски, предложи действия».
Но вы не задали:
- что считать риском;
- какую часть контракта анализировать;
- в каком формате ждать результат;
- какие действия допустимы в вашей юрисдикции.
И он отвечает. Красиво. Развёрнуто.
Но на 70% — это подделка под смысл.
Пример: три разных результата на один и тот же контекст
Вы отдаёте один и тот же документ, один и тот же промпт — и на разных сессиях получаете:
- Полный ответ по делу (ура!);
- Бессвязную компиляцию абстрактных угроз;
- “Я не юридический советник, но вот...”.
Почему?
Потому что без жёстко заданной структуры и фокуса, модель не понимает, что именно сейчас важно.
Контекст ≠ внимание. Промпт ≠ мышление.
LLM не может сам решить, на что обращать внимание, если вы это не описали.
Вот почему:
- system prompts дают “общий стиль”, но не контролируют шаги;
- RAG подтягивает контент, но не умеет отфильтровывать релевантное;
- длинные документы проваливаются, потому что модель не умеет “строить карту”.
Метафора: трасса без бордюров
Представьте гонщика на болиде. Он быстро, мощно, профессионально…
но едет по пустому полю.
У него нет дорожной разметки. Нет поворотов. Нет границ.
Всё, что он делает — это буксует в случайных направлениях.
Так работает LLM без архитектуры.
📌 Модель не должна “догадываться”.
Она должна двигаться по заданной трассе — шаг за шагом, вход → операция → выход.
Настоящее будущее: автоматизированная архитектура вокруг LLM
После того как ломается всё: и промпты, и RAG, и вручную склеенный JSON-контекст, — остаётся один путь.
Не «ещё один шаблон». Не «новый фреймворк».
А архитектура.
Модель остаётся. Но вы перестаёте “общаться с ней”, как с магом или ассистентом.
Вы начинаете управлять ею, как частью системы.
Что такое архитектура вокруг LLM
Это не просто «у нас есть пайплайн».
Это когда у вас есть:
- декомпозиция задачи на атомарные шаги;
- код, который сам генерирует контекст;
- структура, в которой каждый шаг знает, что делать;
- валидация на выходе;
- возможность трассировать, где модель дала сбой — и почему.
LLM при этом становится исполнителем внутри структуры, а не “ведущим интеллектом”.
Командир, а не волшебник: подход Commander GPT
Если вы всё ещё спрашиваете:
“Как написать правильный промпт, чтобы GPT сделал Х?”
— вы в старой парадигме.
Новая парадигма звучит так:
“Как описать логику задачи и подготовить систему так, чтобы GPT выполнил нужный шаг, в нужный момент, с нужными данными”.
Не “общайся с моделью”, а отдавай ей команды.
Не “вдохновляй её”, а контролируй вход, выход и маршрут.
Модель ≠ продукт
Ошибка многих стартапов и внутренних команд в том, что они делают модель “центром всего”.
Но модель — это не продукт.
Продукт — это:
- интерфейс пользователя;
- цепочка шагов;
- сохранение данных;
- повторяемость;
- журналирование;
- точка отката;
- обратная связь.
LLM — всего лишь оператор внутри одного шага этой системы.
Архитектура даёт:
- Масштаб. Один раз описал — повторяй хоть миллион раз.
- Надёжность. Если сбой — видно, где именно.
- Прозрачность. Можно проверять шаги, логи, входы-выходы.
- Улучшаемость. Любой шаг можно заменить, не руша всё остальное.
- Обратную связь. Система учится, даже если вы не программист.
📌 Архитектура — это не модный термин. Это единственный способ не сгореть, когда модель действительно входит в бизнес-процесс.
Как это выглядит: от базы данных → к пайплайну → к LLM
Пока одни переписывают промпт “под конкретный случай”, другие делают иначе.
У них LLM работает не как чат-помощник, а как узел в цепочке, которую строит система.
Посмотрим, как это выглядит на практике — шаг за шагом.
Исходные данные
Допустим, у вас платформа, которая работает с контрактами. У каждого контракта есть:
- стороны договора,
- обязательства,
- даты и условия,
- юридические риски.
Цель: сгенерировать краткое описание с выявленными рисками.
