Современные нейросети за последний год сильно развились и начали повсеместно применяться — как в повседневной жизни, так и в бизнесе. Умение правильно использовать нейросети и решать с их помощью задачи становится необходимым навыком: уже сейчас многие работодатели указывают в вакансиях опыт работы с ИИ как дополнительное преимущество. Разница между хорошим и действительно сильным результатом часто зависит не от самой модели, а от того, как именно вы формулируете запрос: что уточнили, какой контекст дали, какой формат ответа попросили и какие ограничения задали. Поэтому промпт‑инжиниринг за последний год превратился из модного слова в практический навык, который экономит время и ресурсы, снижает количество ошибок и делает ответы ИИ более предсказуемыми.
Ниже — базовая структура сильного промпта, рабочие техники и примеры запросов, которые можно копировать и адаптировать под свои задачи.
1) Что такое промпт‑инжиниринг простыми словами
Промт-инжиниринг – это навык составления запроса к нейросетям так, чтобы она производила предсказуемый вами и нужный результат, то как вы пишите запрос и как нейросеть понимает задачу и отвечает на ней, соблюдая заданные условия, ограничения, правила и другие заданные характеристики.
Другими словами, вы не просто спрашиваете у нейросетей, а даете четкую и понятную инструкцию, как и что нужно сделать, какие данные использовать и как должен выглядеть результат.
Если сравнить с реальной жизнь, хороший промт запрос – это как хорошо написанное ТЗ: чем точнее вы описали цель и рамки, тем меньше ошибок получите на выходе.
Хороший прокаченный навык в промт-инжиниринге экономит очень много времени, так как, не придется перебирать и переписывать по несколько раз запросы к нейросетям, вместо этого использовать один или пару грамотных составленных промтов, которые решат задачу.
2) Базовые понятия (словарь новичка)
Давайте разберемся в базовых терминах промт-инжиниринга:
• Prompt (промпт) — составленный текст запроса к модели ИИ, включающий в себя: инструкции, контекст и требования к ответу.
• LLM (Large Language Model) — “большая языковая модель”, то есть нейросеть, которая генерирует текст и умеет рассуждать на основе больших данных и обучения.
• Контекст — вводная информация, с указанной целью, ограничениями, данными без которой ответ будет расплывчатым.
• Роль (persona) — когда вы задаёте образ для ИИ, например: «ты маркетолог», «ты юрист», «ты редактор». Это влияет на стиль и глубину ответа.
• Формат вывода — результат ответа в виде: «списка», «таблицы», «пошаговой инструкции», «поста для соцсетей».
• Few shot — техника, когда вы даёте 1–3 примера того, какой хотите видеть результат, чтобы модель обучилась и повторила по заданным щаблонам.
3) Основа промпт‑инжиниринга: схема «Роль → Задача → Контекст → Формат → Ограничения»
Вот пример, «формулы», которую можно применять и закрывать порядка 80% бытовых и рабочих задач:
- Роль: Какую роль выполняет ИИ в решении этой заадчи.
- Задача: суть того, что нужно сделать.
- Контекст: исходные данные, цели, целевая аудитория.
- Формат: в каком виде, хотите получить результат.
- Ограничения: что нельзя/что обязательно (тон, объём, стиль, сроки, источники)
Мини‑пример универсального Промта:
Ты — профессиональный сммщник.
Задача: Напиши пост про топ-5 новых функций IPhone 17
Контекст: Используй достоверные источники, целевая аудитория люди 25-55 лет.
Формат: пост в стиле обзора, используй при оформлении эмодзи.
Ограничения: без сложных терминов, дружелюбный тон.
4) Техники промпт‑инжиниринга
Давайте разберем несколько рабочих техник, которые повышают качество ожидаемого результата. Ниже детальный разбор.
1) Zero‑shot / One‑shot / Few‑shot (от «без примеров» к «с примерами»)
- Zero‑shot — просто ставите задачу без примеров. Пишите любой запрос или ставите задачу и нейросеть выдаст вам свой ответ.
