Бесплатный курс по нейросетям. Как стать профессиональным промпт-инженером: от дилетанта к мастеру.

ИИ больше не фантастика — он сидит в соседней вкладке и ждёт, когда ты дашь ему команду. Проблема в том, что большинство людей пишут промпты, как будто просят помощи у духа из лампы: неясно, запутанно и на авось. А потом удивляются, что ответ получился соответствующий — «ни о чём». Эта статья — не просто инструкция, как улучшить свои запросы. Это путь превращения из случайного пользователя ChatGPT в того, кто может действительно управлять ИИ, как инструментом. А не наоборот.

Ранее на сайте появился курс для новичков: «Бесплатный курс по промптингу с GPT: как профессионально формировать запросы для нейросетей«. Если у Вас нет опыта в промптинге, то рекомендую начать именно с него.

Глава 1. Кто такой промпт-инженер и почему это важно?

Промпт-инженер: не кодер, не копирайтер, а дирижёр ИИ.

Вопреки первому впечатлению, промпт-инженер — это не технарь и не писатель, хотя умеет и то, и другое. Это специалист, который знает, как говорить с искусственным интеллектом так, чтобы тот выдавал нужный результат с минимальным количеством попыток и максимумом пользы. Его навык — не в написании текста, а в проектировании мысли, которую потом переводит в промпт.

Представь оркестр. Каждый инструмент умеет играть, но без дирижёра всё это превращается в какофонию. ChatGPT, Claude, Gemini — все они мощные инструменты. Но только в руках опытного пользователя они становятся помощниками, а не непредсказуемыми генераторами случайностей.

Если коротко: промпт-инженер — это UX-дизайнер взаимодействия с ИИ. Его задача — сформулировать промпт так, чтобы ИИ «понял» задачу в нужном контексте, нужным тоном, в нужной форме.

И да, это не хобби, а профессия. Вакансии уже висят, а гонорары иногда выше, чем у разработчиков. Кто понял тренд — уже на шаг впереди.

Чем отличается профессионал от обычного пользователя?

Обычный пользователь заходит в ChatGPT и пишет: «напиши текст про туризм». Получает среднее нечто, которое мог бы сгенерировать даже бот 2010-х годов. Профессиональный промпт-инженер напишет нечто вроде:

«Ты — опытный travel-копирайтер. Твоя задача — создать живой и вдохновляющий текст о путешествии по Карелии для блога в стиле National Geographic. Длина — 1500 знаков. Используй образность, метафоры, достоверные факты и призыв к действию в конце».

Видишь разницу? Она в роли, цели, стиле, ограничениях и формате. Вот почему профессионал тратит 30 секунд на промпт — и получает результат, которому другие завидуют. А новичок потом ещё 15 минут редактирует «сырой» текст вручную.

Именно глубина понимания задачи и умение транслировать её ИИ отличает профи от просто активного пользователя.

Не менее важно: профессионал умеет повторяемо получать качественный результат, а не «на удачу». Это и делает его ценным для бизнеса, команд и автоматизации процессов.

Почему промпт-инженерия — это профессия будущего (уже настоящего).

Когда-то были люди, которые «умели гуглить». Потом — те, кто «умел пользоваться Excel». Сегодня ценятся те, кто умеет управлять ИИ и повышать его эффективность. А завтра это станет базовым требованием.

Промпт-инженеры уже работают в маркетинге, юриспруденции, HR, программировании и даже в силовых структурах (там это просто не афишируют). Учат ИИ генерировать шаблоны документов, проверять код, анализировать тренды, писать слоганы и даже спорить с конкурентами.

ИИ не заменит людей. Он заменит тех, кто не умеет с ним работать. А промпт-инженер — это человек, который не только умеет, но и делает ИИ своим ассистентом, а не случайным собеседником.

Как в своё время программисты стали архитекторами цифровых решений, так сегодня промпт-инженеры становятся архитекторами взаимодействия человека и машины. И, по прогнозам, их роль будет только расти.

Если ты думаешь, что промпт-инженеры — это временно, вспомни, сколько лет понадобилось, чтобы Excel стал «базовым навыком». С ИИ этот процесс займёт гораздо меньше времени.

Глава 2. Как думает ИИ — кратко, но по делу.

Что делает модель, когда ты вводишь текст.

Секрет прост: ИИ не «понимает» твой запрос в человеческом смысле этого слова. Он не размышляет, не чувствует и не оценивает. Он всего лишь предсказывает наиболее вероятное продолжение текста на основе миллиардов ранее увиденных примеров. То есть, когда ты пишешь: «Напиши стратегию развития бренда», модель думает не «что такое бренд и стратегия», а «как обычно продолжались такие фразы в прошлый раз».

По сути, ChatGPT — это мощный механизм автодополнения, но не с тремя словами, как в телефоне, а с тысячами — и в контексте целых абзацев. Это как суперпродвинутый Т9, только без вменяемого чувства иронии (если ты его специально не научишь).

Вот почему промпты так важны. Ты не просто «даёшь задание» — ты формируешь сценарий, по которому ИИ будет предсказывать следующий шаг. Нечёткий запрос — неясный прогноз. Чёткий — почти магия.

Важно понять: ИИ не знает, что он делает. Он не «понимает, зачем ты это просишь» — пока ты сам ему это не скажешь.

Почему конкретика важнее красивых формулировок.

Люди любят завуалированные просьбы. «А не мог бы ты, будь добр, если не сложно, рассказать…». ИИ — нет. Он буквально не понимает ни намёков, ни стиля «ты же умный, сам разберись». Потому что чем абстрактнее запрос, тем больше вероятность, что результат будет случайным.

Например, если ты попросишь: «Придумай название для бренда», ты получишь… ну, что-нибудь. Но если скажешь: «Придумай 10 названий для бренда экологичной косметики для женщин 25–40 лет. Названия должны быть короткими, на русском, звучными и легко запоминаться», — вот тогда модель включается по-настоящему.

ИИ не делает выводов из контекста, если ты явно его не дал. Он не догадается, что тебе нужно на русском, если ты не сказал. Не поймёт, что речь идёт о женской аудитории, если не уточнил. Он как джинн, но без юмора и фантазии, пока ты сам их не включишь.

Красота текста — это хорошо, но если она не сопровождается конкретикой, ИИ либо сработает по умолчанию (и напишет шаблон), либо начнёт импровизировать. А импровизация у него… скажем так, на любителя.

Почему ИИ — это не «интеллект», а «предсказательная машина».

Слово «интеллект» в названии вводит в заблуждение. ИИ не читает между строк, не имеет интуиции и не способен на озарения. Он не мыслит — он предугадывает. Это всё равно что спросить огромную статистическую таблицу: «Что обычно идёт после фразы “В 2025 году бизнес…”?» — и она тебе это напишет.

Вся его сила — в том, что он прочитал миллиарды текстов и «запомнил» закономерности. Но у него нет реального понимания. Он не знает, что делает, он просто знает, как это выглядит.

