Технические регламенты Таможенного союза – определение, подтверждение соответствия

Как написать хороший промпт для ИИ

Промпт — вопреки распространенному мнению – не просто просто инструкция, которую вы шепчете нейросети на ухо. Если шёпот нечёткий, модель выдаёт кашу. Хотите результат «вау»? Придется следовать принципам написания хорошего промпта, которые разберем в этой статье.

Что отличает хороший промпт от плохого?

Что-то попросить у нейросети может любой: набрал пару слов, нажал Ввод — и получил тонну текста. Но именно здесь многие расстраиваются: «Почему ChatGPT опять выдал банальщину?» Секрет прост — проблема не в модели, а в том, как мы с ней разговариваем. Хороший промпт — это точная карта, где отмечена цель, маршрут и запрещённые дороги.

Представьте бариста, к которому вы подходите и говорите: «Налей чего‑нибудь горячего». Шанс получить напиток мечты примерно нулевой. А вот другой диалог: «Двойной раф без сахара на овсяном молоке, температура 60°, по крышечку с собой». Здесь бариста даже не успеет моргнуть, как уже знает, что нужно делать. С нейросетью всё идентично: чем конкретнее заказ, тем ближе результат к идеалу.

Плохой промпт — это туманная просьба без контекста, ограничений и четкой роли исполнителя. Модель начнёт гадать, тащить устаревшие шаблоны, а вы получите текст‑компот (как в свое время говорил Дмитрий Анатольевич Медведев).

Проще говоря: плохой промпт просит «музыку», хороший — «трёхминутный lo‑fi‑трек в 120 BPM для фокусировки, без вокала, с мягким басом и переходом на 1:40». Чувствуете разницу?

Как создать хороший промпт: формула CLEAR

Чтобы общение с ИИ перестало быть игрой «угадай моё желание», пользуемся пятишаговой шпаргалкой CLEAR — это аббревиатура, за которой стоит вся магия точных запросов.

Чтобы понять как по ней создавать хороший промпт – ниже сделал для вас таблицу.

Вот какой идеальный промпт получается:

Ты — продукт‑маркетолог с 10‑летним опытом в запуске мобильных приложений здоровья.
Задача: разработай полноценную стратегию вывода на рынок США нового медитационного приложения для iOS.

Сначала коротко проанализируй трёх ключевых конкурентов (аудитория, уникальные фишки, ценовая модель).

Затем предложи уникальное позиционирование нашего приложения, чтобы выделиться на их фоне.

После этого составь поэтапный маркетинговый план на 6 месяцев с разбивкой по неделям.

Ограничения и контекст:

Бюджет продвижения — 30 000 $ в месяц.

ЦА — миллениалы 25‑40 лет, стресс и выгорание — их главные боли.

Основные каналы: соцсети (short‑video‑формат) и подкасты.

Учти тренды digital‑маркетинга 2025 года (рост short‑video, жёсткие privacy‑ограничения App Store).

Ответ дай в виде таблицы: шаг → цель → метрики → стоимость → ожидаемый результат.

Ниже нарисовал для вас картинку, чтобы вы разобрались с техникой создания промптов по Clear. В картинке – вся логика.

Создание промпта для нейросетей – большой гайд

В этом большом и детальном гайде мы разберём, как создавать промпты — то есть команды для нейросети, которые позволяют получать максимально качественный и точный результат. Начнём с основ.

Что такое промпт?

Слово prompt происходит от английского — «подсказка» или «ввод». В контексте работы с искусственным интеллектом под промптом понимается входной запрос, который передаётся модели ИИ для генерации ответа. В зависимости от типа нейросети, промпт может быть:

• текстовым (например, «напиши статью», «переведи», «напиши код»),
• визуальным (например, «сгенерируй изображение человека в скафандре на Марсе»),
• гибридным (например, с использованием текста и изображения одновременно).

Именно на основе промпта искусственный интеллект понимает, что от него требуется — будь то статья, смешная картинка, деловое письмо или видеоролик.

