Большинство людей используют ChatGPT как дорогую поисковую систему — задают вопрос, получают ответ, разочаровываются в качестве. А потом говорят: «ИИ не работает». На самом деле проблема не в нейросети, а в умении с ней общаться. Одни и те же задачи можно решить за 30 секунд или мучиться полчаса — разница только в технике промптинга.
В статье разберу 8 проверенных техник, которые превращают ChatGPT из «умного поиска» в мощный инструмент решения задач. Покажу конкретные примеры промптов, объясню принципы работы каждой техники. А главное — дам систему, которая поможет выбрать правильный подход для любой задачи.
Почему ваши промпты не работают
Честно говоря, когда я впервые попробовал ChatGPT, результаты меня разочаровали. Ответы были общими, часто неточными, а сложные задачи модель просто не понимала. Я думал — ну что за ерунда, все хвалят, а толку никакого.
Потом я изучил исследования по промпт-инжинирингу от Google, OpenAI и других компаний. Оказалось, что качество ответа на 80% зависит не от «умности» модели, а от того, как вы формулируете запрос.
Основные проблемы большинства промптов:
• Слишком общие формулировки — «напиши статью» вместо конкретного технического задания
* Отсутствие контекста — модель не понимает, для кого и зачем нужен результат
* Неправильная структура — всё в одну кучу без логики
* Игнорирование особенностей ИИ — люди пишут промпты как для других людей
Но главная проблема — незнание продвинутых техник. Простой промпт типа «переведи текст» может справиться с элементарными задачами. Для сложных нужны специальные подходы.
Совет: если хотите быстро тестировать разные подходы и не тратить время на сложные формулировки, попробуйте YES Ai bot. Там можно сразу использовать GPT для любых задач — от текстов до анализа.
Быстрое улучшение: формула RCT
Прежде чем разбирать сложные техники, покажу простой способ мгновенно улучшить любой промпт. Используйте формулу RCT:
R (Role) — Роль
C (Context) — Контекст
T (Task) — Задача
Плохо:
«Напиши текст для сайта»
Хорошо:
«Ты — опытный копирайтер [R]. Пишешь для IT-стартапа, который продает SaaS-решение для автоматизации HR-процессов. Целевая аудитория — руководители отделов кадров в компаниях от 100 сотрудников [C]. Напиши продающий заголовок и описание для главной страницы сайта, которые покажут выгоды продукта и мотивируют оставить заявку [T].»
Разница кардинальная. Второй промпт даст конкретный, релевантный результат, который можно использовать без доработок.
Совет для ускорения: через YES Ai bot можно сразу вставить контекст, выбрать роль и получить промпт под задачу без лишних настроек.
8 продвинутых техник промптинга
А теперь разберем профессиональные техники, которые решают конкретные типы задач.
1. Chain-of-Thought (CoT) — цепочка рассуждений
Самая мощная техника для логических задач. Вместо прямого ответа просите модель рассуждать пошагово.
Как работает: Модель разбивает сложную задачу на простые шаги и решает каждый отдельно.
Формула: Опишите задачу + «Давай рассуждать пошагово» или «Объясни свой ход мыслей»
Пример для бизнес-анализа:
«Нужно понять, стоит ли открывать кофейню в спальном районе. Проанализируй эту идею пошагово: сначала определи ключевые факторы успеха, затем оцени каждый фактор, в конце дай рекомендацию.»
Результат: Вместо общих фраз получите структурированный анализ с обоснованием каждого вывода.
Когда использовать: Анализ, планирование, решение проблем, математические задачи, выбор между вариантами.
2. Few-Shot Prompting — обучение на примерах
Показываете модели несколько примеров желаемого результата, и она воспроизводит нужный стиль или формат.
Как работает: ИИ анализирует закономерности в примерах и применяет их к новой задаче.
Пример для написания email’ов:
«Напиши деловое письмо по образцу: Пример 1:
Тема: Предложение о сотрудничестве
Добрый день, Мария!
Изучил ваш проект и вижу потенциал для совместной работы. Предлагаю встретиться на следующей неделе для обсуждения деталей.
С уважением, Алексей Пример 2:
Тема: Уточнение по проекту
Здравствуйте, Сергей!
Возник вопрос по техническому заданию. Можете уточнить требования к мобильной версии?
Буду благодарен за ответ.
Михаил Теперь напиши письмо клиенту с извинениями за задержку заказа.»
Когда использовать: Нужен конкретный стиль, формат, тональность. Особенно эффективно для креативных задач.
3. Zero-Shot CoT — рассуждения без примеров
Упрощенная версия Chain-of-Thought. Просто добавляете фразу, которая активирует режим пошагового мышления.
Магические фразы:
* «Давай подумаем пошагово»
* «Разберем это по порядку»
* «Проанализируй систематически»
* «Покажи ход рассуждений»
Пример для решения проблемы:
«У нас упали продажи на 30% за месяц. Клиенты жалуются на долгую доставку, но мы ничего не меняли в логистике. Давай подумаем пошагово, в чем может быть причина.»