Что делают вручную (и тонут):
- Пишут длинный промпт: “проанализируй документ, выдели риски”;
- Добавляют system message: “ты — юридический ассистент”;
- Подсовывают контекст: “вот все условия”;
- Получают ответ, в котором всё вперемешку;
- Чистят, правят, пробуют снова.
На одного пользователя — работает.
На 100 — ломается.
На 1 000 — умирает.
Что делают архитектурно
- Интроспекция схемы
Код проходит по базе данных и собирает актуальные поля: кто, когда, на каких условиях. - Формирует JSON‑описание сущности
Всё, что нужно знать о контракте, передаётся не руками, а из схемы. Только нужное. - Генерирует последовательность шагов
Сначала: извлечь стороны.
Потом: собрать обязательства.
Потом: выделить спорные условия.
Потом: сгенерировать резюме. - На каждом шаге — LLM получает ровно то, что нужно
Не весь документ, а его конкретный фрагмент. Не весь контекст, а только нужные поля. - Каждый результат проходит проверку
JSON валидируется. Если что-то не так — возвращается на повтор.
И что в итоге?
- Ни один человек не пишет промпты вручную;
- Система работает на любой схеме, не теряя актуальность;
- LLM всегда “видит” только то, что нужно в конкретный момент;
- Повторяемость и точность — выше, чем при ручной настройке.
📌 Это не магия. Это просто:
данные → шаг → инструкция → результат
→ и всё это — управляется кодом, а не надеждой.
Пять слоёв LLM-пайплайна: как выстроить скелет под интеллект
Пайплайн с LLM — это не «послал промпт, получил ответ».
Это архитектура с пятью слоями, где каждый слой обеспечивает стабильность, предсказуемость и масштаб.
Если хотя бы один из них выпадает — система начинает плыть, даже если LLM «вроде всё понял».
Слой 1: Источник данных и метаинформация
Это фундамент. Без него модель будет "гадать", а не опираться.
- Откуда берётся информация?
- В каком формате?
- Какую метку времени, версию или контекст она несёт?
💡 Пример: не просто «вот контракт», а «контракт клиента X, версия от 04.08.2025, используется для оферты Y».
Без этого — хаос.
Слой 2: Планировщик шагов
Вы не “задаёте вопрос”, вы строите маршрут.
- Какие шаги надо пройти?
- В какой последовательности?
- Что идёт на вход каждого?
Это контроль маршрута, а не полёт по интуиции.
💡 Пример:
- Найти стороны договора;
- Извлечь сроки;
- Найти противоречия;
- Сгенерировать сводку.
LLM делает ровно то, что вы заложили.
Слой 3: Генератор инструкций
На этом уровне строятся не просто "промпты", а чёткие команды — на основе шага, цели и входных данных.
- Что именно сказать модели?
- Какой формат результата?
- Какие поля нужно заполнить?
Это “перевод логики в prompt”, сгенерированный кодом, а не руками.
💡 Пример:
“Проанализируй JSON, выдели ключевые риски, верни список bullet-пунктов на русском языке, стиль — деловой.”
Слой 4: Управление контекстом
Контекст — это топливо. Но не всё топливо подходит для каждого двигателя.
- Что подаётся модели на вход именно в этом шаге?
- Из каких источников?
- В каком формате и объёме?
💡 Принцип: микроконтекст → только то, что нужно здесь и сейчас.
Никакой “всей базы знаний” сразу.
Слой 5: Проверка, валидация, обратная связь
LLM — не самопроверяющийся инструмент. Если вы не проверяете результат — у вас нет контроля.
- Прошёл ли результат проверку на валидность?
- Сохранился ли формат?
- Есть ли логика внутри ответа?
- Что делать, если ответ не прошёл?
💡 Пример: валидировать JSON по схеме. Или сверить вывод с известными данными. Или отправить шаг на доработку.
📌 Архитектура пайплайна — это не «высокий уровень». Это скелет.
Без этих пяти слоёв любой ИИ‑продукт рассыпается — сначала в углах, потом в центре.
Где чаще всего рвётся пайплайн (и как не угодить в петлю хаоса)
Даже если у вас красивая архитектура, чёткие шаги и вроде бы всё работает —
есть моменты, где любая LLM-система начинает течь. Не потому, что модель плохая. А потому, что пайплайн построен без защиты от реальности.