Чтобы понять, как создавать эффективные промпты, нужно разобраться, как ИИ их интерпретирует.

Как ИИ обрабатывает промпт

Любой современный искусственный интеллект — будь то DeepSeek, ChatGPT, Claude и другие — работает на базе языковых моделей, в частности так называемых Large Language Models (LLMs). Эти модели функционируют на основе предсказания наиболее вероятного следующего элемента в последовательности.

Когда вы отправляете запрос, модель:

1. Анализирует текст промпта — его контекст, ключевые слова, структуру и уточнения.
2. Сверяется с данными, на которых была обучена (книги, статьи, форумы, интернет).
3. Учитывает параметры генерации — такие как температура, top-p, penalties и другие (они чаще задаются через API разработчиком, но косвенно все же влияют даже в обычных текстовых запросах). Некоторые параметры можно прямо указать в промпте. Для других (например, температура) – подключение таких параметров осуществляется разработчиком при подключении искусственного интеллекта к какому-то бизнес процессу или боту с помощью API. У нас с вами статья для “обычных юзеров”, так что тему параметров генерации можно опустить.
4. Генерирует ответ, опираясь на шаблоны, найденные в обучающих данных.

К примеру: если ваш промпт звучит как «объясни теорию относительности», ИИ будет искать ключевые термины, найдёт релевантные материалы в своей памяти (например, статьи Эйнштейна, пояснения из Википедии и учебников по физике), и на их основе соберёт ответ.

Важно: искусственный интеллект не думает, он не понимает вас в прямом смысле слова. Он ищет совпадения с тем, чему был обучен. В этом он похож на поисковую систему — только вместо списка ссылок он сразу выдаёт сгенерированный ответ.

Что такое промпт?

Принципы создания промпта – CLEAR

Чтобы ИИ дал точный и релевантный ответ, промпт должен быть грамотно сформулирован. Чем точнее команда – тем более эффективный будет результат. Напоминаю, что ИИ это пока не отдельный мыслящий организм, способный как джин угадывать ваши желания, а работает по четко-заданному алгоритму.

Один из самых надёжных подходов к созданию промптов— принцип CLEAR.

Clear (по-английски “чистый или прозрачный” – универсальный подход, состоящий из пяти элементов создания эффективного промпта: Конкретность, Логичность, Экспертность, Адаптивность и Релевантность. Давайте разберём каждый пункт подробнее, с примерами.

Для удобства – сделал таблицу ниже:

А теперь приведем пример идеального промпта по Clear:

Ты — профессиональный маркетолог с 10-летним опытом в B2B продажах (продажах товаров для бизнеса). Сформируй маркетинговую стратегию по продвижению садово-парковой мебели в СНГ. В рамках стратегии: – проанализируй подходы конкурентов,
– предложи уникальное позиционирование,
– составь поэтапный план на 6 месяцев,
– учитывай, что стратегия должна быть актуальна на 2025 год, учитывать экономические изменения в Российской Федерации, сезонность спроса и  стратегия должна и привести к росту продаж на 30%.

Ниже нарисовал для вас картинку, чтобы вы разобрались с техникой создания промптов по Clear. В картинке – вся логика.

Техники усиления промптов

Даже хорошо построенный промпт можно дополнительно усилить. Вот несколько рабочих техник.

Начнем с первой – Future Prompting (Образцы ответов). Техника заключается в том, что вы показываете ИИ примеры нужного формата ответа, чтобы он лучше понял структуру и стиль. Техника особенно полезна при создании промптов, где важно соблюсти тональность или стиль речи.

Пример создания промпта по технике:
Определи тональность текста. Возможные варианты:
– «Это просто ужасно» — негатив
– «Я в восторге» — позитив
– «Нормально, но могло быть лучше» — нейтрально
Текст: «Ну, в целом ничего, но ожидал большего».
Ответ: нейтрально.

Другая техника улучшения промптов – Chain of Thought (Цепочка размышлений).

В этой волшебной технике Вы просите ИИ решить задачу пошагово, особенно если она логическая, вычислительная или многоэтапная.