- One‑shot / Few‑shot — даёте 1–3 примера ответа или референса того, каким должен быть ответ и как выглядеть. То есть, вы можете прислать варианты заголовков, тексты статей, постов в соцсетях или описание товаров. Нейросеть сможет прочесть присланный вами материал и на основе этого, уже в дальнейшем будет давать вам ответы, с учетом полученных примеров.
Пример few‑shot:
Сгенерируй 5 заголовков в формате: «[Проблема]: [обещание] — [польза]».
Пример 1: «Плохой Wi‑Fi: 7 причин — и как исправить за вечер»
Пример 2: «Батарея садится: что выключить — и сколько это даст процентов»
Теперь сделай 5 заголовков на тему “промпт‑инжиниринг”.
2) Role prompting (задаём роль/персону)
Если уточнить для ИИ роль, которую она должна выполнить, то исходя из этого можно получить нужную структуру подачи материала, тон и экспертность.
Пример:
Ты — преподаватель, который объясняет школьнику 9 класса. Объясни, что такое промпт‑инжиниринг, без англицизмов, с примерами из жизни.
3) Ясные инструкции и “разделители”
Смысл в том, чтобы не писать всё одним куском, если промт большой, а разложить запрос по блокам: что у вас есть (данные), что нужно сделать (задача), как оформить (формат) и какие правила соблюдать (ограничения). Так нейросети проще “не потерять” важные условия.
4) Prompt chaining (цепочка промптов)
Это когда вы не пытаетесь решить сложную задачу с помощью одного запроса, а строите серию промтов, которые по вашему сценарию приближают вас к нужному результату.
- Сначала — план.
- Потом — черновик.
- Потом — правка стиля.
- Потом — проверка фактов/рисков.
5) Примеры промптов, которые можно использовать для LLM
Для текста/контента
A) Статья для блога
Ты — профессиональный копирайтер. Напиши статью для блога на тему: «Промпт‑инжиниринг: как получать лучшие ответы от ИИ».
Формат: заголовок, лид, 5 разделов, список техник, 5 примеров промптов, вывод.
Ограничения: простые слова, короткие абзацы, 1–2 метафоры, без воды.
B) Сделать рерайт текста “по‑человечески”
Перепиши текст ниже так, чтобы его понял человек без тех. образования. Сохрани смысл, добавь 2 примера и убери канцелярит. Текст: …
Для работы/учёбы
Сделай конспект (10 буллетов) и план пересказа (5 пунктов) по этому материалу: …
Укажи 3 вопроса, которые стоит задать преподавателю/автору.
Для аналитики
D) Таблица решений
Сравни 3 варианта (A/B/C) по критериям: цена, риски, время внедрения, эффект.
Формат: таблица + короткая рекомендация под разные сценарии.
6) Частые ошибки новичков (и как их избежать)
- Слишком общий запрос → добавьте цель, аудиторию и формат (иначе получите “всё обо всём”).
- Нет входных данных → модель начинает “достраивать” факты.
- Нет ограничений → ответ будет либо слишком длинный, либо не в том стиле.
- Один гигантский промпт на 10 задач → лучше разделить на цепочку промптов.
7) Где научиться (курсы)
Stepik
На Stepik есть курс «Основы Prompt Engineering», который обещает базовые принципы создания эффективных промптов для нейросетей и обучение формулировке запросов для сложных задач. Также на Stepik есть практический курс «Промпт‑инжиниринг для ChatGPT», где основной упор сделан на примеры промптов, заданиях и итоговом проекте.
TGU‑TRUD
На TGU‑TRUD есть программа «Промпт‑инжиниринг» (бесплатное обучение в рамках проекта по содействию занятости), где заявлены навыки формулировать точные prompts, использовать ИИ для автоматизации рутины и анализировать/визуализировать данные с AI. Большой плюс - после обучение выдается диплом о повышении квалификации государственного образца.
8) Вывод
Промпт‑инжиниринг — это не «магия» и не «обман нейросети», а навык постановки задачи: чем яснее вы задаете запрос, тем лучше ИИ работает.
В 2026 это становится базовой грамотностью наравне с умением искать информацию и оформлять документы — особенно для тех, кто пишет, анализирует, учится или автоматизирует процессы.