Вот почему промпт должен быть предельно ясным и структурированным. Ты буквально программируешь поведение модели. Если хочешь креатив — скажи. Хочешь строгость и формализм — укажи стиль. Не уточнишь — получишь «по умолчанию».

ИИ — не собеседник, а предсказатель. И работает он идеально, когда ты сам становишься дизайнером его поведения.

Ловушка буквализма: почему ChatGPT иногда «тупит» и как это исправить.

Промпт: «Напиши список лучших стран для туризма». Ответ: «1. Франция. 2. Италия. 3. Япония…». И вроде всё хорошо, но ты забыл сказать, что тебе нужно не просто список, а сравнительный анализ с акцентом на бюджет и безопасность.

ИИ часто «буквально» понимает команды. Сказал «напиши заголовок» — он напишет один. Сказал «сделай текст», но не указал размер — получишь не то, что ожидал. ChatGPT не уточняет, не переспрашивает, он делает, как понял — и точка.

Чтобы избежать этой ловушки, нужно:

• Всегда указывать желаемый формат (список, таблица, текст, абзацы и т.д.).
• Заранее обозначать критерии качества и фокус.
• Добавлять примеры, если хочешь управлять стилем или тоном.
• Не надеяться на «додумай сам» — это путь к хаосу.

Буквализм — не баг, а фича. Он даёт тебе полную власть над результатом. Главное — научиться этой властью пользоваться.

ИИ делает не то, что ты хочешь, а то, что ты сказал. Именно поэтому хорошие промпты — это не просто запросы, а настоящие инструкции.

Глава 3. Базовые приёмы промпт-инженера.

Инструкция, цель, контекст: три кита хорошего промпта.

Вот главная ошибка новичков: они думают, что достаточно просто «задать вопрос». Но хороший промпт — это не вопрос, а сценарий поведения модели. И чтобы он сработал, тебе нужно соблюсти три ключевых элемента:

• Инструкция — чёткое указание, что именно нужно сделать. Не «расскажи», а «создай список», «проанализируй», «напиши с акцентом на…».
• Цель — зачем ты это делаешь. ИИ не знает, для кого и ради чего ты просишь текст, а это критично для выбора стиля и структуры.
• Контекст — кто ты, кто он, в какой роли работает модель и что она должна учитывать. Чем больше информации, тем точнее результат.

Например:

Ты — редактор делового журнала. Напиши краткую аналитическую заметку (до 1000 знаков) о тенденциях в строительстве в 2025 году. Используй сдержанный стиль, цифры и логическую структуру.

Здесь всё есть: роль модели, цель, объём, стиль, направление и контекст. Такой промпт почти гарантирует, что ты получишь нужный результат с первого раза — без тыканья «попробуй ещё раз».

Когда в промпте чего-то из этих трёх не хватает, модель начинает гадать. А угадывает она не всегда в твою пользу.

Структура запроса: от сырой идеи к точному указанию.

Хаотичный промпт — это как неструктурированная мысль. Если ты кидаешь ИИ что-то вроде: «мне нужен текст, ну типа для лендинга, но чтобы креативный и чтоб про услугу…», то будь готов, что получишь «что-то».

Хороший промпт строится по принципу «максимально ясное задание с минимальным количеством двусмысленностей». Вот базовая структура:

• Кто ты? (Ты — UX-дизайнер / копирайтер / аналитик / стратег).
• Что нужно сделать? (Напиши / проанализируй / придумай / составь).
• Как именно? (Формат, объём, стиль, критерии).
• Для кого? (Целевая аудитория, контекст).
• Что важно учесть? (Тон, ограничения, примеры, язык).

Например:

Ты — маркетолог с опытом в e-commerce. Создай таблицу из 10 идей для акций, которые повысят повторные продажи в интернет-магазине одежды. Укажи: название акции, краткое описание, пример выгоды для клиента. Стиль — деловой, лаконичный, без избыточной эмоциональности.

Чем больше ты продумываешь структуру — тем меньше будешь править потом. Это особенно важно, если ты работаешь в режиме реального времени или на потоке задач.

Многострочные промпты: как писать, чтобы ИИ понимал.

Некоторые боятся «нагружать» ИИ и пишут всё в одну строчку. Это ошибка. ИИ прекрасно обрабатывает многострочные промпты — и чем логичнее ты структурируешь задачу, тем лучше.

Вот шаблон, который можно использовать буквально каждый день:

Ты — [роль модели].
Твоя задача — [цель задачи].
Формат ответа — [таблица, список, текст, код].
Стиль — [деловой, креативный, нейтральный и т.д.].
Дополнительные требования — [что учесть, что исключить].

Разбивка по строкам делает промпт читаемым и для тебя, и для модели. ChatGPT и другие ИИ не путаются, если ты оформляешь запрос как блок — наоборот, им проще понимать структуру.

Такой подход позволяет работать с большими и сложными задачами — например, с текстами для целых лендингов, бизнес-планами, юридическими документами. А самое приятное — ты можешь повторно использовать такие шаблоны, подставляя в них новые значения.

Ролевые промпты: как «назначить» ИИ экспертом и почему это работает.

Если ты хочешь получить профессиональный, стилистически точный и контекстно уместный результат — начни с указания роли. Ролевые промпты активируют нужные паттерны поведения модели. Она буквально «вживается» в заданный образ.

Пример:

Ты — опытный HR-специалист. Твоя задача — составить 5 кавер-писем для отклика на вакансию project-менеджера в IT. Стиль — убедительный, профессиональный, но не шаблонный.

Сразу другая отдача, правда? Без роли ИИ будет «универсальным собеседником», который старается всем угодить и часто выдает обезличенные тексты. С ролью — он точен, уверен и попадает в контекст.

Советы по ролям:

• Указывай конкретную профессию или функцию (не просто «эксперт», а «финансовый аналитик», «UX-дизайнер» и т.д.).
• Добавляй уточнение по опыту или специализации («с опытом в банковском секторе»).
• Можно комбинировать роли: «Ты — юрист и специалист по интеллектуальной собственности».

Ролевая модель — это способ управлять стилем и мышлением модели. Это не просто формальность, это прямой рычаг влияния на результат.

Если ты не укажешь, в какой роли работает модель, она выберет роль сама. И это почти всегда не та, что тебе нужна.

Глава 4. Частые ошибки новичков.

Общие, расплывчатые запросы.

Открывает наш парад фейлов промпт: «Напиши статью про бизнес». Что конкретно? Для кого? В каком стиле? Какая цель? Это всё равно что сказать повару: «приготовь что-нибудь вкусное» — у него вариантов больше, чем у IKEA полок.

ИИ не догадывается. Он выполняет то, что сказано. Чем обобщённее запрос — тем сильнее модель будет «плавать» и выдавать шаблонный, усреднённый текст. А потом начинаются жалобы: «Он пишет какую-то фигню». Ну а что ты ждал?