Пример:
«У Маши три яблока, у Пети — четыре. Сколько всего яблок?
Распиши решение по шагам».
Ответ:
– Шаг 1: количество яблок у Маши = 3
– Шаг 2: количество яблок у Пети = 4
– Шаг 3: 3 + 4 = 7
– Ответ: всего 7 яблок.

Технику также можно использовать для выполнения иных задач. Например, юридических, научных.

Еще одна полезная техника усиления промпта – создание строгих ограничений.

Чем больше ограничений вы задаёте, тем точнее будет результат. Для этого в рамках создания промпта уточняйте:

• объём полученного результата (например, не более 200 слов),
• стиль (например, деловой, дружелюбный, ироничный),
• исключения (например, не использовать стратегии производителей фонарных столбов),
• формат (например, список, таблица, эссе).

Лучшие созданные промпты для жизни

Делюсь своим опытом. Ниже одна из самых больших подборок промптов в Рунете. Вся база промптов создана по Clear – технике, которую мы разобрали выше.

Подборка промптов ниже – посвящены обычной жизни. Для деловых промтов – у меня имеется отдельная статья.

А ниже подборочка еще из 30 промптов, но для деловой жизни (они помогут Вам в работе).

Промпт – полный гайд по созданию эффективных промптов

В этом большом и детальном гайде мы разберём, как создавать промпты — то есть команды для нейросети, которые позволяют получать максимально качественный и точный результат. Начнём с основ.

Что такое промпт?

Слово prompt происходит от английского — «подсказка» или «ввод». В контексте работы с искусственным интеллектом под промптом понимается входной запрос, который передаётся модели ИИ для генерации ответа. В зависимости от типа нейросети, промпт может быть:

• текстовым (например, «напиши статью», «переведи», «напиши код»),
• визуальным (например, «сгенерируй изображение человека в скафандре на Марсе»),
• гибридным (например, с использованием текста и изображения одновременно).

Именно на основе промпта искусственный интеллект понимает, что от него требуется — будь то статья, смешная картинка, деловое письмо или видеоролик.

Чтобы понять, как создавать эффективные промпты, нужно разобраться, как ИИ их интерпретирует.

Как ИИ обрабатывает промпт

Любой современный искусственный интеллект — будь то DeepSeek, ChatGPT, Claude и другие — работает на базе языковых моделей, в частности так называемых Large Language Models (LLMs). Эти модели функционируют на основе предсказания наиболее вероятного следующего элемента в последовательности.

Когда вы отправляете запрос, модель:

1. Анализирует текст промпта — его контекст, ключевые слова, структуру и уточнения.
2. Сверяется с данными, на которых была обучена (книги, статьи, форумы, интернет).
3. Учитывает параметры генерации — такие как температура, top-p, penalties и другие (они чаще задаются через API разработчиком, но косвенно все же влияют даже в обычных текстовых запросах). Некоторые параметры можно прямо указать в промпте. Для других (например, температура) – подключение таких параметров осуществляется разработчиком при подключении искусственного интеллекта к какому-то бизнес процессу или боту с помощью API. У нас с вами статья для “обычных юзеров”, так что тему параметров генерации можно опустить.
4. Генерирует ответ, опираясь на шаблоны, найденные в обучающих данных.

К примеру: если ваш промпт звучит как «объясни теорию относительности», ИИ будет искать ключевые термины, найдёт релевантные материалы в своей памяти (например, статьи Эйнштейна, пояснения из Википедии и учебников по физике), и на их основе соберёт ответ.

Важно: искусственный интеллект не думает, он не понимает вас в прямом смысле слова. Он ищет совпадения с тем, чему был обучен. В этом он похож на поисковую систему — только вместо списка ссылок он сразу выдаёт сгенерированный ответ.

Что такое промпт?

Принципы создания промпта – CLEAR

Чтобы ИИ дал точный и релевантный ответ, промпт должен быть грамотно сформулирован. Чем точнее команда – тем более эффективный будет результат. Напоминаю, что ИИ это пока не отдельный мыслящий организм, способный как джин угадывать ваши желания, а работает по четко-заданному алгоритму.

