# GPT-Мастер. От первого промпта до AI-бизнеса

Оксана Полякова

Вы узнаете:

Как «взламывать» нейросеть с помощью 8 элементов идеального промпта (о которых молчат 95% пользователей).

Как за 30 минут создать месячный контент-план для соцсетей.

Как автоматизировать рутину: от анализа договоров до обработки входящих писем.

Как зарабатывать: от фриланса и продажи промптов до AI-консалтинга и арбитража трафика.

Как выйти на зарубежные рынки и масштабировать бизнес с минимальными ресурсами.

Создайте ваш AI-проект, который изменит жизнь.

# GPT-Мастер. От первого промпта до AI-бизнеса. Оксана Полякова

Иллюстрация Шедеврум Про


© Оксана Полякова, 2026


ISBN 978-5-0070-0456-5

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

## Часть 1. Фундамент: Как понять и приручить ИИ

### Глава 1. Вступление: Почему сейчас самое время стать GPT-Мастером?

Представьте, что у вас есть личный гениальный ассистент. Он не спит, не устает, не требует зарплаты и выходных. Он читал всё, что когда-либо было написано в интернете, говорит на сотне языков и умеет писать код, сценарии, письма и маркетинговые стратегии. В 2026 году этот ассистент уже существует и доступен практически каждому. Но есть один нюанс: он работает ровно настолько хорошо, насколько хорошо вы умеете им управлять.

Мы стоим не просто на пороге, а уже внутри новой технологической эпохи. 2023 год был годом удивления, когда ChatGPT ворвался в нашу жизнь и все бросились тестировать его возможности, задавая забавные вопросы. 2024-й стал годом экспериментов и первых страхов, что «нас заменят роботы». 2025-й мы потратили на осознание: ИИ не заменяет человека, он меняет правила игры. Теперь, в 2026 году, вопрос стоит ребром: кто будет использовать ИИ, чтобы расти, а кто — чтобы просто не отстать?

Давайте честно ответим на один вопрос. Когда вы видите новости о новых моделях GPT, о нейросетях, генерирующих видео, или о компаниях, которые сократили штат копирайтеров, — что вы чувствуете? Любопытство? Тревогу? Или, может быть, азарт? Если вы держите в руках эту книгу, значит, вы выбираете азарт. Вы выбираете не просто пассивно наблюдать за переменами, а оказаться среди тех, кто эти перемены создает и использует себе во благо.

Почему же именно 2026 год — тот самый переломный момент, чтобы стать GPT-Мастером?

1. ИИ стал «невидимой инфраструктурой».

Точно так же, как 15 лет назад умение пользоваться поисковиками было преимуществом, а сегодня это базовый навык, так и умение работать с ИИ становится обязательным. Разница лишь в скорости. В 2026 году ChatGPT и его аналоги встроены во всё: в текстовые редакторы, в поиск, в мессенджеры, в CRM-системы. Вопрос не в том, используете ли вы ИИ. Вопрос в том, насколько эффективно вы это делаете. Ваши коллеги, конкуренты, партнеры уже используют его. Одни — как дорогой калькулятор, другие — как швейцарский нож. Книга, которую вы начали читать, научит вас быть «швейцарским ножом».

2. Модели стали умнее, но и требовательнее.

GPT-3.5 был удивительным ребенком, который мог выдать неожиданный, но милый результат. GPT-4 стал подростком с бурным характером. Модели 2026 года — это зрелые профессионалы. Они обладают огромным контекстным окном (помнят целые книги!), лучше понимают нюансы, логику и эмоции. Но есть и обратная сторона: чем умнее инструмент, тем сложнее им управлять без инструкции. Простые и примитивные промпты (запросы) с ними больше не работают. Чтобы выжать из современного ИИ максимум, нужно понимать его архитектуру, его «мышление», его сильные и слабые стороны. Этому нельзя научиться, просто «поигравшись» с бесплатной версией. Этому нужно учиться системно.

3. Пропасть между «пользователем» и «мастером» стала гигантской.

Раньше разница между тем, кто умеет составлять промпты, и тем, кто просто пишет «сделай красиво», была небольшой. Сейчас она колоссальна.

— Обычный пользователь тратит час на написание письма, переделывая его 10 раз, потому что ИИ «несет чушь».

— GPT-Мастер ставит задачу, задает контекст, роль, примеры, ограничения — и получает готовый, почти идеальный результат за 2 минуты.

Обычный пользователь думает: «ИИ пока плохо справляется». Мастер знает: «Я пока плохо ставлю задачу». Эта книга проведет вас по ту сторону экрана — на сторону мастера.

4. Рынок труда и бизнеса окончательно перестроился.

В 2026 году уже не надо никого убеждать в пользе ИИ. Работодатели и клиенты требуют результатов. В требованиях к вакансиям всё чаще можно увидеть пункт: «умение работать с нейросетями». Фрилансеры, владеющие промпт-инжинирингом, берут заказы дороже и делают их быстрее. Предприниматели автоматизируют 70% рутины и масштабируются без найма десятков сотрудников. Эта книга — не про «гаджеты и приколы». Это про конкретные, измеримые результаты: экономия времени, повышение дохода, запуск новых проектов.

Эта книга — не пересказ документации и не сборник случайных советов из интернета. Это пошаговая система, тренинг, построенный на реальном опыте внедрения ИИ в десятках проектов. Мы пройдем путь от самого первого, неуверенного «Привет» до создания сложных AI-систем, которые работают на вас 24/7.

Мир разделился на тех, кто управляет ИИ, и тех, кем управляет ИИ (точнее, темп, который он задает). В какую группу попадаете вы?

Если вы готовы перестать быть пассажиром и сесть за штурвал — переверните страницу. Нас ждет большое путешествие.

### Глава 2. Магия внутри: Простыми словами о больших языковых моделях (LLM)

Когда вы впервые начинаете общаться с ChatGPT, возникает стойкое ощущение магии или даже присутствия какого-то разума. Вы задаете вопрос — и получаете осмысленный, а иногда и глубокий ответ. Кажется, что по ту сторону экрана сидит очень эрудированный и услужливый собеседник.

Но давайте сразу договоримся: никакой магии там нет. За кажущейся простотой и «человечностью» скрывается сложнейшая математика, огромные массивы данных и колоссальные вычислительные мощности. И если понять базовые принципы этой «машины», она из волшебного черного ящика превратится в предсказуемый и мощный инструмент. А вы — из пассажира в пилота.

Так что же такое эта загадочная Большая языковая модель (Large Language Model, или LLM)?

Гениальный автопродолжатель

Представьте себе функцию автодополнения в вашем смартфоне. Вы начинаете печатать «Привет, как д…", и телефон предлагает варианты: «…ела?», «…ень?», «…ела твои дела?». Телефон, конечно, не знает, как у вас дела. Он просто на основе миллиардов сообщений, которые видел, просчитал: после буквы «д» с наибольшей вероятностью идет слово «дела».

А теперь представьте, что этот автодополнитель прокачали до невероятных размеров. Ему «скормили» почти всё, что есть в интернете: книги, статьи, сайты, код, стихи, научные работы и миллиарды диалогов. И вместо того, чтобы предсказывать одно следующее слово, он научился предсказывать целые предложения, абзацы и страницы.

LLM — это и есть супер-автодополнитель. Его единственная задача — предсказывать следующее наиболее вероятное слово (точнее, токен — часть слова) в последовательности. Вы даете ему начало фразы (промпт), а он, опираясь на свою колоссальную «библиотеку» знаний, начинает бешено перебирать варианты: «Какое слово с наибольшей вероятностью должно идти дальше?». Выбрал слово. «Какое следующее?». Выбрал следующее. И так слово за словом, абзац за абзацем рождается ответ.

В этом и заключается главный секрет: ChatGPT не «думает» и не «понимает» в человеческом смысле. Он генерирует текст, который статистически является наиболее вероятным продолжением вашего запроса. Он не знает факты, он знает, какие слова обычно следуют за другими словами, когда речь идет об этих фактах.

Откуда берутся эти «знания»? (Процесс обучения)

Как же научить такую модель? Этот процесс можно сравнить с обучением ребенка языку, но в миллиарды раз быстрее и интенсивнее.

— Гигантское чтение (Pre-training): Модели скармливают петабайты текста. Она не просто читает, а анализирует статистические связи между словами. Она «замечает», что слова «король» и «королева» часто встречаются в похожих контекстах, а слова «ньютон» и «яблоко» имеют какую-то связь. В процессе этого «чтения» внутри модели формируется сложнейшая математическая карта мира — многомерное пространство, где слова, понятия и идеи расположены в зависимости от их смысловой близости. Этот этап требует огромных ресурсов и времени.

— Тонкая настройка (Fine-tuning): После того как модель научилась «говорить», ее нужно научить «вести беседу». На этом этапе люди-инженеры показывают ей миллионы примеров идеальных диалогов: вопрос — качественный ответ. Так модель учится следовать инструкциям, не «галлюцинировать» (выдумывать факты) без надобности и быть полезной.

— Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF): Самый интересный этап. Модели дают несколько вариантов ответа на один запрос, а люди-оценщики ранжируют их от лучшего к худшему. «За этот ответ поставь пятерку, он полезный и вежливый. А за этот — двойку, он грубый и бесполезный». Так модель учится соответствовать нашим представлениям о «хорошем» и «плохом» ответе.

Почему же это работает так хорошо?

Если модель просто предсказывает слова, почему она не пишет бессмыслицу вроде «трава небо лето стол»?

Именно благодаря первому этапу — «гигантскому чтению». В процессе анализа триллионов предложений модель построила настолько сложную и точную карту связей, что она улавливает не только грамматику, но и логику, стили, эмоциональную окраску и даже культурные коды. Она «знает», что после вопроса «В чем смысл жизни?» обычно следует не рецепт салата, а философское рассуждение. Потому что именно такую связь она видела в тысячах книг и статей.

Итог: LLM — это не думающий мозг, а гениальный имитатор, созданный нами по своему образу и подобию из слов и математики.

Почему это знание делает вас Мастером?

Понимание того, что ChatGPT — это «статистический автопродолжатель», а не всезнающий оракул, дает вам огромное преимущество.

— Вы перестаете его очеловечивать. Вы не обижаетесь на него, не ждете от него «мнения» и не боитесь, что он «откажется» вам помогать. Вы просто используете инструмент.

— Вы понимаете причины ошибок. Если он «придумал» несуществующий факт (это называется галлюцинация), значит, в его статистической карте этот набор слов оказался вероятнее правды. Вы не удивляетесь, а просто проверяете факт или уточняете запрос.

— Вы осознаете важность контекста. Поскольку модель «держит в уме» только то, что вы написали в текущем диалоге (в пределах окна контекста), вы учитесь давать ей всю необходимую информацию в явном виде. Вы не надеетесь, что она «помнит» что-то из прошлого разговора, если вы не начали новую сессию.

— Вы получаете контроль. Вы знаете, что для получения хорошего «продолжения», нужно дать хорошее «начало». Вы перестаете надеяться на чудо и начинаете конструировать свои запросы осознанно.

Так что давайте оставим магию фокусникам. Внутри ChatGPT — гениальная, но просто статистическая машина. И в следующих главах мы научимся этой машиной виртуозно управлять.

А пока запомните главную метафору: ChatGPT — это не кладезь мудрости, а идеально острый карандаш в руке художника. Результат зависит не от карандаша, а от руки.

### Глава 3. Регистрация и первый вход: осваиваем интерфейс ChatGPT

В предыдущей главе мы приоткрыли завесу тайны и узнали, что внутри «волшебного ящика» скрывается гениальный, но всего лишь статистический механизм. Теперь пришло время познакомиться с ним лично. Представьте, что вы заходите в кабину пилота. В этой главе мы не просто сядем в кресло, а изучим каждую кнопку на приборной панели, чтобы ваш первый полет прошел гладко и под полным контролем.

Шаг 1. Преодолеваем препятствия (Актуально для некоторых регионов)

Прежде чем мы начнем, нужно честно сказать о важном нюансе. На момент написания книги (2026 год) сервис ChatGPT может быть официально недоступен в некоторых странах, включая Россию. Если вы находитесь в таком регионе, не отчаивайтесь — это техническое огранинение, которое решается достаточно просто. Самый надежный способ — использовать зарубежный IP-адрес. Без этого вы, скорее всего, не сможете даже открыть страницу регистрации.

Шаг 2. Выбираем свой путь: веб или приложение

У вас есть два основных способа начать общение с ChatGPT:

— Через веб-браузер: Самый простой и универсальный способ. Вам не нужно ничего устанавливать — просто откройте браузер на компьютере или телефоне и перейдите на официальный сайт chat.openai.com.

— Через мобильное приложение: Для iOS и Android существуют официальные приложения от OpenAI. Скачать их можно в зарубежных магазинах приложений App Store (США) и Google Play. Важно: скачивайте приложение только от разработчика «OpenAI», так как существует много подделок и мошеннических программ.

Шаг 3. Пошаговая регистрация: ваш пропуск в мир AI

Процесс регистрации един для всех платформ. Давайте пройдем его вместе.

— Начинаем: На странице входа нажмите кнопку «Зарегистрироваться бесплатно» (Sign up).

— Выбираем способ: Вам предложат несколько вариантов создания аккаунта:

— Через email: Самый надежный способ. Введите свой действующий адрес электронной почты (рекомендуется использовать Gmail или другой зарубежный сервис).

— Через Google/Apple/Microsoft: Быстрый вход через существующую учетную запись. Все способы равнозначны, выбирайте тот, который вам удобнее.

— Придумываем пароль: Если вы регистрируетесь через email, придумайте надежный пароль. В 2026 году требование к длине пароля — не менее 12 символов.

— Подтверждаем email: На указанный вами адрес придет письмо с кодом подтверждения. Проверьте папку «Входящие» и, если письма нет, папку «Спам». Введите этот код на сайте.

— Знакомимся (Опрос): После подтверждения вас могут попросить указать имя и дату рождения, а также пройти небольшой опрос о том, как вы планируете использовать ChatGPT. Эти данные помогают OpenAI улучшать сервис, вы можете отвечать правдиво или просто пропустить этот шаг.

Поздравляю! Аккаунт создан. Теперь вы — полноправный пользователь.

Шаг 4. Знакомство с кабиной пилота (интерфейс 2026)

После первого входа вы увидите интерфейс. В 2026 году он стал еще более функциональным и продуманным. Давайте облетим все ключевые элементы по часовой стрелке.

— (А) Левая панель (Sidebar) — ваш командный центр

— Это ваша постоянная навигационная панель. Здесь находятся:

— Кнопка «Новый чат» (New Chat): Самая главная кнопка. Нажав ее, вы открываете чистое окно для нового разговора. Используйте ее, чтобы начать новую тему, не смешивая ее с предыдущими диалогами.

— История чатов (Chat History): Ниже располагается список всех ваших прошлых диалогов. Они автоматически сохраняются и получают название по первой фразе. Вы можете в любой момент кликнуть на любой из них, чтобы вернуться к разговору. Это как архив всех ваших полетов.

— Поиск по истории (Search): Лупа в верхней части панели позволяет быстро найти нужный диалог по ключевым словам.

— Раздел «Проекты» (Projects): Новинка 2026 года! Это папки для ваших чатов. Вы можете создать проект, например, «Книга „GPT-Мастер“», и перетаскивать в него все связанные диалоги. В проект можно загрузить общие файлы и инструкции, которые будут автоматически применяться ко всем чатам внутри него. Это колоссальная экономия времени при работе над сложными, долгими задачами.

— Раздел «Explore GPTs»: Здесь вы можете найти и использовать тысячи готовых версий ChatGPT, созданных другими пользователями и компаниями для конкретных задач — от написания идеального бизнес-плана до создания логотипов. Позже мы научимся создавать и свои собственные GPT.

— Настройки и имя пользователя (Settings): В самом низу панели находится ваше имя или значок профиля. Нажав на него, вы попадете в настройки аккаунта, о которых мы поговорим отдельно.

— (Б) Центральная часть — ваш рабочий стол

— Это главное поле для общения.

— 7. Область диалога (Chat Window): Большое белое поле, где будет отображаться вся ваша переписка с ИИ. Ваши вопросы (промпты) — справа, ответы ChatGPT — слева.

— 8. Поле ввода (Message Input): В самом низу экрана находится текстовое поле, куда вы печатаете свои запросы. Оно стало «умнее» и может расширяться, чтобы вместить длинный текст.

— 9. Кнопки отправки и отмены: Стрелка отправляет запрос, квадратик останавливает генерацию ответа, если вы передумали или поняли, что ошиблись в запросе.

— 10. Меню инструментов (Tools Menu — значок "+" или скрепка): Очень важная кнопка рядом с полем ввода. Она открывает доступ к «оружию» пилота. Через нее вы можете:

— Загружать файлы (File Upload): Прикреплять PDF, Word, Excel, презентации, изображения. ChatGPT прочтет текст из них и использует для ответа.

— Включать «Поиск в интернете» (Web Search/Browsing): Позволяет модели искать свежие данные в реальном времени (если эта опция доступна в вашем тарифе).

— Включать «Режим агента» (Agent Mode): Новинка 2026 года! Это режим, в котором ChatGPT может выполнять многошаговые действия: например, зайти на несколько сайтов, сравнить цены и собрать результаты в таблицу. Требует вашего контроля и доступен не на всех тарифах.

— Подключать приложения (Apps): Здесь можно связать ChatGPT с другими сервисами, такими как Google Drive, GitHub, Canva, чтобы, например, сразу открыть презентацию, созданную ИИ, в нужной программе.

— (В) Верхняя панель чата — настройки текущего разговора

— В самом верху окна диалога (рядом с его названием) есть несколько полезных иконок:

— 11. Выбор модели (Model Picker): Это переключатель, который позволяет выбрать, какая «версия пилота» будет вести ваш самолет. Для простых задач можно выбрать быструю и экономичную модель (например, GPT-4o mini), для сложных рассуждений — мощную (GPT-5.2 Thinking или o3). Мы подробно разберем, какую модель когда выбирать, в следующих главах.

— 12. Настройки чата: Шестеренка или три точки, где можно включить «Временный чат» (он не сохранится в истории) или поделиться диалогом по ссылке.

Шаг 5. Первый запуск двигателя: задаем простой вопрос

Интерфейс изучен. Пора заводить мотор! Нажмите кнопку «Новый чат». В поле ввода напишите что-то совсем простое, чтобы поприветствовать нового члена экипажа.

Ваш промпт:

Привет! Я только начал свой путь в изучении тебя. Расскажи в трех предложениях, как мы будем работать вместе.

Нажмите Enter или кнопку отправки. Наблюдайте, как слово за словом, буква за буквой на ваших глазах рождается ответ. Вы только что отдали свою первую команду! Вы — за штурвалом. В следующей главе мы научимся отдавать эти команды осмысленно, чтобы получать не просто «ответ», а результат.

### Глава 4. Токены — «кирпичики» вашего общения: что это и как влияет на длину диалога

Вы уже научились заводить двигатель (регистрироваться) и изучили приборную панель (интерфейс). Но чтобы стать настоящим пилотом, нужно понимать, на каком топливе работает ваш самолет. В мире больших языковых моделей это топливо называется токенами.

