Тендеры и лиды
Информация
Вы когда-нибудь просили нейросеть написать текст, а получали ерунду? Или часами пытались «объяснить» ChatGPT, что вам нужно? Проблема не в ИИ. Проблема в том, как вы формулируете запрос.
С активным развитием искусственного интеллекта, процесс работы меняется. Кто-то боится, что его должность заменят ИИ, а кто-то адаптируется и учится новому.
В этой статье я собрал базовые техники, конкретные примеры промптов, книги и даже бесплатные курсы для тех, кто хочет научиться грамотно т эффективно использовать ИИ в своей профессии и для повседневной жизни.
Промпт инжиниринг (prompt engineering) — это область работы с искусственным интеллектом, которая занимается созданием и оптимизацией текстовых инструкций (промптов) для получения от нейросетей максимально точных, полезных и релевантных ответов.
Простыми словами: если нейросеть — это помощник, то промпт инжиниринг — это искусство правильно сформулировать для него ТЗ.
В отличие от обычного пользовательского запроса, промпт-инженер продумывает структуру, контекст, роли, примеры и ограничения. Это превращает хаотичное общение с ИИ в управляемый и предсказуемый процесс.
Главная задача этой дисциплины — снизить неопределенность ответа нейросети. Когда вы пишете «напиши текст про собак», результат может быть каким угодно. А промпт-инженер напишет:
«Ты — эксперт-кинолог с 10-летним стажем. Напиши пост для Instagram на 500 символов о том, как выбрать щенка лабрадора. Упомяни важность родословной и первых прививок. Используй дружелюбный тон и 3 эмодзи. Не используй сложную терминологию».
Результат будет конкретным, предсказуемым и полезным.
Таким образом, основная цель промпт инжиниринга — это повышение качества, точности и полезности ответов ИИ через грамотное управление входными данными.
Контекст — это фундамент хорошего промпта. Без него нейросеть гадает, с ним — точно попадает в цель.
Роль контекста можно сравнить с инструкцией для курьера:«Привези заказ» — плохо.«Привези заказ в офис на 3-й этаж, домофон 123, после 18:00, позвони заранее» — хорошо.
В промпт инжиниринге контекст выполняет три функции:
Пример:
Без контекста: «Расскажи про нейросети» → ответ на 5 страниц.
С контекстом: «Ты — преподаватель для 10-летних. Объясни, что такое нейросети, за 3 предложения, используя аналогию с поваром» → чёткий, короткий, понятный ответ.
LLM (Large Language Models — большие языковые модели) — это те самые модели, как GPT-4, Claude, Gemini, YandexGPT.
GenAI (Generative AI — генеративный ИИ) — более широкое понятие, включающее генерацию текста, изображений, видео, кода.
Промпт инжиниринг для LLM имеет свою специфику:
Для GenAI задачи шире. Например, для генерации изображений (Midjourney, Nano Banana) промпт-инжиниринг включает описание стиля, освещения, композиции, камеры.
Ключевой навык промпт-инжиниринга — это умение переводить человеческую задачу на «язык», который оптимально понимает конкретная модель ИИ.
Если вы новичок в промпт-инжиниринге, начать проще всего с одного действия: перестать задавать ИИ короткие вопросы и начать писать развёрнутые инструкции.
Но давайте разложим всё по полочкам.
Хороший промпт обычно состоит из четырёх элементов (не всегда все обязательны, но чем сложнее задача — тем больше нужно):
Простейший промпт для тренировки (возьмите и попробуйте прямо сейчас в любой нейросети):
«Ты — опытный редактор. Перепиши следующий текст так, чтобы он стал понятен 10-летнему ребёнку. Используй короткие предложения и простые слова. Текст: [вставьте любой сложный текст]»
Многие думают, что промпт-инжиниринг — это просто уметь писать длинный запрос. На самом деле, это полноценная профессия с конкретными компетенциями.
Вот навыки промпт-инжиниринга, которые ценятся на рынке:
Аналитическое мышление.
Вы должны уметь разложить любую бизнес-задачу на шаги, которые может выполнить ИИ.
Понимание архитектуры LLM.
Не нужно быть разработчиком, но полезно знать, что такое токены, температура, top-p, контекстное окно.
Написание чётких инструкций.
Это звучит просто, но на практике 90% людей пишут промпты неоднозначно. Навык оттачивается только практикой.
Тестирование и итерации.