Один из самых надёжных подходов к созданию промптов— принцип CLEAR.

Clear (по-английски “чистый или прозрачный” – универсальный подход, состоящий из пяти элементов создания эффективного промпта: Конкретность, Логичность, Экспертность, Адаптивность и Релевантность. Давайте разберём каждый пункт подробнее, с примерами.

Для удобства – сделал таблицу ниже:

А теперь приведем пример идеального промпта по Clear:

Ты — профессиональный маркетолог с 10-летним опытом в B2B продажах (продажах товаров для бизнеса). Сформируй маркетинговую стратегию по продвижению садово-парковой мебели в СНГ. В рамках стратегии: – проанализируй подходы конкурентов,
– предложи уникальное позиционирование,
– составь поэтапный план на 6 месяцев,
– учитывай, что стратегия должна быть актуальна на 2025 год, учитывать экономические изменения в Российской Федерации, сезонность спроса и  стратегия должна и привести к росту продаж на 30%.

Ниже нарисовал для вас картинку, чтобы вы разобрались с техникой создания промптов по Clear. В картинке – вся логика.

Техники усиления промптов

Даже хорошо построенный промпт можно дополнительно усилить. Вот несколько рабочих техник.

Начнем с первой – Future Prompting (Образцы ответов). Техника заключается в том, что вы показываете ИИ примеры нужного формата ответа, чтобы он лучше понял структуру и стиль. Техника особенно полезна при создании промптов, где важно соблюсти тональность или стиль речи.

Пример создания промпта по технике:
Определи тональность текста. Возможные варианты:
– «Это просто ужасно» — негатив
– «Я в восторге» — позитив
– «Нормально, но могло быть лучше» — нейтрально
Текст: «Ну, в целом ничего, но ожидал большего».
Ответ: нейтрально.

Другая техника улучшения промптов – Chain of Thought (Цепочка размышлений).

В этой волшебной технике Вы просите ИИ решить задачу пошагово, особенно если она логическая, вычислительная или многоэтапная.

Пример:
«У Маши три яблока, у Пети — четыре. Сколько всего яблок?
Распиши решение по шагам».
Ответ:
– Шаг 1: количество яблок у Маши = 3
– Шаг 2: количество яблок у Пети = 4
– Шаг 3: 3 + 4 = 7
– Ответ: всего 7 яблок.

Технику также можно использовать для выполнения иных задач. Например, юридических, научных.

Еще одна полезная техника усиления промпта – создание строгих ограничений.

Чем больше ограничений вы задаёте, тем точнее будет результат. Для этого в рамках создания промпта уточняйте:

• объём полученного результата (например, не более 200 слов),
• стиль (например, деловой, дружелюбный, ироничный),
• исключения (например, не использовать стратегии производителей фонарных столбов),
• формат (например, список, таблица, эссе).

Лучшие созданные промпты для жизни

Делюсь своим опытом. Ниже одна из самых больших подборок промптов в Рунете. Вся база промптов создана по Clear – технике, которую мы разобрали выше.

Подборка промптов ниже – посвящены обычной жизни. Для деловых промтов – у меня имеется отдельная статья.

А ниже подборочка еще из 30 промптов, но для деловой жизни (они помогут Вам в работе).

Области применения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, как настоящий цунами, проникает во все сферы жизни, трансформируя предприятия, науку, бизнес и повседневность. Именно поэтому в этой статье хочется разобрать ключевые области, где ИИ уже работает и будет активно развиваться в ближайшие годы — и, соответственно, радикально менять целые отрасли.

Цель этой статьи – разобраться в каких отраслях он применяется в первую очередь.

Область применения ИИ – медицине

Во-первых, это медицина и здравоохранение.

ИИ — и в варианте слабого искусственного интеллекта (то есть машинного обучения), и в виде сильного ИИ (который способен строить сложные предсказательные модели) — уже применяется для выявления потенциальных заболеваний. Например, алгоритмы умеют анализировать КТ лёгких и обнаруживать у человека COVID-19.