1. Один шаг делает «слишком много»
✖ Пример: “Возьми документ, найди спорные пункты и дай рекомендации”
Это не один шаг, а три.
Но вы упаковали всё в одну команду — и теперь:
- модель перескакивает этапы,
- результат не разбираем на части,
- любая ошибка ведёт к переписыванию всего промпта.
🛠 Что делать: разбивайте на атомарные действия. Один шаг = одна цель.
2. Контекст слишком общий (или слишком разный)
✖ Пример: “Вот вам все документы клиента за год. Посмотри, есть ли проблемы.”
Внутри — и отчёты, и жалобы, и рекламации, и допсоглашения.
Модель путается: что важно? что игнорировать?
🛠 Что делать:
Контекст должен быть точно подобран под шаг, без “мусора” и без дыр.
3. Нет валидации результата
✖ Пример: “Модель что-то сгенерировала — ну, вроде нормально”.
А потом выясняется:
- нет нужного поля;
- нарушен формат JSON;
- пропущен важный блок;
- модель “подрисовала” данные, которых не было.
🛠 Что делать:
Проверка по схеме. Правила валидации. И самое главное — логика “что делать, если ошибка”.
4. Вы не знаете, где именно всё сломалось
✖ Пример: “Что‑то не работает…”
А где?
На каком шаге?
Модель дала плохой ответ — или вы дали ей плохой контекст?
🛠 Что делать:
Трассируйте шаги. В каждом — журнал входа и выхода. Добавьте идентификаторы, чтобы отслеживать цепочку.
5. Вы всё ещё правите руками
✖ Пример: “На этом этапе я обычно сам чуть-чуть редактирую запрос…”
Ок. А что будет, когда вы уедете в отпуск?
Ваш пайплайн — не система. Это ручной труд под видом архитектуры.
🛠 Что делать:
Если вы видите, что правите руками — это сигнал. Нужно либо пересобирать логику шага, либо вшивать правила в код.
📌 Не думайте, что “всё пойдёт по плану”.
Думайте, где он обязательно нарушится — и как система это выдержит.
Как начать строить пайплайн без миллиона строк кода: ChatGPT + Google Sheets
Если у вас нет команды разработчиков.
Нет серверов, бэкенда, оркестраторов.
Но есть задачи, которые повторяются — и вы устали каждый раз переписывать запросы, подставлять данные вручную и надеяться, что «в этот раз LLM поймёт»…
То вот с чего начать.
С нуля.
С таблицы.
H3. Где брать контекст и как его структурировать
Начните с задачи, которую вы решаете чаще всего.
Например:
- написать e‑mail;
- сгенерировать описание товара;
- подготовить резюме контракта;
- обработать отзывы.
Теперь задайте себе вопросы:
- какие данные нужны для этого?
- где они хранятся?
- можно ли положить их в таблицу?
📌 Пример:
Столбцы в Sheets:
- client_name
- product_type
- desired_tone
- legal_risk_level
H3. Как настроить передачу шагов через Sheets
Теперь добавьте:
- step_1_instruction — что делает модель на первом этапе;
- step_2_context — какой контекст нужен;
- prompt_template — шаблон запроса.
📌 Один ряд таблицы = один запуск пайплайна.
Пример шаблона:
cssКопироватьРедактироватьGenerate a formal risk summary for a {product_type} used by {client_name}. Tone: {desired_tone}.
H3. Как превращать строки в действия
Подключите ChatGPT (через API или вручную) к этой таблице.
- Считали строку;
- Сформировали промпт;
- Отправили;
- Получили результат;
- Записали обратно в таблицу.
Можно через Zapier, Make, AppScript — или даже руками (для начала).
💡 Даже так — это уже архитектура, потому что:
- шаги заданы;
- данные структурированы;
- результат сохраняется;
- можно отслеживать повторы и улучшать.
H3. Когда пора переходить на кодовую архитектуру
Если:
- вы начинаете копировать таблицы на разные проекты;
- добавляете “временные колонки” и забываете их удалить;
- не можете объяснить, на каком этапе что пошло не так…
→ это сигнал: пора на уровень выше.