Если вы хоть раз задавались вопросами: «Почему ChatGPT не помнит, о чем мы говорили в начале длинного диалога?», «Почему иногда ответ обрывается на полуслове?» или «Почему за длинные тексты нужно платить больше?» — ответ кроется именно здесь.

Что такое токен и почему это не просто слово?

Забудьте на минуту о буквах и словах в привычном понимании. Для модели GPT текст — это последовательность токенов.

Токен — это минимальная единица текста, которую модель может «понять» и «произвести». Это может быть:

— Одно слово: котик

— Часть слова: пони + мание (понимание)

— Один символ:, (запятая) или!

Представьте, что вы строите дом из LEGO. Один кубик LEGO — это и есть токен. Вы можете построить из кубиков всё что угодно: маленькую машинку или огромный замок. Так и модель строит из токенов фразы, абзацы и целые книги.

Почему это сделано так, а не по словам?

Представьте, что модель знает только целиком слова. Тогда слово «кот» и слово «котенок» — это два разных, никак не связанных «кирпичика». Модели было бы очень трудно догадаться, что они родственные. А разбивка на части (кот, енок) позволяет ей видеть общий корень и быстрее учиться. Кроме того, так удобнее обрабатывать редкие слова, которых модель могла и не встречать — она просто соберет их из известных частей.

Занимательная токенология: сколько вешать в граммах?

Как узнать, сколько токенов в вашем тексте? Есть простое правило, но с нюансами для разных языков.

— Для английского языка: 1 токен ≈ 0.75 слова. То есть в среднем одно слово — это чуть больше одного токена. Предложение из 100 слов будет весить примерно 75—80 токенов.

— Для русского языка (и других с кириллицей): Здесь ситуация иная. Русские слова длиннее и содержат больше символов. В среднем 1 токен ≈ 0.5—0.6 русского слова. То есть 100 слов по-русски будут весить уже около 170—200 токенов.

Наглядный пример:

— Фраза «The cat is black» (4 слова) будет весить примерно 4—5 токенов.

— Фраза «Этот кот — черный» (4 слова) будет весить примерно 6—8 токенов.

Существуют специальные онлайн-калькуляторы токенов (например, от OpenAI), куда можно вставить текст и точно узнать его «вес». Мы еще вернемся к таким полезным инструментам.

«Окно контекста» или квартирный вопрос модели

А теперь самое главное — зачем нам вообще знать про токены? У каждой модели ChatGPT есть важнейшая характеристика — окно контекста.

Это максимальное количество токенов, которое модель может одновременно «держать в голове». Представьте, что у вашего собеседника есть лист бумаги ограниченного размера. Он может записать на нем всё, что вы сказали, и всё, что он сам ответил. Но как только лист заполняется, самые старые записи приходится стирать, чтобы освободить место для новых.

То же самое происходит и с ChatGPT. В окно контекста помещается:

— Ваш промпт (ваш вопрос/задание).

— Вся предыстория диалога (все ваши прошлые вопросы и все ответы модели в этом чате).

— Инструкции, которые вы дали модели (например, «говори как профессор» или настройки Custom Instructions).

— Содержимое загруженных файлов (текст из PDF, Word и т.д.).

В 2026 году окна контекста стали просто гигантскими по сравнению с первыми версиями.

— Бесплатные и младшие модели (GPT-4o mini): могут иметь окно от 128 000 до 256 000 токенов. Этого достаточно, чтобы «скормить» модели небольшую книгу вроде «Маленького принца».

— Топовые модели (GPT-5.2 Thinking, o3): обладают окном в 1 миллион токенов и более. Это уже позволяет загружать в диалог многотомные издания, например, всю трилогию «Трёхтелье» Цысиня Лю, и обсуждать её с ИИ, задавая вопросы про персонажей из первой главы, пока вы обсуждаете финал.

Как токены влияют на вашу работу: главные последствия

Понимание токенов и окна контекста решает три главные практические проблемы.

1. «Почему ИИ забывает начало разговора?» (Вытеснение контекста)

Если вы ведете очень длинный диалог, рано или поздно количество токенов в нем превысит размер окна контекста. В этом случае модель начинает «выталкивать» самые старые сообщения. Она буквально забывает, о чем вы говорили в начале беседы. И это не «глюк», а жесткая техническая необходимость.

— Совет мастера: Если вы работаете над большим проектом, не ведите один бесконечный диалог. Разбивайте задачу на логические этапы и начинайте новые чаты, загружая в них только самую необходимую информацию из прошлого разговора.

2. «Почему ответ обрывается на полуслове?» (Лимит вывода)

У ответа ChatGPT тоже есть свой лимит — максимальное количество токенов, которое он может сгенерировать за один раз. Обычно этот лимит встроен в модель, но его часто можно настраивать. Если вы попросили написать очень длинный текст, который превышает этот лимит, модель просто остановится, дойдя до предела. Это похоже на то, как если бы диктору сказали: «Говори, но как только скажешь 1000-е слово — замолкаешь, даже если не закончил мысль».

— Совет мастера: Если вам нужен очень длинный текст, не просите написать его «одним куском». Просите написать развернутый план, а затем генерируйте каждую часть отдельно, начиная новый запрос с фразы: «Продолжай с того места, где остановился, и напиши следующую часть…».

3. «Почему это стоит денег?» (Экономика токенов)

В коммерческих тарифах и API (программном интерфейсе) вы платите именно за токены. Вы платите за каждый токен, который вы «скормили» модели (вход), и за каждый токен, который она вам выдала (выход). Это как оплата воды по счетчику. Длинные и сложные задачи стоят дороже, потому что требуют больше вычислительной работы и «сжигают» больше токенов.

Резюме для Мастера

Токены — это не просто техническая деталь. Это язык, на котором вы договариваетесь с моделью о ресурсах.

— Короткие и четкие промпты экономят место в контексте и ваши деньги.

— Понимание окна контекста объясняет «забывчивость» ИИ и учит вас правильно структурировать диалоги.

— Контроль длины ответов позволяет получать предсказуемые результаты и избегать обрывающихся на полуслове текстов.

В следующей главе мы подробно разберем, какие именно модели живут в этих огромных «квартирах» и как выбрать ту единственную, которая идеально подойдет под вашу конкретную задачу. Ведь одно дело — написать дружеское письмо, и совсем другое — проанализировать многотомный отчет.

### Глава 5. Окно контекста: как не потерять мысль в разговоре с нейросетью

Помните чувство, когда вы обсуждаете с ChatGPT сложный проект, всё идет отлично, а через пару часов диалога вы задаете уточняющий вопрос по самому началу беседы — и получаете недоуменный ответ или полное игнорирование? Возникает ощущение, что у вашего собеседника случилась внезапная амнезия.

Спойлер: так и есть. Но это не злой умысел и не глупость. Это фундаментальное ограничение архитектуры, которое называется окном контекста. И как только вы поймете его природу, вы перестанете злиться на «забывчивость» ИИ и научитесь строить диалоги так, что ни одна важная мысль не потеряется.

Что такое окно контекста на самом деле?

В прошлой главе мы говорили, что окно контекста — это максимальное количество токенов, которое модель может «держать в голове» одновременно. Но давайте сделаем эту метафору еще более наглядной.

Представьте себе бесконечную ленту конвейера. С одной стороны вы кладете свои сообщения (запросы), с другой стороны ChatGPT кладет свои ответы. Лента движется слева направо. Но у этой ленты есть жесткое ограничение: ее длина — ровно 1 метр. Новые сообщения продолжают поступать, лента движется, и самые старые сообщения, которые вышли за этот метр, просто падают в пропасть и исчезают навсегда.

Окно контекста — это и есть этот самый «метр» ленты. Модель видит только то, что находится на ленте прямо сейчас. Всё, что упало, для нее перестало существовать.

В 2026 году модели стали настоящими гигантами. Если раньше «лента» была длиной с твит, то теперь:

— Младшие модели (GPT-4o mini) имеют «ленту» в 128 000—256 000 токенов. Это уже не твит, а небольшая повесть.

— Топ-модели (GPT-5.2 Thinking, o3) обладают «лентой» в 1 миллион токенов и больше. Это полноценный «Война и мир» (оба тома!), который может поместиться на ленте целиком.

Но даже у такой гигантской ленты есть край. И если ваш диалог становится длиннее «Войны и мира», первые главы неизбежно упадут.

Как происходит «забывание»: драма в трех актах

Давайте проследим жизненный цикл типичного длинного диалога.

Акт 1: Знакомство

Вы начинаете новый чат. Вы подробно описываете задачу: «Мы пишем книгу о GPT-мастерстве. Вот структура первой главы, вот целевая аудитория, вот ключевые идеи…» Модель впитывает всё это. «Лента» почти пуста, весь контекст в сохранности.

Акт 2: Продуктивная работа

Вы генерируете главу за главой. Вы обсуждаете детали, правите формулировки, просите придумать примеры. Диалог растет. «Лента» заполняется примерно на 70%. Модель всё еще помнит структуру книги и ваши первые инструкции, потому что они находятся в начале ленты.

Акт 3: Точка невозврата

Вы дошли до 15-й главы и решили вернуться к обсуждению персонажей, которых придумали в самом начале. Вы пишете: «Помнишь, мы обсуждали образ автора-наставника? Давай сделаем его чуть более ироничным». И тут модель отвечает что-то общее или начинает придумывать нового персонажа с нуля.

Что произошло за кулисами?

В ходе долгого диалога количество токенов превысило размер окна контекста. Самые первые сообщения — ваше описание структуры, обсуждение персонажей, ключевые инструкции — упали с ленты. Их больше нет в памяти модели. Она помнит только последние 70% диалога. Для нее ваше упоминание о персонаже — это первое знакомство с темой, а не уточнение.

Главная стратегия Мастера: «Умный перезапуск»

Как же бороться с этой неизбежной забывчивостью? Ответ парадоксален: не бороться, а использовать. Вместо того чтобы пытаться удержать всё в одном бесконечном диалоге, Мастер разбивает работу на логические этапы и применяет технику «Умного перезапуска».

Вот пошаговый алгоритм для работы над большими проектами.

Шаг 1. Инициализация (Чат №1)

Вы начинаете диалог с постановки глобальной задачи. Вы загружаете все вводные, обсуждаете структуру, цели, тон. Вы работаете до тех пор, пока чувствуете, что диалог становится очень длинным, но модель еще помнит начало.

Шаг 2. Контрольная точка (Чат №1)

Когда вы достигли важного этапа (например, утвердили план книги), вы не продолжаете дальше. Вы просите модель: «Создай саммари всего нашего диалога. Выдели самые важные решения, инструкции, договоренности. Это будет документ „Итоги этапа 1“.»

Шаг 3. Перезапуск (Чат №2)

Вы начинаете новый чат. И первое, что вы делаете — загружаете в него саммари из Чата №1. Вы пишете: «Вот итоги предыдущего этапа работы над книгой. Используй это как базу. Теперь мы переходим к следующему этапу: детальная проработка главы 5. Вот мои новые вводные…»

Что мы сделали?

Мы освободили «ленту» конвейера. В новом чате нет многотысячестрочного обсуждения. Есть только квинтэссенция — 5—10% самого важного контекста из прошлого этапа. И теперь у модели есть гигантский ресурс, чтобы работать над главой 5, не рискуя потерять главные договоренности.

Секретное оружие 2026 года: «Проекты» и единый контекст

В 2026 году у пилотов ChatGPT появилось мощное средство для управления контекстом — функция «Проекты» (Projects).

Теперь вы можете создать «Проект» под названием «Книга о GPT-мастерстве» и загрузить в него общие инструкции и файлы:

— Файл «План книги.docx»

— Файл «Портрет целевой аудитории. txt»

— Файл «Голос и тон автора. pdf»

Все чаты, которые вы создаете внутри этого проекта, автоматически видят эти файлы. Это как если бы у вас была волшебная «лента», которая всегда начинается с этих важнейших документов. Вы можете вести десятки коротких диалогов по разным главам, и каждый из них будет иметь доступ к единому контексту проекта, не перегружая друг друга.

Практические выводы для ежедневной работы

— Для коротких задач (написать пост, перевести письмо, придумать название) — окно контекста вам не страшно. Работайте в одном чате.

— Для средних задач (написание статьи, анализ документа) — старайтесь уложиться в один-два экрана диалога.

— Для больших проектов (книга, исследование, разработка стратегии) — используйте технику «Умного перезапуска» и функцию «Проектов».

— Сигнал к перезапуску: Как только вы замечаете, что модель начинает «забывать» то, о чем вы говорили 20 сообщений назад — это знак. Пора создавать саммари и начинать новый чат.

Запомните золотое правило: В мире ИИ память — это не функция, а ресурс. И этот ресурс ограничен. Ваша задача как Мастера — управлять этим ресурсом с умом: класть в контекст только самое важное и вовремя «перезагружать» диалог, чтобы не дать ценным мыслям упасть с конвейерной ленты.

В следующей главе мы наконец разберемся с главным инструментом выбора: какие модели существуют в 2026 году и как среди них найти ту единственную, которая идеально подойдет именно для вашей задачи.

### Глава 6. Обзор моделей семейства GPT: какую выбрать для своей задачи?

Представьте, что вы зашли в огромный магазин инструментов. На одной полке лежат простые отвертки, на другой — мощные дрели, в витрине — сложные лазерные станки с ЧПУ. Все они нужны, все они полезны, но пытаться забивать гвозди микроскопом или сверлить бетонную стену отверткой — занятие как минимум странное.

Именно так обстоит дело и с моделями семейства GPT. В 2026 году выбор стал настолько широким, что многие пользователи теряются и используют одну и ту же модель для всего подряд, получая либо неоправданно медленные и дорогие результаты, либо — низкое качество там, где нужно применить тяжелую артиллерию.

В этой главе мы разложим все по полочкам. Вы больше никогда не спутаете GPT-4o mini с GPT-5.2 Thinking и будете точно знать, какую «кнопку» нажимать в своем «пульте управления» (интерфейсе выбора модели).

Главное правило выбора: Треугольник компромиссов

Прежде чем мы перейдем к конкретным моделям, запомните главную аксиому: идеальной модели на все случаи жизни не существует. Всегда есть компромисс между тремя параметрами:

— Скорость (Speed): Как быстро модель генерирует ответ.

— Качество/Интеллект (Quality): Насколько глубоко она понимает задачу, насколько логичны и креативны ее ответы.

— Стоимость/Доступность (Cost): Сколько токенов она «съедает» (ваш бюджет или лимиты) и насколько она доступна.

Выбирая модель, вы всегда будете жертвовать чем-то одним ради другого. Хотите максимальное качество для сложной аналитики? Готовьтесь ждать дольше. Нужен мгновенный ответ на простой вопрос? Берите легкую и быструю модель.

Модельный ряд 2026: от скальпеля до экскаватора

Давайте пройдемся по всей линейке актуальных моделей, которые вы увидите в выпадающем списке ChatGPT.

Уровень 1. Бойцы повседневного фронта (Базовые модели)

Это ваши рабочие лошадки. Они всегда «под рукой», быстры и отлично справляются с 80% ежедневных задач.

— GPT-4o mini (и его аналоги)

— Тип: Легкая, быстрая модель.

— Характеристики: Окно контекста 128К—256К токенов. Оптимизирована для скорости.

— Когда использовать: Это ваш выбор «по умолчанию». Написание писем, переводы, генерация идей для постов, ответы на простые вопросы, работа с текстами среднего объема, первичная обработка документов.

— Метафора: Надежный городской велосипед. Не для гонок и не для бездорожья, но чтобы доехать до работы, за хлебом или в парк — идеален.

— GPT-4o

— Тип: Универсальная базовая модель.

— Характеристики: «Золотая середина» семейства. Умнее, чем mini, но все еще достаточно быстра.

— Когда использовать: Для более сложных задач, где нужно качество чуть выше базового. Написание развернутых статей, создание маркетинговых текстов, мозговые штурмы, помощь в программировании, работа с многостраничными документами.

— Метафора: Надежный семейный седан. Можно и по городу, и на дачу, и в небольшое путешествие. Комфортно и предсказуемо.

Уровень 2. Тяжелая артиллерия (Модели для сложных задач)

Когда задача требует настоящего интеллектуального усилия, логики и рассуждений, на сцену выходят эти «монстры».

— GPT-5 (или GPT-5 Turbo)

— Тип: Улучшенная флагманская модель.

— Характеристики: Огромное окно контекста (до 1М токенов), глубокое понимание нюансов, отличное следование сложным инструкциям.

— Когда использовать: Работа с очень большими документами (исследования, книги, код), создание сложного контента, требующего глубокой экспертизы, многошаговое планирование, задачи, где важна точность и детализация.

— Метафора: Мощный грузовик или тягач. Он медленнее и «прожорливее» легковушки, но способен перевезти то, что седану даже не снилось.

— GPT-5.2 Thinking / o3 (Модели рассуждения)

— Тип: Специализированные модели для логических задач.

— Характеристики: Это главная «фишка» 2026 года. Эти модели не просто генерируют текст, они тратят дополнительное время на внутренние рассуждения. Перед тем как дать ответ, они «думают», прокручивая в себе цепочку логических шагов. Они видят свои ошибки и исправляют их по ходу дела. Именно эти модели показывают феноменальные результаты в математике, физике, сложном анализе и программировании.

— Когда использовать: Решение математических и физических задач, написание сложного кода с отладкой, анализ больших данных, стратегическое планирование, философские дискуссии, задачи, где критически важна логическая непротиворечивость.

— Важно: Они работают медленнее всех. Ответ может генерироваться минуту и дольше. Это нормально. Вы платите временем за качество мышления.

— Метафора: Это не просто инструмент, это целая научная лаборатория. Если вам нужно доказать теорему или разработать стратегию выхода на рынок — вы идете сюда.

Уровень 3. Специалисты узкого профиля (GPTs и Кастомные модели)

Помимо «чистых» моделей от OpenAI, существуют тысячи специализированных версий, созданных как самой компанией, так и пользователями.

— DALL-E 3 (и новее)

— Тип: Модель для генерации изображений.

— Когда использовать: Создание картинок, иллюстраций, логотипов, дизайнов по текстовому описанию. Встроена прямо в интерфейс ChatGPT (обычно доступна по выбору в том же меню моделей или через GPT).

— GPT-4o with Canvas

— Тип: Специальный режим для работы с текстом и кодом.

— Когда использовать: Открывается в отдельном окне (холсте), где вы и ИИ можете вместе редактировать большие тексты или код. ИИ может писать, а вы — править вручную, как в Google Docs. Идеально для написания книг, статей, сложного рефакторинга кода.

— Пользовательские GPTs

— Тип: Магазин готовых «специалистов».

— Когда использовать: Вы заходите в магазин (Explore GPTs) и находите готового помощника: «Юрист по договорам», «Специалист по SEO», «Тренер по фитнесу». Кто-то уже «настроил» модель с нужными инструкциями и знаниями. Просто берете и пользуетесь.

Шпаргалка для Мастера: как выбирать модель за 10 секунд

Чтобы не теряться каждый раз, используйте этот простой алгоритм:

— Задача простая и срочная? (написать «Привет, как дела?», перевести пару строк)

— GPT-4o mini. Максимальная скорость, минимум затрат.

— Нужно написать пост, письмо, статью средней сложности?

— GPT-4o. Оптимальный баланс скорости и качества.

— Работа с большим файлом, сложный анализ, планирование?

— GPT-5 / GPT-5 Turbo. Вам нужно окно контекста и мощь флагмана.