Бессмысленные вводные типа «расскажи немного» или «чуть-чуть опиши» — тоже в эту копилку. Модель не знает, сколько это «чуть-чуть». Уточняй: 100 слов? Один абзац? Три примера?

Решение простое: всегда добавляй конкретику. Задача + цель + аудитория + формат = уже почти готовый хороший промпт.

Перегрузка текста — «запрос на 30 строк, где главное внизу».

Вторая крайность — когда промпт превращается в роман. Особенно этим страдают новички, которые пытаются «вылить» всё в одном потоке: «Сейчас объясню… там такая история… клиент, значит, пришёл, и вот мы подумали, а что если…».

ИИ не умеет вычленять главное из словесной каши. Он не различает, что ты «просто рассуждаешь», а где начинается сама команда. Особенно если ты не выделил это как отдельный блок.

Вот пример плохого промпта:

У нас тут такая ситуация, что мы хотим придумать контент, но не просто контент, а что-то, что будет цеплять, потому что мы заметили, что вовлечённость упала, особенно у молодых, ну ты понял, короче, можешь что-то посоветовать?

ИИ не понял. Он сгенерирует какую-то общую рекомендацию — и ты снова будешь недоволен. Вместо этого разбивай запрос по блокам, выноси главное наверх и пиши по делу.

• Не лей воду.
• Сначала — суть, потом — уточнения.
• Если нужно контекстное описание — выдели его отдельно от задания.

Чем логичнее структура запроса — тем точнее результат. Модель не ленится, но ей нужен порядок.

Многозначность и двусмысленность.

Ещё один популярный фейл: использовать слова, которые могут значить всё и ничего. Примеры: «сделай интересное описание», «написать крутой текст», «предложи что-то нестандартное».

А что такое «интересное»? Для кого? Чем оно должно зацепить? ИИ не телепат — он не понимает, что для тебя круто, а что банально.

Другая форма этой ошибки — фразы с двусмысленным смыслом. Пример:

Напиши текст для лендинга, который продаёт, но не слишком навязчивый, без продаж, но всё же чтобы продавал, как-то ненавязчиво, но убедительно.

ИИ такой: «Эммм… что?». Результат — текст, который и не продаёт, и не убеждает, и вообще непонятно зачем нужен. Невнятная цель — невнятный результат.

Решение: используй метки качества. Например:

• «Текст должен мотивировать на регистрацию за счёт чётких выгод»;
• «Стиль — как у Nike: уверенно, дерзко, кратко»;
• «Добавь пример проблемы и решение».

Так ИИ поймёт, что ты хочешь, и не будет гадать на кофейной гуще твоих формулировок.

«А ты сам подумай» — чего делать точно не стоит.

Легендарная ошибка: оставить всё на усмотрение модели. «Ну ты же умный, сам реши, как лучше». Ага, модель умная — но не инициативная. Она не решает, она подстраивается под запрос. Если в запросе нет ясности — результат будет размыт.

Самое интересное: чем больше у модели свободы, тем более предсказуемо шаблонный текст она выдаст. Без чётких рамок она уходит в зону комфорта: скучные структуры, «общечеловеческий» стиль, клише.

Даже если ты хочешь получить креативный результат — это тоже надо указать. Пример:

Ты — сценарист рекламного агентства. Придумай 5 идей вирусной видеорекламы для энергетического напитка. Целевая аудитория — молодёжь 18–25 лет. Можно использовать ироничный стиль, элементы пародии, мемы. Формат — короткие описания (до 100 слов каждая).

Ты управляешь креативностью модели, а не наоборот. Не надо ждать, что она «сама поймёт» — это путь в никуда. Тебе нужен результат — значит, будь архитектором запроса.

ИИ хорош в исполнении, но ужасен в импровизации без рамок. Он не знает, что хорошо, пока ты не объяснишь, что для тебя значит «хорошо».

Глава 5. Промпт-дизайн: проектируем запрос, как инженеры.

Разделение логики: что, зачем и в какой форме.

Секрет сильного промпта — в логике. Не в словах, не в стиле, а именно в логике построения команды. Каждый хороший промпт можно разложить на три уровня:

• Что делать? — Чёткая команда: написать, проанализировать, сгенерировать, придумать, преобразовать.
• Зачем это нужно? — Цель: для кого, с какой задачей, с каким эффектом (продать, проинформировать, убедить, развеселить).
• Как это должно выглядеть? — Формат: таблица, список, текст, структура, стиль, язык, длина.

Если хотя бы одного слоя нет — промпт «проседает». Модель начинает или гадать, или упрощать. Но если ты дал всё — получаешь предсказуемый и точный результат.

Пример базовой логической структуры:

Ты — опытный копирайтер. Напиши текст (что делать) для лендинга услуги онлайн-обучения дизайнеров (зачем это нужно), в форме структуры с подзаголовками, списками и CTA, стиль — дружелюбный, современный, без перегрузки терминами (как это должно выглядеть).

Чётко. Структурно. Повторяемо. Вот это и есть промпт-дизайн.

Как ИИ обрабатывает сложные задачи — и как их подавать.

Многие удивляются: «Почему ИИ справляется с простыми задачами, но сыпется на сложных?». Ответ: сложные задачи требуют разбиения. Если ты суёшь всё в один запрос, модель начинает «размазывать» усилия по всему тексту — и результат получается никакой.

Решение — разбиение задачи на этапы прямо в промпте. Например:

Разбей выполнение задачи на 3 этапа: 1) Сначала предложи стратегию публикаций; 2) Затем — темы и рубрики; 3) В конце — придумай примеры постов. Не переходи к следующему этапу, пока не получишь мой ответ.

Такой подход называется итерационным взаимодействием. Ты общаешься с ИИ по шагам, как с подчинённым или ассистентом. Он лучше справляется, когда выполняет один чёткий шаг за раз, а не всё сразу.

Кроме того, ты можешь использовать подпромпты внутри одного большого запроса. Например:

• Шаг 1: Составь таблицу основных проблем целевой аудитории.
• Шаг 2: Для каждой проблемы предложи решение.
• Шаг 3: Преобразуй это в структуру лендинга.

Сложные задачи становятся простыми, если правильно их подать. Это и есть инженерный подход.

Используем маркеры, списки, форматирование (да, даже в текстовом запросе!).

Никто не любит хаос. Ни ты, ни ИИ. Чем структурированнее твой промпт — тем проще ему выделить ключевые элементы. ИИ прекрасно понимает:

• Списки и подсписки (нумерованные и маркированные).
• Абзацы и логические блоки.
• Заголовки (если ты их обозначаешь явно).
• Маркеры приоритетов: «Важно:», «Не использовать:», «Добавить обязательно:» и т.д.

Вот пример промпта с «визуальной» логикой:

Ты — опытный UX-писатель. Создай текст для страницы продукта. Учитывай:
— Продукт: SaaS-сервис для аналитики продаж;
— Целевая аудитория: маркетологи и руководители e-commerce;
— Стиль: чёткий, с элементами лёгкой иронии;
— Формат: 3 блока — о проблеме, решении, призыв к действию;
— Не использовать клише («инновационный», «лучшее решение» и т.п.).