Промпты почти никогда не работают идеально с первого раза. Нужно уметь анализировать плохие ответы и уточнять инструкции.
Знание ограничений моделей.
Что ИИ может, а что нет (например, считать деньги без калькулятора он не умеет — только имитирует счёт).
Работа с контекстным окном.
Умение упаковать релевантную информацию в ограниченный объём (например, 8K, 32K, 128K токенов).
Пока вы на старте, избегайте трёх главных ловушек:
Теория — это хорошо, но настоящая магия промпт-инжиниринга начинается с техник. Это готовые «рецепты», которые работают почти для любых задач. Новички используют один-два метода. Профессионалы комбинируют их.
Представьте, что вы учите нейросеть решать задачи. Можно просто спросить «реши уравнение». А можно сначала показать пример решения, попросить объяснить ход мыслей или разбить задачу на шаги.
Вот основные техники промпт-инжиниринга, которые должен знать каждый:
Давайте разберём методы промпт-инжиниринга на конкретных примерах. Возьмём одну и ту же задачу: «Оценить риски запуска нового продукта».
Метод 1: Zero-shot (без примеров)
«Оцени риски запуска нового мобильного приложения для доставки еды. Назови 5 рисков».
Модель что-то выдаст, но качество будет средним.
Метод 2: Few-shot (с примерами)
«Вот примеры оценки рисков для других продуктов:Продукт: умные часы → риски: короткое время работы, неточный пульсометр, высокая цена.Продукт: онлайн-курс → риски: низкая мотивация студентов, пираты, технические сбои.
Теперь оцени риски для продукта: мобильное приложение для доставки еды. Дай 5 рисков в том же формате».
Качество ответа резко вырастает, потому что модель видит, что от неё хотят.
Метод 3: Chain-of-Thought (цепочка рассуждений)
«Оцени риски запуска приложения для доставки еды. Сначала подумай о технологической части, потом о рыночной, потом о юридической и финансовой. Для каждого риска объясни, почему он важен. В конце дай итоговый список из 5 рисков с кратким обоснованием».
Метод CoT заставляет модель «думать вслух», что резко повышает логику ответа. Особенно полезен для математики, программирования и аналитики.
Метод 4: Tree-of-Thoughts (дерево мыслей)
«Оцени риски запуска приложения для доставки еды. Рассмотри 3 сценария развития:
Для каждого сценария назови по 3 ключевых риска и вероятность их наступления в процентах».
ToT — это как пригласить на совещание трёх экспертов с разными взглядами. ИИ генерирует несколько веток рассуждений и выбирает лучшую.
Теперь перейдём к самому ценному — промпт инжиниринг примеры промптов, которые можно сразу скопировать и использовать.
text
Роль: Ты — SMM-менеджер с опытом в образовательной сфере.
Задача: Напиши пост для Telegram-канала на тему «Как начать учить английский с нуля».
Аудитория: Взрослые люди 25-40 лет, у которых нет времени на курсы.
Тон: Дружелюбный, мотивирующий, без воды.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13470 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Структура:
1. Крючок (1 предложение, проблема читателя)
2. 3 конкретных шага (каждый шаг — 1 предложение)
3. Призыв к действию
Длина: 300-400 символов.
Запрещено: Слова «легко», «просто», восклицательные знаки подряд.
text
Роль: Ты — бизнес-аналитик.
Задача: Проанализируй следующие данные продаж за 3 месяца и выдели 3 ключевые проблемы.
Данные:
Январь: 450 продаж, средний чек 1500₽
Февраль: 420 продаж, средний чек 1550₽
Март: 380 продаж, средний чек 1600₽
Формат ответа:
- Проблема 1: [название] → [доказательство цифрами] → [возможная причина]
- Итоговая рекомендация одной фразой
text
Роль: Ты — строгий редактор в издательстве «МИФ». Ты ненавидишь клише, пассивный залог и воду.
Задача: Прочитай текст ниже и найди в нём 5 проблем. Для каждой проблемы напиши исправленный вариант.
Текст: [вставьте ваш текст]
Требования к ответу: Без комплиментов. Только критика и правки. В конце поставь оценку от 1 до 10.
text
Роль: Ты — senior Python-разработчик.
Задача: Напиши функцию, которая принимает список словарей и сортирует его по значению ключа 'date'.