— Задача, где нужна железная логика: математика, физика, сложный код, стратегия?

— GPT-5.2 Thinking / o3. Наберитесь терпения и дайте модели «подумать». Результат того стоит.

— Нужна картинка?

— DALL-E.

— Есть готовая задача, под которую кто-то уже сделал «специалиста»?

— Поиск в Explore GPTs.

Резюме

В 2026 году отсутствие выбора сменилось его изобилием. И теперь ключевой навык Мастера — не просто умение писать промпты, а умение выбирать правильный инструмент под задачу. Не используйте лазерный станок, чтобы починить табуретку. Не пытайтесь забить микроскопом гвозди.

Изучите свою «инструментальную панель». Поэкспериментируйте с разными моделями на одних и тех же задачах. Почувствуйте разницу в скорости, тоне и глубине ответов. И уже очень скоро вы будете интуитивно тянуться к нужному «процессору», как профессиональный музыкант тянется к нужному инструменту в оркестре.

А в следующей главе мы наконец перейдем к самому главному — практике. Мы напишем наш первый осознанный промпт и увидим, как теория превращается в реальный результат.

### Глава 7. Температура и фантазия: настраиваем креативность ответов

Представьте себе двух художников. Одному вы говорите: «Нарисуй красный квадрат». И он рисует идеально ровный красный квадрат. Предсказуемо, точно, скучновато. Другому вы говорите то же самое, а он рисует квадрат, но слегка неровный, с оранжевыми бликами по краям, а в центре угадывается чей-то портрет. Это все еще красный квадрат? Формально — да. Но это совсем другая история.

В мире нейросетей за то, кем будет ваш художник — перфекционистом с линейкой или вдохновенным творцом с бурной фантазией, — отвечает параметр, который называется температура (Temperature).

Что такое температура простыми словами?

Температура — это настройка, которая определяет, насколько «смелой» будет модель при выборе следующего слова. Чтобы понять это, нужно вспомнить, как работает генерация текста.

Когда модель решает, какое слово написать следующим, она просчитывает вероятности для тысяч возможных вариантов. Для фразы «У кота было четыре…» самым вероятным продолжением будет слово «лапы». Чуть менее вероятным — «ноги», еще менее — «когтя», и совсем маловероятным — «самолета».

И вот здесь в игру вступает температура:

— Низкая температура (ближе к 0). Модель всегда выбирает самый вероятный вариант. Она становится консервативной, предсказуемой, безопасной. Это художник, который всегда рисует ровный красный квадрат. Ошибок мало, но и творчества ноль.

— Высокая температура (ближе к 1 и выше). Модель начинает «подбрасывать монетку» с учетом вероятностей. Она все еще скорее выберет «лапы», чем «самолета», но шанс на неожиданный, креативный, а иногда и абсурдный вариант резко возрастает. Это художник, который может нарисовать квадрат с крыльями.

Температура как рычаг управления реальностью

В 2026 году в интерфейсе ChatGPT вы можете встретить этот параметр либо в явном виде (ползунок в настройках «продвинутого» режима), либо в виде готовых пресетов: «Строго», «Сбалансированно», «Креативно». Но чтобы использовать этот рычаг осознанно, нужно понимать, какую именно реальность вы создаете.

Диапазон 0.0 — 0.3: Режим «Ученый-бухгалтер»

На этих настройках модель максимально фактологична и предсказуема. Она будет переиспользовать устойчивые конструкции, избегать риска, выдавать сухие, но точные ответы.

— Когда использовать: Перевод технической документации, изложение фактов, программирование (где нужен точный код), работа с цифрами, формулами, юридическими текстами. Здесь важна точность, а не красота слога.

Диапазон 0.4 — 0.7: Режим «Опытный журналист»

Золотая середина. Модель сохраняет логику и связность, но позволяет себе небольшие стилистические вольности. Ответы становятся живыми, интересными, но не улетают в фантастику.

— Когда использовать: Написание статей, постов для соцсетей, писем, маркетинговых текстов, сценариев. Большинство повседневных задач лучше всего решаются именно в этом диапазоне.

Диапазон 0.8 — 1.2: Режим «Поэт-фантаст»

Здесь начинается зона творческого риска. Модель генерирует неожиданные метафоры, причудливые сюжеты, оригинальные идеи. Но платой за креативность становится риск потерять логику, «галлюцинации» (выдумывание фактов) и уход в бессмыслицу.

— Когда использовать: Мозговые штурмы, генерация идей для названий, слоганов, сценариев для творческих проектов, написание художественных текстов, стихов, сказок.

Диапазон выше 1.2: Режим «Сюрреалист в лихорадке»

Экспериментальная зона. Связность текста резко падает, модель начинает «бредить». Это может быть интересно для генерации случайных ассоциаций или абсурдного юмора, но для решения практических задач бесполезно.

Практический эксперимент: Как температура меняет текст

Давайте посмотрим, как один и тот же запрос будет обработан при разной температуре.

Запрос: Напиши короткое определение для понятия «нейросеть».

— Температура 0.1 (Ученый):

— «Нейросеть — это математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.»

— (Сухо, точно, академично)

— Температура 0.6 (Журналист):

— «Нейросеть — это компьютерная программа, которая учится на примерах, как человек. Проанализировав тысячи кошачьих фото, она научится отличать кота от собаки. Это мозг искусственного интеллекта, который постоянно развивается.»

— (Живо, понятно, образно)

— Температура 1.1 (Фантаст):

— «Нейросеть — это цифровой сновидец, плетущий паутину смыслов из хаоса данных. Она вдыхает призрачную жизнь в бездушные биты, заставляя машины грезить о котах, стихах и звездолетах. Ее ответ — эхо всего, что мы когда-либо написали.»

— (Красиво, но для учебника физики не подойдет)

Как температура связана с моделью?

Важно помнить, что разные модели по-разному реагируют на один и тот же параметр температуры. Для GPT-4o mini температура 0.8 — это уже почти хаос. А для мощной GPT-5.2 Thinking, которая обучена на сложных рассуждениях, температура 0.8 может быть вполне рабочей и давать интересные результаты без потери логики.

Всегда экспериментируйте. То, что работает для одной модели, может быть неприменимо для другой.

Техники управления температурой для Мастера

— Итеративный подход. Если вам нужен креативный текст, не пытайтесь получить его с первой попытки на высокой температуре. Сгенерируйте 3—5 вариантов на температуре 0.7—0.8, а затем выберите лучший и попросите модель его «причесать» на низкой температуре.

— Температура как фильтр. Используйте высокую температуру для генерации «сырого материала» — идей, вариантов, подходов. Используйте низкую температуру для финальной обработки, проверки фактов и шлифовки.

— Документируйте настройки. Если вы нашли идеальную температуру для конкретного типа задач (например, для написания постов в LinkedIn это 0.55), записывайте это. Создавайте свою библиотеку настроек.

— Не бойтесь играть. Специально выделите время и «покрутите» температуру на одном и том же запросе. Посмотрите, как меняется личность вашего собеседника. Это лучшее обучение.

Главный секрет

Температура — это не просто технический параметр. Это способ сказать модели: «Сейчас мне нужна твоя точность» или «Сейчас мне нужно твое вдохновение». Управляя температурой, вы управляете личностью вашего цифрового ассистента. В одном диалоге он может быть строгим профессором, а в следующем — креативным копирайтером. И всё это — один и тот же инструмент, просто с разными настройками.

В следующей главе мы наконец соберем все наши знания вместе и совершим первый осознанный полет — напишем идеальный промпт, учитывающий и модель, и температуру, и контекст.

### Глава 8. Ваш первый промпт: пишем, тестируем, анализируем результат

До этого момента мы были похожи на человека, который изучил устройство автомобиля, узнал, чем отличается бензин от масла, и даже научился регулировать зеркала. Но ни разу не повернул ключ зажигания.

Пора это исправить.

В этой главе мы совершим наше первое осознанное путешествие. Мы не просто зададим случайный вопрос и получим случайный ответ. Мы сконструируем промпт, как инженер конструирует мост, а затем проанализируем, почему результат получился именно таким.

Подготовка к взлету: что мы уже знаем

Прежде чем писать, давайте вспомним всё, что мы узнали, и превратим это в чек-лист хорошего промпта.

— Модель имеет значение. Мы не будем просить GPT-4o mini написать диссертацию, а GPT-5.2 Thinking — перевести «Привет, как дела?».

— Температура — это рычаг креатива. Мы решим, нужна нам сегодня точность бухгалтера или фантазия поэта.

— Контекст — это память. Мы положим в «окно контекста» ровно столько информации, сколько нужно, и ни капли больше.

— Роль задает тон. Мы можем сказать модели, кем она должна себя считать.

Задача: пишем пост для LinkedIn

Давайте возьмем конкретную, жизненную задачу. Представим, что мы эксперты по нейросетям и хотим написать короткий, но цепляющий пост для LinkedIn о том, как ИИ меняет работу копирайтеров. Цель — заинтересовать аудиторию, вызвать дискуссию.

Мы не будем писать «Сделай пост про ИИ». Это плохой промпт. Мы соберем свой промпт, как конструктор.

Этап 1. Конструируем идеальный промпт (8 элементов)

Вот структура, которую мы будем использовать. Заполните эти пункты мысленно, а потом перенесите в чат.

Элемент 1. Роль (Кто говорит?)

«Ты — опытный SMM-стратег и копирайтер, специализирующийся на технологической тематике. Твой стиль — умный, но без зауми, с легкой иронией и жизненными примерами.»

Элемент 2. Контекст (Что вообще происходит?)

«Мы готовим серию постов для моего личного блога в LinkedIn. Тематика — влияние искусственного интеллекта на творческие профессии. Моя аудитория — маркетологи, копирайтеры, владельцы небольших агентств, которые одновременно и боятся ИИ, и хотят его освоить.»

Элемент 3. Задача (Что конкретно нужно сделать?)

«Напиши текст поста на русском языке для LinkedIn на тему: „Как ИИ меняет работу копирайтера“.»

Элемент 4. Цель (Зачем мы это делаем?)

«Цель поста — не напугать, а показать, что ИИ — это инструмент, а не замена. Вызвать желание попробовать, а также спровоцировать дискуссию в комментариях: кто уже использует, а кто боится.»

Элемент 5. Структура и формат (Как это должно выглядеть?)

«Пост должен иметь следующую структуру:

— Заголовок, который цепляет (вопросительный или парадоксальный).

— Лид (первые 2—3 строки) — короткая история или провокационный тезис.

— Основная часть — 3 аргумента, почему копирайтерам не стоит бояться ИИ, с краткими примерами.

— Вывод и вопрос к аудитории в конце.»

Элемент 6. Тон и стиль (Как именно говорить?)

«Тон — дружеский, экспертный, но без снобизма. Избегай сложных терминов без объяснения. Пиши короткими абзацами, как это принято в LinkedIn. Используй эмодзи умеренно, только для акцентов.»

Элемент 7. Ограничения (Чего делать НЕЛЬЗЯ?)

«Не используй избитые фразы вроде „мир не будет прежним“ или „технологии будущего“. Не пиши рекламно. Никакого восторженного тона, только спокойная уверенность.»

Элемент 8. Пример (Покажи, как надо)

(Здесь можно было бы дать пример похожего поста, но для первого раза мы пока обойдемся. Но в идеале — «Вот пример поста, который мне нравится. Сделай похожий по тону, но на нашу тему.»)

Этап 2. Пишем промпт (Собираем конструктор)

Теперь мы соединяем все элементы в один связный текст. Не нужно нумеровать пункты, просто напишите это как инструкцию для разумного, но исполнительного помощника.

Ваш первый осознанный промпт:

«Ты — опытный SMM-стратег и копирайтер, специализирующийся на технологической тематике. Твой стиль — умный, но без зауми, с легкой иронией и жизненными примерами.

Мы готовим серию постов для моего личного блога в LinkedIn. Тематика — влияние искусственного интеллекта на творческие профессии. Моя аудитория — маркетологи, копирайтеры, владельцы небольших агентств, которые одновременно и боятся ИИ, и хотят его освоить.

Напиши текст поста на русском языке для LinkedIn на тему: «Как ИИ меняет работу копирайтера». Цель поста — не напугать, а показать, что ИИ — это инструмент, а не замена. Вызвать желание попробовать, а также спровоцировать дискуссию в комментариях: кто уже использует, а кто боится.

Пост должен иметь следующую структуру:

— Заголовок, который цепляет (вопросительный или парадоксальный).

— Лид (первые 2—3 строки) — короткая история или провокационный тезис.

— Основная часть — 3 аргумента, почему копирайтерам не стоит бояться ИИ, с краткими примерами.

— Вывод и вопрос к аудитории в конце.

Тон — дружеский, экспертный, но без снобизма. Избегай сложных терминов без объяснения. Пиши короткими абзацами. Используй эмодзи умеренно.

Не используй избитые фразы вроде «мир не будет прежним» или «технологии будущего». Не пиши рекламно.»

Этап 3. Отправляем и тестируем

Нажмите Enter. Наблюдайте за тем, как рождается текст. Обратите внимание: на высококачественной модели (например, GPT-4o) процесс займет несколько секунд. На модели рассуждений (Thinking) — дольше.

Этап 4. Анализируем результат (Критический взгляд)

Допустим, модель выдала нам вот такой текст:

«Заголовок: Копирайтеры, вы еще не пользуетесь ИИ? Тогда мы идем к вам.

Лид: Вчера мой знакомый копирайтер сказал: «Я не буду использовать ChatGPT, это убивает творчество». Сегодня он потратил 4 часа на статью, которую я с ИИ сделал бы за 40 минут. Друзья, кажется, мы путаем инструмент и результат.

Основная часть:

Аргумент 1. ИИ — это не автор, а редактор. Он не пишет за вас, он пишет с вами. Он предлагает 10 вариантов первого абзаца, пока вы пьете кофе. Вы выбираете лучший. Кто здесь творец? Вы.

Аргумент 2. ИИ берет на себя рутину. Ненавидите придумывать 100500 вариантов заголовков для А/Б тестов? ИИ сделает это за 5 секунд. Освободившееся время тратьте на стратегию, встречи с клиентами или просто на жизнь.

Аргумент 3. ИИ — ваш личный наставник. Хотите писать лучше? Попросите его проанализировать ваш текст и указать на слабые места. Он не устает, не обижается и всегда объективен.

Вывод: ИИ не заменяет копирайтера. Он заменяет копирайтера, который отказывается пользоваться современными инструментами.

А вы уже используете ИИ в своей работе? Или все еще надеетесь, что это мода пройдет? Жду в комментариях.»

Анализируем по пунктам нашего чек-листа:

— Роль (SMM-стратег)? Да, текст выглядит профессионально, структурированно, с пониманием специфики LinkedIn.

— Контекст учтен? Да, аудитория (копирайтеры, маркетологи) учтена, обращение идет прямо к ним.

— Задача выполнена? Да, пост на заданную тему написан.

— Цель (не напугать, вызвать дискуссию)? Цель достигнута. Текст не агрессивный, а приглашающий к разговору. Вопрос в конце прямо провоцирует комментарии.

— Структура соблюдена? Идеально. Заголовок, лид, три аргумента, вывод, вопрос.

— Тон и стиль? Дружеский, экспертный, без снобизма. Короткие абзацы, эмодзи в меру (в данном варианте их нет, но это даже лучше для LinkedIn).

— Ограничения соблюдены? Да, избитых фраз нет, рекламности нет.

— Общее качество: Текст готов к публикации. Возможно, стоит чуть причесать заголовок, но в целом — рабочая лошадка.

Что мы сделали?

Мы не просто попросили «написать пост». Мы передали управление. Мы дали модели четкую систему координат: кто она, для кого она пишет, зачем, в каком формате и с какими ограничениями.

Результат получился предсказуемо хорошим. Не идеальным (идеал требует правки), но именно таким, какой мы заказали.

Домашнее задание для Мастера

— Возьмите любой свой старый промпт, которым вы пользовались раньше (например, «Напиши письмо клиенту»).

— Перепишите его, используя 8-элементную структуру из этой главы.

— Сравните результаты. Вы увидите разницу невооруженным глазом.

Этот навык — конструирование промптов — станет вашей суперсилой. С каждым разом вы будете тратить меньше времени на правки и получать именно то, что нужно, с первого или второго раза.

В следующей главе мы разберем главные ошибки новичков — те грабли, на которые наступают 90% пользователей, и научимся их обходить.

### Глава 9. Главные ошибки новичков и как их избежать

Когда человек впервые садится за штурвал самолета, его действия выглядят неуклюже: он дергает ручку слишком резко, забывает выпустить шасси, путает приборы. С ChatGPT происходит то же самое. Новички часто обижаются на модель, считают ее «глупой» или «непослушной», хотя на самом деле проблема кроется в их собственных действиях.

В этой главе мы разберем 10 самых распространенных ошибок. Если вы научитесь их избегать, ваш путь от новичка до мастера сократится в несколько раз.

Ошибка 1. Очеловечивание модели

Ситуация: Вы пишете модели: «Привет! Как дела? Может, поболтаем?» А когда она отвечает формально и без души, вы расстраиваетесь. Или, что хуже, вы пишете сложный запрос и добавляете: «Пожалуйста, сделай это хорошо, мне очень нужно», надеясь, что модель проявит эмпатию и постарается сильнее.

В чем ошибка: ChatGPT — это не человек. У него нет чувств, настроения и желания вам помочь. Он не старается сильнее, когда вы его умоляете. Он просто исполняет алгоритм. Вежливость и эмоции в промптах нужны не модели, а вам самим — чтобы структурировать мысль.

Как избежать: Относитесь к ChatGPT как к мощному, но абсолютно бездушному инструменту. Как к микроволновке или дрели. Вы же не просите дрель: «Пожалуйста, просверли эту стену, мне очень нужно повесить полку». Вы просто берете и сверлите. Так же и здесь: четкая инструкция важнее любых «пожалуйста».

Ошибка 2. Слишком общие запросы

Ситуация: Вы пишете: «Напиши статью про здоровое питание». Модель выдает что-то общее, избитое, скучное. Вы злитесь: «Опять эта нейросеть ничего не умеет!»

В чем ошибка: Представьте, что вы пришли к журналисту и сказали: «Напиши статью». Он спросит: «О чем? Для кого? Какого объема? В каком стиле? Где будет опубликовано?» Не получив ответов, он напишет что-то наугад. Скорее всего, не то, что вы хотели.

Как избежать: Используйте структуру из 8 элементов, которую мы разобрали в прошлой главе. Чем больше конкретики, тем точнее результат. Сравните:

— Плохо: «Напиши про здоровое питание».

— Хорошо: «Напиши статью для блога фитнес-клуба. Целевая аудитория — женщины 30—45 лет, которые хотят похудеть к лету. Стиль — мотивирующий, но без жестких диет. Объем — 2000 знаков. Структура: проблема, 3 простых совета, вдохновляющий вывод.»

Ошибка 3. Игнорирование роли

Ситуация: Вы просите объяснить сложный физический закон. Модель выдает сухой академический текст, полный терминов. Вы его не понимаете.

В чем ошибка: Модель не знает, кто вы. Вы можете быть профессором физики или пятиклассником. Без информации об уровне подготовки она выбирает «средний» стиль, который часто оказывается либо слишком сложным, либо слишком примитивным.

