Промпт-инжиниринг: полное руководство по написанию промптов для ИИ

Промпт-инжиниринг — это не магия и не программирование. Это навык чёткой коммуникации с ИИ. Человек, который умеет формулировать задачи, получает от нейросети в 5–10 раз лучший результат, чем тот, кто пишет первое что придёт в голову.

В этом гайде — всё с нуля: от базовых принципов до продвинутых техник, которые используют профессионалы.

Что такое промпт-инжиниринг

Промпт (prompt) — это запрос к языковой модели. Промпт-инжиниринг — это искусство составлять такие запросы, чтобы получать нужный результат стабильно, а не случайно.

Почему это важно? Языковые модели не «понимают» задачи так, как понимает человек. Они предсказывают наиболее вероятное продолжение текста на основе контекста. Чем точнее контекст — тем точнее ответ.

Плохой промпт: «Напиши что-нибудь про маркетинг» → Модель сделает случайный выбор: какой маркетинг? для кого? в каком формате?

Хороший промпт: «Ты маркетолог с 10-летним опытом в B2B SaaS. Напиши план контент-маркетинга на квартал для стартапа в сфере HR-tech. Бюджет: ограниченный, команда: 1 маркетолог. Формат: таблица по месяцам с каналами, форматами контента и KPI.» → Модель получила всё необходимое для конкретного, полезного ответа.

Из чего состоит промпт

Хороший промпт содержит несколько компонентов. Не все нужны всегда — выбирай по ситуации:

1. Роль (Role)

Кем должна выступить модель.

Ты опытный юрист, специализирующийся на трудовом праве...
Ты Senior Python-разработчик с опытом в machine learning...
Ты строгий редактор деловых текстов...

Зачем: роль активирует соответствующий «режим» модели — она начинает использовать профессиональный контекст, термины и подходы.

2. Задача (Task)

Что нужно сделать. Формулируй через глагол действия.

Напиши / Проанализируй / Составь / Переведи / Объясни / Найди / Оцени

3. Контекст (Context)

Всё, что поможет модели понять ситуацию.

Я готовлюсь к переговорам с инвестором Series A...
Моя аудитория — предприниматели без технического образования...
Это внутренний документ компании, не для публикации...

4. Примеры (Examples)

Лучший способ показать, что именно нужно.

Вот пример формата, который мне нравится: [пример]
Вот пример стиля, которого хочу избежать: [пример]

5. Формат вывода (Output Format)

Как должен выглядеть результат.

Оформи в виде маркированного списка / таблицы / параграфов / JSON
Длина: [N] слов / предложений / пунктов
Структура: [конкретные разделы]

6. Ограничения (Constraints)

Что должно или не должно быть в ответе.

Без воды и общих фраз
Только факты, без предположений
Не использовать слово «уникальный»
Не более 200 слов

Основные техники промпт-инжиниринга

Zero-Shot Prompting

Просишь модель выполнить задачу без примеров.

Классифицируй следующие отзывы как позитивные, нейтральные или негативные:
1. "Отличный продукт, пользуюсь каждый день"
2. "Ничего особенного"
3. "Полное разочарование"

Когда использовать: простые, хорошо определённые задачи.

Few-Shot Prompting

Даёшь несколько примеров перед заданием.

Переведи технические термины в простой язык. Примеры:

API → способ, которым программы «разговаривают» друг с другом
Machine Learning → обучение компьютера на примерах без явного программирования
Cache → временная память для быстрого доступа к данным

Теперь переведи: Kubernetes, Microservices, Docker Container

Когда использовать: нестандартные форматы, специфический стиль, сложные классификации.

Chain-of-Thought (CoT)

Просишь модель думать вслух, шаг за шагом.

Реши задачу, объясняя каждый шаг своих рассуждений:

Магазин продаёт кофе по 250₽. При покупке 3 чашек — скидка 10%.
Клиент купил 5 чашек. Сколько он заплатил?

Или просто добавь: «Думай пошагово» или «Let's think step by step» к любому промпту.

Когда использовать: математика, логика, многошаговый анализ, принятие решений.

Role Prompting (Ролевое моделирование)

Задаёшь детальную роль с опытом и ограничениями.

Ты Сергей Иванов, CTO компании с 15-летним опытом в enterprise-разработке.
Ты известен тем, что даёшь честные, иногда неудобные оценки.
Ты не любишь buzzwords и всегда спрашиваешь «зачем».

Проведи технический review следующей архитектуры: [описание]

Когда использовать: нужна экспертная перспектива, объективная критика, специфический стиль.

ReAct (Reasoning + Acting)

Модель рассуждает и действует поочерёдно.

Твоя задача — найти противоречия в следующем бизнес-плане.

Для каждого раздела:
1. Прочитай и сформулируй суть (Rethinking)
2. Найди потенциальную проблему (Reasoning)
3. Опиши как это влияет на другие разделы (Acting)

Бизнес-план: [текст]

Skeleton-of-Thought

Сначала создаётся скелет, потом каждая часть разворачивается.

