Читать книгу: «Хакни ИИ и управляй словами»

Добро пожаловать в книгу, которая научит тебя разговаривать с ИИ так, чтобы он выполнял твои задачи и приносил результаты.

Введение

Добро пожаловать в мою книгу о промтах, где я, Леонид Скуратов – контент‑маркетолог, prompt‑инженер и digital‑архитектор, делюсь тем, как мы в 2025‑м году хакнули ИИ, превратив слова в реальные результаты. За плечами у меня более десяти лет опыта: я создаю экосистемы контента, воронки, где каждое слово приносит рост и трафик. Здесь собран мой личный путь, мои ошибки, победы и лайфхаки.

Что для меня промт‑инжиниринг? Это альтернатива дорогому и долгому дообучению моделей. Вместо того чтобы тратить месяцы на fine‑tuning, я формулирую точные текстовые инструкции, добавляю примеры, уточняю контекст и получаю результат здесь и сейчас. Эта дисциплина экономит время и деньги, сохраняет универсальные знания модели и адаптирует её под конкретный бизнес‑домен. Благодаря этому я смог увеличить продажи на 60 % и вовлечённость на 80 % в digital‑воронках – и это не случайность, а грамотные промты.

Я привык начинать с постановки цели и критериев успеха: что хочу получить? Как измерю, что промт сработал? Затем создаю черновой запрос, тестирую, анализирую ответы и итеративно улучшаю его, добавляя нужные примеры и контекст. Такой подход позволил мне быстро адаптироваться к новым моделям и технологиям. В 2025 году появились инструменты вроде генераторов и улучшателей промтов, которые помогают преодолеть «синдром пустой страницы» и сразу создавать мощные шаблоны.

Эта книга – не теоретический трактат. Ты узнаешь, как использовать multishot, chain of thought, XML‑теги и кэширование. Мы разберёмся, почему примеры важны, как строить цепочки подсказок, как управлять тоном и голосом модели. И, конечно, я поделюсь своими любимыми приёмами: как превратить длинный текст в цепочку, как структурировать промт для сложного анализа, как оптимизировать стоимость запросов.

Готов? Давай вместе взломаем будущее промт‑инжиниринга.

Глава 1. Основы промт‑инжиниринга: искусство задавать вопросы

Когда я впервые столкнулся с большими языковыми моделями, я, как и многие, думал: «О, просто спрошу что‑нибудь, и машина ответит». Первые попытки были… смешными. То, что я получал, порой вообще не соответствовало задумке. Тогда до меня дошло: модель – как стажёр на первом рабочем дне. Без нормального брифа она будет «палить из пушки по воробьям». Я осознал: чтобы заставить ИИ работать на меня, нужно научиться общаться с ним правильно.

Что такое промт?

Промт – это текстовый запрос к модели. Для большинства людей он ассоциируется с короткой командой вроде «напиши статью про кофе». Но в реальности промт – это полноценный сценарий взаимодействия. В нём задаётся не только тема, но и формат, стиль, объём, целевая аудитория, требования к ответу. Всё как в хорошем ТЗ для копирайтера. Чем чётче этот документ, тем выше вероятность получить именно то, что нужно. И неважно, работаете вы с GPT‑4 или другой моделью, принцип одинаков.

Промт должен отвечать на вопросы «кто? что? как? зачем?» и сразу задавать формат ответа. Если вы покажете его человеку без опыта, и он поймёт задачу, значит, и модель поймёт.

Этот совет я запомнил с первого прочтения. Если бы я знал его раньше, многие мои проекты стартовали бы с экономией времени. В моей практике идеальный промт – это тот, который способен понятным языком передать задачу и контекст любой модели и любому человеку.