Преимущества: Быстро, не требует примеров, подходит для большинства аналитических задач.
4. Self-Consistency — проверка через повторение
Заставляете модель решить задачу несколькими способами и сравнить результаты.
Формула: «Реши эту задачу тремя разными способами и сравни результаты»
Пример для стратегического планирования:
«Нужно выбрать между тремя направлениями развития бизнеса. Проанализируй каждое направление с трех точек зрения: финансовой выгоды, рисков и ресурсов. Затем сравни анализы и дай рекомендацию.»
Когда использовать: Важные решения, проверка расчетов, поиск скрытых проблем.
5. Tree of Thoughts — древо возможностей
Исследуете несколько путей решения параллельно, как игра в шахматы на несколько ходов вперед.
Структура:
1. Определите возможные подходы
2. Развейте каждый подход
3. Оцените результаты
4. Выберите лучший путь
Пример для продуктовой стратегии:
«Планируем запуск нового продукта. Рассмотри три стратегии: агрессивный маркетинг, фокус на качестве, низкие цены. Для каждой стратегии опиши: план реализации, ожидаемые результаты, возможные проблемы. Затем выбери оптимальную.»
6. Role-Based Prompting — ролевое моделирование
Назначаете модели роль эксперта в конкретной области. ИИ «входит в роль» и дает более специализированные ответы.
Эффективные роли:
* Опытный [профессия] с 10-летним стажем
* Эксперт по [область] из топовой компании
* Консультант, который помог 100+ клиентам
* Исследователь со степенью PhD по [тема]
Пример для техической задачи:
«Ты — senior DevOps-инженер с 8-летним опытом работы в крупных IT-компаниях. Помоги настроить CI/CD пайплайн для микросервисной архитектуры. Учти требования к безопасности и масштабируемости.»
Почему работает: Модель активирует специализированные знания и использует профессиональную терминологию.
7. Constraint-Based Prompting — работа с ограничениями
Четко определяете рамки: что можно, что нельзя, какие есть ограничения.
Типы ограничений:
* Длина текста
* Стиль и тональность
* Целевая аудитория
* Технические требования
* Бюджет и ресурсы
Пример для контент-стратегии:
«Создай контент-план для Instagram. Ограничения: B2B аудитория, серьезная тональность, без мемов и развлекательного контента, 5 постов в неделю, бюджет на производство контента — минимальный. Фокус на экспертности.»
8. Meta-Prompting — промпт о промпте
Просите ChatGPT улучшить ваш собственный промпт перед выполнением задачи.
Двухэтапный процесс:
1. «Улучши мой промпт: [ваш промпт]»
2. Используете улучшенную версию
Пример:
Ваш промпт: «Напиши статью про маркетинг»
Запрос: «Улучши этот промпт для получения более качественного результата: ‘Напиши статью про маркетинг'»
Результат: «Ты — опытный маркетолог с 10-летним стажем. Напиши экспертную статью про современные тренды в digital-маркетинге для предпринимателей малого бизнеса. Объем 1000-1500 слов, структура: введение, 5 основных трендов с примерами, практические советы, заключение. Стиль — профессиональный, но доступный.»
Подсказка: через YES Ai bot можно сразу комбинировать эти техники. Например, назначить роль эксперта и добавить ограничения в одном промпте — бот автоматически генерирует готовый запрос.
Система выбора правильной техники
Теперь главный вопрос — когда какую технику использовать? Вот простая схема принятия решений:
Для аналитических задач:
• Простой анализ → Zero-Shot CoT («давай подумаем пошагово»)
* Сложный анализ → Chain-of-Thought (полное описание логики)
* Важное решение → Self-Consistency (несколько подходов)
Для творческих задач:
• Нужен конкретный стиль → Few-Shot Prompting (примеры)
* Нужна экспертность → Role-Based Prompting (роль специалиста)
* Есть четкие требования → Constraint-Based (ограничения)
Для сложных проектов:
• Много вариантов → Tree of Thoughts (древо решений)
* Не знаете, как лучше сформулировать → Meta-Prompting
Универсальная формула для любой задачи:
1. Роль — кто должен решать задачу
2. Контекст — вся важная информация
3. Техника — одна из 8 рассмотренных
4. Задача — что конкретно нужно сделать
5. Формат — как должен выглядеть результат
Практические примеры для разных сфер
Покажу, как применять техники в реальных рабочих задачах.
Бизнес-анализ с Chain-of-Thought:
«Ты — бизнес-аналитик с 8-летним опытом. Наша SaaS-компания теряет клиентов: churn rate вырос с 5% до 12% за полгода. Проанализируй ситуацию пошагово: 1) определи возможные причины churn, 2) приоритизируй их по вероятности, 3) предложи план действий для каждой причины, 4) оцени ресурсы и сроки реализации.»
Контент-стратегия с Few-Shot:
«Создай посты для LinkedIn по образцу: Пример 1: ‘3 ошибки в управлении командой, которые я допускал 5 лет назад: [список]. Сейчас делаю по-другому и результаты кардинально изменились.’ Пример 2: ‘Вчера клиент отказался от нашего предложения на $50k. Причина? [объяснение]. Урок: [инсайт].’ Теперь напиши пост про важность data-driven решений в маркетинге.»