Такой формат помогает ИИ структурировать ответ — а тебе потом не нужно всё переделывать. А главное: такие промпты удобно редактировать и масштабировать.

Примеры хороших и плохих промптов: разбор с комментариями.

Давай наглядно посмотрим, как выглядит «непрофессиональный» промпт и как можно его переписать с инженерным подходом.

Плохой пример:

Напиши текст на сайт о том, что мы делаем мебель под заказ. Надо как-то поинтереснее.

Что не так:

• Не указана аудитория.
• Не определён стиль и формат.
• Нет структуры.
• Слово «поинтереснее» — максимально расплывчато.

Хороший пример:

Ты — бренд-копирайтер. Напиши текст для главной страницы сайта студии мебели на заказ. Аудитория — молодые семьи и люди с доходом выше среднего. Стиль — дружелюбный, уверенный, эмоциональный. Структура: вступление, 3 аргумента, призыв к действию. Объём — до 1200 знаков. Используй выразительные глаголы, избегай клише.

Почему это хорошо:

• Ясная роль модели.
• Понятная аудитория и цель.
• Задан стиль, формат и объём.
• Указаны критерии качества (эмоции, клише и т.д.).

Итог: плохой промпт — это «попробуй придумать что-нибудь». Хороший — это чёткая инженерная инструкция, в которой каждая деталь влияет на финальный результат.

Промпт-дизайн — это не про вдохновение. Это про точность, управление и результат. Как проектировщик интерфейса, ты создаёшь мост между задачей и машиной. Делай это грамотно — и ИИ будет работать на тебя, а не напротив.

Глава 6. Продвинутые техники: шаг за горизонт.

Chain-of-Thought: как заставить ИИ «думать вслух».

Обычно ИИ стремится сразу выдать ответ — даже если задача сложная и требует промежуточных шагов. В результате ты получаешь «быстрый» результат, но часто — поверхностный. Chain-of-Thought (CoT) — это техника, при которой ты просишь модель рассуждать поэтапно, а не выдавать финал с разбегу.

Пример промпта с CoT:

Реши задачу пошагово. Сначала проанализируй условия, затем предложи подход к решению, после — сделай вычисления, и только в конце — выдай ответ.

Это особенно полезно в задачах, где важна логика, анализ или расчёт: маркетинг, финансы, правовые кейсы, планирование, сценарии. ИИ не «думает» сам — но может симулировать логическое мышление, если ты дашь команду «думать вслух».

Плюсы техники CoT:

• Глубже проработка задачи.
• Проще отследить, где модель ошиблась.
• Легко внедрить в итерационный процесс.

Важно: CoT работает лучше, если ты явно структурируешь шаги: «Шаг 1: …, Шаг 2: …» — модель «ловит» паттерн и придерживается логики.

Few-shot prompting: учим на примерах.

Иногда ты хочешь, чтобы модель работала в конкретном стиле, с определённой структурой или формой подачи. Но как ей это объяснить? Самый эффективный способ — показать на примерах.

Это и есть few-shot prompting — ты даёшь модели 1–3 примера и просишь продолжить в том же духе. Это работает почти магически, особенно в задачах генерации текста, кода, таблиц и даже шуток.

Пример:

Ты — автор коротких мотивационных постов для Telegram-канала. Вот 2 примера твоих постов:
1. «Ты не должен быть идеальным. Ты должен быть эффективным».
2. «Успех — это не то, что приходит быстро. Это то, за что приходится бороться ежедневно».
Создай ещё 5 постов в таком же стиле, по 1-2 предложения каждый.

ИИ умеет имитировать паттерны, если видит их в примерах. Главное — не перегружать: 2-3 примера достаточно, больше — уже влияет на длину и качество ответа.

Где это особенно хорошо работает:

• Копирайтинг и слоганы.
• Интервью, диалоги, речевые стили.
• Математика и логика (пример → решение).

Покажи — и получишь. Объясни словами — и получишь неожиданное. Модель учится быстрее, чем ты думаешь — главное, дать ей нужный пример.

Step-by-step prompting: пошаговая генерация, или как не подавиться сразу.

Когда ты даёшь модели огромную задачу «сделай презентацию», «напиши бизнес-план», «создай курс» — она пытается выдать всё за один проход. И часто результат получается плоским или «прыгающим» от темы к теме.

Step-by-step prompting — это техника, где ты даёшь команду работать поэтапно и выдавать результат частями. Это особенно эффективно, когда нужно контролировать каждый шаг.

Пример шаблона:

Сначала составь оглавление курса. Когда я подтвержу, переходи к разработке первой главы. После каждой главы жди моего ответа перед переходом к следующей.

Преимущества:

• Ты контролируешь весь процесс.
• Легче вносить правки и править структуру на ходу.
• Минимизируется риск «прыжков» и пропусков логики.

Это идеальная стратегия для больших проектов: лендинги, обучающие программы, маркетинговые планы, документы.

Важно: всегда обозначай границы — «не переходи ко второй части, пока не дам команду». ИИ иначе может «понести» дальше.

Деление задач: большая цель → маленькие команды.

Всё, что сложно — становится простым, если его разбить. Это истина актуальна и в промпт-инженерии. Не пытайся охватить всё в одном гигантском запросе — модель не оценит, и ты тоже.

Как делить задачи правильно:

• Сначала запроси структуру или план (оглавление, пункты, этапы).
• Затем — по одному элементу за раз (по главе, по пункту, по блоку).
• Потом — редактируй или дополняй (запросы на улучшение, форматирование, адаптацию).

Это называется промпт-оркестровка. Ты как дирижёр, задаёшь темп и направление. ИИ делает свою часть — и ждёт твоего следующего сигнала.

Пример:

Создай план бизнес-презентации из 6 слайдов. Далее будем прорабатывать каждый слайд по очереди: цель, текст, структура, визуал.

Каждый подпромпт — маленький, управляемый блок работы. Это увеличивает качество, управляемость и даёт тебе возможность влиять на результат, не переделывая всё с нуля.

Сложные задачи не пугают, если ты умеешь их превращать в серию простых. Промпт-инженер — это не герой-одиночка, а системный координатор. Его сила — в умении строить процесс, а не страдать от хаоса.

Глава 7. Примеры промптов по направлениям.

✍️ Контент и копирайтинг.

Контент — это первая область, где промпт-инженерия проявляет себя во всей красе. Тут важно всё: стиль, длина, аудитория, цель, формат. Один и тот же текст можно подать как новость, как пост, как лендинг — и результат будет радикально разным.

Вот примеры промптов для разных задач:

• Промпт для текста на лендинг:
  

  Ты — опытный копирайтер в сфере образовательных услуг. Напиши текст для лендинга курса по Excel для начинающих. ЦА — офисные сотрудники и менеджеры. Стиль — простой, разговорный, с фокусом на решении повседневных задач. Структура: заголовок, боль клиента, решение, преимущества, блок «Для кого», призыв к действию.