Шаг 1: Напиши план статьи о [тема] — только заголовки H2 и H3, без текста.
[Получаешь структуру, корректируешь если нужно]

Шаг 2: Теперь напиши полный текст для раздела "[H2]".
[Повторяешь для каждого раздела]

Когда использовать: длинные документы, где важна структура.

Self-Consistency

Просишь модель дать несколько ответов и выбрать лучший.

Реши следующую задачу тремя разными способами, затем скажи какой ответ наиболее надёжен и почему:
[Задача]

Tree of Thoughts (ToT)

Для сложных задач — исследование нескольких ветвей рассуждений.

Нам нужно решить проблему: [описание].

Предложи 3 принципиально разных подхода к решению.
Для каждого подхода оцени: вероятность успеха, риски, ресурсы, срок.
Затем выбери лучший и объясни почему.

Системные промпты

Если используешь ChatGPT или Claude через API, системный промпт задаёт «личность» модели на весь разговор.

СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ:

Ты ассистент команды маркетинга компании [название].
Наш продукт: [описание].
Целевая аудитория: [описание].
Тон коммуникации: дружелюбный, профессиональный, без корпоративного языка.
Формат ответов: структурированные, с конкретными примерами.
Не используй слова: уникальный, инновационный, революционный.
При неясных запросах — уточняй, не угадывай.

Мета-промпты: промпты для создания промптов

Ты эксперт по промпт-инжинирингу.
Помоги мне написать эффективный промпт для следующей задачи:
[описание задачи]
Учти: кто будет использовать результат, какой формат нужен, какие ограничения важны.

Улучши следующий промпт, сделав его более конкретным и эффективным:
[исходный промпт]
Объясни что именно ты изменил и почему.

Частые ошибки

Ошибка 1: Слишком размытая задача

❌ «Помоги мне с текстом» ✅ «Отредактируй это коммерческое предложение: убери воду, сделай текст активным (глаголы вместо существительных), добавь конкретные цифры там, где сейчас абстракции»

Ошибка 2: Нет контекста

❌ «Напиши скрипт для звонка» ✅ «Напиши скрипт холодного звонка для продажи CRM-системы владельцам малого бизнеса в сфере услуг. Главное возражение: "у нас уже всё в Excel"»

Ошибка 3: Не указан формат

❌ «Расскажи про конкурентов» ✅ «Сравни конкурентов в таблице: Компания / Ценовой сегмент / Ключевая ЦА / Главное УТП / Слабое место»

Ошибка 4: Принять первый ответ как финальный

Большинство задач требуют 2–3 итерации. После первого ответа:

«Сделай более конкретным раздел про [X]»
«Замени абстрактные советы на конкретные примеры»
«Сократи на 30%, оставь только главное»

Ошибка 5: Спорить с моделью вместо уточнения

❌ «Нет, это неправильно, ты не понял» ✅ «Меня не устраивает этот раздел потому что [причина]. Переделай с учётом [уточнение]»

Промпты для разных моделей

Разные модели реагируют по-разному:

МодельОсобенностиChatGPT (GPT-5+)Лучший русский язык, хорошо работает с ролями, понимает нюансыClaude (Sonnet/Opus)Отлично с длинными документами, точен в инструкциях, честен об ограниченияхGeminiСильнее в работе с актуальными данными через поискGigaChatЛучший для русского бизнес-контекста, понимает российские реалииYandexGPTХорош в аналитических задачах на русском, интеграция с сервисами Яндекс

Практика: 5 упражнений

Упражнение 1. Возьми любой свой слабый промпт из истории. Добавь роль, контекст и формат. Сравни результаты.

Упражнение 2. Попроси ChatGPT: «Дай мне 5 вопросов, которые уточнят мою задачу перед ответом». Используй ответы для улучшения промпта.

Упражнение 3. Попробуй Chain-of-Thought на любой задаче с несколькими шагами — добавь «думай пошагово» и посмотри разницу.

Упражнение 4. Напиши системный промпт для своего главного рабочего инструмента (копирайтинг / анализ данных / код).

Упражнение 5. Создай библиотеку из 10 своих лучших промптов — тех, что уже дали отличный результат.

Инструменты для работы с промптами

PromptPerfect — автоматическая оптимизация промптов
PromptBase — маркетплейс готовых промптов
Prompt Flow (Azure) — для разработчиков, создающих AI-приложения
LangChain — фреймворк для цепочек промптов
Daily Prompts — библиотека авторских промптов на русском

Промпт-инжиниринг как карьера

В 2026 году «промпт-инженер» превратился из модного термина в реальную специализацию. Что нужно:

Глубокое понимание возможностей и ограничений LLM-моделей
Навык декомпозиции задач — разбивать сложные задачи на подзадачи
Умение итерировать — тестировать и улучшать промпты системно
Понимание конкретной предметной области (маркетинг / код / анализ данных)
Базовые знания о том, как работают трансформерные модели

Промпт-инжиниринг — не про написание «магических слов». Это про умение ясно мыслить и формулировать задачи.