Эти системы машинного обучения были протестированы ещё во время эпидемии коронавируса. По оценкам специалистов, они позволили улучшить выявляемость COVID-19 на 85% по сравнению с обычным визуальным анализом. ИИ способен анализировать данные лабораторных исследований и предсказывать вероятность наступления у человека определённых приступов или заболеваний.

Ученые предполагают, что к 2030 году ИИ сможет предсказывать до 80% сердечных приступов за неделю до их возникновения. Например, тому же сердечному приступу могут предшествовать вполне заметные сигналы — от изменений в составе крови до повышения частоты пульса. Искусственный интеллект способен фиксировать такие потенциальные угрозы и рекомендовать человеку немедленно обратиться к врачу.

Например, приближающийся сердечный приступ зачастую сопровождается рядом физиологических признаков: учащением пульса, изменениями в составе крови и прочими показателями. ИИ сможет распознать такую угрозу заранее и порекомендовать человеку срочно обратиться к врачу.

Область применения ИИ – банкинг

Во-первых, он уже применяется в некоторых банках для прогнозирования кредитоспособности и платёжеспособности клиентов. Системы ИИ анализируют поведение пользователей, их привычки и историю операций, и позволяют гораздо точнее, чем стандартные методы, оценивать риск дефолта.

Например, анализируя поведение клиентов из разных сегментов, ИИ может выявлять закономерности, характерные для тех, кто впоследствии объявил себя банкротом, и находить схожие паттерны у других пользователей. Это помогает предсказать риск и уменьшить процент невозвратов по кредитам.

Кроме того, ИИ активно применяется для анализа финансовых транзакций. Он способен в реальном времени находить подозрительные операции и предотвращать случаи мошенничества. Это возможно благодаря обучению на огромном объёме данных о ранее выявленных мошеннических действиях. Алгоритм находит совпадения по ряду признаков и, если обнаруживает подобные элементы в новых сделках, подаёт сигнал в службу безопасности о необходимости детальной проверки или приостановки операции.

Искусственный интеллект в логистике

Еще одной областью применения искусственного интеллекта является беспилотный транспорт. Компании вроде Tesla, Waymo и других уже внедряют технологии беспилотного вождения. Несмотря на то, что такие решения пока остаются дорогими, в горизонте 50 лет профессии таксиста и водителя в ряде стран могут исчезнуть вовсе.

Уже сегодня ИИ помогает логистическим компаниям оптимизировать маршруты: анализируя данные о пробках, погоде, загруженности дорог и даже поведении водителя, система предлагает самый экономичный и быстрый путь. Это позволяет экономить топливо и время.

ИИ в промышленности

Прежде всего, он помогает автоматизировать рутинные процессы: документооборот, финансовый учёт, аналитику. Но не только. Подключённый к системам видеонаблюдения, ИИ может выявлять потенциальные риски в области охраны труда и промышленной безопасности.

Например, если сотрудник не надел каску или нарушил технику безопасности, искусственный интеллект с помощью видеонаблюдения зафиксирует это и передаст информацию руководству. Это вполне может предотвратить несчастный случай.

Ниже пример как ИИ применяется в производственной отрасли, чтобы снизить вероятность аварии или несчастного случая.

Помимо охраны труда, ИИ применяется также для контроля качества продукции. Он способен находить дефекты упаковки или повреждения на изделиях ещё до выхода продукции с линии.

По прогнозу McKinsey, к 2026 году ИИ может принести мировой экономике дополнительные 3,7 триллиона долларов.

ИИ в обучении

Здесь ИИ особенно хорош в персонализации учебных программ. В данной области искусственный интеллект позволяет создавать индивидуальные траектории обучения, адаптированные под интересы конкретного пользователя.

Например, если вы хотите выучить иностранный язык и любите кинокомиксы, то вам будет приятнее делать это с помощью преподавателя, который использует ИИ для подбора тем уроков, основанных на любимых персонажах, а не на классической литературе. Хотя, разумеется, классическая литература — это хорошо, просто не всем она подходит для старта.