Условия:
- Дата в формате 'YYYY-MM-DD'
- Если дата отсутствует, элемент идёт в конец списка
- Добавь аннотации типов и docstring
- Обработай возможные ошибки (неверный формат даты)
Не используй: pandas, внешние библиотеки кроме datetime
Выдай только код, без объяснений.
Нет возможности купить курс и освоить профессию? Вот обучение промпт-инжинирингу бесплатно по шагам:
Шаг 1. Зарегистрируйтесь в одной из языковых моделей (например, GPT, DeepSeek).
Шаг 2. Пройдите бесплатный курс DeepLearning.AI (1 час).
Шаг 3. Каждый день пишите по 5 промптов на разные темы: текст, код, анализ, перевод, креатив.
Шаг 4. Изучите Learn Prompting (раздел «Техники»).
Шаг 5. Начните вести свой «сборник промптов» в Notion или Google Docs. Каждый хороший промпт сохраняйте.
Через 2-3 недели такой практики вы будете писать промпты лучше 90% обычных пользователей.
Если вы ищете промпт-инжиниринг курсы с сертификатом и обратной связью, вот актуальный топ (на апрель 2026 года):
Подобрал для вас выжимку, что почитать, чтобы углубиться в тему, я не разбираться в ней чисто поверхностно.
Книга «Промпт-инжиниринг для LLM» за авторством Водолазского — о техниках, примерах и архитектуре LLM. Найти можно на Озоне, Литрес, иногда встречается в открытом доступе.
Международный бестселлер «Prompt Engineering for LLMs» Берримана (Berryman) даёт более глубокое погружение. Книга на английском, искать на Amazon или Озоне, также можно найти PDF по запросу.
«The Art of Prompt Engineering» Тейлора написана специально для маркетологов и копирайтеров. Доступна на Gumroad и Amazon.
«GPTML: справочник по промпт-инжинирингу» от коллектива авторов — практический справочник с шаблонами и чек-листами. Распространяется в электронном виде, ищите по запросу «gptml справочник по промпт-инжинирингу».
Когда я начинал разбираться с промпт-инжинирингом, у меня была та же проблема, что и у всех: нейросеть вроде бы умная, но делает не то, что нужно. Я писал «напиши пост», получал простыню текста. Писал «сделай короче» — получал обрубок. И только когда я перестал ждать, что ИИ догадается сам, и начал прописывать роли, контекст, формат и примеры, результаты перестали быть лотереей.
Но вот что я точно понял за это время. Можно прочитать двадцать статей, сохранить пятьдесят промптов в закладки и так ни разу не сесть и не попробовать. А можно взять один шаблон из этой статьи, открыть любой чат с нейросетью и через пять минут получить результат, который раньше занимал час. Кстати, если не хочется регистрироваться в пяти разных сервисах, чтобы сравнить, как один и тот же промпт работают на разных моделях, есть вариант проще — в ЭкспертАИ собраны и текстовые модели, и генерация изображений, и транскрибация, и даже готовые ИИ-эксперты с настроенными промптами (юрист, маркетолог, копирайтер). Удобная песочница, чтобы не тратить время на настройку окружения, а сразу начать практиковаться. Но это, конечно, не панацея, а просто один из инструментов.
Промпт-инжиниринг не магия и не хайп. Это навык, который нарабатывается так же, как любая другая практическая вещь: через попытки, ошибки, исправления и снова попытки. И чем раньше вы начнёте эти попытки, тем быстрее нейросеть перестанет быть загадкой и станет просто удобным инструментом.
Попробуйте прямо сегодня. Возьмите любой промпт из главы с примерами, подставьте свои данные и посмотрите, что получится. Если что-то пойдёт не так — перепишите, уточните, добавьте примеров. Итерации здесь работают лучше, чем надежда на «волшебную кнопку».
Пишите в комментариях свой лучший промпт за сегодня. Какую задачу вы решили с помощью нейросети? Какой шаблон сработал?
Международный бестселлер, глубокое погружение
Amazon, Ozon (англ.), PDF по запросу
«The Art of Prompt Engineering»
Тейлор
Для маркетологов и копирайтеров
Gumroad, Amazon
«GPTML: справочник по промпт-инжинирингу»
Коллектив авторов
Справочник с шаблонами и чек-листами
В электронном виде, ищите по запросу «gptml справочник по промпт-инжинирингу»
Техники, примеры, архитектура LLM
Озон, Литрес, иногда в открытом доступе
«Prompt Engineering for LLMs»
Берриман (Berryman)