Как избежать: Всегда задавайте роль. Не только для модели, но и для себя. «Ты — преподаватель физики в 7-м классе. Объясни закон всемирного тяготения так, чтобы его понял ребенок, используя простые аналогии.» Это магическим образом меняет результат.

Ошибка 4. Пренебрежение контекстом

Ситуация: Вы обсуждаете с моделью сложный проект. Через 50 сообщений вы спрашиваете: «А что мы там решили по поводу бюджета в самом начале?» Модель отвечает что-то невнятное или начинает придумывать.

В чем ошибка: Вы забыли про окно контекста. Начало диалога уже «упало с ленты». Модель его не помнит.

Как избежать: Используйте технику «Умного перезапуска» из главы 5. Периодически просите модель сделать саммари ключевых договоренностей и начинайте новый чат с этим саммари. Для больших проектов используйте функцию «Проекты» с общими файлами.

Ошибка 5. Слепое доверие (Галлюцинации)

Ситуация: Вы просите модель дать статистические данные или ссылки на исследования. Она выдает красивые цифры и имена авторов. Вы используете это в работе, а потом выясняется, что данных не существует, а автора никто не знает.

В чем ошибка: Модель не знает факты. Она знает, какие слова обычно идут после других слов. Если в ее обучающих данных часто встречались фразы «исследования Гарвардского университета показывают…", она может сгенерировать похожую фразу, даже если никакого исследования не было. Это называется галлюцинация.

Как избежать: Всегда проверяйте факты, особенно цифры, даты, имена и ссылки. Используйте модель с доступом в интернет (если есть такая опция) для проверки актуальных данных. Относитесь к информации от модели как к версии «надо проверить», а не как к истине в последней инстанции.

Ошибка 6. Разговор с моделью, а не постановка задачи

Ситуация: Вы пишете: «Слушай, я тут думаю про маркетинг… может, нам стоит попробовать контекстную рекламу? Или как думаешь? А еще есть идея с инфлюенсерами, но это дорого… Что скажешь?»

В чем ошибка: Модель не умеет читать ваши мысли и додумывать за вас. Она получает поток сознания и пытается из него вычленить задачу. Результат получается таким же мутным, как и запрос.

Как избежать: Прежде чем писать, сформулируйте задачу в голове. «Мне нужно принять решение: выбрать контекстную рекламу или инфлюенсеров для продвижения нового продукта. Бюджет ограничен. Целевая аудитория — молодежь.» И уже это пишите модели. Четкий запрос = четкий ответ.

Ошибка 7. Использование не той модели

Ситуация: Вы просите GPT-4o mini написать сложный программный код с оптимизацией. Он пишет, но код работает медленно и содержит ошибки. Вы разочарованы.

В чем ошибка: Вы пытаетесь забить микроскопом гвозди. Для сложных логических задач нужны модели рассуждения (Thinking/o3). Для простых задач — быстрые модели. У каждой свой инструмент.

Как избежать: Используйте шпаргалку из главы 6. Простая задача — быстрая модель. Сложная логика — модель рассуждения. Творчество — средняя температура. Точность — низкая температура.

Ошибка 8. Отсутствие итераций

Ситуация: Вы написали промпт, получили ответ, он вам не понравился. Вы вздыхаете: «Ну вот, опять не то», и закрываете чат.

В чем ошибка: Редко когда идеальный результат получается с первой попытки. Даже профессиональные промпт-инженеры делают несколько итераций.

Как избежать: Воспринимайте первый ответ как черновик. Дальше начинается диалог уточнений. «Это хорошо, но сделай заголовок покороче», «Добавь еще один аргумент про цену», «Перепиши в более официальном тоне». Модель не обижается и не устает. Используйте это.

Ошибка 9. Игнорирование настроек

Ситуация: Вы жалуетесь, что модель выдает слишком «водянистые» и общие ответы.

В чем ошибка: Скорее всего, вы не настроили температуру или не используете Custom Instructions.

Как избежать: Зайдите в настройки профиля и заполните раздел Custom Instructions. Расскажите модели о себе: кто вы, чем занимаетесь, какой стиль общения предпочитаете. Это будет работать во всех диалогах. И не забывайте про температуру: для точности — ближе к нулю, для творчества — выше.

Ошибка 10. Страх экспериментировать

Ситуация: Вы нашли один рабочий промпт и используете его для всего подряд, слегка меняя тему.

В чем ошибка: Разные задачи требуют разных подходов. То, что отлично работает для написания постов, может провалиться для анализа данных.

Как избежать: Экспериментируйте. Специально выделите время и «играйте» с моделью. Меняйте роли, температуру, структуру, просите одно и то же разными способами. Только через эксперименты приходит настоящее понимание.

Чек-лист перед отправкой промпта

Прежде чем нажать Enter, пробегитесь по этому списку:

— Я объяснил модели, кем она должна себя считать? (Роль)

— Я дал достаточно контекста о задаче и аудитории?

— Моя задача сформулирована конкретно, а не общими словами?

— Я указал желаемый формат и структуру ответа?

— Я обозначил ограничения (чего делать нельзя)?

— Я выбрал правильную модель под эту задачу?

— Я настроил температуру под нужный уровень креатива?

— Я помню про окно контекста и не перегружаю диалог?

Запомните главное правило мастера: Плохой работник ругает инструмент. Хороший работник изучает инструкцию. А великий работник настраивает инструмент под себя. В следующих главах мы как раз и займемся тонкой настройкой.

### Глава 10. Практикум: Ваш первый диалог с ИИ для решения личной задачи

До этого момента мы были похожи на человека, который прочитал сотню книг по плаванию, изучил теорию гребка и дыхания, но ни разу не входил в воду. Пришло время нырять.

В этой главе мы не будем писать абстрактные «посты для LinkedIn» или «статьи про здоровое питание». Мы возьмем реальную задачу из вашей жизни. Ту, которая сейчас висит над вами дамокловым мечом, отнимает энергию или просто требует решения.

Это может быть что угодно:

— Подготовка к сложному разговору с начальником

— Планирование семейного бюджета на месяц

— Организация рабочего процесса, чтобы все успевать

— Поиск идей для подарка близкому человеку

— Написание сложного письма

— Анализ причин, почему вы никак не можете начать бегать по утрам

Неважно, что это будет. Важно, что это будет ваше.

Этап 1. Формулируем запрос (Превращаем проблему в задачу)

Первый и самый важный шаг. Ваша проблема сейчас, скорее всего, существует в голове в виде смутного беспокойства: «Что-то с работой не так», «Надо бы заняться здоровьем», «Вечно ни на что не хватает времени».

Модель не умеет работать с «смутным беспокойством». Ей нужна четкая задача.

Возьмите лист бумаги (или откройте заметки) и письменно ответьте на пять вопросов:

— Что именно меня беспокоит? (Опишите ситуацию максимально конкретно. Не «проблемы на работе», а «меня не повышают уже два года, хотя я выполняю план»).

— Какой результат я хочу получить? (Не «чтобы все стало хорошо», а «понять, что мне сказать начальнику на ближайшей встрече, чтобы аргументировать свое повышение»).

— Кто вовлечен в эту ситуацию? (Я сам, мой начальник, коллеги, семья? Какие у них интересы?)

— Что я уже пробовал сделать? (Молчал, намекал, просил, искал другую работу? Что сработало, что нет?)

— Есть ли у меня ограничения? (Нельзя ссориться, нельзя увольняться прямо сейчас, бюджет ограничен, времени в обрез).

Не пропускайте этот этап. Именно здесь происходит магия. Формулируя проблему на бумаге, вы уже на 50% ее решаете. А заодно готовите идеальный контекст для модели.

Этап 2. Выбираем инструмент (Какую модель взять)

Посмотрите на свою задачу. Какого она типа?

— Если это анализ, поиск причин, планирование, стратегия — вам нужна мощная модель рассуждения (GPT-5.2 Thinking или o3). Да, она будет думать дольше, но глубина анализа того стоит.

— Если это написание текста, генерация идей, креатив — берите универсальную GPT-4o.

— Если задача простая и срочная (быстро набросать список дел) — хватит GPT-4o mini.

Для нашего практикума я рекомендую начать с GPT-4o. Это золотая середина.

Этап 3. Пишем промпт (Собираем конструктор)

Теперь берем ответы из Этапа 1 и превращаем их в промпт, используя нашу 8-элементную структуру.

Давайте сделаем это на примере. Допустим, моя задача — подготовиться к разговору о повышении.

Вот как будет выглядеть промпт:

«Ты — мой персональный карьерный консультант и коуч по переговорам. У тебя большой опыт подготовки людей к сложным разговорам с руководством.

Вот моя ситуация. Я работаю в компании три года, отдел маркетинга. Последние два года меня не повышают, хотя я регулярно перевыполняю план. Мой начальник — человек занятой и немного закрытый, прямых конфликтов мы избегаем. Я уже пробовал намекать на повышение в личных беседах, но он не реагировал. Уходить из компании я пока не готов, но ситуация меня выматывает.

Моя цель — подготовиться к официальной встрече с начальником, которая будет через неделю. Мне нужно понять:

— Как построить разговор, чтобы не выглядеть агрессивным или жалобщиком.

— Какие аргументы привести, чтобы они звучали убедительно (у меня есть цифры по проектам).

— Как реагировать, если он начнет отказывать или уходить от ответа.

— Какие вопросы задать ему, чтобы понять реальные причины моего неповышения.

Ограничения: я не могу угрожать увольнением (это неправда) и не хочу портить отношения.

Пожалуйста, напиши подробный сценарий разговора. Структура:

— Подготовка: что сделать за день до встречи.

— Начало разговора: как открыть тему.

— Основная часть: мои аргументы (дай мне шаблоны фраз, куда я вставлю свои цифры).

— Работа с возражениями: 3—4 самых вероятных отказа начальника и мои ответы на них.

— Завершение: как закончить встречу, чтобы сохранить инициативу.

Тон — уверенный, уважительный, без агрессии. Говори со мной на «ты», как с коллегой.»

Чувствуете разницу? Это не запрос. Это передача управления. Модель теперь знает все: кто она, кто я, какая ситуация, какая цель, какой нужен результат и в какой форме.

Этап 4. Отправляем и получаем черновик

Теперь отправляем этот промпт в чат и получаем ответ. Внимательно его читаем. Скорее всего, он будет хорошим. Но почти наверняка не идеальным.

Здесь начинается самое интересное — диалог.

Этап 5. Итерации (Доводим до ума)

Вы получили сценарий разговора. Прочитайте его. Что-то нравится, что-то нет. Где-то слишком официально, где-то не хватает деталей.

Теперь вы не пишете новый промпт. Вы просто продолжаете диалог.

Ваше второе сообщение:

«Это отлично, спасибо. Но в части „работа с возражениями“ у тебя ответ на отказ „нет бюджета“ слишком общий. У нас в компании действительно проблемы с бюджетом в этом квартале. Как мне ответить более конкретно, учитывая этот факт?»

Модель скорректирует ответ, учитывая новую вводную.

Третье сообщение:

«Хорошо, теперь давай сделаем шпаргалку: выпиши мне 5 ключевых фраз, которые я должен обязательно сказать, в виде маркированного списка, чтобы я мог держать их перед глазами во время разговора.»

И так далее. Вы не перезапускаете диалог, вы его ведете. Модель помнит контекст (в пределах окна), и каждое следующее уточнение делает результат лучше.

Этап 6. Анализируем и сохраняем

Когда вы получили финальный, удовлетворяющий вас результат, сделайте две важные вещи:

— Сохраните диалог. Дайте ему осмысленное название в истории чатов, например «Подготовка к повышению октябрь 2026». Через месяц, когда понадобится готовиться к следующему этапу, вы сможете вернуться и использовать это как базу.

— Выпишите инсайты. Что нового вы поняли про свою ситуацию? Модель могла задать вопросы, которые вы себе не задавали, или предложить взгляд со стороны, который оказался ценным. Запишите это в свои рабочие заметки. Это ваш рост.

Ваше задание (Обязательное к выполнению)

Сейчас, закрыв книгу (или дочитав эту главу), вы должны сделать следующее:

— Выберите одну реальную задачу из своей жизни. Не учебную, а настоящую.

— Письменно ответьте на пять вопросов из Этапа 1.

— Напишите промпт, используя 8-элементную структуру.

— Отправьте его в ChatGPT и получите результат.

— Сделайте минимум два уточняющих запроса, чтобы улучшить результат.

— Сохраните итоговый диалог.

Это займет у вас 20—30 минут. Но эти полчаса стоят больше, чем все предыдущие главы вместе взятые. Потому что только в этот момент теория превращается в навык.

В следующей главе мы перейдем ко второй части книги — искусству идеального промпта. Там мы разберем анатомию запроса еще глубже и научимся получать от модели именно то, что нужно, с первого раза. Но сначала — практикум. Прямо сейчас.

## Часть 2. Искусство промпта: Как получить идеальный ответ

### Глава 11. Анатомия идеального промпта: 8 элементов, о которых молчат 95% пользователей

Вы уже умеете регистрироваться, знаете про токены и контекст, научились выбирать модель и даже написали свой первый осознанный промпт в практикуме. Но сейчас мы сделаем то, что превращает умелого пользователя в настоящего мастера: разберем промпт на молекулярном уровне.

Представьте, что промпт — это не просто текст, который вы отправляете модели. Это сложный механизм, состоящий из отдельных деталей. Если какая-то деталь отсутствует или работает неправильно, весь механизм дает сбой. Профессионал отличается от любителя тем, что знает название каждой детали и понимает, за что она отвечает.

В этой главе я раскрою вам восемь элементов идеального промпта. 95 процентов пользователей даже не подозревают о существовании большинства из них. Они пишут «сделай хорошо» и удивляются, почему получают «средненько». Вы так больше не будете.

Почему именно восемь?

За годы работы с тысячами студентов я вывел простую закономерность: в промпте должно быть ровно столько элементов, чтобы охватить все ключевые аспекты коммуникации, но не настолько много, чтобы это превращалось в бюрократию. Восемь — идеальное число. Это как восемь нот в октаве: комбинируя их, можно создать бесконечное множество мелодий.

Давайте разберем каждый элемент на живых примерах.

Элемент 1. Роль (Persona)

Что это: Кем должна себя считать модель при выполнении задачи.

Зачем это нужно: Модель обучена на текстах от самых разных авторов: профессоров и блогеров, поэтов и инженеров, детей и стариков. Без указания роли она выдает «среднюю температуру по больнице». Когда вы задаете роль, вы активируете в ее «нейронной сети» именно тот пласт знаний и тот стиль, который вам нужен.

Как это выглядит:

— Плохо: «Расскажи про квантовую физику».

— Хорошо: «Ты — профессор физики, который читает лекцию первокурсникам, гуманитариям, которые боятся точных наук. Объясни основы квантовой физики простым языком, с аналогиями и юмором».

Совет мастера: Не ограничивайтесь простым указанием профессии. Добавляйте характер, опыт, уникальность. «Ты — маркетолог с 20-летним опытом, который повидал все тренды и немного устал от хайпа, но все еще любит свое дело». Такая роль дает гораздо более живой результат.

Элемент 2. Контекст (Context)

Что это: Вся информация о ситуации, которая привела к запросу и которая важна для правильного ответа.

Зачем это нужно: Представьте, что вы звоните другу и говорите: «Принеси, пожалуйста». Он не знает, что принести, куда и зачем. Модель находится в таком же положении. Контекст — это ответы на вопросы «почему», «откуда», «для кого» и «что было до».

Как это выглядит:

— Плохо: «Напиши текст для сайта».

— Хорошо: «Мы запускаем новый онлайн-курс по нейросетям для пенсионеров. Это социальный проект, некоммерческий. Наша целевая аудитория — люди 60+, которые только осваивают компьютер. Они боятся технологий и нуждаются в очень бережном, терпеливом объяснении. Сайт уже есть, но не хватает главного текста на первой странице, который объяснит, зачем им это нужно».

Совет мастера: Не жалейте слов на контекст. 80 процентов качества ответа зависит именно от того, насколько хорошо модель понимает ситуацию. Лучше дать лишнюю информацию, чем упустить важную.

Элемент 3. Задача (Task)

Что это: Четкое описание того, что именно должна сделать модель.

Зачем это нужно: Это сердце промпта. Без четкой задачи все остальное теряет смысл. Задача должна быть сформулирована как глагол в повелительном наклонении: «напиши», «объясни», «проанализируй», «составь», «переведи».

Как это выглядит:

— Плохо: «Хотелось бы разобраться с маркетинговой стратегией».

— Хорошо: «Разработай маркетинговую стратегию продвижения моего нового блога на первые три месяца. Стратегия должна включать: анализ целевой аудитории, каналы продвижения, контент-план и бюджет».

Совет мастера: Разбивайте сложные задачи на подзадачи. Если задача слишком объемная, просите модель выполнить ее по частям. «Сначала составь структуру стратегии, потом наполни каждый раздел, а затем мы отредактируем».

Элемент 4. Цель (Goal)

Что это: Понимание того, для чего нужен результат и что с ним будут делать дальше.

Зачем это нужно: Модель может написать отличный текст, но если он не достигает вашей цели, он бесполезен. Цель определяет акценты. Одно и то же описание товара можно написать так, чтобы продать, а можно — чтобы просто проинформировать. Модель должна знать, что вы будете делать с результатом.

Как это выглядит:

— Плохо: «Напиши описание этого курса».

— Хорошо: «Напиши описание курса для посадочной страницы. Цель — заставить посетителя нажать кнопку „Купить“ прямо сейчас, не откладывая. Используй триггеры срочности и выгоды».

Совет мастера: Будьте честны с моделью. Если вам нужно просто «отчитаться перед начальником» — скажите об этом. Если вам нужно «вдохновить команду» — тоже скажите. Цель определяет энергию текста.

Элемент 5. Структура и формат (Structure & Format)

Что это: Четкое описание того, как должен выглядеть результат: его длина, разбивка на части, наличие заголовков, списков, таблиц.

Зачем это нужно: Модель по умолчанию выдает текст в виде сплошного полотна. Если вам нужен структурированный документ, вы должны это явно указать. Это экономит часы на переделку.

Как это выглядит:

— Плохо: «Сделай план тренировок».

— Хорошо: «Составь план тренировок на неделю. Оформи его в виде таблицы с колонками: день недели, группа мышц, упражнения, количество подходов и повторений. После таблицы добавь краткие пояснения по технике безопасности».

Совет мастера: Если вам нужен сложный формат, покажите пример. «Мне нужен отчет в таком формате: (и вставляете пример)». Модель отлично копирует паттерны.

Элемент 6. Тон и стиль (Tone & Style)

Что это: Описание эмоциональной окраски и манеры речи.

Зачем это нужно: Один и тот же факт можно рассказать сухо, восторженно, иронично или трагично. Без указания тона модель выберет нейтральный, который может не подходить для вашей аудитории.

Как это выглядит:

— Плохо: «Напиши письмо клиенту».

— Хорошо: «Напиши письмо клиенту, который задерживает оплату. Тон — вежливый, но настойчивый. Никаких угроз, но четкое понимание, что мы ждем деньги. Без подобострастия, как равный с равным».

Совет мастера: Используйте сравнения. «Напиши в стиле Илона Маска, делающего анонс», «Сделай текст похожим на статьи в журнале Forbes», «Говори как строгий, но справедливый учитель».