• Промпт для поста в соцсети:
  

  Ты — SMM-менеджер. Напиши пост в Telegram-канал про ошибки в планировании бюджета на фрилансе. Тон — дружелюбный, с лёгким юмором. Формат — 3 абзаца, в конце — вопрос к подписчикам.

• Промпт для e-mail рассылки:
  

  Ты — специалист по email-маркетингу. Создай письмо для базы подписчиков, которые давно не открывали письма. Цель — вернуть интерес. Предложи бесплатный чек-лист по SEO в обмен на клик. Стиль — дружелюбный, но прямой. Добавь цепляющий заголовок и CTA-кнопку.

Каждая задача — свой промпт. Один шаблон «напиши текст» здесь не работает. Работают чёткие рамки и понимание цели.

🧮 Аналитика и Excel.

Мало кто использует ИИ для работы с таблицами — и зря. Он умеет не только объяснять формулы, но и генерировать табличные структуры, подбирать показатели, предлагать метрики. Главное — задать задачу ясно.

• Промпт для генерации KPI-таблицы:
  

  Ты — бизнес-аналитик. Составь таблицу с 10 ключевыми KPI для интернет-магазина одежды. В таблице укажи: название метрики, формулу расчёта, значение «нормы», объяснение зачем нужна. Формат — таблица Markdown.

• Промпт для анализа данных:
  

  Представь, что ты получил Excel-файл с продажами по месяцам. Опиши, какие выводы можно сделать из данных: сезонность, тренды, аномалии. Укажи, какие графики стоит построить. Дай советы по оптимизации.

• Промпт для написания формулы:
  

  Ты — эксперт по Excel. Помоги создать формулу, которая ищет в колонке B значения больше 100 и возвращает связанные с ними значения из колонки A. Опиши, как она работает.

Аналитика — не «таблицы ради таблиц», а способ думать через данные. И ChatGPT может в этом помогать, если сформулировать задачу правильно.

👨‍💻 Программирование.

Технические промпты — вообще отдельная песня. Тут важно указать, что за язык, какую задачу решаем, какой результат хотим. Не просто «напиши код», а «в каком контексте, с какими ограничениями и в каком стиле».

• Промпт для генерации функции:
  

  Ты — Python-разработчик. Напиши функцию, которая получает список чисел и возвращает словарь с количеством повторений каждого числа. Объясни работу функции по шагам. Код должен быть чистым, без использования сторонних библиотек.

• Промпт для оптимизации кода:
  

  Вот мой код на JavaScript (далее код). Оптимизируй его по скорости и читаемости. Удали повторяющиеся участки. Комментарии не нужны — только исправленный код.

• Промпт для генерации SQL-запроса:
  

  Ты — SQL-аналитик. Напиши запрос, который считает общее количество заказов для каждого клиента из таблицы orders, если сумма заказа больше 1000. База — PostgreSQL.

В программировании промпты — это как ТЗ. Чем точнее, тем меньше багов. Тем больше пользы.

💼 Бизнес-задачи и стратегии.

ИИ может выступать как бизнес-ассистент: структурировать мысли, помогать с анализом рынка, разрабатывать стратегии. Но ему, как всегда, нужен чёткий запрос. Не «помоги с бизнесом», а «распиши по полочкам». Вот примеры:

• Промпт для SWOT-анализа:
  

  Ты — бизнес-аналитик. Проведи SWOT-анализ компании, продающей домашние смарт-устройства. Укажи по 4 пункта в каждой категории: сильные стороны, слабые, возможности, угрозы. Структурируй в таблицу.

• Промпт для идеи продукта:
  

  Ты — специалист по продуктовой разработке. Предложи 3 идеи цифровых продуктов для студентов. Для каждой: краткое описание, проблема, которую решает, и модель монетизации.

• Промпт для бизнес-плана:
  

  Составь краткий бизнес-план для кофейни в спальном районе Москвы. Укажи: ЦА, формат, концепцию, финансовую модель, основные риски. Стиль — деловой, но лаконичный.

Ирония: то, на что раньше уходили дни — теперь можно сделать за час. Главное — правильно просить.

🎨 Креатив и дизайн.

Креативные задачи не отменяют точности. Наоборот — чем необычнее цель, тем чётче нужно её описать. Даже в создании логотипов, идей бренда или персонажей промпт — основа результата.

• Промпт для слоганов:
  

  Ты — креативный директор. Придумай 10 коротких слоганов для бренда натуральных соков. Стиль — бодрый, современный, по 3–6 слов. Избегай клише.

• Промпт для визуального брифа (с помощью генераторов изображений):
  

  Создай текстовый промпт для генерации обложки журнала в стиле Vogue, с азиатской моделью, в красном платье, на фоне футуристического города. Освещение — вечернее, стиль — глянцевый, камера — портрет, 85mm.

• Промпт для описания персонажа:
  

  Ты — автор фэнтези-романа. Опиши главного героя: внешность, характер, мотивации. Герой — охотник за реликвиями, уставший от вечной погони. Стиль — живой, с деталями. Объём — до 700 знаков.

Креатив — это не «без правил». Это другие правила. ИИ понимает их, если ты покажешь направление.

🤖 Автоматизация и интеграции.

Промпт-инженерия — это ещё и способ автоматизировать рутину. Сценарии можно интегрировать в Google Docs, Notion, Excel, Zapier, API. Вот примеры задач:

• Промпт для шаблона в Notion:
  

  Создай шаблон еженедельного обзора задач для менеджера проектов. Формат: 1) что сделано, 2) проблемы, 3) приоритеты на следующую неделю. Добавь подсказки внутри шаблона, как заполнять.

• Промпт для RPA-сценария (роботизированной автоматизации):
  

  Опиши пошаговый сценарий автоматической выгрузки данных из CRM в Google Sheets. Формат: по шагам, с описанием инструментов. Укажи, какие сервисы можно использовать (например, Make).

• Промпт для использования в API:
  

  Напиши системный промпт для ChatGPT-бота, который будет отвечать на вопросы по внутренним регламентам компании. Стиль — официальный, но понятный. Уточни, что бот обязан ссылаться на конкретный документ в базе знаний.

Если ты умеешь структурировать такие промпты — ты уже на полпути к созданию собственных цифровых решений.

Умение составлять промпты под конкретную задачу — это уже не «полезный навык». Это ключ к эффективности. Всё остальное — вторично.

Глава 8. Как «воспитать» ИИ под себя.

Системные промпты: задаём стиль и поведение.

Большинство пользователей работает в режиме «запрос → ответ». Но профессионалы используют системные промпты — это инструкции, которые формируют поведение модели ещё до начала диалога. Это как вводный инструктаж для нового сотрудника: кто ты, как ты должен себя вести, что ты обязан учитывать, а что — игнорировать.

В ChatGPT это называется «настройка пользовательских инструкций», в API — system-промпт. Вот пример:

Ты — технический редактор. Отвечай коротко, чётко, без воды. Если не знаешь ответа — говори об этом. Не используй фразы «я — ИИ-модель». Отвечай так, будто ты опытный человек.

