2️⃣ Вести список типичных косяков (плохо → хорошо

2️⃣ Вести список типичных косяков (плохо → хорошо)

Полезно постоянно отслеживать качество на выходе и записывать все, что не понравилось, в удобный структурированный список. Например, итоговый блок промта со списком «плохо → хорошо» может выглядеть так:

<terminology_preferences>

⚠️ Используй глоссарий терминов: слева — варианты, которых НУЖНО избегать, справа — предпочтительные формулировки.

Формат: "неправильно" → "правильно";

"кредиты изображения" → "автор изображения";

"виб-кодирование" → "вайб-кодинг", "vibe-coding", "vibe-кодинг";

"приглашение" (ошибочный перевод prompt) → "промт", "запрос к модели";

"в современном мире", "на текущий момент времени" → "сейчас", "сегодня";

"актуальная проблема" → "важная проблема", "острая проблема";

"играет важную роль" → "важен", "существенно влияет";

"следует отметить, что" → "", просто убрать или переформулировать без вводной конструкции;

"направлен на то, чтобы" → "помогает", "нужен для";

"силиконовая долина" → "кремниевая долина";

ПРАВИЛА:

- НЕ используй варианты из левой части.

- Всегда заменяй их на один из вариантов из правой части.

</terminology_preferences>

Структура может быть свободной, как вам удобнее, главное — чтобы сохранялись читаемость и логика: от «плохого» к «хорошему».

Таким промтом сразу отсекается огромное количество надоедливых проблем, когда из‑за одной фразы в заголовке вроде «виб‑кодирование» отпадает желание даже его открывать. Со временем, читая собственные статьи, вы наберете приличное количество подобных неприятных комбинаций и наполните тексты реальной ценностью.

Важно: эти и подобные правила нужно подавать до того, как вы передаёте в запрос сам контент, с которым предстоит работать (речь преимущественно о рерайте и генерации нового текста на основе референсов или краткого описания). Чем дальше от начала запроса — тем меньше веса модель придает вашим инструкциям. Если промт не раздут, можно продублировать блок в начале и в конце для усиления эффекта, если модель упорно игнорирует ограничения.

3️⃣ Осознанно избегать канцелярита

<requirements>

СТИЛЬ:

- Повторяй стиль и структуру оригинала, но старайся избегать излишней формальности, наши публикации должны быть понятны для широкой аудитории.

- Избегай канцелярита и «роботизированного» формального стиля, излишней витиеватости и «purple prose» (избыточно украшенного текста). Классический плохой вариант по‑русски — «канцелярит» и «канцеляризмы»: сухой официально‑деловой тон, клише вроде «актуальная проблема», «в современном мире», «играет важную роль» и т.п.

</requirements>

Этот пункт тесно связан с предыдущим: список терминов «плохо → хорошо» по сути дополняет его живыми примерами, как делать можно, а как нельзя. Когда объясняем модели, что хорошо, а что плохо, почти всегда имеет смысл прикладывать примеры. Без примеров результат будет сильно менее контролируемым.

4️⃣ Точечно добиваем отдельные проблемы

- По мере появления типичных артефактов их можно целенаправленно «выкашивать». Например:

⚠️ ЗАПРЕЩЕНО выдумывать факты и информацию.

Отвечай только на основе предоставленного контекста или общих знаний модели, без фантазий и домыслов.

- Запрещаем искусственно растягивать контент до лимита по длине, если задачу можно решить короче и проще. Это можно явно проговорить: не гонись за объемом, приоритет — ясность.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️

Не переставайте читать собственные тексты и записывать все проблемы по мере появления. Каждый раз, когда замечаете повторяющийся «сорняк», добавляйте его в промт и выкашивайте. Уже через 3–4 итерации можно добиться заметных улучшений даже просто на уровне промтинга, без сложных пайплайнов.

На статьях до 30 000 символов подобные инструкции обычно отрабатывают стабильно. На более длинных текстах, возможно, придется подключать поэтапную генерацию или фреймворки.

#ходразработки #промты