Элемент 7. Ограничения (Constraints)

Что это: Четкие указания на то, чего делать нельзя.

Зачем это нужно: Модель, как старательный, но не очень опытный помощник, может выдать неуместную шутку, использовать запрещенные слова или уйти не в ту степь. Ограничения — это заборы, которые не дают ей упасть в пропасть.

Как это выглядит:

— Плохо: «Напиши пост про диеты».

— Хорошо: «Напиши пост про здоровое питание. Важное ограничение: не используй фразы „быстро похудеть“, „чудо-средство“, „волшебная таблетка“. Никаких обещаний нереальных результатов. Только научный подход и здравый смысл».

Совет мастера: Подумайте, где модель может ошибиться именно в вашей теме, и заранее поставьте заслон. Если вы пишете для медицинской тематики, ограничение «не давай медицинских советов, только общую информацию» спасет вас от проблем.

Элемент 8. Пример (Example)

Что это: Конкретный образец того, как должен выглядеть результат или часть его.

Зачем это нужно: Иногда проще один раз показать, чем сто раз объяснить. Пример — это самый мощный инструмент управления моделью. Она великолепно улавливает паттерны и копирует структуру, длину предложений, даже пунктуацию с примера.

Как это выглядит:

«Напиши пять вариантов заголовков для моей статьи. Вот пример того, какие заголовки мне нравятся: „Почему 90% худеющих срываются уже на первой неделе“ и „Секрет стройности, о котором молчат диетологи“. Мне нужны такие же цепляющие, с цифрами и интригой».

Совет мастера: Пример не обязательно должен быть идеальным. Он может быть просто указателем направления. «Мне нужно что-то вроде этого, но лучше/короче/веселее».

Собираем все вместе

Давайте посмотрим, как выглядит полный промпт, включающий все восемь элементов.

Задача: Подготовить текст для рассылки о новом курсе.

«Ты — опытный email-маркетолог, который специализируется на образовательных продуктах. Твой стиль — теплый, доверительный, но экспертный. (Роль)

Мы запускаем курс по нейросетям для фотографов. Это аудитория творческая, технически подкованная, но очень занятая. Они не любят воду, ценят практическую пользу. Рассылка идет на базу из 5000 человек, которые уже знают наш бренд. (Контекст)

Напиши письмо-анонс о запуске курса. (Задача)

Цель письма — чтобы получатель перешел по ссылке и посмотрел программу курса. Не обязательно сразу купить, главное — клик. (Цель)

Структура письма:

— Тема (subject line) — цепляющая, интригующая.

— Приветствие и лид (2—3 предложения, которые сразу захватывают внимание).

— Основная часть: 3 главные проблемы фотографов, которые решает курс.

— Кратко о программе (3—4 блока).

— Призыв к действию (кнопка).

— Постскриптум с усилением ценности.

— Общая длина — не больше 1500 знаков. (Структура и формат)

Тон — дружеский, но не панибратский. Будто один профессионал пишет другому. Используй термины фотографов (свет, кадр, обработка), но не перегружай. (Тон)

Не используй восклицательные знаки в каждом предложении, это выглядит дешево. Избегай фраз «уникальное предложение» и «лучший курс на рынке». Никакого хвастовства, только польза. (Ограничения)

Вот пример темы письма, которая нам хорошо заходила раньше: «Как снимать в 2 раза быстрее, не теряя в качестве». Сделай что-то в таком духе, но для нашей темы. (Пример)»

Резюме для мастера

Использование всех восьми элементов не означает, что ваш промпт должен быть длинным романом. Некоторые элементы могут быть свернуты до одного слова или фразы. Главное — чтобы они были в голове, когда вы конструируете запрос.

Со временем это войдет в привычку. Вы будете автоматически, даже не задумываясь, пробегать по этому чек-листу перед отправкой каждого промпта. И результаты, которые вы будете получать, будут стабильно высокими, независимо от сложности задачи.

В следующей главе мы разберем один из самых мощных элементов — роль — и научимся использовать ее с максимальной эффективностью. Потому что правильная роль может превратить посредственный ответ в гениальный.

### Глава 12. Роли и маски: заставляем ИИ думать как эксперт

Представьте, что у вас есть универсальный актер. Сегодня он может играть Шекспира, завтра — стендап-комика, послезавтра — военного стратега. Причем играет так убедительно, что вы забываете, что это один и тот же человек. Примерно так работает механизм ролей в ChatGPT.

Большая языковая модель обучалась на текстах всех мыслимых жанров и стилей. В ее нейронной сети есть паттерны, соответствующие речи врача, юриста, поэта, программиста, пятиклассника и академика. Все они живут внутри одной модели. Ваша задача — активировать нужный паттерн в нужный момент.

Это похоже на то, как если бы у вас был пульт с кнопками. Нажали «Профессор» — и модель заговорила сложными терминами. Нажали «Друг» — и тон стал теплым и доверительным. В этой главе мы научимся пользоваться этим пультом виртуозно.

Почему роль так важна?

Давайте проведем простой эксперимент. Представьте, что вы просите объяснить, что такое инфляция. Без указания роли вы получите что-то среднее, нейтральное, скорее всего, скучное и академичное.

А теперь сравните три варианта с разными ролями:

Вариант 1. Роль «Профессор экономики»

«Инфляция представляет собой устойчивый рост общего уровня цен на товары и услуги в экономике в течение продолжительного времени, сопровождающийся снижением покупательной способности денег. Основными причинами инфляции выступают монетарные факторы, такие как увеличение денежной массы, и немонетарные, включая структурные дисбалансы…»

Вариант 2. Роль «Блогер-миллионник, объясняющий сложное простыми словами»

«Представь, что вчера кофе стоил 100 рублей, а сегодня уже 150. Твои деньги в кошельке как будто похудели — на те же 100 рублей ты купишь меньше. Вот это и есть инфляция. Она как невидимый налог на наши сбережения, который государство собирает, печатая новые деньги».

Вариант 3. Роль «Саркастичный финансовый аналитик, уставший от глупых вопросов»

«Инфляция — это когда ваш дедушка вздыхает, глядя на ценник в магазине, и говорит: „А вот при Сталине колбаса была по рубль сорок“. И он прав. Деньги просто перестают быть деньгами, а становятся цветной бумагой, которую печатают слишком много и слишком быстро».

Тема одна. Факты одни и те же. Но результат совершенно разный. И только роль делает эту разницу.

Как работает магия ролей с точки зрения модели

Чтобы понять, почему роль так эффективна, вспомним, как обучается большая языковая модель. В процессе обучения она видит миллионы текстов, и каждый текст имеет автора. Автор обладает профессией, стилем, манерой речи. Модель учится связывать определенные паттерны текста с определенными типами авторов.

Когда вы задаете роль, вы как бы говорите модели: «Активируй те нейронные связи, которые отвечают за тексты, написанные людьми этой профессии, с этим характером, в этом жанре». Модель переключает внутренний «переключатель», и весь ее словарь, стилистика, даже логика начинают подстраиваться под заданный образ.

Это не магия, это статистика. Но на выходе — чистая магия.

Техники задания роли: от простого к сложному

Уровень 1. Простое указание профессии

Самый базовый уровень. Вы просто называете роль.

«Ты — юрист».

«Ты — психолог».

«Ты — тренер по фитнесу».

Это работает, но дает довольно шаблонный результат. Модель включает стандартные паттерны, без глубины и характера.

Уровень 2. Профессия + специализация

Здесь вы уточняете область экспертизы. Это сужает фокус и повышает качество.

«Ты — юрист, специализирующийся на трудовом праве».

«Ты — детский психолог, работающий с подростками».

«Ты — тренер по функциональному тренингу для людей с травмами коленей».

Уже лучше. Модель понимает не только общее направление, но и специфику.

Уровень 3. Профессия + специализация + характер

Это уровень мастера. Вы добавляете личности, характера, настроения.

«Ты — юрист по трудовому праву с 20-летним стажем, который видел тысячи увольнений и теперь немного циничен, но справедлив. Ты устал от глупых ошибок, но все еще хочешь помогать людям».

«Ты — детский психолог, очень мягкий и терпеливый, специализируешься на работе с тревожными подростками. Твоя суперсила — умение найти подход даже к самому закрытому ребенку».

Чувствуете, как оживает образ? Такая роль дает не просто сухие знания, а живую, человеческую реакцию.

Уровень 4. Профессия + специализация + характер + биография

Высший пилотаж. Вы создаете полноценную личность с историей.

«Ты — бывший инженер NASA, который ушел в IT-консалтинг 10 лет назад. Ты привык мыслить системно, любишь порядок и ненавидишь неопределенность. Твой стиль — четкие алгоритмы, пошаговые инструкции и никакой воды. При этом ты сохранил детскую страсть к космосу и любишь вставлять аналогии с ракетостроением в любые разговоры».

С такой ролью можно решать самые сложные задачи. Модель будет не просто отвечать, а мыслить в заданной парадигме.

Маски: роль внутри роли

Иногда полезно использовать не одну, а несколько ролей одновременно или менять их по ходу диалога. Это называется «маски».

Техника «Круглый стол экспертов»

Вы просите модель выступить в роли модератора, который опрашивает нескольких экспертов.

«Ты — модератор дискуссии. Пригласи трех экспертов: пессимистичного экономиста, оптимистичного футуролога и прагматичного бизнес-консультанта. Пусть каждый выскажет свое мнение о влиянии ИИ на рынок труда в ближайшие пять лет. После этого подведи итог».

Модель блестяще справляется с переключением между разными точками зрения, и вы получаете объемную картину.

Техника «Смена роли по ходу диалога»

Вы начинаете диалог с одной ролью, а затем просите переключиться.

«Сначала ты — строгий критик. Найди все слабые места в моем бизнес-плане».

(получаете критику)

«А теперь ты — инвестор, который хочет вложить деньги. Что тебе нравится в этом плане, за что ты готов дать деньги?»

(получаете другую перспективу)

Так вы используете одну модель для всестороннего анализа.

Библиотека ролей для разных задач

Чтобы вам было проще начать, вот готовая подборка ролей, которые я использую в работе.

Для работы с текстами:

— Редактор с 20-летним стажем, который правит текст, сохраняя авторский голос

— Копирайтер, специализирующийся на посадочных страницах с высокой конверсией

— Сценарист, который умеет создавать цепляющие истории

— Технический писатель, который сложное делает простым

Для бизнеса и стратегии:

— Бизнес-консультант из McKinsey, привыкший к структуре и логике

— Стартап-коуч, который помогает упаковывать идеи в продукты

— Финансовый аналитик, который видит риски там, где другие видят возможности

— HR-директор, который знает, как мотивировать людей

Для обучения и объяснений:

— Профессор, читающий лекцию в Гарварде

— Школьный учитель, объясняющий сложное простыми словами

— Наставник, который терпеливо ведет ученика от незнания к пониманию

— Популяризатор науки, умеющий увлекать аудиторию

Для творчества:

— Поэт-символист начала XX века

— Стендап-комик, пишущий монолог для выступления

— Детский писатель, создающий волшебные миры

— Сценарист ситкомов, которому нужны шутки

Для критики и анализа:

— Самый строгий критик, который ненавидит все подряд

— Дружелюбный читатель, который хочет помочь

— Целевая аудитория продукта (например, «ты — мама в декрете, которой предлагают купить этот товар»)

Как не переборщить с ролью

Важно помнить: роль — это инструмент, а не самоцель. Иногда простая, четкая инструкция без роли работает лучше, чем сложный образ. Особенно это касается технических задач, где важна точность, а не стиль.

Признаки того, что вы переборщили с ролью:

— Модель начинает «играть» так сильно, что забывает о сути задачи

— Ответ становится слишком стилизованным и теряет информативность

— Вы тратите больше времени на описание роли, чем на саму задачу

Золотое правило: роль должна работать на задачу, а не отвлекать от нее.

Практическое задание

Выберите одну задачу, которую вы обычно решаете с помощью ChatGPT. Например, написание письма клиенту или объяснение сложной темы коллеге.

Создайте три разных промпта для одной и той же задачи, используя три разные роли. Например:

— Роль «официальный представитель компании»

— Роль «дружелюбный коллега»

— Роль «эксперт, который немного свысока объясняет очевидные вещи»

Сравните результаты. Вы увидите, как сильно роль меняет не только тон, но и содержание ответа. Это упражнение раз и навсегда докажет вам силу этого элемента.

В следующей главе мы поговорим о не менее важном элементе — контексте. Потому что даже идеальная роль не спасет, если модель не понимает ситуацию, в которой она работает.

### Глава 13. Сила контекста: учим нейросеть «входить в ваше положение»

Представьте, что вы пришли к врачу. Вы садитесь на стул, смотрите на него и говорите: «Болит». Врач смотрит на вас с недоумением. Что болит? Как давно? Где? При каких обстоятельствах началось? Что вы уже предпринимали? Без этой информации диагноз будет случайным, а лечение — опасным.

Точно так же выглядит общение с ChatGPT, когда вы даете ему задачу без контекста. Вы говорите «болит», а он начинает лечить от всего подряд, наугад, и закономерно промахивается.

В этой главе мы научимся давать модели тот самый «анамнез», который превращает случайного советчика в понимающего помощника, который действительно «входит в ваше положение».

Что такое контекст на самом деле?

Контекст в промпте — это вся информация о ситуации, которая не является самой задачей, но без которой задача не может быть решена правильно. Это ответы на вопросы «кто», «где», «когда», «почему», «для кого» и «при каких обстоятельствах».

Вспомните нашу восьмерку элементов. Роль отвечает на вопрос «кем быть модели». Задача отвечает на вопрос «что сделать». А контекст отвечает на все остальные вопросы.

Контекст — это мост между абстрактным знанием модели и вашей конкретной реальностью. Модель знает всё о маркетинге вообще. Но чтобы написать хороший текст именно для вашего продукта, именно для вашей аудитории, именно в вашей ситуации, ей нужно это «именно» объяснить.

Почему контекст важнее инструкции?

Вот парадокс, который я заметил за годы работы: начинающие пользователи тратят 90 процентов усилий на то, чтобы объяснить модели, ЧТО делать. Мастера тратят 90 процентов усилий на то, чтобы объяснить модели, В КАКОЙ СИТУАЦИИ это делается.

Почему? Потому что правильный контекст автоматически подсказывает модели, что делать. Когда нейросеть глубоко понимает ситуацию, она начинает «додумывать» правильные решения сама, без ваших подробных инструкций.

Пример. Сравните два промпта:

Промпт А (без контекста):

«Напиши письмо клиенту, который задерживает оплату. Скажи, что нам нужны деньги».

Промпт Б (с контекстом):

«Мы — небольшое дизайн-агентство. Наш клиент — крупный строительный холдинг, с которым мы работаем три года. Они всегда платили с задержкой, но обычно в пределах недели. Сейчас задержка уже месяц. Сумма для нас критическая — мы должны выплатить зарплату фрилансерам через три дня. Отношения с клиентом хотим сохранить, но деньги нужны срочно. Напиши письмо».

В первом случае модель выдаст шаблон, который может быть неуместным. Во втором случае она поймет всю драматургию ситуации: и срочность, и важность отношений, и последствия. Ответ будет не шаблонным, а живым и точным.

Семь вопросов для сбора контекста

Прежде чем писать промпт, задайте себе семь вопросов. Ответы на них и составят идеальный контекст.

Вопрос 1. Кто я в этой ситуации?

Не в смысле роль для модели, а в смысле ваша реальная позиция. Я автор? Заказчик? Начальник? Подчиненный? Человек, который просит совета?

Вопрос 2. Кто моя аудитория?

Для кого предназначен результат? Это коллеги, клиенты, начальник, широкая публика, я сам? Что эти люди знают о теме? Что они чувствуют? Чего они ждут?

Вопрос 3. Что было до?

Какая предыстория? Что привело к этой ситуации? Какие попытки уже были? Что сработало, что нет?

Вопрос 4. Где это будет использоваться?

В каком канале, на какой платформе, в какой обстановке? Письмо в мессенджере отличается от письма в суд. Пост в LinkedIn отличается от поста в Telegram.

Вопрос 5. Когда это случилось?

Какие временные рамки? Это срочно? Это регулярная задача? Это разовая акция?

Вопрос 6. Какие ограничения?

Чего нельзя делать? Какие красные линии нельзя переступать? Каких слов избегать? Каких тем не касаться?

Вопрос 7. Какая ставка?

Что будет, если получится хорошо? Что будет, если провалится? Насколько это важно?

Глубокий контекст: выходим за рамки очевидного

Большинство пользователей останавливаются на поверхностном контексте: факты, цифры, обстоятельства. Мастер идет глубже — он передает модели эмоциональный и культурный контекст.

Эмоциональный контекст

Любая ситуация окрашена эмоциями. Клиент не просто задерживает оплату — мы злимся и переживаем. Мы не просто пишем пост — мы хотим вдохновить или, наоборот, возмутить. Передайте это модели.

«Важно: мы очень устали от этого клиента. Уже полгода тянется этот проект, они постоянно меняют требования. Мы на грани, но хотим закончить отношения красиво, без скандала. Учти эту усталость в тоне письма».

Модель уловит эту эмоциональную окраску и подберет слова точнее.

Культурный контекст

Разные аудитории говорят на разных языках. То, что заходит в корпоративной среде, проваливается в творческой тусовке. То, что понятно москвичам, может быть чуждо жителям других регионов.

«Наша аудитория — инженеры на заводе, люди старой закалки, консервативные. Им не нужен креатив и современный сленг. Им нужна четкость, уважение и никакого панибратства».

Модель скорректирует свой лексикон под эту аудиторию.

Контекст как фильтр

Одна из важнейших функций контекста — фильтрация ненужного. Модель знает миллион способов решить вашу задачу, но большинство из них вам не подходят. Контекст отсекает лишнее.

Представьте, что вы просите модель придумать название для нового продукта. Без контекста вы получите сотню вариантов, среди которых будут и гениальные, и абсурдные, и неуместные. С контекстом вы сужаете пространство поиска.

«Мы запускаем линейку органической косметики для мужчин. Цена выше среднего. Продаем через бутики. Название должно звучать дорого, но не вычурно. По-мужски, но без брутальности. Должно легко произноситься на русском и английском. И главное — не должно ассоциироваться ни с чем неприличным».

Теперь модель не будет предлагать вам «Мишку» или «Нежность», потому что контекст их отсек.

Контекст в диалоге: искусство уточнения

Идеальный контекст редко собирается с первой попытки. Часто вы сами до конца не понимаете, какая информация важна, пока не увидите первый результат. Поэтому умение добавлять контекст по ходу диалога — важнейший навык.

Техника «Да, но…»

Вы получили первый ответ. Он неплох, но что-то не так. Вместо того чтобы злиться, добавьте контекст.

«Да, это хороший текст, но ты не учел, что наш клиент — очень занятой человек. Он читает письма по диагонали. Сделай короче, вынеси главное в первые два предложения».

«Да, отличные идеи, но ты не знаешь нашего бюджета. Он очень ограничен. Отфильтруй только те варианты, которые стоят до 50 тысяч рублей».

Каждое такое уточнение — это добавление контекста, которого не было в начале.

Ошибки в работе с контекстом

Ошибка 1. Контекст-пустышка

«Учти, что это важно». Это ничего не значит для модели. «Важно» — слишком абстрактно. Важно для кого? Важно почему? Важно настолько, что мы готовы рискнуть отношениями, или важно, но не критично?