Архитектура с кодом даст:
- логирование,
- ветвления,
- версии шагов,
- откат,
- централизованную валидацию.
Но начать — всё равно можно с таблицы.
📌 Если вы структурировали процесс в Google Sheets —
вы уже ближе к архитектуре, чем 90% “промпт-инженеров”.
FAQ для тех, кто пока держится за промпты: что важно понять
🤔 Я только начал работать с LLM. Нужно сразу всё автоматизировать?
Нет. Промпты и RAG работают — особенно для одиночных кейсов.
Но если вы планируете делать продукт, автоматизировать процессы или масштабировать систему, то придётся вырасти из промптов.
🛠 Значит, промпты — это ошибка?
Нет.
Они просто больше не центр, а компонент.
Как CSS в вебе: важный, но не архитектура.
🧩 У меня работает RAG. Это же уже архитектура?
Это кусок.
Если вы:
- вручную подбираете документы,
- не отслеживаете шаги,
- не проверяете результат,
- не знаете, что делать при ошибке,
то у вас не архитектура, а костыль, пусть и красивый.
🧠 Я не кодер. Как быть?
- Начни с Google Sheets и ChatGPT (см. предыдущий раздел).
- Используй no-code: Make, Zapier, n8n.
- Пойми шаги → сделай структуру.
- Проси помощи в оформлении — но архитектурное мышление должно быть твоим.
📉 А если у меня MVP / один клиент?
Тем более.
Если ты строишь на костылях, они рухнут как раз в момент роста.
Лучше заложить архитектуру сейчас — пусть даже упрощённую.
🪞 Что если я просто не хочу всё усложнять?
Это нормально.
Но тогда будь честен: твоя система — ручная.
И рано или поздно она либо зависнет, либо сломается, либо перестанет масштабироваться.
📌 Главное:
Ты не обязан “автоматизировать всё”.
Но ты обязан понимать, что и зачем ты строишь.
Промпт — это не магия. Это инструмент.
А настоящая система строится вокруг.
вы не обязаны всё автоматизировать — но если не начнёте, утонете
Вы можете остаться в мире промптов.
Можете вручную пересобирать контекст, подправлять system message, сохранять “удачные” шаблоны.
Некоторое время это будет работать.
Но…
Каждый день количество задач растёт.
Модель становится сложнее.
Окружение — быстрее.
А бизнесу не важно, как вы с этим справляетесь. Ему важно: сделано или нет.
Вот что нужно понять
- Архитектура — не про код.
- Архитектура — это способ держать в голове структуру, которую потом можно отдать системе.
Если вы думаете:
“Я не разработчик, мне это недоступно”
— вы ошибаетесь.
Доступно. По шагам.
Сначала — в таблице.
Потом — в пайплайне.
Потом — в проде.
Вот чего делать точно не стоит
- Надеяться, что “модель со временем станет умнее”.
- Искать ещё один “лучший промпт”.
- Думать, что ручной контроль = контроль.
- Строить систему, которую понимает только один человек (вы).
А что стоит?
- Начать с малого — структурировать шаги.
- Подумать: “что здесь всегда одинаково?”, “что можно вынести из головы?”
- Собирать не “идеальный промпт”, а устойчивую систему.
- Приучить себя мыслить не как пользователь, а как архитектор.
📌 Системы, которые выживут, возможно, будут не самыми умными.
А самыми устойчивыми.
🧭 Что дальше
Промпты — были.
Контекст — помог.
Но будущее за архитектурой.
LLM — не волшебник. Это мощный мотор, которому нужна трасса.
И эту трассу вы строите сами — шаг за шагом.
Не нужно знать все технологии.
Нужно уметь мыслить структурно.
Тогда LLM станет не игрушкой, а инструментом.
🔧 Начните с малого:
- Разбейте задачу на шаги.
- Запишите их в таблицу.
- Для каждого шага — что модель должна знать, делать и вернуть.
- Передавайте это в ChatGPT.
- Смотрите, что происходит.
- Улучшайте.
- Добавляйте валидацию.
- Убирайте ручные действия.
И вы уже не в “магии промптов”.
Вы — в архитектуре.
📌 Не промпт решает. Решает система.
И вы — тот, кто её строит.