Системный промпт работает как «фундамент поведения». Он не виден в теле диалога, но оказывает влияние на все последующие ответы. Хочешь, чтобы ИИ всегда был на «вы», избегал клише, писал строго? Укажи это в системном промпте — и больше не повторяй каждый раз.

Как правильно задавать системный промпт:

• Определи роль и стиль общения.
• Укажи, чего делать не нужно.
• Установи правила поведения в сомнительных случаях.
• Добавь список фраз, шаблонов или стилей, которые нужно исключить.

ИИ не воспитан по умолчанию. Он ведёт себя так, как ты его запрограммируешь. И системный промпт — это именно такая «программа личности».

Как сделать из ChatGPT «редактора», «аналитика» или «военного стратега».

ИИ — как хамелеон: он принимает ту форму, которую ты ему задашь. Но только если ты не ограничишься словами типа «представь, что ты редактор». Нужно задать поведенческую модель — как именно эта роль работает, как она оценивает, и какие цели преследует.

Примеры ролей:

• Редактор:
  

  Ты — редактор делового журнала. Задача — править тексты для точности, логики и стилистической чистоты. Удаляй повторы, уточняй формулировки. Сохраняй деловой стиль, избегай разговорных выражений. Отвечай только отредактированным текстом.

• Бизнес-аналитик:
  

  Ты — бизнес-аналитик с опытом в ретейле. Анализируешь данные и делаешь рекомендации по улучшению показателей. Формулируешь чётко, цифры приводишь по возможности. Не делай обобщений без подтверждения.

• Военный стратег:
  

  Ты — специалист по стратегическому планированию. Стиль — строго логичный, аналитический. Не используй художественных приёмов. Приводи пошаговые сценарии и оцени риски. Сначала — анализ ситуации, затем — возможные действия.

Роль — это не фишка для креативности, а инструмент профессиональной точности. Если модель «вжилась» в нужную роль — ты получаешь результат, как от эксперта с опытом.

Примеры кастомных инструкций.

Ты можешь создать свою библиотеку кастомных промптов — и не повторяться каждый раз. Вот примеры кастомных шаблонов, которые реально работают и экономят часы жизни:

• Техписатель:
  

  Ты — технический писатель. Создавай документацию по IT-продуктам: кратко, строго, логично. Избегай воды. Используй списки, заголовки и примеры. Цель — чтобы текст понял новичок без опыта.

• UX-редактор:
  

  Ты — UX-редактор. Помогаешь улучшать интерфейсные тексты: ошибки, подсказки, уведомления. Тон — нейтральный, поддерживающий. Формулировки должны быть короткими, однозначными и контекстуальными.

• Рекрутер:
  

  Ты — рекрутер в IT. Сравнивай резюме и требования вакансии, указывай сильные и слабые стороны кандидата. Не подбирай слова — оценивай честно, как на внутреннем брифе для руководителя.

Эти инструкции можно вставлять в ChatGPT при каждом запуске, или использовать как часть автоматических сценариев (через API, Notion, Google Docs и т.д.).

Настроил один раз — и работаешь в стабильной среде, а не каждый раз как с новым ботом.

Сценарии, где системный промпт критичен.

Есть задачи, в которых без системного промпта вообще никуда. Это всё, где результат должен быть предсказуемым, повторяемым и «под стандарт».

• Поддержка клиентов: чтобы бот говорил в нужном тоне, не спорил, не фантазировал и давал только проверенную информацию.
• Юридические/финансовые тексты: нужна строгость, терминология, запрет на обобщения.
• Интеграции в системы: сценарии, где ИИ должен отвечать строго в заданном формате (JSON, XML, Markdown).
• Редакторская работа: если ты используешь ИИ как помощника по правке или стилизации — поведение должно быть стабильным.

Пример системного промпта для службы поддержки:

Ты — помощник службы поддержки. Отвечай вежливо, но лаконично. Если клиент пишет эмоционально — ты сохраняешь нейтралитет. Отвечай по существу, используй официальные формулировки. Не выдумывай, если не знаешь — предложи передать вопрос специалисту.

ИИ становится корпоративным инструментом только тогда, когда ты можешь на него положиться. И системный промпт — это способ гарантировать стабильность.

Промпт-инженерия на уровне системных инструкций — это уже не «поболтать с ИИ», а «обучить цифрового сотрудника работать по стандарту». И чем лучше ты это сделаешь — тем меньше тебе придётся его переделывать.

Глава 9. Промпт-инженерия в реальной работе.

Использование с Google Docs, Excel, Notion и др.

ИИ — не только собеседник, но и помощник внутри цифровых инструментов. Промпты можно адаптировать под те сервисы, с которыми ты работаешь каждый день. Да, даже в Google Sheets или Notion ты можешь запускать ИИ, чтобы автоматизировать задачи.

Вот как это может выглядеть на практике:

• Google Docs: можно писать статьи, корректировать тексты, адаптировать стили прямо внутри документа, если ты используешь расширения вроде GPT for Docs.
• Excel/Sheets: ИИ может создавать формулы, анализировать данные, предлагать визуализацию или KPI. А ты — задаёшь промпт в духе: «На основе таблицы предложи 3 гипотезы по снижению издержек».
• Notion: если у тебя подключена AI-функциональность — можно генерировать задачи, вести заметки, создавать шаблоны. Промпт-пример: «Создай базу знаний по SMM: рубрики, описания, частота публикаций, метрики».

Совет: используй маркеры в промптах: «Структурируй в таблицу», «Раздели на блоки», «Формат — Markdown». Это помогает системам (и тебе) быстрее воспринять результат.

Чем ближе промпт к рабочей реальности — тем выше ценность результата. Не бойся просить ИИ писать тексты прямо в рамках бизнес-документов.

Промпты как часть бизнес-процессов.

Промпт — это не просто «команда». Это уже единица бизнес-логики. Сегодня промпты встраиваются в реальные процессы:

• Обработка заявок.
• Подготовка отчётов.
• Сценарии обучения персонала.
• Создание контента на поток.
• Формирование документации, регламентов, шаблонов.

Пример: ты HR, и тебе нужно провести экспресс-анализ 50 резюме. Ты создаёшь промпт:

Ты — IT-рекрутер. Проанализируй резюме кандидата. Сравни с вакансией frontend-разработчика. Выдели сильные стороны, пробелы, соответствие по ключевым навыкам. Дай краткое резюме на 3 абзаца.

Затем просто меняешь данные — и получаешь автоматизированный анализ. Это экономит часы работы.

Бонус: такой подход можно масштабировать. Один грамотный шаблон = десятки повторяемых процессов без потерь качества.

Автоматизация рутины с помощью связок (Zapier, Make, API).

Продвинутый уровень — интеграция промптов в автоматические цепочки действий. Такие связки можно построить через инструменты no-code (или low-code):

• Zapier: триггер — новая заявка в Google Forms → отправка данных в ChatGPT → результат в письмо или таблицу.
• Make (ex-Integromat): многоступенчатые сценарии с условной логикой и API-вызовами.
• OpenAI API: полная свобода — от генерации текстов в реальном времени до работы внутри приложений.

Пример сценария в Zapier:

1. Клиент заполняет форму «Описание проекта».
2. Сценарий запускает промпт: «На основе описания сформируй техническое ТЗ». В запросе передаётся текст клиента.
3. Ответ ИИ отправляется менеджеру или в Google Docs.

Автоматизация = умножение пользы от одного хорошо продуманного промпта. Один раз настроил — и каждый день сэкономил 30+ минут.

Промпт-инженерия перестаёт быть игрой, когда ты соединяешь её с реальными бизнес-инструментами. Тогда это уже не «вдохновение», а инструмент эффективности.

Кейсы: от маркетинга до HR.

Промпт-инженерия уже работает в разных сферах — просто не всегда под таким названием. Вот короткие кейсы с реальными применениями:

• Маркетинг: создание описаний товаров по шаблону, генерация email-цепочек, адаптация контента под разные ЦА.
• HR: оценка резюме, создание шаблонов писем, сценарии интервью, базы знаний по внутренним процессам.
• Финансы: автоматизация составления отчётов, анализ показателей, генерация пояснений к графикам.
• Юриспруденция: черновики договоров, сравнительный анализ положений, краткие резюме документов.
• Образование: генерация тестов, обучающих программ, адаптация под разный возраст и уровень знаний.

Во всех этих кейсах главное — чёткий промпт-шаблон. Один, хорошо продуманный, превращается в реальный инструмент автоматизации.

Промпт — это новый формат «скрипта». Он стал такой же частью бизнес-процесса, как email, шаблон договора или CRM-форма. Кто первым это понял — тот выигрывает в эффективности.

Глава 10. Как расти дальше: прокачка, ресурсы и рынок.

Где практиковаться и оттачивать мастерство.

Теория — это хорошо. Но настоящий рост начинается, когда ты начинаешь решать реальные задачи с помощью промптов. Не «по учебнику», а так, как будто тебе за это платят. Или хотя бы — платят результатом.

Вот несколько способов практики, которые реально работают:

• Поставь себе реальные задачи. Не «потренируйся», а «создай текст для лендинга своего знакомого», «напиши резюме так, будто ищешь работу мечты», «сделай себе Telegram-бота, который генерирует заголовки».
• Выбери отрасль и сделай кейс. Маркетинг? Сделай 10 промптов, которые улучшают рекламу. HR? Промпты для интервью и писем. Потом это покажешь клиенту или работодателю.
• Работай с плохими промптами. Берёшь запросы из интернета, форумов, чатов — и улучшаешь их. Это прокачивает сильнее, чем сочинять с нуля.

Практика должна быть как тренировка спецназа: близко к боевым условиям. Работаешь не «чтобы попробовать», а «чтобы решить задачу как профессионал».

Как попасть на рынок промпт-инженеров.

Хорошая новость: рынок уже есть. Плохая — он пока хаотичный. Это значит, что сейчас проще всего занять нишу, пока все вокруг всё ещё «просто спрашивают у бота анекдоты».

Вот куда можно двигаться:

• Фриланс: Написание промптов для маркетинга, продаж, сценариев, контента. Уже сейчас на платформах вроде Upwork, Kwork, Workzilla ищут таких спецов.
• Корпорации: Им нужны люди, которые умеют интегрировать ИИ в процессы. Даже если это «формально» не называется «промпт-инженер», суть та же — делать процессы быстрее и дешевле с помощью ИИ.
• Консалтинг: Продавать экспертизу по обучению сотрудников, созданию внутренних инструментов с ИИ, автоматизации рутин.
• Продажа шаблонов: Готовые промпты, библиотеки, мини-курсы, Notion-базы. Люди готовы платить за сэкономленное время.

Важно: не называй себя «промпт-инженером» ради понтов. Покажи результат. Людям не нужен эксперт по промптам — им нужен человек, который помогает быстрее зарабатывать, продавать, обучать, автоматизировать.

Как «продавать» свои навыки и кейсы.

Ты можешь быть суперкрутым, но если никто об этом не знает — всё это останется хобби. А ты хочешь монетизировать навык. Поэтому вот три стратегии, как продавать свои навыки:

• Портфолио реальных задач. «Вот промпт, вот результат. Вот задача — вот решение. Вот время — вот эффективность». Минимум эмоций, максимум пользы.
• Контент с демонстрацией навыков. Запиши скринкаст: «Как я за 10 минут сделал текст на 5000 знаков с помощью промпта». Или — «Как я автоматизировал Google Таблицу с ИИ». Люди это ценят. Делай публикации в Telegram, VC.ru, Boosty, YouTube Shorts — всё, что подходит под твой стиль.
• Создай бесплатный ресурс. Сделай PDF или Notion-базу с шаблонами, дай людям бесплатно в обмен на e-mail или подписку. Всё просто: дал пользу → получил внимание → предложил продукт или услугу.

Ты продаёшь не промпты, а результат. Ускорение, упрощение, автоматизация — вот что важно. Говори на языке выгоды.

Лучшая привычка — вести свою библиотеку промптов.

Если ты хочешь расти быстро и стабильно — заводи личную промпт-базу. Это может быть Notion, Google Docs, Telegram-канал, даже простой файл на компьютере. Главное — системность.

Что туда писать:

• Шаблоны промптов по категориям (контент, продажи, код, автоматизация и т.д.).
• Реальные рабочие промпты, которые сработали (или не сработали — и почему).
• Инструкции для роли: «редактор», «аналитик», «переводчик», «ментор» и т.д.
• Формулировки, которые повышают точность: как просить формат, тон, структуру.

Зачем это нужно?

• Ты не изобретаешь велосипед каждый раз.
• Ты можешь масштабировать промпты под другие задачи.
• Ты можешь легко делиться ими с коллегами или продавать как шаблоны.

Настоящий промпт-инженер думает библиотеками, а не вдохновением.

Хочешь стать экспертом? Веди реестр своих решений. Хочешь оставаться дилетантом? Думай каждый раз с нуля.

Заключение.

ИИ — это уже не «будущее», а будничный инструмент. Но, как и любой инструмент, он либо работает на тебя, либо пылится без дела. Промпт-инженерия — это не про «умные вопросы», а про умение управлять интеллектом, который слушается слов. Если ты научился говорить с машиной как с инструментом — ты уже впереди 90% тех, кто «просто спрашивает у ИИ».

Теперь ты знаешь, что хорошее взаимодействие с моделью — это не лотерея, а результат системного подхода. Ты умеешь:

• Формулировать промпты с ясной логикой, целью и контекстом.
• Давать роли и форматы, чтобы ИИ не гадал, а работал.
• Проектировать сложные задачи пошагово и итеративно.
• Автоматизировать задачи, превращая промпты в часть процессов.
• Создавать системные инструкции и формировать поведение модели под нужды бизнеса.

Ты уже не просто пользователь. Ты — архитектор взаимодействия с искусственным интеллектом. И это не громкое заявление, а факт. Осталось одно — практиковаться, развивать библиотеку и искать задачи, которые можно решить с помощью слов.

ИИ не заменит тебя. Но заменит того, кто не умеет с ним работать.

Источники

1. OpenAI Documentation — https://platform.openai.com/docs.
2. Prompt Engineering Guide (Dair.ai) — https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide.
3. «The Art of Prompt Engineering» — Andrej Karpathy, 2024.
4. Harvard CS50 Artificial Intelligence course (2023) — cs50.harvard.edu/ai.
5. Кейсы из OpenAI Community & GitHub Examples (2023–2024).
6. Собственный практический опыт: более 3000 промптов, протестированных в реальных бизнес-задачах (контент, автоматизация, код, UX, HR, маркетинг).
7. Авторские наработки и аналитика — собраны, структурированы и адаптированы специально для этой статьи.

Бонус. А где же гигантские подробные промпты?

Если ты дошёл до конца этой статьи, у тебя мог возникнуть закономерный вопрос: «А где же те самые огромные, легендарные промпты на несколько экранов? Где шаблоны, которые выглядят как техническое задание для NASA?»

Ответ: они приходят не с этой статьи, а с опытом. Потому что настоящий промпт-инженер не пишет с нуля — он проектирует, тестирует, улучшает, сохраняет и повторно использует.

Ты начинаешь с простого. Потом добавляешь уточнение. Потом ещё одно. Потом разбиваешь на блоки. Потом создаёшь универсальный шаблон. В какой-то момент ты замечаешь, что у тебя уже не промпт — а целая система, в которой для нового задания нужно поменять всего 2–3 параметра. Остальное — отточенное, мощное, многострочное основание, которое работает почти безупречно.

Это и есть профессиональный уровень: когда у тебя есть «тяжёлые промпты», заточенные под конкретную задачу, в которых ты управляешь каждым элементом — от тона до формата вывода. С опытом такие шаблоны превращаются в твой личный арсенал. И в портфолио.

Пример 1. Гигантский промпт для генерации изображения.

Ниже — подробный промпт, предназначенный для использования в генеративной модели типа Midjourney, DALL·E или Stable Diffusion, с фокусом на контроле деталей:

Scene: A post-apocalyptic city street at sunset, covered in dust and debris, with overgrown plants breaking through the asphalt.
Main Subject: A female scavenger in rugged tactical gear with a gas mask, standing on top of a destroyed vehicle, holding a digital map tablet glowing faint blue.
Style: Hyper-realistic, cinematic lighting, detailed shadows and highlights, inspired by concept art from Blade Runner and The Last of Us.
Camera: Low angle shot, 35mm lens simulation, shallow depth of field, subject in focus, background slightly blurred.
Color palette: Muted tones, orange–blue contrast, atmospheric haze.
Additional elements: Drones flying in the sky, graffiti on ruined walls, neon signs flickering in the distance.
Do not include: cartoonish elements, fantasy creatures, low-resolution textures.
Rendering style: 8k detail, Unreal Engine lighting, cinematic post-processing.
Output format: 16:9, horizontal orientation.

Перевод на русский:

Сцена: Постапокалиптическая городская улица на закате, покрытая пылью и мусором, с разросшимися растениями, пробивающимися сквозь асфальт. Главный герой: Женщина-мусорщик в прочном тактическом снаряжении и противогазе, стоящая на крыше разрушенного автомобиля, держа в руках планшет с цифровой картой, светящийся голубым светом. Стиль: Гиперреалистичное кинематографическое освещение, детализированные тени и блики, вдохновленные концепт-артом из фильмов «Бегущий по лезвию бритвы» и «Последний из нас». Камера: Съемка под низким углом, имитация объектива 35 мм, небольшая глубина резкости, объект в фокусе, фон слегка размыт. Цветовая палитра: приглушенные тона, оранжево–синий контраст, атмосферная дымка. Дополнительные элементы: летающие в небе дроны, граффити на разрушенных стенах, мерцающие вдали неоновые вывески. Не включены: мультяшные элементы, фантастические существа, текстуры с низким разрешением. Стиль рендеринга: детализация 8k, освещение на движке Unreal Engine, кинематографическая постобработка. Формат вывода: 16:9, горизонтальная ориентация.

Этот промпт весит под тысячу символов. Но чтобы изменить сцену — достаточно поменять описание, а технические детали можно оставить. Вот где настоящая мощь — в шаблоне, а не в вдохновении.

Пример 2. Гигантский промпт для генерации текста в научно-популярный журнал.

А теперь пример промпта для написания статьи, предназначенной для публикации в научно-популярном журнале:

Ты — научный журналист с опытом написания материалов для изданий вроде «Популярная механика», «Wired», «Наука и жизнь».
Твоя задача: создать статью объёмом от 4000 до 5000 знаков на русском языке по теме: «Как квантовые симуляторы помогут создать сверхточные материалы будущего».
Целевая аудитория: взрослые читатели с интересом к науке и технологиям, без специализированного образования.
Стиль: живой, объяснительный, без жаргона, с метафорами и примерами из жизни. Избегай перегрузки терминами. Используй сравнения, аналогии, приведи примеры применения.
Структура:
1. Интригующее вступление (проблема или парадокс)
2. Объяснение сути технологии простыми словами
3. Конкретные примеры и аналогии
4. Текущие вызовы и перспективы
5. Заключение с выводом или вопросом на размышление
Не используй: шаблонные вводные («в последнее время учёные…», «с давних времён…»).
Формат вывода: текст, разбитый на абзацы, с подзаголовками.
Добавь: 1–2 короткие цитаты учёных (можешь выдумать, но они должны звучать правдоподобно).

Такой промпт выглядит как полноценное редакторское ТЗ. И это правильно. Ты задаёшь не просто тему, а параметры контента: стиль, длину, аудиторию, структуру, формат и даже запрещённые приёмы. ИИ начинает работать не как генератор текста, а как автор, подчинённый редакторской задаче.

Итог: длинные промпты — не понты, а система.

Если ты видишь у кого-то «гигантский промпт» и думаешь: «Зачем так сложно?» — скорее всего, этот промпт — результат десятков итераций, правок и улучшений. Его создавали не ради эпатажа, а чтобы больше не тратить время на однотипные правки.

Хороший длинный промпт = автоматизированное мышление. Он уже учитывает всё, о чём ты хотел бы напомнить ИИ вручную. А главное — он переносим, настраиваем и масштабируем.

Так что не бойся длинных промптов. Бояться стоит только одного — тратить свою жизнь на повторение одних и тех же инструкций каждый раз заново.

Лучший промпт — это тот, в котором тебе нужно поменять всего три слова, чтобы получить результат на уровне профессионала. Остальное — уже отработано.