Ошибка 2. Противоречивый контекст

«Напиши очень официальное письмо, но с юмором». Модель впадает в ступор. Официальное и юмор редко сочетаются. Если вам нужно что-то сложное, объясните, как именно они должны сочетаться.

Ошибка 3. Перегрузка контекстом

Иногда новички, прочитав эту главу, начинают писать простыни на 10 тысяч знаков, где тонут крупицы важной информации. Контекст должен быть по делу. Каждое предложение должно работать на задачу.

Практический шаблон: как собрать идеальный контекст

Используйте эту структуру как чек-лист при подготовке сложных промптов.

— Ситуация (что происходит, предыстория)

— Участники (кто вовлечен, их интересы и состояние)

— Аудитория результата (кто будет читать/использовать)

— Место и канал (где это появится)

— Время и срочность (когда нужно и какие дедлайны)

— Эмоциональный фон (что мы чувствуем, что чувствуют другие)

— Ограничения (чего нельзя)

— Ставки (почему это важно)

Не обязательно заполнять все пункты для каждого промпта. Но для важных задач пробегитесь по списку мысленно.

Пример: контекст в действии

Давайте посмотрим, как контекст превращает скучную инструкцию в живой, работающий промпт.

Без контекста:

«Напиши текст для лендинга фитнес-клуба».

С контекстом:

«Мы открываем небольшой фитнес-клуб в спальном районе. Не для качков и не для звезд инстаграма[1]. Для обычных людей 30—50 лет, которые хотят поддержать здоровье, но никогда серьезно не занимались спортом. Они стесняются своего тела, боятся тренеров и думают, что фитнес — это больно и дорого.

Клуб уютный, без пафоса, с человеческим лицом. Тренеры — не надсмотрщики, а друзья. Цены ниже среднего, потому что мы хотим, чтобы спорт был доступен.

Лендинг должны увидеть люди, которые листают ленту вечером после работы. Уставшие, неуверенные, но где-то в глубине души понимающие, что пора что-то менять.

Напиши текст, который скажет им: «Здесь тебе будут рады. Здесь не страшно. Здесь получится».

Тон — теплый, поддерживающий, без мотивационных лозунгов и кричащих заголовков. Представь, что ты разговариваешь с соседом по лестничной клетке, который стесняется зайти.

Избегай слов: «преображение», «идеальное тело», «результат любой ценой». Используй: «комфорт», «привычка», «постепенно», «в удовольствие»».

Чувствуете разницу? Это уже не просто текст. Это обращение к живым людям с их страхами и надеждами. И такой контекст модель поймет и воплотит.

Резюме для мастера

Контекст — это мост между безличным знанием модели и вашей уникальной ситуацией. Чем лучше вы построите этот мост, тем точнее будет результат.

Помните: модель не экстрасенс. Она не видит вашу жизнь, не знает ваших обстоятельств, не чувствует вашей боли. Все это вы должны передать ей словами. И чем лучше вы это сделаете, тем сильнее она «войдет в ваше положение».

В следующей главе мы поговорим об обратной стороне инструкций — о том, как объяснить модели, чего делать НЕ надо. Это искусство отрицательных промптов, которое спасает от миллионов неудачных ответов.

### Глава 14. Отрицательные промпты: как объяснить, чего делать НЕ надо

В предыдущих главах мы много говорили о том, как правильно просить. Как задавать роль, как давать контекст, как формулировать задачу. Но есть одна тонкость, о которой забывают 90 процентов пользователей: иногда важнее объяснить не то, что нужно сделать, а то, чего делать категорически нельзя.

Представьте, что вы учите ребенка готовить борщ. Вы можете подробно расписать рецепт: взять свеклу, сварить бульон, добавить капусту. Но если вы не скажете «не лей уксус в кипящее масло», может случиться катастрофа. Точно так же и с нейросетью: без четких запретов она может выдать результат, который технически будет соответствовать задаче, но абсолютно не подходить вам по духу, стилю или содержанию.

В этой главе мы освоим искусство отрицательных промптов — умение ставить модели «красные флажки», которые не дают ей уходить в опасные зоны.

Почему модель делает то, что вы не просили?

Чтобы понять природу отрицательных промптов, нужно вспомнить, как обучается нейросеть. Модель видела миллионы текстов, и в этих текстах были самые разные стили, жанры и подходы. Когда вы даете задачу, модель перебирает варианты и выбирает те, которые статистически наиболее вероятны.

Проблема в том, что «наиболее вероятно» не значит «хорошо для вас». Модель может выдать канцелярский шаблон, потому что таких шаблонов в ее обучении было много. Или начать использовать избитые клише. Или скатиться в агрессивный маркетинг. Или, наоборот, стать слишком скучной.

Отрицательный промпт — это способ сказать: «Из всего множества вариантов, которые ты считаешь вероятными, вот эти конкретные мне не подходят. Исключи их».

Что такое отрицательный промпт на практике

Отрицательный промпт — это четкое указание на то, чего в ответе быть не должно. Это могут быть:

— Запрещенные слова и фразы

— Нежелательные стили и тона

— Недопустимые форматы

— Ошибочные подходы, которых нужно избегать

— Конкретные темы, которые нельзя затрагивать

В интерфейсах некоторых нейросетей (например, в Midjourney) есть специальное поле для отрицательных промптов. В ChatGPT такого поля нет, поэтому мы встраиваем запреты прямо в основной промпт, обычно в конце или в разделе ограничений.

Пять категорий того, что нужно запрещать

Категория 1. Штампы и клише

Это самые частые паразиты, которые портят любой текст. Модель обожает устойчивые выражения, потому что они статистически вероятны. Но читатели их ненавидят.

«Не используй избитые фразы вроде „мир не будет прежним“, „новый уровень“, „прорывные технологии“, „индивидуальный подход“, „гибкие цены“».

«Избегай канцелярита: никаких „осуществлять взаимодействие“, „производить оплату“, „является неотъемлемой частью“».

Категория 2. Нежелательный тон

Иногда модель выбирает тон, который совершенно не подходит для вашей аудитории. Запретите его явно.

«Никакого панибратства и сленга. Только уважительное, деловое общение».

«Без агрессивного маркетинга. Никаких „купи прямо сейчас“, „только сегодня“, „успей, пока другие спят“. Только спокойная экспертиза».

«Не будь слишком восторженным. Никаких восклицательных знаков в каждом предложении. Спокойно, уверенно, по делу».

Категория 3. Логические ошибки и галлюцинации

Если вы знаете, что модель может «придумать» в вашей теме, предупредите это.

«Не выдумывай статистику. Если у тебя нет точных данных, просто скажи об этом или дай общую оценку без цифр».

«Не ссылайся на несуществующие исследования. Только общеизвестные факты».

Категория 4. Неподходящий формат

Иногда модель начинает оформлять ответ не так, как вам нужно. Укажите это.

«Не используй маркированные списки, только сплошной текст».

«Без заголовков и подзаголовков, напиши единым потоком».

«Не нумеруй пункты, просто перечисли через запятую».

Категория 5. Содержательные табу

В некоторых темах есть красные линии, которые нельзя переступать.

«В ответе не затрагивай политику, религию и другие острые темы».

«Не упоминай конкурентов по имени, только общие категории».

«Избегай советов, которые могут навредить здоровью. Только общая информация».

Как формулировать отрицательные промпты: четыре правила

Правило 1. Будьте конкретны

«Без воды» — плохой запрет. Модель не знает, что для вас вода. «Не используй вводные конструкции вроде „как известно“, „стоит отметить“, „несомненно“» — хороший запрет.

Правило 2. Давайте примеры

Лучше всего модель понимает запреты, подкрепленные примерами.

«Избегай канцелярита. Вот примеры того, что я имею в виду: „произвести оплату“ вместо „заплатить“, „осуществить доставку“ вместо „доставить“, „является проблемой“ вместо „проблема в том“».

Правило 3. Объясняйте причину

Иногда полезно объяснить, почему вы что-то запрещаете. Это помогает модели лучше понять контекст.

«Не используй сложные термины без объяснения. Наша аудитория — новички, они испугаются и уйдут».

Правило 4. Не перегружайте запретами

Слишком много запретов могут парализовать модель. Она начнет бояться каждого слова. Выбирайте только самые важные, критичные для вашей задачи.

Техника «Антипример»

Один из самых мощных приемов в арсенале мастера — показать модели, как делать не надо, чтобы она лучше поняла, как надо.

«Вот пример плохого текста, который нам не подходит:

(вставляете пример скучного, шаблонного, канцелярского текста)

Не пиши так. Нам нужно живо, интересно, с душой».

Модель проанализирует антипример, поймет паттерны, которых нужно избегать, и постарается уйти от них в противоположную сторону.

Отрицательные промпты для разных типов задач

Для копирайтинга:

«Никаких общих фраз. Каждое предложение должно нести конкретную пользу. Избегай „мы заботимся о вас“, „мы ценим каждого клиента“ — это пустые слова».

Для программирования:

«Не используй устаревшие методы. Только современный синтаксис. Без избыточных комментариев, код должен говорить сам за себя».

Для анализа:

«Без общих рассуждений. Только конкретные выводы, подкрепленные данными. Избегай фраз „можно предположить“, „возможно, стоит“ — если нет уверенности, лучше промолчать».

Для обучения:

«Не перегружай терминологией. Объясняй сложные понятия простыми словами. Никакого „как мы знаем“ — мы ничего не знаем, мы только учимся».

Ошибки в работе с отрицательными промптами

Ошибка 1. Противоречие с задачей

Иногда запреты вступают в конфликт с основной задачей. «Напиши подробный отчет» и «избегай длинных описаний» — это противоречие. Модель не знает, что важнее.

Ошибка 2. Слишком абстрактные запреты

«Будь креативнее» — это не запрет, это пожелание. «Не используй шаблонные формулировки из списка» — это запрет.

Ошибка 3. Запрет неизбежного

Иногда модель не может выполнить задачу без того, что вы запрещаете. Например, «напиши юридический договор, но не используй юридические термины». Это невозможно.

Практический пример: промпт с отрицательной частью

Давайте соберем полный промпт, где отрицательная часть играет ключевую роль.

«Ты — копирайтер, специализирующийся на текстах для блогов о здоровье.

Мы пишем статью для сайта сети частных клиник. Аудитория — люди среднего возраста, которые заботятся о здоровье, но не имеют медицинского образования.

Тема статьи: «Как отличить обычную усталость от синдрома хронической усталости».

Цель — дать читателям понятные критерии для самодиагностики, но при этом подчеркнуть, что окончательный диагноз ставит только врач.

Структура:

— Признаки обычной усталости

— Симптомы синдрома хронической усталости

— Когда пора идти к врачу

— Простые советы для восстановления энергии

Тон — спокойный, заботливый, экспертный. Как будто хороший врач разговаривает с пациентом.

ВАЖНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ:

— Не используй сложные медицинские термины без объяснения. Если термин необходим, сразу объясни его простыми словами.

— Никаких страшилок. Не запугивай читателя. Никаких фраз «это может привести к смерти» или «вы рискуете здоровьем». Только факты, без нагнетания.

— Избегай советов, которые могут быть опасны при самолечении. Ничего вроде «попробуйте эту диету» или «принимайте эти витамины». Только общие рекомендации: режим сна, отдых, прогулки.

— Не используй маркетинговые приемы. Мы не продаем услуги клиники в этой статье. Мы просто даем полезную информацию.

— Без воды. Никаких «в современном мире», «как известно», «стоит отметить». Только по делу».

Чувствуете, как отрицательные инструкции защищают результат от типичных ошибок? Без них модель могла бы скатиться либо в медицинскую академщину, либо в запугивание, либо в скрытую рекламу.

Резюме для мастера

Отрицательные промпты — это ваша страховка от неожиданностей. Они не делают результат идеальным, но они отсекают огромный пласт неудачных вариантов, экономя вам время на переделку.

Главный секрет: запрещая нежелательное, вы не просто ограничиваете модель, вы косвенно указываете ей на желательное. Когда вы говорите «не используй канцелярит», модель понимает, что нужен живой язык. Когда вы говорите «не пугай читателя», она понимает, что нужен спокойный тон.

В следующей главе мы перейдем к одной из самых мощных продвинутых техник — Chain-of-Thought, или «цепочка рассуждений». Эта техника заставляет модель думать пошагово, что кардинально повышает качество ответов на сложные задачи.

### Глава 15. Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought): заставляем ИИ «думать» пошагово

Вы когда-нибудь замечали, что на простые вопросы ChatGPT отвечает блестяще, а как только задача становится сложной, многоступенчатой, требующей логики, — начинает сбоить, терять нить рассуждения или выдавать поверхностные ответы?

Это не случайность. Это фундаментальное ограничение того, как работает модель. Но у этого ограничения есть элегантный обходной путь, который называется Chain-of-Thought, или «цепочка рассуждений».

В этой главе я раскрою вам технику, которая заставляет нейросеть не просто «выдавать ответ», а прокладывать логический маршрут от условия к решению, шаг за шагом. И результаты, которые вы будете получать, превзойдут все ваши ожидания.

Почему модель «глупеет» на сложных задачах?

Чтобы понять магию Chain-of-Thought, нужно вспомнить, как работает генерация текста. Модель предсказывает следующее слово за предыдущим. Это похоже на движение по тонкому канату: один неверный шаг — и все рухнуло.

Когда задача простая, например «переведи это предложение на английский», модель справляется легко. Контекст понятен, путь короток.

Но когда задача сложная, например «проанализируй финансовый отчет и предложи стратегию сокращения расходов», модель должна удерживать в голове множество факторов, связей и ограничений. И здесь начинаются проблемы. Она может перескочить сразу к выводу, пропустив важные промежуточные шаги. Или запутаться в логике. Или просто выдать красивые, но пустые общие фразы.

Chain-of-Thought решает эту проблему самым естественным способом: она заставляет модель явно проговаривать каждый шаг своих рассуждений, прежде чем дать финальный ответ.

Что такое Chain-of-Thought на самом деле?

Chain-of-Thought — это техника промптинга, при которой вы просите модель не просто дать ответ, а сначала показать всю цепочку логических шагов, которые привели к этому ответу.

Это как если бы вы попросили математика не просто написать ответ к задаче, а показать всё решение: формулы, промежуточные вычисления, логические переходы. Даже если в решении будет ошибка, вы увидите, на каком шаге она произошла.

В мире нейросетей эта техника работает еще и потому, что, проговаривая рассуждения вслух, модель сама себя проверяет. Она как бы становится своим собственным критиком.

Как это выглядит на практике

Сравните два подхода к одной и той же задаче.

Обычный промпт:

«У меня бюджет на маркетинг 500 тысяч рублей в месяц. Стоимость привлечения одного клиента в контекстной рекламе — 2000 рублей, в таргете — 1500 рублей, в посевах у блогеров — 3000 рублей, но блогеры дают более лояльных клиентов с LTV на 30 процентов выше. Как мне распределить бюджет?»

Модель, скорее всего, выдаст общие рекомендации: «попробуйте распределить примерно поровну, но сделайте упор на таргет, потому что он дешевле». Это поверхностный ответ.

Промпт с Chain-of-Thought:

«У меня бюджет на маркетинг 500 тысяч рублей в месяц. Стоимость привлечения одного клиента в контекстной рекламе — 2000 рублей, в таргете — 1500 рублей, в посевах у блогеров — 3000 рублей, но блогеры дают более лояльных клиентов с LTV на 30 процентов выше.

Прежде чем дать рекомендацию по распределению бюджета, пожалуйста, проведи пошаговый анализ:

Шаг 1. Рассчитай, сколько клиентов я могу получить в каждом канале, если потрачу весь бюджет только на него.

Шаг 2. Скорректируй эти цифры с учетом того, что в реальности охваты не бесконечны и у каждого канала есть ограничения по объему.

Шаг 3. Переведи количество клиентов в ожидаемую выручку с учетом LTV (для блогеров — с коэффициентом 1.3).

Шаг 4. Учти, что диверсификация снижает риски, но распыление снижает эффективность.

Шаг 5. На основе этих расчетов предложи оптимальное распределение бюджета.

После каждого шага показывай свои вычисления и логические выводы. И только после завершения всех шагов дай финальную рекомендацию».

Видите разницу? В первом случае модель гадает. Во втором — она проводит настоящее исследование, шаг за шагом, и вы можете проверить каждый этап.

Два способа применения Chain-of-Thought

Способ 1. Явная инструкция

Вы прямо просите модель думать пошагово, как в примере выше. Это работает для любых задач, где важна логика: анализ, планирование, вычисления, стратегические решения.

Способ 2. Неявное приглашение

Иногда достаточно просто сказать: «Давай подумаем шаг за шагом» или «Прежде чем ответить, разбери задачу по частям». Исследования показывают, что даже такая простая фраза dramatically улучшает качество ответов на сложные задачи.

Почему это работает? Потому что фраза «давай подумаем шаг за шагом» переводит модель в особый режим генерации, где она не спешит к финалу, а выстраивает промежуточные конструкции.

Chain-of-Thought для разных типов задач

Для математики и логики

Это классическое применение. Модели-рассуждения (o3, GPT-5.2 Thinking) используют этот принцип внутри себя, но даже с обычными моделями явная просьба думать пошагово творит чудеса.

«Реши уравнение: 3x +7 = 22. Покажи каждый шаг решения».

Для анализа текста

«Проанализируй этот отрывок. Сначала определи основную мысль, потом найди аргументы, которыми автор ее подтверждает, затем оцени силу каждого аргумента, и только после этого дай общую оценку тексту».

Для принятия решений

«Перед тем как порекомендовать, какой ноутбук купить, давай пройдем по шагам: 1) определим критерии выбора (цена, производительность, вес, батарея), 2) оценим важность каждого критерия для моих задач, 3) сравним 3—4 модели по этим критериям, 4) сделаем вывод».

Для творческих задач

Даже в творчестве Chain-of-Thought работает. «Прежде чем писать сценарий, давай придумаем характеры героев, потом основную идею, потом структуру сюжета, и только затем напишем диалоги».

Техника «Рассуждение вслух» в диалоге

Chain-of-Thought особенно эффективна, когда вы ведете с моделью диалог, а не просто даете одноразовый запрос. Вы можете попросить модель проговаривать свои мысли по ходу обсуждения.

«Я хочу обсудить с тобой стратегию развития моего блога. Но перед каждым советом, пожалуйста, объясняй, почему ты предлагаешь именно это, какие у тебя основания, какие альтернативы ты рассматривал и почему отбросил их».

Это превращает модель из «черного ящика», выдающего готовые решения, в прозрачного консультанта, чью логику вы можете понять и оспорить.

Когда Chain-of-Thought не нужен

Как и любой мощный инструмент, цепочка рассуждений имеет свою зону применения и свои ограничения.

Не нужна:

— Для простых, рутинных задач (перевод, короткий ответ на простой вопрос)

— Для задач, где важна скорость, а не глубина

— Когда ответ и так очевиден

Нужна:

— Для сложных, многофакторных задач

— Для задач, где важна логическая непротиворечивость

— Когда вы хотите не просто получить ответ, но и понять логику модели

— Когда цена ошибки высока

Ошибки в применении Chain-of-Thought

Ошибка 1. Слишком длинная цепочка

Если вы попросите модель сделать 20 шагов для простой задачи, она может запутаться или выдать бессмыслицу. Количество шагов должно соответствовать сложности задачи.