Кроме того, ИИ помогает преподавателям выявлять сгенерированные работы, признаки плагиата, а также находить ошибки — как орфографические, так и логические.

Область применения ИИ – наука

ИИ используется и в науке. Например, с его помощью NASA смогло открыть более 300 новых экзопланет. Обучив ИИ распознавать аномалии на снимках глубокого космоса, учёные смогли во многом автоматизировать процесс обработки изображений, поступающих с телескопов вроде «Хаббла». Там, где человеку потребовались бы месяцы, ИИ справляется за часы.

Также ИИ применяется для расчёта траекторий спутников, помогает предсказывать возможность столкновений с космическим мусором и выявлять закономерности в самых разных областях — от генетики до медицины.

ИИ в развлечении

Конечно, ИИ активно внедряется и в сферу развлечений, особенно в креативные индустрии.

Сегодня уже многие генерируют мемы с помощью Midjourney, создают видеоконтент с помощью Sora, а YouTube наполняется нейроконтентом — от рассказов про «динозавров-вертолётов» до дипфейков с известными блогерами.

В ближайшие 5–7 лет ИИ массово войдёт в музыку, особенно в сегменты без вокала — такие как lo-fi. Также он будет внедряться в геймдев, расширяя возможности для диалогов между игроком и персонажами. Если раньше каждому NPC нужно было вручную прописывать реплики, то теперь ИИ может генерировать их в реальном времени, адаптируя под поведение игрока и сценарий.

ИИ в маркетинге и рекламе

Ну и, конечно, нельзя не затронуть маркетинг. Тут ИИ уже вовсю бушует, и, кажется, маркетологи сами не знают — радоваться им или бояться. С одной стороны, искусственный интеллект помогает делать маркетинг быстрее, точнее и умнее. С другой — вытесняет целые отделы креативщиков, SMM-щиков и таргетологов. Но по порядку.

Во-первых, ИИ отлично справляется с задачами персонализации. Если раньше для создания одного коммерческого предложения нужно было сидеть полдня, думать над текстом, подбирать формулировки — сейчас ИИ делает это за 10 секунд. При этом он может подстроить текст под стиль общения конкретного клиента, вплоть до тональности и словарного запаса. То есть один и тот же товар можно представить офисному клерку как “надёжное B2B-решение”, а тинейджеру — как “огонь, а не штука, бери, не пожалеешь”.

Дальше — больше. ИИ учится понимать, что именно нравится пользователю, и в какой момент лучше показать ту самую кнопку “Купить”. Он анализирует поведение, клики, остановки прокрутки, время просмотра, даже задержки между действиями — и на этом строит предположения о намерениях человека. В итоге реклама становится не просто «в лоб», а почти предсказательной: «ты ещё не подумал об этом, а тебе уже показывают». Немного страшновато, но работает.

Кроме того, ИИ активно используется в генерации контента — текстов, баннеров, видео и даже голосов. Можно за вечер нагенерировать себе десяток вариантов рекламных слоганов, подобрать заголовки для рассылки, протестировать обложки для лендинга. А потом — провести A/B-тест прямо в онлайне и выбрать, какой креатив «зашёл» лучше. И всё это — без участия отдела маркетинга, который в это время может пить кофе и делать вид, что занят стратегией.

Что у нас дальше?

ИИ ждёт колоссальный рост и развитие в ближайшие годы. И хотя предсказать всё, что будет, просто невозможно, можно с уверенностью сказать: ближайшие 5 лет приведут к появлению новых уровней ИИ — возможно, даже сверхинтеллекта. Но это тема для отдельной статьи.

Сейчас — именно то самое время, чтобы начинать разбираться, как работает искусственный интеллект и где он уже применяется. А для этого, собственно говоря, и существует наш Базовичок – крупнейшая бесплатная библиотека обучения применения ИИ, которая содержит описание применения искусственного интеллекта в разных областях и отраслях промышленности.