Почему промт‑инжиниринг важен

В мире ИИ принято выделять два подхода: дообучение моделей (fine‑tuning) и промт‑инжиниринг. Fine‑tuning – это дорого и не всегда оправдано. Надо собрать датасет, тренировать модель, тратить деньги на вычислительные ресурсы. А промт‑инжиниринг – это просто написать правильный текст и начать работать сразу. Эксперты отмечают, что промт‑инжиниринг быстрее, дешевле и позволяет адаптировать модель к конкретному домену без потери общих знаний.

Я почувствовал эту разницу на себе, когда запускал контент‑воронку для одного клиента. Мы хотели персонализировать письма для нескольких сегментов аудитории, и вместо долгого дообучения я написал серии промтов с переменными. Мы могли менять тональность, вставлять разные офферы и быстро тестировать гипотезы. Экономия составила недели работы и тысячи долларов. Более того, структура промтов позволила легко масштабировать контент: один шаблон – десятки вариантов.

– Повторяемость. Используя шаблоны и кэширование, можно быстро воспроизводить успешные промты. Помимо скорости и экономии, промт‑инжиниринг даёт: – Гибкость. Меняешь переменные – получаешь новый результат. – Контроль. Текст запроса прозрачен. Ты понимаешь, почему модель дала такой ответ.

Как я работаю с промтами

Я всегда начинаю с вопроса: «Для кого я пишу и зачем?» Потому что иначе я рискую уйти в сторону. Я описываю профиль пользователя, цель запроса, ограничения. Потом формулирую черновой промт. Часто он не идеален, но это нормально. Главное – начать диалог. Становится ясно, что модель не понимает, где‑то уходит в сторону. Тогда я добавляю контекст: «Ты маркетолог, работаешь в B2C, аудитория – молодые мамы…».

Далее тестирую и улучшаю. Тестирование – обязательный этап: один и тот же промт может вести к разным результатам на разных данных. Я пробую на нескольких примерах, читаю ответы, анализирую, чего не хватает. Иногда нужно добавить примеры (multishot), иногда структурировать запрос с помощью XML‑тегов. Например, когда я просил модель сделать анализ отзывов, без примеров она терялась. Но стоило добавить три примера с правильно размеченной категоризацией, и точность резко выросла.

Принципы успешного промт‑инжиниринга

1. Определи цель и аудиторию. Знание, кто будет читать ответ, помогает задавать тон и выбирать формат.

2. Дай контекст. Расскажи модели, зачем тебе ответ и как ты его будешь использовать. Это позволяет ей лучше «вжиться в роль».

3. Будь конкретен. Указывай формат: текст, список, таблица, JSON. Избегай размытых выражений вроде «сделай красиво». В моей практике конкретика всегда побеждала.

4. Предложи примеры. 3–5 образцов существенно повышают точность и последовательность модели. Я называю это «обучением на лету».

5. Структурируй промт. Используй разделители или теги (например, <instructions>, <example>), чтобы модель понимала, где инструкция, а где пример.

6. Тестируй и улучшай. Первый промт – это черновик. После тестов ты будешь удивляться, как многое можно улучшить.

Итерации – путь к совершенству

В рекомендациях специалистов делается акцент на итерационности: поставь цель, создай черновик, тестируй, улучшай. Я могу подтвердить: лучший промт редко рождается с первого раза. Обычно у меня уходит 3–5 итераций. При этом процесс улучшения я в последнее время автоматизировал с помощью инструментов: сначала генерирую промт с помощью генератора, затем пропускаю через улучшатель, который добавляет структуру, XML‑теги, цепочку рассуждений. Это экономит время и повышает качество.

Например, когда я разрабатывал промт для классификации поддержки клиентов, в черновике я просто просил распределять отзывы на «позитивные», «нейтральные» и «негативные». Результат был непредсказуем. После итераций я добавил примеры с тэгами <example>, пояснил, что классификация должна быть mutually exclusive, и попросил модель сначала подумать, а потом дать ответ (chain of thought). Точность выросла, а ответы стали структурированными.

Роль примеров и структуры

Multishot prompting – это двигатель промтов. Примеры показывают модели, что для тебя хорошо, и задают направление. Я часто беру реальные выдержки из прошлых кампаний и включаю их в промт как эталоны. Это похоже на то, как ты объясняешь стажёру: «Смотри, здесь было круто, сделай так же». Примеры помогают избежать неоднозначностей и учат модель стилю.

Структура важна для сложных промтов. Теги или разделители делают текст понятным. Например:

<instructions> Ты – маркетолог… </instructions> <example> Ввод: … Вывод: … </example>

Так модель видит, что находится в инструкции, что в примере, что в выводе. Такой подход снижает риск смешения разных частей промта. В своей практике я заметил, что структурированные промты сокращают «мусор» в ответах.

Мои кейсы

Один из моих любимых кейсов – автоматизация email‑маркетинга для B2B‑сервиса. Мы создавали письма для разных сегментов: CTO, HR и CEO. Вместо трёх разных шаблонов мы использовали один промт:

«Ты – копирайтер, пишешь письмо CTO…»

В переменных задавалась роль получателя, боли, уникальное предложение.

В качестве примеров я вставлял пару успешных писем.

В результате за один день мы получили десятки писем, сэкономили время контент‑команды, а показатели открываемости выросли на 15 %.

Другой пример – анализ отзывов с chain of thought. Я попросил модель: «Сначала выдели основные проблемы, затем предложи, как их исправить». Она буквально «думала вслух», и это позволяло мне видеть её рассуждения. Такой подход улучшил рекомендации и выявил скрытые закономерности.

Заключение

Промт‑инжиниринг – это искусство и наука, гибрид между креативом и системным мышлением. В этой главе я поделился основами: что такое промты, почему они важнее, чем кажется, какие принципы лежат в основе. Главное – понимать, что хороший промт рождается из конкретной задачи, понимания аудитории и готовности экспериментировать. В следующей главе мы поговорим о важности чёткости и контекста: как писать инструкции так, чтобы модель не гадала, а точно следовала твоим указаниям.

Глава 2. Чёткость и контекст: почему важна ясность запросов

Когда я впервые начал экспериментировать с ИИ, я думал, что достаточно бросить идею на вход и получить шедевр на выходе. Ничего подобного. Нечёткие запросы приводили к хаосу: модель импровизировала, смешивала стили, забывала важные детали. В этой главе я расскажу, почему ясность и контекст – ваши лучшие друзья в мире промтов.

Чем опасна неопределённость

Представьте, что вы даёте задание новичку, не объясняя, что нужно. Он попытается угадать. Тоже самое происходит с ИИ. Если промт содержит размытые формулировки, модель заполняет пробелы произвольно. Я много раз видел, как фраза «напиши интересный текст о продукте» превращалась в бессвязную рекламу. Почему? Потому что понятие «интересный» у каждого своё. Без контекста машина начинает фантазировать.

Размытость провоцирует:

– Смешение стилей. Вместо дружеского ты получаешь официальный тон.

– Отсутствие структуры. Модель не понимает, что важнее – факты или эмоции.

– Лишние детали. Модель заполняет пустоты тем, что считает нужным, и часто ошибается.

Однажды я попросил модель: «Сделай пост про новый курс для студентов». В ответ получил длинный пресс‑релиз в академическом стиле, хотя планировал лёгкий пост в социальных сетях. Виноват был я: не указал тональность, объём, аудиторию. Теперь я знаю, что без чёткости не обойтись.

Конкретика как суперсила

Чёткий промт – это инструкция без двойных толкований. Это не значит, что нужно писать тонны текста. Достаточно ответить на ключевые вопросы: кто, что, как, зачем. Я всегда прописываю:

– Роль модели. «Ты – маркетолог…» или «Ты – юрист…». Это помогает задать контекст и нужный голос.

– Аудиторию. «Для студентов первого курса…» или «Для руководителей HR…». Зная адресата, модель выбирает подходящий язык.

– Формат и объём. «Напиши три абзаца…» или «Сделай список из пяти пунктов…».