Ошибка 2. Нечеткие шаги

«Подумай хорошо» — это не Chain-of-Thought. «Разбей задачу на логические этапы и опиши каждый» — это Chain-of-Thought.

Ошибка 3. Игнорирование контекста

Chain-of-Thought не отменяет необходимость хорошего контекста и четкой задачи. Это дополнительный слой, а не замена.

Продвинутый уровень: CoT с самопроверкой

Когда вы освоите базовую цепочку рассуждений, можно перейти к следующему уровню — добавить шаг самопроверки.

«Проведи анализ по шагам. После того как закончишь, критически оцени каждый шаг: нет ли там логических ошибок, не упустил ли ты что-то важное. Если найдешь ошибки, исправь их и перепиши финальный ответ».

Это заставляет модель выполнять двойную работу: сначала сгенерировать решение, потом проверить его. Часто во втором проходе она находит ошибки, которые допустила в первом.

Практический пример: сложный запрос с CoT

Давайте соберем полноценный промпт с использованием Chain-of-Thought для реальной бизнес-задачи.

«Я открываю небольшую кофейню в спальном районе. У меня есть 2 миллиона рублей стартового капитала. Помоги мне составить финансовый план на первый год.

Прежде чем давать цифры и рекомендации, проведи пошаговый анализ:

Шаг 1. Определи основные статьи расходов при открытии кофейни (аренда, ремонт, оборудование, закупка сырья, зарплата, маркетинг, непредвиденные расходы). Оцени примерную долю каждой статьи.

Шаг 2. Исходя из того, что кофейня в спальном районе, оцени средний чек и ожидаемое количество посетителей в день в первый месяц, через три месяца и через полгода. Объясни логику этих оценок.

Шаг 3. Рассчитай примерную выручку помесячно, используя оценки из шага 2.

Шаг 4. Рассчитай ежемесячные расходы (аренда, зарплата, сырье, коммунальные, налоги) с учетом того, что в первые месяцы они могут быть выше из-за отсутствия оптимизации.

Шаг 5. Составь прогноз движения денег (Cash Flow) на 12 месяцев, показывая, когда наступит точка безубыточности и хватит ли стартового капитала до выхода на самоокупаемость.

Шаг 6. На основе расчетов дай рекомендации: на чем можно сэкономить на старте, какие риски предусмотреть, какой запас прочности заложить.

Каждый шаг распиши подробно, с цифрами и пояснениями. Если для каких-то оценок не хватает данных, напиши предположения, на которых ты строишь расчеты».

С таким промптом вы получите не общие советы, а полноценное финансовое моделирование, каждый шаг которого вы можете проверить и оспорить.

Резюме для мастера

Chain-of-Thought — это, пожалуй, самый мощный инструмент в арсенале промпт-инженера. Он превращает нейросеть из «болтуна» в «аналитика», из «генератора текстов» в «решателя задач».

Главный секрет: заставляя модель проговаривать свои рассуждения, вы не просто получаете лучший ответ. Вы получаете ответ, в котором уверены, потому что видели, как он родился.

В следующей главе мы пойдем еще дальше и освоим технику «Reflection» — искусство заставлять модель критиковать собственные ответы и улучшать их итеративно. Это следующий уровень мастерства.

### Глава 16. Техника «Reflection» (саморефлексия): как улучшать ответы итеративно

Представьте себе двух писателей. Первый написал роман, прочитал его, остался доволен и отнес в издательство. Второй написал роман, прочитал, нашел слабые места, переписал, снова прочитал, снова нашел, и так десять раз. Чей роман в итоге окажется в списке бестселлеров?

В человеческом творчестве итеративность — ключ к качеству. Мы редко делаем что-то идеально с первого раза. Мы делаем черновик, потом правим, потом показываем другим, получаем обратную связь, снова правим. Это естественный процесс.

Но с ChatGPT большинство пользователей ведут себя как первый писатель: получили ответ, если он «вроде нормальный», — приняли. Если нет — вздохнули и начали заново с новым промптом.

Техника Reflection предлагает третий путь: заставить модель саму оценить свой ответ, найти в нем слабые места и предложить улучшенную версию. И делать это столько раз, сколько нужно, в рамках одного диалога.

Что такое Reflection?

Reflection (саморефлексия) — это техника, при которой вы просите модель критически оценить свой собственный ответ, а затем на основе этой оценки создать улучшенную версию.

Это похоже на то, как если бы вы сказали своему ассистенту: «Вот что ты написал. А теперь представь, что ты самый строгий критик. Найди в этом тексте все недостатки. А потом, с учетом этой критики, перепиши текст так, чтобы этих недостатков не было».

В мире программирования это называют «рефакторингом». В мире писательства — «редактурой». В мире нейросетей — Reflection.

Почему это работает?

В модели одновременно существуют два режима: режим генерации и режим оценки. Когда модель пишет текст, она включена в творческий процесс и может не замечать ошибок. Но когда вы просите ее оценить уже написанное, она переключается в другой режим — более холодный, аналитический, критический.

В этом режиме она видит то, что пропустила в первом проходе: логические нестыковки, слабые аргументы, стилистические шероховатости, избыточность.

Кроме того, Reflection заставляет модель использовать больше вычислительных ресурсов на задачу. Вместо одного прохода она делает два, три, четыре. Каждый следующий проход уточняет и полирует результат.

Три уровня Reflection

Уровень 1. Простая самооценка

Вы просите модель оценить свой ответ по простой шкале.

«Ты написал текст. Оцени его по шкале от 1 до 10 по следующим критериям: логичность, убедительность, стиль, соответствие задаче. Если оценка ниже 8 по любому критерию, объясни почему».

Это дает вам быстрый сигнал о качестве и указывает на слабые места.

Уровень 2. Критический разбор

Вы просите модель выступить в роли строгого рецензента.

«А теперь представь, что ты не автор этого текста, а его самый строгий критик. Найди в нем минимум пять недостатков. Не щади автора. Ищи логические дыры, слабые аргументы, неудачные формулировки, места, где читатель может заскучать или не поверить».

Это заставляет модель посмотреть на текст свежим взглядом, отстраниться.

Уровень 3. Итеративное улучшение

После критики вы просите создать новую версию с учетом найденных недостатков.

«Отлично. Теперь, учитывая все найденные тобой недостатки, напиши новую версию текста. Сохрани все сильные стороны первого варианта, но исправь слабые места».

И затем вы можете повторить цикл: снова попросить оценить вторую версию, найти недостатки, создать третью.

Практический пример: как работает Reflection

Давайте посмотрим на реальном примере, как эта техника превращает посредственный ответ в отличный.

Шаг 1. Первичный запрос

«Напиши короткий текст для поста в соцсеть о том, почему полезно вести дневник благодарности».

Модель выдает что-то вроде:

«Ведение дневника благодарности помогает замечать хорошее в жизни, снижает уровень стресса и делает нас счастливее. Попробуйте каждый вечер записывать три вещи, за которые вы благодарны, и через месяц вы заметите перемены. #благодарность #осознанность #счастье»

Нормально, но шаблонно. Так пишут тысячи блогеров.

Шаг 2. Запрос на рефлексию

«А теперь выступи в роли строгого редактора блога в соцсеть. Оцени этот текст. Найди в нем как минимум три недостатка. Почему этот текст может не зацепить читателя?»

Модель анализирует и выдает:

«Недостатки:

— Текст слишком общий. Нет конкретики, нет личной истории или примера, с которым читатель мог бы себя ассоциировать.

— Нет вовлекающего начала. Первое предложение скучное, оно не заставляет читать дальше.

— Польза описана абстрактно («помогает замечать хорошее», «снижает стресс»). Нет конкретных, ощутимых выгод.

— Хештеги стандартные, под них огромная конкуренция, пост в них просто потеряется».

Шаг 3. Запрос на улучшение

«Отлично. Теперь, учитывая эту критику, напиши новую версию поста. Сделай ее более конкретной, вовлекающей, с личной историей».

Модель выдает:

«Вчера я поймал себя на мысли, что уже полгода пишу «дневник благодарности». Начинал как эксперимент, а теперь не могу остановиться.

Знаете этот момент, когда вечером прокручиваешь в голове день и вспоминаешь только плохое? Опоздал на встречу, поссорился с мужем, сгорел ужин. А хорошее как-то выветривается.

Дневник благодарности — это туз в рукаве против такого мышления. Каждый вечер я записываю три вещи, за которые реально благодарен. Иногда это глобальное: «что здоровы родители». Иногда смешное: «что в кофейне был свежий круассан».

И знаете, что изменилось? Я стал замечать эти хорошие моменты не только вечером, а прямо в течение дня. Потому что мозг знает: вечером придется отчитываться. Он сам ищет поводы для радости.

Попробуйте неделю. Всего семь дней. Вечером три строчки. А потом напишите мне в комментариях, заметили ли вы разницу. Спорим, удивитесь?

#дневникблагодарности #осознанность #привычки #счастьевмелочах #психология»

Чувствуете разницу? Первый вариант — информация. Второй — вовлечение, история, конкретика, призыв. И всё это благодаря одному циклу рефлексии.

Reflection в многошаговых задачах

Особенно мощно Reflection работает в сложных, многосоставных задачах. Например, при написании стратегических документов.

Цикл может выглядеть так:

— Модель пишет черновик стратегии.

— Вы просите ее найти слабые места: «Где здесь недостаточно данных? Какие риски не учтены? Какие аргументы слабые?»

— Модель выдает критику.

— Вы просите переписать с учетом критики.

— Теперь просите оценить вторую версию с точки зрения инвестора: «Что бы сказал инвестор, читая этот документ? В чем бы усомнился? Чего бы не хватило?»

— Модель выдает критику от лица инвестора.

— Вы просите переписать с учетом и этой критики.

После трех-четырех таких циклов документ становится практически неуязвимым для критики.

Техника «Множественные роли в рефлексии»

Можно усложнить Reflection, заставляя модель оценивать свой ответ с разных позиций.

«А теперь оцени этот же текст с трех разных точек зрения:

— Как строгий редактор, который ненавидит воду и общие фразы.

— Как представитель целевой аудитории (мама в декрете, которая читает посты урывками).

— Как маркетолог, который оценивает, продает этот текст или нет.

Дай отдельную критику с каждой позиции. А потом создай финальную версию, которая учтет все три взгляда».

Это дает объемную, многомерную оценку, которую невозможно получить одним взглядом.

Автоматическая итерация

Если вы хотите полностью автоматизировать процесс, можно попросить модель сделать несколько итераций самостоятельно, без ваших промежуточных запросов.

«Напиши текст для лендинга. Затем самостоятельно найди в нем три слабых места. Перепиши с учетом найденного. Повтори этот цикл три раза. В конце покажи мне финальную версию и кратко опиши, как менялся текст от итерации к итерации».

Это экономит ваше время и заставляет модель провести полноценную «работу над ошибками».

Когда Reflection необходим, а когда избыточен

Нужен:

— Для важных текстов, которые увидят многие люди

— Для стратегических документов, где цена ошибки высока

— Для творческих задач, где нужен не просто ответ, а шедевр

— Для сложных аналитических задач

Избыточен:

— Для бытовых, рутинных запросов

— Когда ответ нужен «прямо сейчас»

— Для простых фактических вопросов

Ошибки в применении Reflection

Ошибка 1. Бесконечный цикл

Можно уйти в бесконечное улучшение, когда каждая следующая итерация меняет текст незначительно. Обычно трех-четырех циклов достаточно. Дальше начинается «золотой песок» — улучшения на доли процента, не стоящие затраченного времени.

Ошибка 2. Потеря первоначальной задачи

В процессе многочисленных улучшений модель может уйти от исходной задачи, «заиграться» в стилистику и забыть о цели. Следите, чтобы финальная версия все еще отвечала на ваш первоначальный запрос.

Ошибка 3. Игнорирование критики

Иногда модель, получив критику, просто переписывает текст, не устраняя найденные недостатки. Если это происходит, будьте конкретнее: «Ты нашла недостаток X. В новой версии я не вижу, чтобы он был исправлен. Исправь именно его».

Продвинутый уровень: Reflection с внешними критериями

Когда вы освоите базовую рефлексию, можно добавлять внешние критерии оценки.

«Оцени этот текст, используя следующие критерии, которые важны для моей аудитории:

— Читабельность (простота и понятность)

— Эмоциональный отклик

— Наличие конкретных, осязаемых деталей

— Уникальность (отличие от типичных постов на эту тему)

По каждому критерию поставь оценку от 1 до 10 и объясни, почему такая оценка».

Это делает рефлексию не абстрактной, а привязанной к вашим конкретным целям.

Резюме для мастера

Reflection — это техника, которая превращает ChatGPT из одноразового генератора в многоразового редактора. Вместо того чтобы переписывать промпты и начинать заново, вы просто просите модель улучшить то, что уже есть.

Главный секрет: модель видит свои ошибки лучше, когда смотрит на них не как автор, а как критик. Дайте ей эту возможность, и качество результатов взлетит до небес.

В следующей главе мы перейдем к практическим аспектам управления форматом вывода — научимся заставлять модель выдавать ответы в строго заданном виде: таблицы, списки, JSON и другие структуры, которые можно сразу использовать в работе.

### Глава 17. Управление форматом вывода: таблицы, списки, код, JSON

Представьте, что вы заказали в типографии визитки. Вы долго и тщательно выбирали дизайн, шрифт, цвет. А вам принесли готовый макет… на салфетке, от руки карандашом. Информация та же, но пользоваться невозможно.

Примерно так же чувствует себя человек, который получил от ChatGPT отличный анализ, но в виде сплошного текста, когда нужна была таблица. Или получил код, но без форматирования, так что его нельзя скопировать и запустить.

В этой главе мы научимся управлять формой, в которой модель выдает результат. Это не просто вопрос эстетики. Это вопрос эффективности: правильно отформатированный ответ можно сразу использовать, вставить в документ, загрузить в программу, отправить коллеге.

Почему формат важен?

Модель по умолчанию выдает текст в виде сплошного полотна. Это естественно для нее — она училась на текстах, а тексты обычно выглядят именно так. Но в реальной жизни нам нужны структурированные данные.

Правильный формат решает три задачи:

— Удобство восприятия. Таблицу прочитать легче, чем десять абзацев с цифрами.

— Возможность автоматической обработки. JSON или CSV можно сразу загрузить в программу.

— Точность исполнения. Когда формат жестко задан, модель не может «разлиться мыслью по древу».

Как заставить модель соблюдать формат

Секрет прост: формат нужно описывать так же детально, как и содержание. Недостаточно сказать «сделай таблицу». Нужно объяснить, сколько в ней колонок, как они называются, что будет в строках.

Общий принцип: чем сложнее формат, тем подробнее должна быть инструкция. Для простых форматов хватит пары слов, для сложных (например, вложенный JSON) нужен пошаговый разбор.

Формат 1. Маркированные и нумерованные списки

Это самый простой формат, но и в нем есть нюансы.

Как просить:

«Перечисли основные преимущества моего продукта. Оформи в виде маркированного списка, каждый пункт с новой строки, начинай с тире».

«Составь пошаговую инструкцию по настройке аккаунта. Оформи как нумерованный список, шаги с 1 по 10».

Важный нюанс: Если вам нужны вложенные списки, обязательно укажите это.

«Сделай список задач на неделю. Разбей по дням (понедельник, вторник и т.д.), внутри каждого дня — маркированный список задач. Используй отступы для вложенных пунктов».

Формат 2. Таблицы

Таблицы — самый востребованный формат для работы с данными. Модель умеет создавать их в текстовом виде, используя символы для разделения колонок.

Как просить:

«Сравни три модели ноутбуков: Dell XPS 13, MacBook Air M3, Lenovo ThinkPad X1. Сделай таблицу с колонками: Модель, Процессор, Оперативная память, Вес, Цена, Плюсы, Минусы. Заполни для каждой модели».

Важно: Модель не умеет рисовать настоящие таблицы с границами, как в Excel. Она создает текстовые таблицы, где колонки разделены вертикальными чертами, а строки — переводами строки. Это выглядит примерно так:


Этот формат легко копируется в Excel, Google Sheets или любой текстовый редактор.

Для сложных таблиц уточняйте выравнивание и формат данных.

«Сделай таблицу с финансовыми показателями за последние пять лет. Колонки: Год, Выручка (в млн руб.), Прибыль (в млн руб.), Рентабельность (в процентах с одним знаком после запятой). Числа выравнивай по правому краю».

Формат 3. Код и программные блоки

Для программистов и технических специалистов критически важно, чтобы код выдавался в правильном формате, с подсветкой синтаксиса и возможностью копирования.

Как просить:

«Напиши функцию на Python, которая сортирует список словарей по заданному ключу. Оформи код в отдельном блоке с указанием языка».

Модель поймет и выдаст код в специальном блоке, который в интерфейсе ChatGPT выглядит как отдельное окно с подсветкой синтаксиса.

Для сложных случаев уточняйте структуру.

«Напиши HTML-страницу с формой обратной связи. CSS вынеси в отдельный блок внутри тега style, JavaScript — в отдельный блок внутри тега script. Каждый блок с четкими комментариями».

Формат 4. JSON и структурированные данные

JSON — это язык обмена данными, который используется в программировании и автоматизации. Если вы хотите, чтобы ответ модели можно было обработать программой, JSON — идеальный выбор.

Как просить:

«Проанализируй эту статью и выдай результаты в формате JSON со следующей структурой:

{

«название»: «строка»,

«автор»: «строка»,

«ключевые_идеи»: [«идея1», «идея2», …],

«тональность»: «позитивная/нейтральная/негативная»,

«рекомендации»: «строка»

}»

Модель выдаст строго структурированный ответ, который можно сразу скормить другой программе.

Важно: JSON требует строгого соблюдения синтаксиса — кавычки, запятые, скобки. Если вы дадите четкий шаблон, модель справится.

Формат 5. CSV и табличные данные

CSV — это формат для таблиц, который понимают все программы: Excel, Google Sheets, базы данных.

Как просить:

«Составь список из 20 книг по саморазвитию. Выдай в формате CSV с колонками: Название, Автор, Год издания, Краткое описание (до 100 символов). Первой строкой сделай заголовки колонок».

Модель выдаст что-то вроде:

Название, Автор, Год издания, Описание

«7 навыков высокоэффективных людей», Стивен Кови,1989,Классика личностного роста о принципах эффективности

«Думай медленно… решай быстро», Даниэль Канеман,2011,О двух системах мышления и их влиянии на решения

Это можно сохранить как. csv файл и открыть в любой программе.

Формат 6. Markdown и форматированный текст

Markdown — это язык разметки, который используется в документации, статьях, README-файлах. Он позволяет создавать заголовки, списки, таблицы, выделения прямо в тексте.

Как просить:

«Напиши инструкцию по использованию моего продукта. Оформи в Markdown:

— Заголовок первого уровня (#) для названия

— Заголовки второго уровня (##) для разделов

— Выделяй важные места жирным или курсивом

— Ссылки оформляй как текст

— Кодовые вставки оформляй обратными кавычками»

Модель выдаст текст в идеальном формате для публикации на GitHub, в блоге или в документации.

