Что такое хороший промпт
Промпт задаёт модели направление работы. Чем яснее задача и контекст, тем меньше модели приходится угадывать. Хороший запрос описывает не только желаемый текст, но и ситуацию: кто будет использовать результат, какие данные допустимы и по каким признакам ответ можно принять.
OpenAI рекомендует формулировать запрос ясно и конкретно, а затем уточнять его итерациями. Это полезнее попытки найти одну магическую фразу на все случаи.
Конструкция из шести элементов
Задача. Что именно нужно сделать. Контекст. Для кого и зачем. Данные. На чём строится ответ. Ограничения. Что нельзя менять или придумывать. Формат. Таблица, план, письмо или JSON. Критерии. Как выглядит хороший результат.
Не каждый запрос требует всех шести элементов. Для простого вопроса достаточно задачи. Для коммерческого предложения или анализа документа нужны почти все.
Как давать модели контекст
Вместо фразы «напиши пост» укажите продукт, аудиторию, цель, канал, примеры голоса и запрещённые обещания. Отделяйте инструкции от исходного материала заголовками. Если данных не хватает, попросите сначала задать вопросы.
Постоянный контекст лучше хранить в Project или аналогичном рабочем пространстве, а в конкретном чате передавать только сведения текущей задачи.
Как задавать формат ответа
Формат снижает стоимость последующей обработки. Для сравнения попросите таблицу с фиксированными колонками. Для автоматизации задайте JSON-схему. Для статьи запросите структуру заголовков и тезисы до полного текста.
Не смешивайте несовместимые требования вроде «подробно, но в трёх предложениях». Расставляйте приоритеты прямо: точность важнее краткости, сохранение фактов важнее стиля.
Промпты для рассуждающих моделей
Не нужно заставлять модель раскрывать внутреннюю цепочку рассуждений. Полезнее попросить проверить условия, перечислить допущения и дать краткое объяснение вывода. Для сложной задачи дайте цель и ограничения, но оставьте модели свободу выбрать рабочий путь.
Просите проверяемый результат: формулу, ссылку, тест, список изменённых файлов или критерии приёмки.
Пять частых ошибок
Слишком общая задача. Модель заполняет пробелы шаблонами. Нет исходных данных. Ответ выглядит уверенно, но не относится к ситуации. Перегрузка ролью. Длинная легенда не заменяет критерии. Десять задач сразу. Ошибки трудно обнаружить. Нет проверки. Первый красивый ответ принимается за факт.
Как улучшать ответ итерациями
Не переписывайте запрос целиком после каждого ответа. Назовите конкретную проблему: отсутствуют источники, нарушен формат, не учтён сегмент или вывод не следует из данных. Затем измените один элемент промпта и сравните результат.
Сохраняйте не только удачный промпт, но и пример правильного результата. Такой эталон часто полезнее дополнительных прилагательных.
Как проверять результат
Отделяйте факты от рекомендаций. Открывайте первоисточники, пересчитывайте числа, проверяйте имена и даты. Для кода запускайте тесты. Для текста проверяйте обещания, повторы и соответствие голосу бренда.
Если цена ошибки высока, модель должна готовить черновик, а решение принимает специалист.
Чек-лист
- Сформулирована одна основная задача
- Добавлен необходимый контекст
- Переданы исходные данные
- Указаны ограничения
- Задан формат результата
- Есть критерии проверки
Готовый шаблон
Универсальный шаблон промпта. Удалите ненужные строки и заполните квадратные скобки.
Задача: [что сделать] Контекст: [для кого и зачем] Исходные данные: [вставить материалы] Ограничения: [что нельзя менять или придумывать] Формат результата: [структура] Критерии качества: [как проверить] Если информации недостаточно, сначала задай до пяти уточняющих вопросов. В конце перечисли допущения и факты, которые требуют проверки.