– Цель. «Чтобы информировать…», «Чтобы убедить купить…», «Чтобы развлечь…».

Чёткий промт не оставляет пространства для догадок. Однажды мне нужно было написать FAQ для интернет‑магазина. Я указал: «Ты – копирайтер. Напиши ответы на 5 часто задаваемых вопросов о доставке и оплате. Тон дружелюбный. Каждый ответ – не больше 30 слов». Результат был точный и лаконичный. Если бы я просто попросил «напиши FAQ», модель бы затянула ответы и ушла в детали.

Важность контекста

Контекст – это «почему» и «зачем». Без него модель не понимает, для кого и для чего текст. Я всегда объясняю:

– Use case. «Ответ будет использоваться на лендинге» или «Это часть электронной рассылки».

– Конечная цель. «Нужно повысить конверсию» или «Повысить лояльность».

– Ограничения. «Не упоминать цену», «Не использовать сленг», «Не выдавать конфиденциальную информацию».

Один забавный случай: я просил ИИ написать текст о корпоративном мероприятии. Без контекста он стал рассказывать о конкурсе костюмов, которого не было. Когда я уточнил, что мероприятие – деловой семинар для топ‑менеджеров, модель подобрала подходящую лексику и убрала лишнее. Чудес не бывает: ИИ нуждается в полном брифе.

Контекст помогает избежать недоразумений. Если я делаю рассылку для потенциальных клиентов, я добавляю: «У аудитории нет опыта в нашей сфере». Тогда модель объясняет терминологию. Если аудитория профессиональная, я прошу использовать жаргон. Чем больше информации, тем лучше результат.

Пошаговые инструкции

Иногда задача состоит из нескольких этапов. Я заметил: когда делишь её на шаги, модель справляется лучше. Вместо общей фразы «Сделай анализ конкурентов» я разбиваю:

1. Составь список конкурентов в нише.

2. Определи их сильные и слабые стороны.

3. Предложи, как мы можем выделиться.

Такой подход не даёт модели перепрыгнуть через ключевой момент. Она следует инструкции, как повар следует рецепту: сначала ингредиенты, потом приготовление. Если же я попросил бы всё в одном абзаце, анализ получился бы поверхностным.

Формат как указатель

Формат – ещё один аспект чёткости. Модель умеет генерировать разные структуры: статьи, списки, таблицы, JSON. Важно сказать, что вам нужно. Например:

– «Сделай таблицу с колонками “название”, “сильные стороны”, “слабые стороны”».

– «Верни JSON с полями “вопрос”, “ответ”».

– «Напиши пост из трёх абзацев, каждый абзац – не более 40 слов».

Когда я не указывал формат, случались казусы. Я просил список, получал сплошной текст. Сейчас я всегда добавляю формальный запрос: модель становится предсказуемой.

Примеры в помощь

Примеры – это практика показом. Если я хочу, чтобы модель писала в определённом стиле, я даю ей примеры. Достаточно пары образцов, и модель подхватывает тон, слог, структуру. Например, для рассылки в духе stand‑up я добавил пару шуточных писем. Модель сразу стала писать с иронией. Без примеров приходилось долго корректировать.

Советы:

– Используйте разнообразные примеры, чтобы показать диапазон.

– Не забывайте указывать, что это именно примеры, иначе модель может повторить содержание.

– Оформляйте примеры структурированно, чтобы отделить их от инструкции.

Ошибки, которые мешают

– Недостаток информации. Запрос «Напиши статью про машину» – слишком общий. Какую машину? Для кого? Какая цель?

– Противоречивые требования. «Напиши коротко, но подробно» – модель не поймёт, что важнее.

– Отсутствие ограничений. Без чётких рамок модель может зайти слишком далеко: придумать факты, добавлять неуместные детали.

– Запреты вместо указаний. Говоря «не делай X», вы оставляете модель без альтернативы. Лучше сказать, что делать: «Не упоминай цену, вместо этого сфокусируйся на ценности».