Техническое решение с Role-Based:
«Ты — senior архитектор ПО с опытом проектирования высоконагруженных систем. Нужно спроектировать архитектуру для e-commerce платформы с ожидаемой нагрузкой 10k RPS и требованиями к availability 99.9%. Опиши: выбор технологий, схему микросервисов, стратегию масштабирования, план обеспечения отказоустойчивости.»
5 типичных ошибок в промптинге
Даже зная техники, легко наделать ошибок. Вот самые частые:
Ошибка №1: Перегрузка информацией
Плохо: Запихивать в промпт всю возможную информацию.
Хорошо: Давать только релевантный контекст для конкретной задачи.
Ошибка №2: Неконкретные формулировки
Плохо: «Сделай лучше», «Улучши», «Более качественно»
Хорошо: «Сократи на 30%», «Добавь 3 конкретных примера», «Измени тон на более формальный»
Ошибка №3: Игнорирование итераций
Проблема: Ожидание идеального результата с первого раза.
Решение: Планируйте 2-3 итерации уточнений.
Ошибка №4: Неправильный выбор техники
Проблема: Использование сложных техник для простых задач.
Решение: Начинайте с простого, усложняйте при необходимости.
Ошибка №5: Отсутствие проверки
Проблема: Слепое доверие результатам ИИ.
Решение: Всегда проверяйте факты, логику и применимость советов.
Продвинутые фишки для экспертов
Для тех, кто уже освоил базовые техники:
Температурное управление через промпты
• «Будь максимально точным и консервативным» → снижает «температуру»
* «Предложи несколько креативных вариантов» → повышает креативность
Эмоциональное программирование
«Это очень важная задача для нашей компании. Подойди к ней ответственно и дай максимально качественный результат.»
Почему работает: Исследования показывают, что модели лучше работают при «эмоциональной мотивации».
Техника «Думай как…»
«Думай как Стив Джобс при презентации iPhone. Представь продукт так, чтобы аудитория поняла его революционность.»
Системный промптинг
Создавайте «системные инструкции» для последовательности задач:
«Для всех следующих задач: 1) ты эксперт в маркетинге, 2) аудитория — малый бизнес, 3) стиль — практичный без воды, 4) всегда приводи конкретные примеры.»
Инструменты для улучшения промптов
Полезные ресурсы для развития навыков промптинга:
Библиотеки промптов:
• PromptBase — маркетплейс готовых промптов
* Prompting Guide — академическое руководство
* Awesome ChatGPT Prompts — GitHub-репозиторий
Инструменты оптимизации:
• PromptPerfect — автоматическая оптимизация промптов
* PromptHub — создание и тестирование промптов
Обучающие ресурсы:
• Курсы по Prompt Engineering от OpenAI
* DeepLearning.AI курсы по работе с LLM
* Anthropic Claude документация
Ответы на частые вопросы
Какая техника самая универсальная?
Zero-Shot Chain-of-Thought («давай подумаем пошагово»). Подходит для 70% задач и не требует сложной подготовки.
Как понять, что промпт плохой?
Признаки: общие ответы, отсутствие конкретики, ответ не решает задачу, нужно много уточнений.
Стоит ли писать промпты на английском?
Для сложных техник — да. Модели лучше обучены на английском, особенно для специализированных задач.
Какого размера должен быть промпт?
Оптимально 100-300 слов. Короче — мало контекста, длиннее — модель может «потеряться».
Можно ли комбинировать техники?
Да! Например: Role-Based + Chain-of-Thought или Few-Shot + Constraints. Главное — не перегружать промпт.
Что получается в итоге
Правильный промптинг превращает ChatGPT из «умного поиска» в мощный инструмент решения бизнес-задач. Качество результата растет в разы, а время на получение нужного ответа сокращается с часов до минут.
Главные принципы качественного промпта:
1. Конкретность важнее универсальности — лучше точный ответ на узкую задачу
2. Контекст решает всё — дайте модели всю нужную информацию
3. Выбирайте технику под задачу — не усложняйте без необходимости
4. Итерируйте и улучшайте — первый результат редко идеален
5. Проверяйте и критически оценивайте — ИИ может ошибаться
Начните с формулы RCT (Роль-Контекст-Задача) для быстрого улучшения любого промпта. Затем изучайте продвинутые техники по мере необходимости. Помните: промптинг — это навык, который развивается с практикой.
Следующий шаг — возьмите любую рабочую задачу и попробуйте решить её с помощью Chain-of-Thought или Few-Shot промптинга. Увидите разницу уже с первой попытки.
Начните с формулы RCT и продвигайтесь к более сложным техникам. Для теста всех методов сразу используйте YES Ai bot — один бот, любой промпт, мгновенный результат.
Нейросети дают не просто удобство — они ускоряют работу и открывают новые форматы контента. Главное — использовать их с умом и под задачу.
Читайте также: