Бесплатный курс по промптингу с GPT: как профессионально формировать запросы для нейросетей.

— Ну и что, я просто попросил его «сделать красиво», а он выдал какой-то бред.

Если вы хоть раз говорили или слышали нечто подобное после общения с нейросетью, значит, вы сталкивались с последствием плохого промпта. Или — скажем мягче — недостаточно точного запроса.

Промптинг сегодня — это не просто навык для айтишников. Это новый универсальный язык взаимодействия с цифровыми ассистентами, бизнес-инструментами и даже творческими нейросетями. И чем лучше мы его освоим, тем быстрее начнём получать от нейросетей не сырое пюре из слов, а цельные, понятные и полезные ответы.

Этот курс создан для тех, кто хочет перестать угадывать, что написать в запросе, и начать думать как настоящий промпт-инженер. Никакой магии. Только практика, логика и немного хитростей, которые помогут вам управлять даже самой капризной моделью.

Глава 1. Что такое промптинг и зачем он нужен?

Промптинг — это не «вопрос». Это инструкция.

Если вы считаете, что промпт — это просто «вопросик к ChatGPT», пора менять оптику. Промпт — это структурированная инструкция для языковой модели, которая объясняет, что именно вам нужно, в каком формате и для чего.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) — тип нейронных языковых моделей в нейросетях, разработанный компанией OpenAI для обработки естественного языка (NLP). Аббревиатура означает «генеративный предварительно обученный трансформер».

Представьте, что вы даёте задание стажёру. Если вы скажете: «Сделай отчёт», — результат может быть весьма неожиданным. Но если сказать: «Сделай отчёт по продажам за июль в виде таблицы с итоговой строкой и без повторов» — уже лучше, правда?

То же самое с языковыми моделями. Чем точнее и логичнее инструкция — тем выше шанс получить адекватный результат. Промпт — это ваш переводчик с человеческого языка на машинный, а не просто текстовая «пуля в темноту».

Кстати, у промптов нет единственно правильной формы. Как и у писем, у них есть стиль, структура и цель. И ваша задача — не просто «что-то сказать», а добиться нужного результата.

Зачем вообще нужен промптинг?

Потому что без него нейросеть превращается в ту самую кофеварку из анекдота: «Чай не наливает, борщ не варит, зато шипит грозно». GPT может почти всё, но только если вы умеете с ней разговаривать.

Хороший промпт — это ускоритель вашего труда. Он экономит часы на рутине, помогает формулировать идеи, структурировать информацию и даже генерировать креативные решения.

С промптингом маркетолог создаёт рекламные тексты быстрее, копирайтер — избавляется от ступора, HR — делает точные описания вакансий, а преподаватель — объясняет сложное простым языком. В общем, промптинг — это навык на все случаи жизни.

И да, знание промптинга — это ещё и защита от разочарований. Люди часто обижаются на GPT просто потому, что не умеют с ним взаимодействовать. А виноват в итоге — AI. Бедняга.

Как работает GPT (и почему это не волшебник)?

Модель GPT — это не «разум». Это машина предсказаний. Она не понимает смысла в привычном человеческом смысле. Она просто угадывает, какое слово идёт следом, основываясь на огромной статистике текстов.

Это как если бы вы наугад пытались закончить чужое предложение, исходя из миллиона книг, которые прочли за долю секунды. GPT не «знает», она предполагает. Поэтому в ней важна не интуиция, а чёткая инструкция — промпт.

А значит, ответственность за результат часто лежит на нас. Нечёткий промпт — и вуаля: GPT сгенерировала бред. Чёткий промпт — и GPT уже блещет аналитикой, структурой и даже лёгкой поэзией.

Именно поэтому нам важно научиться формулировать запросы так, чтобы модель максимально точно поняла, чего мы хотим. А если не поняла — это наша работа: уточнить, переформулировать, задать в новом виде.

Почему плохой запрос — это как дать команду слепому дрону?

Представьте: вы запускаете дрон в небо и кричите ему: «Лети куда-нибудь, ну просто полетай!» Как думаете, чем это кончится? Вот и GPT, когда получает расплывчатый промпт — метается по всем данным, пытается «угадать», что вы имели в виду, и выдает что-то между «похоже на правду» и «либо это поэзия, либо шизофазия».

Плохой запрос — это слишком общий, неполный, неструктурированный текст. Модель не догадывается, что вы имели в виду, она не умеет читать мысли. Она не телепат. Ей нужен чёткий ориентир.

Ирония в том, что чем более «человечески» звучит запрос (мол, «ну ты поняла, да?»), тем хуже результат. GPT — не ваш друг по переписке, она — умный ассистент, которому нужны конкретные указания.

Хороший промпт — это GPS. Плохой — это «поверни налево где-то там, где раньше стояла аптека, а потом сверни, как дед водил». Вывод: учимся говорить с машинами на их языке — и жизнь становится проще.

Глава 2. Из чего состоит хороший промпт?

Четыре кита промпта: с чего всё начинается.

Когда GPT выдаёт не то, что вы хотели, это обычно не баг, а карма. Вернее, промпт. Почти всегда виноват именно он — недосказанный, неструктурированный, неуточнённый. Хорошая новость: промпт легко прокачать, если знать, из чего он состоит и как собрать его грамотно.

Любой полноценный промпт держится на четырёх опорных элементах. Это как четыре ноги у стола: можно обойтись и тремя, но риск обрушения растёт. Вот эти опоры:

• Контекст.
• Задача.
• Формат ответа.
• Требования к результату.

Все эти блоки работают как инструкции для модели: кем она должна стать, что сделать, как оформить результат и что учесть при генерации. Иногда можно опустить один или два из них, но если задача сложная или нестандартная — лучше задать всё. GPT — не любит угадывать, она любит инструкции.

1. Контекст. Кто, где и зачем?

Контекст — это стартовая площадка. Вы определяете, кем будет выступать модель, в каком стиле работать, какая аудитория перед ней и что вообще происходит. Это особенно важно, если вы хотите, чтобы результат не был абстрактным и обезличенным.

Примеры:

Ты учитель физики, объясняющий материал школьнику 8 класса.

Ты поэт, отвечающий исключительно четырёхстишиями с философским оттенком.

Контекст не обязательно писать длинным. Но чем сложнее задача — тем полезнее конкретизировать: стиль, профессиональную роль, целевую аудиторию. Это помогает модели не «гулять» по стилям и не ударяться в несвоевременную креативность.

Кстати, вы можете задавать контекст и через метаинструкции: «Представь, что ты…» или «Ответь как будто ты…». Работает на ура — особенно если добавите уточнение про аудиторию: «для школьников», «для начальника», «для SEO-специалистов».

2. Задача. Что нужно сделать?

Это ядро запроса. Без него всё остальное теряет смысл. Задача должна быть сформулирована ясно, логично и по возможности кратко. Если вы не можете объяснить задачу в одном-двух предложениях, скорее всего, она не до конца понятна даже вам.

Примеры задач:

Напиши план вебинара на тему «Основы цифровой гигиены».

Объясни, что такое квантовая суперпозиция, простыми словами.

Хорошая задача не оставляет модели шанса интерпретировать всё по-своему. Никаких «попробуй написать что-то интересное» — это как дать ребёнку фломастеры и уйти на 3 часа. Хотите результат — дайте понятную задачу.

Задачу можно усиливать через дополнительные уточнения: «укажи 3 ключевых аспекта», «не используй термины», «представь в форме инструкции». Это улучшает точность и снижает риск «творческих вольностей».

3. Формат ответа. В каком виде нужен результат?

Это часто забываемый блок. Люди просят GPT что-то рассказать, а потом недоумевают, почему в ответе 3 абзаца вместо таблицы. А всё просто — модель не телепат, формат надо задавать явно.

Что можно просить?

• Списки (маркированные или нумерованные).
• Таблицы (с колонками и строками).
• Форматы данных (например, JSON).
• Стихи, сонеты, загадки, рецепты.
• Чёткие рамки: «в 5 предложениях», «до 300 знаков».

Пример формата:

Ответ представь в виде таблицы из четырёх колонок: название, стоимость, дата покупки, категория.

Формат — это форма подачи, которая облегчает восприятие, особенно если вы хотите использовать результат как готовый фрагмент для презентации, отчёта или документа. И чем сложнее задача, тем важнее заранее продумать, как должен выглядеть финальный ответ.

4. Требования. Что обязательно (или наоборот — запрещено)?

Это дополнительный блок, с которым начинаются танцы с бубном. Но иногда он — единственный способ получить максимально точный результат. Требования могут быть как позитивными (что учесть), так и ограничительными (что исключить).

Вот что можно задать в требованиях:

• Тональность (официально, иронично, нейтрально).
• Стиль языка (простыми словами, с жаргоном, академично).
• Ограничения: «не используй терминов», «не упоминай конкретные имена».
• Степень креативности: «предложи необычные идеи», «оставайся строго в рамках темы».

Примеры требований:

Дай определение термину «сингулярность». Не используй слова «будущее», «технологии» и «ИИ».

Иногда требования звучат немного параноидально — особенно когда вы боитесь, что GPT «уведёт» в сторону. Но они работают. Чёткие ограничения делают модель более послушной и предсказуемой.

Если задача творческая — наоборот, можно повысить уровень свободы: «предложи 5 неожиданных идей», «используй абсурд, гиперболу и иронию». GPT хорошо справляется с творчеством, если её грамотно разогреть.

Можно ли использовать не все блоки сразу?

Да. Не каждый промпт должен быть четырёхэтажным особняком. Иногда достаточно одного-двух элементов — например, «простой вопрос» или «краткая задача в формате списка». Всё зависит от цели.

Но когда задача комплексная (например, подготовка к вебинару, создание презентации, генерация идей), лучше использовать все четыре. Так вы экономите себе время на правки и увеличиваете шансы получить точный ответ с первого раза.

Можно сравнить это с письмом фрилансеру: если сказать «Сделай мне логотип», результат будет сюрпризом. А если сказать: «Сделай логотип для сайта про археологию. Цвета — охра и тёмно-зелёный. Стиль — лаконичный. Формат — SVG и PNG. Без надписей» — шанс получить нужный результат взлетает.

GPT — такой же исполнитель, только в миллиард раз быстрее. Просто дайте ей ТЗ по-человечески.

Глава 3. Контекст: зачем говорить модели, кем она работает.

Контекст — это не «вступление». Это каркас смысла.

Многие считают, что контекст в промпте — это «ну, можно и без него». Это примерно как попытаться приготовить борщ без бульона: вроде ингредиенты есть, но вкус — отсутствует как класс.

Контекст — это то, что помогает языковой модели понять, какую роль она играет, для кого она говорит и с какой интонацией. GPT не знает, что вы пишете для бабушки, для суда или для лендинга. Она не умеет «вчитать между строк». Её нужно направить.

Это особенно важно, если вам нужен не просто ответ, а ответ в нужной форме, тоне и логике подачи. Контекст — это ваш способ сказать модели: «Ты сегодня не просто умная штука, ты — редактор журнала, школьный учитель или влюблённый поэт».

Без контекста GPT включает «обобщённый режим ответа» — безопасный, безликий, часто переусложнённый или, наоборот, упрощённый до абсурда. И вы такие: «Ну и что это за чушь?» А это — вы забыли про контекст.

Роль модели. Кто ты сегодня, GPT?

GPT может быть кем угодно — буквально. От преподавателя химии до самурая XVIII века. Но без вашей подсказки она будет «всем и никем» — и вот тут начинаются фразы вроде «как нейросеть, я не могу…».

Указание роли помогает модели настроить стиль, уровень языка и даже структуру ответа. Это не просто «косметика», а реальный механизм влияния на результат. Задав роль, вы задаёте поведение модели в рамках задачи.

Примеры ролей:

Ты — преподаватель русского языка с 20-летним опытом. Объясни, в чём разница между причастием и деепричастием.

Ты — технический директор стартапа в сфере ИИ. Подготовь краткий питч для инвестора.

Вы даже можете экспериментировать с историческими и художественными ролями: «Ответь как Стив Джобс», «Как бы сказал Владимир Маяковский». Иногда это помогает найти неожиданные углы зрения.

Целевая аудитория. Для кого это всё?

Вы пишете не в пустоту. Даже если вы просто просите GPT что-то объяснить — объяснить надо кому-то. Школьнику? Маркетологу? Пожилому человеку? Ребёнку?

Языковая модель умеет адаптировать ответы под нужный уровень, если вы ей это скажете. И если не скажете — ну, может и адаптирует, а может и выдаст лекцию из MIT. Как повезёт.

Примеры уточнений по аудитории:

Объясни понятие «переменные» для восьмиклассников, которые только начали учить Python.

Расскажи о теории Дарвина для студентов-гуманитариев, без использования биологических терминов.

Чем точнее вы определяете аудиторию — тем лучше GPT выбирает слова, стиль, примеры. И наоборот: расплывчатая формулировка приводит к такому же расплывчатому ответу.

Цель и назначение. Куда вы это потом денете?

Секрет простой: один и тот же текст для статьи, рекламного ролика и отчёта должен выглядеть по-разному. А GPT этого не знает, пока вы не скажете. Цель использования — ещё одна координата, которая помогает модели «понять, зачем она старается».

Сравним:

Напиши текст о русской живописи.

vs

Напиши текст о русской живописи для вступления к выставке, открывающейся в школьной галерее. Цель — заинтересовать подростков.

Почувствовали разницу? А GPT почувствует только во втором случае.

Это особенно важно, если результат вы планируете использовать в реальной коммуникации: письма, презентации, публикации, социальные сети. Модель может «переиграть» или, наоборот, выдать слишком формальный ответ, если не знает, где и кем он будет употреблён.

Дополнительный контекст. Всё, что важно, но не помещается в рамки.

Иногда нужно рассказать модели нечто важное, что не входит в стандартные рамки задачи. Это может быть:

• Предыстория задачи (чтобы GPT поняла, откуда всё растёт).
• Тематика проекта или отрасль (чтобы не путалась в терминах).
• Текущий этап работы (идея, черновик, финал).
• Ваши ожидания, опасения, фобии, убеждения (шутка, но не совсем).

Пример:

Я пишу книгу о будущем, где технологии интегрированы в быт. Придумай название, отражающее гармоничное сосуществование человека и ИИ.

Такой контекст не обязателен, но он помогает сделать GPT союзником, а не просто генератором слов. Вы будто бы создаёте ментальную рамку, в которой будет собираться ответ.

И да: чем меньше вода в контексте — тем лучше. Это не место для лирики. Всё должно работать на уточнение задачи. Контекст — это не поэзия, это инструкция.

Итог: контекст — это не «лишнее», а основа хорошего промпта.

Если вы не задаёте роли, не описываете аудиторию, не уточняете цель — вы играете в «угадайку». GPT может и угадает. А может — нет. И вы получите ответ «в целом по теме, но не то». И будете переписывать промпт снова и снова.

Контекст — это не украшение, а рамка, без которой модель выдаёт сырой и часто бесполезный текст. Хотите результат с первого раза — задавайте контекст.

Модель сильна не интеллектом, а реакцией на инструкцию. А значит, чем точнее она понимает, кем она должна быть и для кого — тем ближе её ответ к вашим ожиданиям.

Глава 4. Постановка задачи: как чётко объяснить, что нам нужно.

Задача — сердце промпта. Без неё всё остальное бесполезно.

Контекст — это хорошо. Но даже если вы сказали модели: «Ты преподаватель физики, объясняющий школьнику, как работает Вселенная», — и не задали, *что именно объяснить*, она начнёт рассказывать вам обо всём подряд. И вы получите не ответ, а лекцию на три часа. С иллюстрациями (в ASCII).

Постановка задачи — это центральный элемент промпта, тот самый момент, где вы передаёте модели суть своей просьбы. Без него GPT будет догадываться. А угадывает она не всегда удачно.

Главное здесь — ясность, краткость и логика. Вы должны понимать, что просите, и быть в состоянии объяснить это так, чтобы даже чайник понял. А если вас поймёт чайник, GPT точно справится.

Плохо поставленная задача — причина №1 всех «странных» ответов. И да, GPT не «тупит». Это вы промолчали о главном.

Принцип 1. Ясность.

Ясная формулировка задачи — это не поэтический жест. Это акт милосердия. GPT не читает между строк, не угадывает подтексты, не чувствует «настроения». Её нужно вести за руку.

Говорите простыми словами, избегайте канцелярита, избегайте жаргона, если только вы специально не задаёте стиль ответа. Лучше пусть будет грубовато, но понятно, чем вычурно и туманно.

Плохой пример:

Раскрой ассоциативно-образное проявление когнитивного феномена в рамках субъективной картины мира.

GPT, конечно, что-то сгенерирует. Но это будет смесь философии, лингвистики и метафизики с примесью юмора.

Хороший пример:

Объясни, как работают когнитивные искажения, на примере эффекта Баадера — Майнхоф.

Ясность — это не примитивность, это точность. И в этом сила: кратко, конкретно и без «раскрой по-взрослому».

Принцип 2. Ёмкость.

Иногда пользователи стараются «вежливо» сформулировать запрос. В результате выходит длинное вступление, несколько вводных, пара философских ремарок и только потом — вопрос.

GPT не обидчива. Она не нуждается в эмоциональных прелюдиях. Чем короче и насыщеннее задача, тем быстрее и точнее модель её обработает.

Плохой пример:

Будь так добра, уважаемая нейросеть, расскажи-ка мне нечто интересное и, возможно, полезное, о том, как можно применить теоретическую механику в повседневной жизни, если, конечно, ты сочтёшь это уместным.

Хороший пример:

Назови 3 примера применения теоретической механики в быту. Объясни их простыми словами.

Сравните объём — и эффективность. *GPT лучше работает, когда запрос напоминает выстрел, а не хоровую ораторию*.

Если формулировка у вас получилась объёмной — перечитайте её и удалите всё, что не несёт смысловой нагрузки. Вы удивитесь, сколько можно выкинуть без ущерба.

Принцип 3. Логичность.

Промпт должен быть логически связным. Если вы ставите задачу из кусков, перескакиваете между идеями, задаёте условия «по ходу пьесы» — GPT начнёт путаться. Она не «догадается», она просто последовательно воспроизведёт хаос.

Плохой пример:

Объясни что-то. Вот задача. Пример тоже дай. Пусть будет по физике. И немного про трение. Как в учебнике. Без таблицы.

GPT в этом примере, скорее всего, напишет *что-нибудь*. Но вы не получите ни системности, ни пользы.

Хороший пример:

Объясни, как работает сила трения на примере санок на заснеженном склоне. Используй шаги рассуждения и простой язык.

Структура, последовательность, логика. Выстраивайте запрос как инструкцию, а не как поток сознания. Хотите — пронумеруйте шаги. GPT это понимает.

Принцип 4. Наглядность.

Чем сложнее задача, тем важнее пример. Даже если задача понятна, пример задаёт форму ответа. Это особенно важно для промптов типа «Сделай как в этом образце».

Вы можете давать примеры как в отдельной строке, так и прямо в теле задачи. GPT умеет по ним учиться на лету. Особенно эффективно это работает при генерации текстов, таблиц, структурированных данных.

Плохой пример:

Составь 3 уравнения по теме «физика».

Хороший пример:

Составь 3 уравнения на тему «ускорение тела». Пример оформления:
Уравнение: a = (v2 – v1) / t
Решение: v1 = 5 м/с, v2 = 15 м/с, t = 5 с → a = 2 м/с²

GPT отлично копирует структуру и стиль примера, если он дан чётко и наглядно. Поэтому: хочешь получить нужное — покажи, как это выглядит.

Кстати, примеры можно «учить» и в цепочках: сначала один, потом второй, затем задача «сделай аналогично». Это и есть та самая *few-shot логика*, о которой мы ещё поговорим позже.

Заключение: хорошая задача — половина результата.

Если контекст — это сцена, то задача — это сюжет. И если вы просто «вышли и что-то сказали», зритель не поймёт, что происходит. А GPT — тем более.

Сформулируйте задачу как вы бы сформулировали её подчинённому, от которого зависит успех проекта. Без вежливых «если можно» и «по возможности». Конкретно. С уважением. По делу.

Ясность, логичность, краткость и пример — это четыре фильтра, через которые нужно пропускать каждый промпт. Тогда вы перестанете удивляться, что GPT «не так поняла».

Глава 5. Типы задач и подходы к ним.

Задача — не всегда вопрос. Иногда это целая конструкция.

Спросите GPT: «Сколько планет в Солнечной системе?» — она ответит одним числом. Но если вы попросите: «Сформулируй учебную задачу по физике для 8 класса на тему гравитации», — модель уже не просто отвечает, а конструирует новый смысл.

Задачи бывают разные. И промпты, соответственно, тоже. Знание того, с какой задачей вы имеете дело, — это как знание коробки передач в машине. Перепутаешь режим — и вместо точного ответа получишь креатив на ровном месте.

В этом разделе мы разберём три базовых типа задач, с которыми GPT работает особенно хорошо. Причём не просто разберём, а научимся правильно к ним подходить — по-умному, без лишней магии и с примерами.

Задача 1. Получение фактов: «Сколько, где, почему?».

Это самый понятный тип задач — и самый надёжный. Если вы хотите получить конкретную информацию, факт, дату, определение — GPT работает как интеллектуальный справочник. Но только если задать вопрос корректно.

Задачи этого типа максимально похожи на классические поисковые запросы. Чем короче и конкретнее вопрос — тем лучше результат. Писать при этом «будь добр» — не обязательно (хотя можно).

Примеры:

Когда был основан Санкт-Петербург?

Какой химический элемент обозначается символом Fe?

Объясни значение термина «сингулярность».

Совет: если вам нужна максимально точная информация, всегда перепроверяйте результат через поисковик или справочник. GPT может «пофантазировать», если она не уверена — и с выражением.

Задача 2. Суммаризация и структурирование: «Разбери и собери».

Эта задача — про обобщение, переупаковку и порядок. Вы даёте модели длинный текст, список данных или разрозненные мысли и просите превратить всё это в сжатую, понятную, логичную форму.

GPT умеет:

• выделять главное из текста;
• делать списки и таблицы;
• группировать информацию по темам;
• предлагать структуры (например, для презентаций, статей, докладов).

Примеры:

Собери план онлайн-урока на тему «Глобальное потепление» с делением на ввод, основную часть и заключение.

Прочитай следующий текст и выдели 3 ключевые идеи и 2 спорных утверждения.

Сформулируй учебную задачу по математике на тему «Проценты». Ответ приведи в виде: условие, шаги решения, ответ.

Такие задачи отлично работают, когда нужно не просто знать факт, а понять логику, структуру, связи. GPT тут — ваш интеллектуальный конструктор, если дать ей чёткое ТЗ.

Задача 3. Генерация: «Сделай мне что-нибудь новенькое».

Это, пожалуй, самая захватывающая и одновременно самая коварная категория. Генерация — это когда вы просите GPT создать новый контент: текст, историю, идею, структуру, шутку или что-нибудь вообще из воздуха.

Модель в таких задачах не ищет факты, а строит гипотезы, придумывает и импровизирует. Это круто, но именно тут чаще всего происходят «галлюцинации» — GPT с радостью выдумывает несуществующие источники, события и логические цепочки.

Примеры:

Придумай идею рекламной кампании для бренда кофе, ориентированного на студентов.

Напиши альтернативную концовку для «Преступления и наказания».

Предложи 5 креативных названий для подкаста о городской культуре.

Важно: чем конкретнее вы опишете формат, стиль и ограничения — тем адекватнее получится результат. *Если скажете «придумай что-нибудь интересное» — получите нечто из серии «это либо гениально, либо бред»*.

Промежуточный случай: переформулировка.

Отдельно стоит упомянуть задачи, где модель должна изменить подачу уже существующего текста. Это не совсем генерация, не совсем суммаризация — что-то между.

Примеры:

Перепиши этот текст в официальном стиле.

Сократи текст, оставив только главное. Не более 100 слов.

Сделай текст более убедительным, добавив аргументацию.

GPT отлично справляется с подобными задачами, особенно если вы указываете что именно изменить, на какой стиль ориентироваться и какова цель переделки. Иначе получится просто синонимизация.

Как выбрать правильную стратегию под задачу?

Простой ориентир:

• Нужен факт или определение — формулируйте вопрос как в Википедии;
• Нужно упорядочить данные — уточняйте формат (таблица, список, тезисы);
• Нужно создать новое — задайте чёткий бриф: стиль, объём, цель, аудитория;
• Нужно изменить стиль — укажите старую и желаемую форму.

В идеале — соединяйте всё это с контекстом и форматом (см. предыдущие главы). GPT — как солдат на построении: чем чётче команда, тем ровнее шаг.

Заключение: сначала тип задачи — потом промпт.

Вы не отправляете модель «просто подумать». Вы просите её выполнить конкретную задачу. Значит, первым делом вы должны понять сами, к какому типу она относится.

Тип задачи — это ключ к формулировке промпта. Путаете тип — получаете не тот результат.

Не стоит обвинять GPT в «некомпетентности», если вы сами не определились: «Я хочу генерацию или просто ответ?», «Нужна структура или шутка?», «Надо объяснить или придумать?»

Глава 6. Форматы ответов: таблицы, списки, JSON и прочие радости.

Формат ответа — это половина смысла.

Допустим, вы просите GPT: «Расскажи о планетах Солнечной системы». И она начинает выдавать абзац за абзацем — с лирикой, историей открытий и философией космоса. А вы-то просто хотели табличку с названиями, порядком и размером.

Формат ответа определяет не только вид выдачи, но и мышление модели. Если вы просите список — GPT будет мыслить структурно. Если таблицу — будет группировать по признакам. Если JSON — подумает, что вы айтишник, и постарается быть по-честному полезной.

А если вы не укажете формат… то всё решит генератор случайной структуры. И вряд ли угадает.

Поэтому включать формат в промпт — это не роскошь, а техническая необходимость. Особенно если вы планируете использовать результат где-то дальше: вставить в презентацию, импортировать в Excel, отправить начальству.

Формат №1. Списки — простые, честные и полезные.

Список — это самый популярный формат, который работает практически в любой ситуации. Он делает текст наглядным, упорядоченным и легко воспринимаемым.

Список можно сделать:

• маркёром (точки, тире и прочие прелести);
• нумерованным (если порядок важен);
• с подсписками (когда нужна структура внутри структуры).

Примеры запросов:

Назови 5 ошибок при использовании нейросетей. Ответ представь в виде маркированного списка.

Подготовь список из 7 аргументов в пользу чтения классической литературы. Каждый пункт — отдельным предложением.

Также можно указать стиль списка: «в виде тезисов», «в одном абзаце», «со сносками». GPT это вполне воспринимает.

Списки особенно хороши для идей, аргументов, действий, планов, советов. То есть для всего, что подразумевает перечисление.

Формат №2. Таблицы — порядок, ясность и Excel-совместимость.

Если данных много и у них есть признаки, по которым можно сгруппировать — используйте таблицу. GPT умеет делать таблицы в текстовом виде (Markdown-формат, простой текст, псевдо-таблицы) и в виде кода (CSV, JSON, HTML).

Примеры запросов:

Составь таблицу из 5 русских писателей XIX века с указанием: ФИО, годы жизни, жанр, главное произведение.

Создай таблицу сравнения браузеров (Chrome, Firefox, Safari, Edge) по критериям: скорость, безопасность, потребление ОЗУ.

Можно уточнять:

• формат таблицы: Markdown, CSV, просто с табуляцией;
• нужна ли строка заголовков;
• как сортировать строки (по алфавиту, по убыванию и т.д.).

Таблицы хороши для сравнений, рейтингов, описаний, планов, баз знаний. Если нужно структурировать контент для презентации — идеальный выбор.

Формат №3. JSON — если вы айтишник, или просто хотите порядок.

GPT умеет выдавать результат в формате JSON — то есть в виде структуры данных, пригодной для парсинга. Это особенно полезно, если вы:

• пишете скрипты или работаете с API;
• планируете импортировать ответ в программу или таблицу;
• просто любите чёткие структуры.

Пример запроса:

Подготовь JSON с 3 животными. Для каждого укажи: имя, среду обитания, продолжительность жизни, размер.

Результат будет выглядеть так:

{
  "animals": [
    {
      "name": "Слон",
      "habitat": "Саванна",
      "lifespan": "60–70 лет",
      "size": "до 6 тонн"
    },
    ...
  ]
}

JSON — универсален, если вы работаете с данными, визуализацией, генерацией карточек и прочим техноконтентом.

Формат №4. Особые форматы: от стихов до инструкций.

GPT умеет не только «технику», но и творческие и стилистические форматы. Главное — объяснить, чего именно вы хотите.

Примеры:

Напиши объяснение закона Архимеда в стиле инструкции IKEA.

Представь себе, что ты мастер сказок. Расскажи историю о честности и труде в виде народной притчи.

Сделай ответ в виде диалога между учителем и учеником. Тема — как устроены дроби.

Формат можно задать и через шаблон:

Ответ представь по шаблону:
— Вопрос: [вопрос] — Ответ: [ответ] — Пример: [пример]

Это особенно полезно, когда вы планируете массовую генерацию по одной схеме: карточки, упражнения, квизы, объяснения.

Как правильно задать формат в промпте?

Рекомендации простые:

• Укажите тип формата: список, таблица, JSON, текст в стиле доклада.
• Определите поля / колонки, если нужен структурированный результат.
• Задайте объём: 5 пунктов, не более 300 слов, до 10 строк.
• Уточните стиль: формально, разговорно, с юмором, сухо.

Чем точнее эти параметры, тем меньше шансов, что GPT «перестарается» и выдаст эпопею на три главы.

Можно даже заранее попросить модель «задать себе шаблон», по которому она будет выдавать ответы. Это особенно актуально в длинных цепочках или при автоматизации генерации.

Заключение: без формата — не формат.

Формат — это не просто «как выглядит ответ». Это то, как модель структурирует свою логику. Не зададите формат — и GPT будет писать как умеет. А она умеет… по-разному.

Хорошо заданный формат — это вторая половина успеха промпта. Первая — постановка задачи.

Думайте про формат, как дизайнер думает про макет. Он не рисует от руки, он задаёт структуру. Так и вы — в промпте. Хотите получить удобный, читаемый, полезный результат — скажите GPT, в каком виде он должен быть.

Глава 7. Требования к ответу: ограничения, креатив и прочий контроль.

Что общего у промпта и ТЗ на ремонт?

Если вы когда-либо заказывали ремонт квартиры — вы понимаете суть. Скажете «покрасьте стены» — и получите фиолетовые стены в полоску. А если скажете «покрасьте стены в матовый белый цвет, без рисунка, в два слоя, с прокраской углов» — получите то, что нужно.

GPT работает по той же логике. Если не сказать, что учитывать, чего избегать и насколько креативить — она «оформит по вдохновению». Иногда — великолепно. Чаще — странно.

Требования — это тот элемент промпта, который позволяет достроить управление до почти полного контроля: тон, стиль, ограничения, креатив, глубина, детализация. И если вы их не задаёте — ну, не жалуйтесь потом, что GPT «снова не поняла».

Креативность: добавлять или убавлять?

По умолчанию GPT старается быть полезной, но немного осторожной. Это значит, что она сдерживает креатив, если вы сами его не просите. Однако при правильной настройке способна удивлять — в хорошем смысле.

Вы можете напрямую указать уровень креативности или попросить её выйти за рамки. Например:

Предложи 5 необычных аналогий, объясняющих, что такое память компьютера.

Сделай объяснение ярким, неожиданным, с элементами юмора и образами.

Но если вы хотите сухой, научный, достоверный ответ — лучше явно попросить «без креатива». Например:

Объясни понятие энтропии в строго научных терминах. Без метафор, аналогий и упрощений.

Грамотно управляя креативностью, вы балансируете между «сухо, но точно» и «ярко, но рискованно». Просто выбирайте то, что нужно вам сейчас.

Ограничения: что исключить и от чего уберечься.

Иногда важнее не то, что GPT включит в ответ, а то, что она не должна туда включать. Особенно если речь идёт о специфике, профессиональных терминах, этике или просто стиле подачи.

Примеры ограничений:

Расскажи о развитии промышленности в России XIX века. Не упоминай политические реформы.

Придумай название бренда, связанного с будущим. Не используй слов, связанных с роботами или технологичностью напрямую.

Также вы можете запретить использование конкретных слов, стилей или даже логических ходов:

• «Не используй жаргон»;
• «Не обобщай»;
• «Не включай синонимичные повторы»;
• «Не делай выводов».

Ограничения — это как ограждение на стройке: без него тоже можно, но последствия — на ваш страх и риск.

Объём и глубина: сколько слов, насколько детально?

GPT может выдать как один абзац, так и 4 страницы. А вы просили «вкратце». Или наоборот — просили подробно, а получили: «это важно, потому что важно».

Задавайте объём напрямую:

• по длине: «не более 100 слов», «до 300 знаков», «2 предложения»;
• по структуре: «в 3 пунктах», «с кратким выводом», «в 4 абзацах»;
• по глубине: «подробно объясни с примерами», «на уровне школьной программы».

Примеры:

Опиши закон Ома в 2 предложениях, доступно для восьмиклассника.

Объясни суть философии стоицизма в формате мини-эссе из 150–200 слов.

GPT воспринимает объём и формат как реальные ограничения, и почти всегда старается им следовать. А если нарушает — можно вежливо напомнить, и она исправится.

Тональность, стиль, лексика: как звучит ответ?

Тот же текст можно выдать так, что заскучает даже кофемашина. А можно — как будто вы врываетесь в TED Talk. Всё зависит от тональности и стилистики, которую вы задали.

GPT умеет писать:

• официально или делово;
• по-дружески, неформально;
• научно, академично, строго;
• с юмором, иронией или даже сарказмом.

Примеры:

Напиши приветствие в деловой переписке от имени руководителя отдела.

Сделай шуточное объяснение термина «гравитация» в стиле стендапа.

Можно также уточнять лексику: «используй термины программирования», «пиши простым языком без заумных слов», «избегай англицизмов» и т.д.

Стиль — это голос текста. А голос должен быть уместным. GPT может петь в любом диапазоне, но вы — дирижёр.

Как формулировать требования: советы и приёмы.

Формулируйте требования так, как будто вы даёте ТЗ коллеге. Без загадок, без обтекаемости, без «ну ты сам поймёшь». GPT поймёт — но по-своему. А вам это надо?

Что помогает:

• Конкретные глаголы: не «сделай хорошо», а «представь список», «не используй слово Х», «напиши неформально»;
• Численные ограничения: «в 3 пунктах», «до 200 слов», «не более 5 примеров»;
• Ориентиры по стилю: «как Википедия», «как школьный учитель», «как стендап-комик»;
• Прямые запреты: «не используй аббревиатуры», «не упоминай исторические события».

Если сомневаетесь — можно даже добавить фразу типа: «Если не уверена — не выдумывай». GPT это уважает и перестаёт сочинять.

Заключение: требования — это фильтр качества.

Представьте, что GPT — это опытный, но очень буквальный подрядчик. Вы сказали «построй дом» — и он построил. Из сахара. С одной стеной. Без крыши. Потому что вы не сказали, что надо иначе.

Требования — это то, что отличает чёткий ответ от словесного супа. Они важны не меньше, чем задача и формат.

Промпт без требований — это как торт без инструкции по сборке. Всё вроде есть, но в итоге — каша и глазурь на потолке.

Глава 8. Стратегии взаимодействия: три рабочих паттерна.

Не только что спросить, но и как спросить.

Промптинг — это не просто «задал вопрос — получил ответ». Это процесс взаимодействия, в котором важна не только постановка задачи, но и последовательность действий. Иногда один промпт — это как щелчок выключателем. Но в большинстве случаев — это переговоры с суперинтеллектом, которому нужно чётко объяснить, что именно вы от него хотите.

Хороший промпт — это часто не одиночный удар, а серия, правильно выстроенная во времени. В этой главе мы рассмотрим три ключевых паттерна: одностадийный, пошаговый и обучающий (few-shot). Каждый из них полезен в своём контексте, и умение ими пользоваться — это путь к точным, мощным и управляемым результатам.

Паттерн 1. Одностадийный промпт: когда всё просто и сразу.

Это самый базовый вариант: один промпт = один ответ. Подходит для простых, понятных задач, где достаточно указать контекст, задачу и формат — и GPT выдаст нужное сразу.

Примеры:

Ты — преподаватель обществознания. Объясни, что такое демократия, простыми словами, в 3 абзацах.

Ты — маркетолог. Составь 5 заголовков для статьи о пользе чтения классики. Стиль — вдохновляющий.

Плюсы:

• Быстро;
• Удобно в рутинных задачах;
• Можно автоматизировать.

Минусы:

• Ограниченная точность при сложных задачах;
• Сложно задать нюансы и уточнения;
• Плохо подходит для многослойных задач (типа «придумай → распиши → оформи»).

Одностадийный промпт — это как скальпель: эффективен, но требует точности. Работает отлично там, где вы уверены в цели и формате.

Паттерн 2. Пошаговое взаимодействие: «делай по этапам».

Если задача многосоставная — лучше не просить GPT решить её всю сразу. Вместо этого используйте стратегию пошагового диалога, где каждый следующий промпт — это реакция на предыдущий результат.

Пример задачи: вы хотите, чтобы GPT написала учебный модуль.

1. Шаг 1: Сформулировать цель и аудиторию курса.
2. Шаг 2: Составить структуру модуля.
3. Шаг 3: Написать текст первой главы.
4. Шаг 4: Сгенерировать упражнения и вопросы.

Каждый шаг — отдельный промпт. Вы контролируете ход, уточняете детали, вносите коррективы. GPT в таком режиме меньше ошибается и лучше следует логике.

Можно начать так:

Ты — методист. Помоги составить модуль по истории. Сначала предложи три возможных цели курса и краткое описание целевой аудитории. Не пиши ничего больше.

Затем уточняете, выбираете, переходите к структуре и т.д.

Плюсы:

• Гибкость и контроль;
• Меньше «галлюцинаций»;
• Можно на ходу менять направление.

Минусы:

• Дольше по времени;
• Требует вовлечённости;
• Может «забывать» контекст, если сессия слишком длинная (решается повторением ключевых моментов).

Этот паттерн — как работа с дизайнером: сначала идеи, потом правки, потом детализация. И как показывает практика — почти всегда даёт лучший результат, чем «всё в одном».

Паттерн 3. Few-shot-промптинг: покажи — и будет как надо.

Few-shot — это приём, при котором вы не просто говорите, что хотите, а показываете примеры в самом промпте. GPT обрабатывает эти примеры и по аналогии создаёт свои.

Пример:

Приведи 3 аналогии, объясняющие сложные понятия простым языком.

Пример 1:
Сложное: Нейросеть — это как мозг, который учится по примеру.

Пример 2:
Сложное: Блокчейн — это как бухгалтерская книга, которую ведут все одновременно.

Теперь придумай аналогию для понятия «энтропия».

GPT распознаёт структуру и стиль примеров, а затем подражает им. Это особенно эффективно, если вы хотите:

• писать шаблонные тексты по образцу;
• генерировать карточки, списки, упражнения;
• переводить идеи из одной формы в другую.

Few-shot-подход — это как обучить нейросеть на лету. Не надо копаться в настройках — просто покажите образец. GPT умеет учиться в рамках одного промпта.

Плюсы:

• Точная стилизация под образец;
• Можно «приучить» к специфической форме;
• Работает даже без пояснений — через примеры.

Минусы:

• Промпт становится длиннее;
• Иногда модель слишком буквально копирует стиль;
• Не работает, если пример неполный или неудачный.

Это как «сначала покажи — потом проси». Особенно удобно, если вы хотите много однотипных текстов, но с разным содержанием.

Как выбрать правильную стратегию?

Ориентируйтесь на сложность задачи:

• Простой ответ → Одностадийный;
• Пошаговая структура → Пошаговый диалог;
• Имитация шаблона → Few-shot.

А можно комбинировать: начать с few-shot, потом перейти в диалог. Или в одностадийный встраивать примеры. Границы условны — главное, чтобы результат работал.

Самое важное — понимать, что GPT не «угадывает» ваши намерения. Ей нужно либо сказать, либо показать. Или и то, и другое.

Заключение: промптинг — это навык, а не магия.

Нет одного «лучшего способа» — есть подходящий для каждой конкретной задачи. Промптинг — это как кулинария: один и тот же ингредиент можно пожарить, сварить или запечь. Главное — знать, чего вы хотите.

Промпт — это не заклинание. Это инструкция. А стратегия — это способ, которым вы эту инструкцию применяете.

Глава 9. Как промптить в диалоге: пошаговая магия.

Почему «уточни», «а теперь подробнее» — не каприз, а стратегия.

GPT — это не кнопка «получи готовое», а собеседник. И чем сложнее задача, тем важнее вести диалог, а не кидаться одиночными промптами как бумажками в почтовый ящик. Настоящая магия начинается, когда вы не просто «спросили и забыли», а общаетесь по шагам.

Фразы вроде «а теперь подробнее», «разбей по пунктам», «предложи другие варианты» — это не капризные выкрутасы, а элементы осознанной стратегии. Промптинг — это работа в итерациях. Как правка текста. Как черновик. Как монтаж фильма. А не волшебное слово, после которого всё готово.

Такой подход позволяет вам вести GPT к нужному результату, словно за руку. Уточнять, корректировать, расширять, фокусировать. GPT в ответ не обижается — наоборот, работает точнее и увереннее. А вы в итоге получаете результат, который реально usable, а не «ну, почти».

Работа в итерациях: от черновика к финалу.

Представьте, что вы просите GPT: «Напиши текст о пользе сна». Она пишет. Ну, норм. Но скучно. Вы говорите: «Давай покороче и с юмором». Она переписывает. Уже веселее. Потом: «А теперь сделай в виде списка с фактами и ссылкой на исследование». И вот на третий-четвёртый ход — готовый материал.

Так и работает итерационный промптинг. Это не «модель тупит», а вы — редактируете. Как с живым человеком. Уточняете задачу. Меняете формат. Уточняете аудиторию. Переписываете по обратной связи.

Ключевые типы итераций:

• Форматная правка: «Переделай в виде списка», «Сделай краткий пересказ».
• Стилистическая правка: «Добавь образов», «Сделай серьёзнее».
• Смысловая корректировка: «Добавь примеры», «Уточни вторую часть».
• Целевая адаптация: «Сделай для детей», «Сформулируй для резюме».

Итерации — это не баг, а фича. Редактировать с помощью GPT в 5 раз быстрее, чем писать с нуля. Главное — не ждать идеал с первого раза.

Примеры диалогов с хорошим исходом.

Рассмотрим диалог в духе «всё пошло как надо». Начнём с задачи: написать текст для телеграм-канала «Про города», тема — «Почему в центре должно быть больше скамеек».

Промпт: Напиши пост о том, почему в центре города должно быть больше скамеек. Стиль — неформальный, но аргументированный.

GPT отвечает. Текст — неплохой, но немного общий. Продолжаем:

Хорошо. А теперь сократи текст до 100 слов и добавь в конце ироничный вывод.

GPT адаптирует. Уже бодрее. Но всё ещё «в лоб». Идём дальше:

Добавь один неожиданный пример: например, что скамейки — это почти как Wi-Fi, только для ног.

Теперь в тексте появляется интересная метафора. А под занавес — ещё одна итерация:

Сделай в конце риторический вопрос. И всё — готово.

Результат — пост, который хочется читать, репостить и обсуждать. И всё — за 4–5 коротких шагов.

Вывод: идеал не приходит сразу. Он приходит по нажатию Enter несколько раз подряд.

Дополнительные советы по диалоговому подходу.

• Не бойтесь править ответ GPT открытым текстом. Пишите прямо: «Перепиши второй абзац», «Замени первый пример» — она всё понимает.
• Поддерживайте контекст, но при необходимости кратко напоминайте задачу. Особенно если диалог длинный: «Мы писали текст о скамейках — продолжай». GPT забывает, но не обижается.
• Чередуйте уточнения с просьбами «расширить» и «сжать». Это помогает найти оптимальный объём и стиль.
• Не стесняйтесь говорить, что не нравится. Фраза «слишком сухо» или «много воды» работает как редакторская правка — и GPT её учитывает.

Диалог с GPT — это не «битва умов», а совместное творчество. Вы ведёте — модель следует. И если вы ведёте разумно, то в конце получаете результат, за который не стыдно.

Заключение: «ещё раз, но лучше» — лучшая фраза промптера.

Диалоговый промптинг — это способ довести идею до ума. Не сразу, но эффективно. Не магия, а метод. Те, кто спрашивают по шагам, получают в 3–5 раз более качественные тексты, чем те, кто надеется на «золотую фразу».

Промпт — это не «раз и готово», а процесс. И лучший способ взаимодействия с GPT — это осмысленный, терпеливый и структурированный диалог.

Глава 10. Типичные ошибки новичков.

«Говори, как человек» — звучит красиво, работает плохо.

Новые пользователи GPT часто слышат советы вроде: «Общайся с ней как с человеком», «Просто попроси, она поймёт». И вроде бы логично. Но у GPT нет эмпатии, контекста жизни, чувства намёков и интонаций. Она не телепат. Она читает инструкцию.

Да, модель может поддерживать дружелюбный стиль, шутить, вести себя как собеседник. Но чтобы она выдала нужный результат — нужно говорить не «по-человечески», а по-менеджерски. Чётко. Структурно. С пониманием задачи.

Поэтому совет «общайся с ИИ как с человеком» — в корне неверен. Верный совет: общайся как с исполнителем, который хочет помочь, но без ТЗ не может.

Перегруз контекста: «а ещё я родился в Туле, и это важно».

Некоторые пользователи, особенно в состоянии вдохновения, вываливают на модель всё сразу:

Привет! Я готовлю проект, он важен, потому что я с детства мечтал о свободе, родился в Туле, и это сформировало моё мировоззрение. Сейчас у меня идея для сайта, и мне нужно, чтобы ты помогла с концепцией, названием и логотипом. Вообще я люблю классику, и если можно — пиши в духе Тургенева.

GPT — старается, конечно. Но в ответ вы получаете или кашу, или «рекламное агентство 19 века». Почему? Потому что всё в одну кучу. Модель не понимает, какие данные ключевые, а какие — фон.

Решение: разбивайте по смыслу:

• Сначала цель (что нужно);
• Потом контекст (зачем и для кого);
• Потом формат и стиль.

И если уж вы родились в Туле — скажите, как это влияет на задачу. Иначе GPT подумает, что вы просто делитесь ностальгией.

Слишком общие формулировки.

Одна из самых частых ошибок — задавать GPT абстрактную, ничем не ограниченную просьбу:

Напиши статью про работу. Или расскажи, что такое счастье. Или составь план развития.

Такие промпты — это как сказать официанту: «Принесите что-нибудь вкусное». Вариантов миллионы. GPT начнёт с чего-то общего, безопасного, и в результате вы получите текст в стиле методички 2004 года.

Решение: сужайте. Чем меньше пространства для угадываний, тем лучше. Примеры:

• «Статья о прокрастинации для студентов. Стиль — лёгкий, с юмором. 3 абзаца»;
• «Сделай план развития для SMM-менеджера, который хочет в продуктовый маркетинг».

GPT хорошо работает с конкретикой. Не стесняйтесь её задавать — это не ограничение, а помощь.

Промпт в три экрана: нейросеть утонула.

Иногда люди идут в другую крайность: расписывают задание на 600 слов, без структуры, без деления по частям, просто длинной простынёй. GPT при этом старается, но… не справляется. И не потому, что «тупит», а потому, что внутри промпта нет логики, как в каше — формы.

Пример плохого промпта:

Мне нужно сделать статью для блога, но не обычную, а чтобы зацепила, и чтобы в ней было немного философии, немного практики, и чтобы это была тема, интересная для мужчин 30 лет, ну или женщин тоже, и чтобы не сильно длинно, но не коротко, и чтобы можно было в рассылку, а ещё не забудь хэштеги и подведение итогов…

GPT берёт это, делает что может — но получается винегрет. Виноват не ИИ, а формат подачи.

Решение: структурируйте длинные промпты:

• Промпт 1: цель и аудитория;
• Промпт 2: заголовки или идеи;
• Промпт 3: текст по выбранной идее;
• Промпт 4: оформление и доработка.

Лучше 4 коротких промпта, чем один — но на весь экран, без точек.

Заключение: GPT не понимает намёков. Она выполняет команды.

Если говорить с GPT туманно, невнятно, перегружено — она выдаст такой же ответ. Не потому что плохая. А потому что она не человек — у неё нет интуиции, жизненного опыта и чувства контекста вне промпта.

Модель понимает только то, что вы ей пишете. Чем яснее и проще вы сформулируете задачу — тем ближе ответ к вашей цели.

А в следующей главе мы разберём, как проверять, не наврал ли GPT. Ведь даже хорошо написанный промпт не гарантирует, что ответ будет достоверным. Фактчекинг — навык №1, если вы работаете с ИИ в реальных задачах.

Глава 11. Как проверять ответы GPT (фактчекинг без паники).

Почему GPT может соврать — и как это вовремя заметить.

GPT не врет специально. Она просто… придумывает. По науке это называется галлюцинация модели, а по жизни — «написал с умным видом, но с потолка». Это нормально: GPT — статистическая модель, а не энциклопедия. Она угадывает слова, а не проверяет факты.

Поэтому даже если текст звучит уверенно — это ещё не значит, что он правдив. GPT может придумать исследование, приписать цитату не тому автору или выдумать закон, которого нет. А вы — вставите это в статью, и получите репутационный выстрел в колено.

Вывод очевиден: проверять нужно всё, что не очевидно или может быть критичным. Ниже — простые и рабочие методы фактчекинга, которые помогут не попасть впросак.

Методы фактчекинга: как и что перепроверять.

GPT может дать полезную структуру, идеи, черновик. Но если вы используете текст публично — обязательна проверка ключевых фактов. Особенно если речь идёт о цифрах, ссылках, именах, терминах, законах или любых утверждениях, от которых зависит доверие.

Вот основные подходы:

Поисковая проверка.

Самый банальный и надёжный способ. Вы берёте сомнительное утверждение — и вбиваете его в поиск. Если GPT пишет, что «в 2021 году была принята директива ЕС №99/88», проверьте: есть ли она вообще?

Поисковая проверка хороша для имён, дат, нормативных документов, законов, публикаций. Главное — не брать GPT-цитаты на веру, даже если они звучат как академическая истина.

Формат поиска:

• «директива ЕС №99/88 сайт:europa.eu» — ищем на официальных источниках;
• «цитата + имя» — проверяем, действительно ли автор говорил это;
• «статистика по [теме]» — сравниваем с официальными данными.

Кросс-проверка.

Вы спрашиваете у GPT одну и ту же вещь разными словами — в разное время или разными способами. Если ответы совпадают — хорошо. Если противоречат — копайте глубже.

Пример:

Промпт 1: Когда был основан Яндекс?
Промпт 2: В каком году Яндекс стал публичной компанией?
Промпт 3: Назови ключевые вехи в истории Яндекса.

Если в одном ответе 1997, в другом 2000, а в третьем вообще 1993 — есть повод задать вопрос поисковику.

Кросс-проверка помогает выявить слабые места и противоречия в генерации.

Цепочка верификации.

Иногда нужно не просто факт, а логическую достоверность. Тут помогает цепочка вопросов «А почему?» — вы проверяете не просто утверждение, а как оно обосновано.

Пример:

GPT: «Из-за глобального потепления тают ледники».
Вы: Почему это приводит к повышению уровня океана?
GPT: Потому что тающая вода увеличивает объём океанов.
Вы: А как это влияет на прибрежные города?

Если GPT начинает путаться или противоречить сама себе — это повод задуматься. Настоящие знания выдерживают последовательную проверку логики.

Проверка вглубь.

Некоторые ответы GPT — звучат умно, но на самом деле поверхностны или «сняты с первого слоя». Например:

GPT: «Большинство компаний используют SWOT-анализ для оценки стратегии».
Проверка: А где данные? Сколько компаний? В каких странах? Какие отрасли?

Вы просите уточнить. Если GPT не может — это выдумка. Или обобщение без источника. Проверка вглубь — это способ отличить реальный анализ от красивой упаковки.

Работает особенно хорошо, когда вы пишете аналитические тексты, бизнес-обзоры, резюме для решений.

Проверяем аккуратно, доверяем — с оглядкой.

GPT может быть полезна даже при проверке самой себя. Пример:

Я пишу статью о новых технологиях в энергетике. Проверь, нет ли в этом тексте устаревшей или неточной информации. Укажи спорные места.

Она не всегда найдёт всё, но может указать очевидные нестыковки. Особенно если попросить: «Подчеркни потенциально неточные фрагменты и предложи альтернативы».

Но помните: GPT — не судья, не эксперт, не Википедия. Она помощник. Полезный, умный, но всё ещё нуждающийся в присмотре.

Заключение: GPT — мастер текста, но не гарант фактов.

Модель может быть убедительной, красивой, умной. Но это не делает её источником истины. Все ключевые утверждения нужно перепроверять — особенно если вы используете текст для публикации, клиентов, медиа или аналитики.

GPT может вдохновлять, ускорять, помогать — но ответственность за факты всё равно на вас. Не отключайте критическое мышление, даже если текст звучит идеально.

А в следующей главе мы наконец-то расслабимся (немного) — и покажем набор промптов на все случаи жизни: рабочие, творческие, шуточные, образовательные и просто кайфовые.

Глава 12. Примеры промптов на все случаи жизни.

Для работы: письма, резюме, аналитика.

GPT — отличный помощник в рабочих задачах, особенно когда нужно быстро сформулировать, структурировать или оформить. Ниже — проверенные промпты, которые реально сэкономят часы жизни.

• Письмо:
  

  Составь вежливое деловое письмо коллеге, чтобы напомнить о дедлайне по проекту «Альфа». Тон — корректный, без давления.

• Резюме:
  

  На основе этих данных составь краткое резюме в формате для HR (до 200 слов): опыт работы — маркетолог, 5 лет; навыки — таргетинг, копирайтинг, аналитика; цели — перейти в продуктовый маркетинг.

• Презентация:
  

  Сделай краткий план презентации на тему «Проблемы вовлечённости в онлайн-командах». 5 слайдов, каждый — с тезисом и краткой расшифровкой.

• Анализ:
  

  Приведи плюсы и минусы внедрения 4-дневной рабочей недели в IT-компании. Структурируй в таблицу.

Для творчества: стихи, сценарии, истории.

GPT умеет не только быть полезной, но и развлекать. Сценарии, рифмы, выдуманные миры — не проблема. Главное — задать стиль и тон.

• Стих:
  

  Напиши короткий стих в духе Есенина о городе, который никогда не спит. 4 четверостишия, рифма перекрёстная.

• Сценарий:
  

  Придумай диалог двух персонажей: философ-циник и оптимист-повар спорят о смысле жизни. Не больше 300 слов.

• История:
  

  Напиши короткую историю (до 500 слов) в жанре магического реализма, где будильник оказывается порталом.

• Генерация идеи:
  

  Предложи 5 идей мини-сериалов в жанре антиутопии. Описание — не более 2 предложений на идею.

Для образования: шпаргалки, объяснения, тесты.

Обучение — одно из лучших применений ИИ. GPT способен адаптировать материалы под уровень знаний, формат и возраст. Главное — сказать, кому и как объяснять.

• Объяснение:
  

  Объясни, что такое инфляция. Я — школьник 8 класса. Простой язык, с примерами из жизни.

• Тест:
  

  Сделай мини-тест по теме «Биосфера»: 5 вопросов, каждый с 4 вариантами ответов. Отметь правильный.

• Шпаргалка:
  

  Сделай краткую шпаргалку по теме «Строение клетки». Максимум — 200 слов. Без лишней теории.

• Сценарий урока:
  

  Сделай план 40-минутного урока по теме «Формулы сокращённого умножения». 3 части: ввод, практика, подведение итогов.

Для души: шутки, тосты, философские беседы.

GPT может быть не только полезной и умной, но и забавной, душевной, даже мудрой. Главное — задать настроение.

• Шутка:
  

  Придумай шутку про айтишников и кофе. Без пошлости.

• Тост:
  

  Напиши короткий тост на 2–3 предложения для тёплой семейной встречи. Без пафоса, но с душой.

• Размышление:
  

  Напиши короткий философский текст (до 200 слов) на тему «Ничто не вечно». Стиль — как у Камю.

• Мотивация:
  

  Дай мотивационное напоминание для утра понедельника. 1 абзац, без штампов.

Заключение: промпты бывают вкусными. Как роллы.

Один хороший промпт — и у тебя не просто ответ, а материал, идея, сценарий, план. GPT — универсальный генератор, но питается он хорошо сформулированными задачами. Поэтому пользуйся этими шаблонами — адаптируй, дополняй, пробуй свои.

Хочешь получить от GPT максимум? — Начни с чёткого, вдохновенного и разумного промпта.

А в следующей главе мы соберём всё это в набор чек-листов и шпаргалок. Чтобы ты мог промптить уверенно — даже с закрытыми глазами и одним пальцем.

Глава 13. Чек-листы и шпаргалки по промптингу.

Быстрый шаблон идеального промпта.

Вот шаблон, который можно адаптировать под любую задачу. Он универсален и подходит как новичкам, так и опытным промтерам.

Ты — [роль модели: эксперт, сценарист, копирайтер и т.д.].
Задача: [что нужно сделать].
Аудитория: [для кого это предназначено].
Тон: [деловой, дружелюбный, смешной и т.д.].
Формат: [список, статья, таблица, план, диалог и т.д.].
Ограничения: [объём, стиль, что исключить].
Пример: [по желанию — что-то похожее или образец].

Чем больше ты определяешь в промпте, тем меньше GPT будет гадать — и тем лучше результат.

Структура запроса под разные задачи.

Не все промпты одинаково полезны. Ниже — форматы под разные типы задач, которые можно адаптировать за 30 секунд.

• Для генерации идей:
  

  Предложи X идей для [темы]. Стиль — [простой, экспертный, провокационный и т.д.]. На каждую — по 1-2 предложения. Без клише.

• Для написания текста:
  

  Напиши текст на тему [тема] для [аудитория]. Стиль — [тон]. Объём — [примерно столько-то слов]. Сначала — структура, потом — текст по структуре.

• Для анализа и оценки:
  

  Проанализируй текст: найди слабые места, улучшения по логике и стилю. Потом перепиши с учётом замечаний. Не меняй смысл.

• Для обучения:
  

  Объясни [тема] простыми словами. Аудитория — [ученик 9 класса, взрослый без подготовки и т.д.]. Приведи 1-2 примера.

• Для задач с пошаговым решением:
  

  Реши задачу пошагово. Сначала — рассуждение по шагам, потом — ответ.

Шпаргалка ошибок.

Вот топ распространённых ошибок при работе с GPT. Повесь это на стену. Или хотя бы на внутренний табличный рефлекс.

• Слишком общий запрос («напиши статью» — о чём?)
• Слишком длинный, но бессвязный промпт (много слов — мало смысла)
• Отсутствие чёткой цели («что вообще нужно в итоге?»)
• Ожидание идеального результата с первого раза
• Отсутствие итераций и правок («ну, ладно, пойдёт…»)
• Перегруз лишним контекстом («я родился в Туле…» — GPT не впечатлилась)
• Неуточнённая аудитория, стиль, формат

Одна ошибка — и результат превращается в «ну, вроде красиво, но мимо».

Подборка фраз, которые реально работают.

Иногда одна удачная формулировка решает всё. Вот набор коротких, мощных фраз — вставляй их в любой промпт для прокачки результата.

• «Разбей по пунктам, не сливай всё в сплошной текст»
• «Сделай с примерами из реальной жизни»
• «Пиши не как Википедия, а как эксперт с опытом»
• «Сначала структура, потом развёрнутый текст»
• «Убери штампы и клише»
• «Добавь лёгкий юмор, без пошлости»
• «Сделай краткий вывод в конце»
• «Если есть альтернативы — предложи их»
• «Поясни это так, будто объясняешь школьнику»
• «Перепиши текст, сделав его более разговорным»

Эти фразы превращают GPT из болтуна в инструмент, на который можно положиться.

Заключение: шпаргалка — это не «костыль», а инструмент.

Никто не обязан помнить всё. Но если под рукой есть понятный шаблон, структура и набор удачных фраз — вы пишете быстрее, точнее и спокойнее. А GPT превращается из «эксперимента» в полноценного помощника.

Промпт — это навык. Но и у каждого навыка должна быть шпаргалка. Даже у шеф-повара есть нож, который он точит.

Итак, финальный аккорд впереди — будущее промптинга и почему это не просто модный навык, а часть новой реальности.

Глава 14. Что дальше? Промптинг в будущем.

Промпт-дизайнер как профессия.

Да, звучит как что-то из стартап-выставки, но это уже реальность. Промпт-дизайнер — человек, который умеет говорить с ИИ так, чтобы тот приносил практическую пользу. Не просто «напиши смешной текст», а «создай прототип для сайта, который решает проблему клиента».

В больших компаниях это уже отдельная роль: специалист по взаимодействию с LLM, который не только пишет промпты, но и тестирует их, адаптирует под цели бизнеса и обучает коллег. Промптинг становится частью digital-грамотности, наравне с Excel или PowerPoint.

И да, это не только про текст. Промпт-дизайнеры уже работают с изображениями, видео, данными. Поэтому умение «объяснить ИИ, что тебе нужно» — новая форма мышления.

Агентные системы и авто-GPT.

Сегодня ты промптишь вручную. Завтра — создаёшь агента, который сам всё промптит, уточняет, проверяет и возвращает результат. Добро пожаловать в мир AutoGPT, ChatDev, MetaGPT, CrewAI и других «агентных платформ».

Принцип простой: вместо того чтобы самому писать 5 промптов, ты говоришь:

Разработай мини-курс по личной эффективности, определи структуру, напиши 3 главы, оформи в Markdown и проверь на логичность. Работай как команда: редактор, методист, ассистент.

ИИ делает всё сам. Пошагово. А ты — не пишешь промпт, а создаёшь систему промптов. Это и есть будущее.

Промптинг переходит от диалога к режиссуре. И тот, кто научится этим управлять — станет не просто автором, а архитектором решений.

Где может пригодиться промптинг (и почему это не только про IT).

Если тебе кажется, что промптинг — только для тех, кто пишет код, ты приятно удивишься. Вот краткий список сфер, где уже сейчас нужны навыки общения с LLM:

• Образование — от создания уроков до разработки тестов.
• Маркетинг — от генерации стратегий до копирайтинга и A/B тестов.
• Медицина — создание сводок, справок, анализа симптомов (с проверкой, конечно).
• HR — генерация вакансий, подбор вопросов для интервью, адаптация текстов под должность.
• Журналистика — написание новостей, расшифровки интервью, фактчекинг.
• Государственное управление — автоматизация типовых заявлений и инструкций.
• Юриспруденция — первичный анализ кейсов, генерация шаблонов и пояснений.
• Творчество — от стихов до сценариев, концепций и детских сказок.

Скоро умение писать промпт будет таким же базовым, как умение искать в Google. А может — даже важнее, если учесть, что ИИ умеет не только находить, но и перерабатывать.

Заключение: промптинг — это навык XXI века.

Мы прошли путь от базового понимания GPT до практики, шаблонов, ошибок и стратегий. Теперь ты не просто знаешь, как «задать вопрос ИИ», а понимаешь, как структурировать диалог, управлять результатом и добиваться нужного эффекта.

ИИ не заменит тебя. Но тот, кто умеет правильно обращаться с ИИ — да. Поэтому промптинг — это не игрушка, а часть цифровой культуры. И от тебя зависит, кем ты будешь в этой культуре — наблюдателем или режиссёром.

Подведение итогов.

Мы с вами не просто изучили работу с языковыми моделями. Мы разобрали, как выстраивать диалог с GPT осознанно, пошагово и результативно. От выбора роли и задания контекста — до итоговой верификации и креативных форматов.

Теперь у вас есть система. А не просто список «запросов ради фана». Вы понимаете, как строить промпт под цель, как уточнять и управлять ходом генерации. Как не утонуть в потоке текста, а заставить модель работать в нужном русле.

Вы не просто читатель, вы теперь — промптер. А значит, у вас в руках навык, который может применяться в любой сфере: от маркетинга до образования, от аналитики до поэзии. Промптинг — это не про технологии. Это про язык, мышление и результат.

ИИ не делает за вас. Он делает вместе с вами. Но только если вы умеете с ним говорить. А вы уже умеете.

Если вам понравился данный курс, то рекомендую обратить внимание на другой, более продвинутый: «Бесплатный курс по нейросетям. Как стать профессиональным промпт-инженером: от дилетанта к мастеру«. Как вы уже догадались, он тоже является бесплатным, и направлен на развитие навыков промптинга, которые вы получили в данном курсе.

Источники.

1. Материалы курса «Как задавать вопросы GPT» — Яндекс Практикум, 2023.
2. Официальная документация OpenAI — https://platform.openai.com/docs/guides/gpt.
3. Wei et al. (Google Research, 2022) — исследование Chain-of-Thought Prompting.
4. Anthropic: Claude Prompting Patterns — блог компании, 2023.
5. Prompt Engineering Guide — https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide.
6. Личные практические эксперименты автора с ChatGPT, Claude, Gemini и YandexGPT.