Формат 7. Электронные письма и деловые документы

Для деловой переписки важен не только формат, но и структура: тема, приветствие, основная часть, прощание, подпись.

Как просить:

«Напиши письмо клиенту с предложением о сотрудничестве. Оформи как настоящее письмо:

— Тема: короткая и цепляющая

— Приветствие: по имени

— Основная часть: представление компании, выгоды для клиента, предложение встречи

— Прощание: стандартное

— Подпись: мое имя, должность, контакты»

Модель выдаст готовое к отправке письмо, вам останется только вставить адрес получателя.

Комбинирование форматов

В одном ответе можно комбинировать разные форматы. Например, таблицу с данными и после нее текстовые выводы.

«Сначала сделай таблицу с финансовыми показателями за три года. А после таблицы напиши краткий текстовый вывод: какие тренды видны, что должно насторожить инвестора».

Или: «Сначала выдай код функции, а потом, отдельным блоком, примеры ее использования с пояснениями».

Жесткие и мягкие требования к формату

Есть два подхода к описанию формата: жесткий и мягкий.

Жесткий подход: «Только JSON, никакого другого текста, никаких пояснений, только чистые данные». Используется, когда ответ пойдет напрямую в программу.

Мягкий подход: «Сначала таблица, потом краткие пояснения под ней». Используется для человеческого восприятия.

Выбирайте подход в зависимости от того, кто будет потреблять результат — человек или машина.

Типичные ошибки

Ошибка 1. Противоречивые требования

«Сделай таблицу, но в свободной форме». Таблица по определению не свободная форма. Будьте последовательны.

Ошибка 2. Слишком сложный формат для простой задачи

Не просите JSON для списка из трех пунктов. Простой список вполне подойдет.

Ошибка 3. Игнорирование ограничений модели

Модель не умеет рисовать графики, создавать Excel-файлы или генерировать PDF. Она выдает текст. Если вам нужен настоящий Excel-файл, попросите CSV, а потом импортируйте.

Ошибка 4. Недостаточно деталей

«Сделай таблицу» — слишком общо. Сколько колонок? Как называются? Какой формат данных? Чем детальнее, тем точнее результат.

Продвинутый уровень: шаблоны форматов

Когда вы часто используете одни и те же форматы, создайте для себя библиотеку шаблонов.

Шаблон для аналитических отчетов:

«Выдай анализ в следующем формате:

— Краткое резюме (3—5 предложений)

— Ключевые выводы (маркированный список)

— Таблица с данными (колонки: Показатель, Значение, Динамика к прошлому периоду)

— Рекомендации (нумерованный список по приоритету)

— Вопросы, требующие дополнительного изучения»

Сохраните этот шаблон и используйте как основу для всех аналитических запросов.

Практический пример: сложный запрос с форматом

Давайте соберем все вместе в одном примере.

«Ты — финансовый аналитик. Проанализируй приложенный отчет о продажах за последний квартал.

Выдай результаты строго в следующем формате:

— Сначала сводная таблица в формате Markdown:


— После таблицы, отдельным блоком, напиши JSON со следующими полями:

— {

— «общая_выручка»: число,

— «общая_прибыль»: число,

— «средняя_маржинальность»: число,

— «лучший_месяц»: «название месяца»,

— «худший_месяц»: «название месяца»,

— «рекомендации»: [«рекомендация1», «рекомендация2», «рекомендация3»]

— }

— В конце добавь краткий текстовый вывод (не больше 100 слов) для презентации руководству.

Никаких других комментариев и пояснений, только данные в указанном формате».

С таким запросом вы получите идеально структурированный ответ, готовый к использованию: таблицу можно показать, JSON — отправить в программу, вывод — вставить в презентацию.

Резюме для мастера

Управление форматом вывода — это мост между «просто текстом» и реальными рабочими инструментами. Освоив этот навык, вы перестанете тратить время на перекладывание ответов модели в таблицы и документы. Вы будете получать сразу готовый продукт.

Главный секрет: формат нужно описывать так же тщательно, как и содержание. Чем точнее инструкция, тем точнее результат.

В следующей главе мы поговорим о том, как «чинить» неудачные ответы — что делать, если модель ошиблась, и как направить ее на правильный путь без перезапуска всего диалога.

### Глава 18. Как «чинить» неудачные ответы: промпты для исправления ошибок

Представьте, что вы заказали в ресторане стейк средней прожарки, а вам принесли почти сырое мясо. Что вы сделаете? Расстроитесь, уйдете голодным и никогда больше не придете? Или позовете официанта и попросите дожарить?

С ChatGPT происходит то же самое. Вы получаете ответ, который не соответствует ожиданиям. И у вас есть выбор: обидеться на нейросеть, закрыть диалог и начать заново (уйти голодным) или дать обратную связь и попросить исправить.

В этой главе мы научимся «дожаривать стейк». То есть давать модели четкие инструкции по исправлению ошибок, не теряя контекст и не начиная всё с нуля.

Почему ответы бывают неудачными?

Прежде чем чинить, нужно понять, что сломалось. Ошибки бывают разных типов, и для каждого типа нужен свой подход к исправлению.

Тип 1. Ошибка понимания задачи

Модель неправильно поняла, что вы от нее хотите. Вы просили одно, она сделала другое.

Тип 2. Ошибка в фактах (галлюцинация)

Модель выдала несуществующие данные, выдумала статистику, перепутала имена или даты.

Тип 3. Стилистическая ошибка

Текст получился слишком официальным, слишком пафосным, слишком скучным — не тем тоном, который вы хотели.

Тип 4. Структурная ошибка

Модель не соблюла нужный формат: не сделала таблицу, не разбила на абзацы, перепутала порядок.

Тип 5. Ошибка глубины

Ответ поверхностный, общий, без конкретики, без примеров, без деталей.

Тип 6. Логическая ошибка

В рассуждениях есть противоречия, нестыковки, непоследовательность.

Для каждого типа есть свои промпты-лекарства.

Главное правило: не злиться, а уточнять

Самая большая ошибка новичков — эмоциональная реакция. «Опять эта нейросеть ничего не понимает!», «Ну почему ты такой тупой!», «Опять не то!».

Модель не обижается, но и не понимает эмоций. Ей нужны четкие инструкции. Вместо «это ужасно» скажите «это не соответствует задаче, потому что…". Вместо «нет, не так» скажите «сделай вот так конкретно».

Золотое правило: любая критика должна быть конструктивной и конкретной.

Универсальный протокол исправления

Если ответ совсем не удался и вы не знаете, с чего начать, используйте этот универсальный протокол:

— Констатируйте факт: «Этот ответ не соответствует тому, что я просил».

— Объясните причину: «Потому что (опишите, что именно не так)».

— Дайте позитивную инструкцию: «Сделай вот так (опишите, как надо)».

— При необходимости повторите контекст: «Напомню, что моя задача была…»

Этот протокол работает в 90 процентах случаев.

Промпты для исправления разных типов ошибок

Для ошибок понимания задачи

Когда модель явно сделала не то, что вы просили.

«Я просил написать пост для соцсети, а ты написал статью для сайта. Это совсем другой жанр. Вернись к моему первоначальному запросу: пост должен быть коротким, легким, с эмодзи и вопросом к аудитории в конце. Перепиши с учетом этого».

«Кажется, ты меня неправильно понял. Моя задача была не просто перечислить преимущества, а сравнить мой продукт с конкурентами. Сделай, пожалуйста, сравнение в таблице, как я просил изначально».

Для фактических ошибок (галлюцинаций)

Когда модель выдумала то, чего нет.

«Ты указал, что исследование провел Гарвардский университет в 2022 году. Я проверил — такого исследования не существует. Убери эту ссылку или замени на общеизвестные факты без привязки к конкретным источникам».

«Цифры в твоем ответе выглядят случайными. У нас нет точной статистики по этому вопросу. Перепиши так, чтобы не использовать конкретные числа, а давать общие оценки: „большинство“, „значительная часть“, „около половины“».

Для стилистических ошибок

Когда тон не тот.

«Это слишком официально и сухо. Наша аудитория — молодые мамы, им нужен теплый, душевный тон, как будто подруга советует. Перепиши в более расслабленном стиле, добавь немного эмодзи, обращайся на „ты“».

«Слишком пафосно и восторженно. Убери все восклицательные знаки, уменьши количество прилагательных вроде „невероятный“, „потрясающий“, „уникальный“. Сделай тон спокойнее, увереннее, без перегибов».

«Слишком много сленга и панибратства. Мы общаемся с корпоративными клиентами, нужен деловой, уважительный тон. Убери „приветики“, „окей“, „короче“. Пиши более формально».

Для структурных ошибок

Когда формат не тот.

«Ты выдал сплошной текст, а я просил таблицу. Переделай: создай таблицу с тремя колонками: Название, Цена, Особенности. Заполни ее теми же данными, которые ты привел в тексте».

«Список получился без нумерации, а я просил пошаговую инструкцию. Пронумеруй шаги от 1 до 10, каждый шаг с новой строки. Между шагами оставь пустую строку для читаемости».

«Ты смешал код и объяснения в одном блоке. Раздели: сначала дай чистый код в отдельном блоке с подсветкой Python, а потом, после кода, отдельным абзацем дай пояснения, как он работает».

Для ошибок глубины

Когда ответ слишком поверхностный.

«Это слишком общо. Добавь конкретные примеры. Например, когда ты говоришь о пользе продукта, приведи реальный случай из жизни клиента. Когда перечисляешь преимущества, поясни каждое коротким примером».

«Слишком мало деталей. Распиши каждый пункт подробнее. Вместо одного предложения на пункт дай абзац с объяснением, почему это важно и как это работает».

«Ответ выглядит как набор общих фраз. Убери „воду“ — все предложения, которые не несут конкретной информации. Оставь только факты, цифры, конкретные рекомендации».

Для логических ошибок

Когда в рассуждениях есть противоречия.

«В первой части ты говоришь, что цена — главный фактор выбора, а во второй рекомендуешь самый дорогой продукт. Это противоречие. Приведи аргументацию в соответствие: либо объясни, почему в данном случае цена не главное, либо скорректируй рекомендацию».

«Твои выводы не вытекают из данных. Ты привел статистику, из которой следует одно, а вывод сделал противоположный. Проверь логику и перепиши выводы так, чтобы они соответствовали данным».

Техника «Редактура по пунктам»

Самый эффективный способ исправления сложных ошибок — дать обратную связь по пунктам.

«В твоем ответе есть несколько проблем. Давай исправим их по порядку:

— В первом абзаце слишком длинное предложение. Разбей его на два-три коротких.

— Во втором абзаце ты используешь слово «инновационный» — это штамп, замени на что-то более конкретное.

— В таблице пропущена колонка «Срок доставки». Добавь ее и заполни данными из моего файла.

— В выводе нет призыва к действию. Добавь фразу «Запишитесь на консультацию прямо сейчас».

Исправь все эти пункты и выдай полный исправленный текст».

Модель обработает каждый пункт последовательно и выдаст цельный исправленный вариант.

Техника «Покажи, как надо»

Иногда проще не объяснять, а показать.

«Ты написал введение к статье. Оно слишком длинное и скучное. Вот пример введения, которое мне нравится (такого же объема, на другую тему). Видишь, как оно построено? Первое предложение цепляет, потом сразу пример, потом вопрос к читателю. Перепиши мое введение в таком же стиле».

Модель проанализирует пример, поймет паттерн и применит его к вашему тексту.

Техника «Итеративное приближение»

Если ответ далек от идеала, не пытайтесь исправить всё сразу. Двигайтесь маленькими шагами.

Шаг 1. «Сделай структуру».

Шаг 2. «Теперь наполни первый раздел».

Шаг 3. «Во втором разделе добавь больше примеров».

Шаг 4. «Теперь сократи весь текст на 20 процентов, убрав воду».

Шаг 5. «Сделай тон более дружеским».

Каждый шаг приближает вас к цели, и модель не перегружается множеством противоречивых указаний.

Что делать, если модель не исправляется

Иногда модель «зацикливается» и продолжает выдавать одно и то же, несмотря на ваши указания. В этом случае помогут три приема.

Прием 1. Сброс контекста

«Забудь всё, что я говорил в этом диалоге про исправления. Вернись к моему самому первому запросу. И выполни его заново, но теперь учти следующее важное уточнение: (и даете уточнение)».

Это как перезагрузка, но с сохранением ключевой информации.

Прием 2. Ультиматум

«Я уже трижды просил тебя исправить эту ошибку, но ты продолжаешь ее повторять. Если в следующей версии ошибка останется, этот диалог бесполезен. Пожалуйста, внимательно прочитай мои замечания и учти их все в финальной версии».

Иногда жесткая формулировка заставляет модель «встряхнуться» и обработать инструкции тщательнее.

Прием 3. Начать новый чат с исправленным промптом

Если ничего не помогает, возможно, диалог слишком замусорен противоречиями. Возьмите лучшую версию ответа, которую вы получили, и начните новый чат с промптом: «Вот текст. Он почти хорош, но нужно исправить следующие моменты… (список)». Чистый контекст часто решает проблему.

Практический пример: сложное исправление

Давайте посмотрим на реальный сценарий.

Пользователь: «Напиши пост для LinkedIn о важности нетворкинга».

Модель: (выдает длинный, скучный, академический текст)

Пользователь: «Это слишком официально. LinkedIn любят более живые, экспертные тексты. Перепиши в стиле „опытный профессионал делится наблюдениями“. Добавь личную историю из жизни. Сделай короче, примерно 1000 знаков».

Модель: (выдает текст с личной историей, но она выдуманная и звучит фальшиво)

Пользователь: «Личная история звучит фальшиво, потому что она не моя. Убери конкретные детали, оставь общий посыл: „Я замечал, что многие стесняются…“ Это будет звучать как мое наблюдение, но без привязки к конкретному случаю. И добавь в конце вопрос к аудитории, чтобы спровоцировать комментарии».

Модель: (выдает улучшенную версию)

Пользователь: «Хорошо, теперь почти идеально. Только убери фразу „мир не стоит на месте“ — это штамп. И замени эмодзи с рукопожатием на эмодзи с ракетой, он лучше подходит к теме роста».

Модель: (выдает финальную версию)

Три итерации — и из скучного академического текста получился живой, вовлекающий пост. Без перезапуска, без потери контекста.

Резюме для мастера

Умение «чинить» ответы — это навык, который отличает профессионала. Новичок перезапускает диалог и пишет новый промпт, теряя время и контекст. Мастер дает обратную связь и получает идеальный результат за несколько итераций.

Главные секреты:

— Критика должна быть конкретной и конструктивной

— Одна итерация исправляет одну-две ошибки, не пытайтесь исправить всё сразу

— Используйте примеры, чтобы показать, как надо

— Если модель зациклилась, сбросьте контекст или начните новый чат с исправленным промптом

В следующей главе мы поговорим о еще одной мощной технике — использовании примеров (Few-shot prompting). Это когда вы показываете модели несколько образцов того, что хотите получить, и она «схватывает» паттерн.

### Глава 19. Использование примеров (Few-shot prompting)

Представьте, что вы пришли в ресторан и пытаетесь объяснить официанту, какой кофе вы любите. Вы можете сказать: «Сделайте вкусный кофе». Но скорее всего, получите стандартный американо. А можете сказать: «Помните, как в прошлый раз бариста сделал мне кофе с миндальным сиропом, с двойной порцией эспрессо и с рисунком в виде листочка? Сделайте такой же». И официант сразу поймет, что вам нужно.

В мире нейросетей второй подход называется Few-shot prompting. Вы не просто объясняете словами, что хотите, а показываете конкретные примеры того, как должен выглядеть результат. Модель анализирует эти примеры, выявляет паттерны и применяет их к вашей задаче.

В этой главе мы научимся использовать примеры как самый мощный инструмент управления моделью.

Что такое Few-shot prompting?

Few-shot prompting — это техника, при которой вы включаете в промпт несколько примеров желаемого результата, а затем даете новую задачу, которую модель должна решить в том же стиле.

Слово «few-shot» (несколько примеров) противопоставляется «zero-shot» (ноль примеров), когда вы просто даете инструкцию, и «one-shot» (один пример), когда показываете один образец.

Модель обучена распознавать паттерны. Когда вы даете ей несколько примеров, она «схватывает» закономерности: структуру, тон, длину, стиль, логику. И затем применяет эти закономерности к новым данным.

Почему примеры работают лучше инструкций?

У этого феномена есть простое объяснение. Когда вы даете инструкцию, вы переводите свое интуитивное понимание «как надо» в слова. При переводе теряется часть информации. Вы можете забыть упомянуть важный нюанс, неправильно сформулировать мысль или просто не знать, как описать то, что чувствуете.

Когда вы даете пример, вы показываете модель именно то, что хотите, без потери информации. Модель видит готовый продукт и сама извлекает из него правила.

Кроме того, примеры задают конкретные, измеримые параметры. Инструкция «пиши коротко» может означать для модели 500 слов, а для вас 100. Пример сразу показывает нужную длину.

Базовый синтаксис Few-shot промпта

Структура Few-shot промпта обычно выглядит так:

— Вступление (опционально): Краткое объяснение задачи.

— Пример 1: Входные данные -> желаемый выход.

— Пример 2: Входные данные -> желаемый выход.

— Пример 3 (опционально): Входные данные -> желаемый выход.

— Новая задача: Входные данные для которой нужно применить тот же паттерн.

Важно четко отделять примеры друг от друга и от новой задачи. Обычно для этого используют формат «Вопрос: … Ответ:…» или просто разделительные линии.

Простой пример: генерация заголовков

Допустим, вам нужно, чтобы модель генерировала заголовки для статей в определенном стиле — цепляющие, с вопросом и интригой.

Плохой промпт (просто инструкция):

«Придумай заголовки для статей. Они должны быть цепляющими, с вопросом и интригой».

Модель выдаст что-то шаблонное.

Хороший промпт (Few-shot):

«Мне нужны заголовки для статей в стиле популярных блогов. Вот примеры того, что мне нравится:

Тема: Как выучить английский

Заголовок: «Почему 90% людей учат английский 10 лет и до сих пор не говорят?»

Тема: Как начать бегать

Заголовок: «Что происходит с вашим телом, когда вы пробегаете первую 5 км?»

Тема: Как сэкономить на продуктах

Заголовок: «5 хитростей, о которых молчат продавцы в супермаркетах»

Теперь придумай 3 заголовка в таком же стиле на тему: «Как выбрать ноутбук для работы».»

Модель проанализирует примеры, заметит, что все они начинаются с вопроса или интриги, содержат цифры или парадоксы, и создаст заголовки в том же духе.

Пример посложнее: перевод с сохранением стиля

Few-shot отлично работает для задач, где важен не просто перевод, а сохранение тона и стиля.

«Переведи следующие фразы с английского на русский, сохраняя не только смысл, но и стиль оригинала. Вот примеры:

Английский: «This is a complete disaster, we need to fix it ASAP»

Русский: «Это полный провал, нужно срочно всё исправлять»

Английский: «I appreciate your help, you’re a lifesaver»

Русский: «Спасибо огромное, ты меня просто спас»

Английский: «Let’s circle back to this topic next week»

Русский: «Давай вернемся к этому вопросу на следующей неделе»

Теперь переведи: «We need to think outside the box to solve this problem».»

Модель поймет, что вы хотите не формальный, а живой, разговорный перевод с сохранением идиом.

Еще сложнее: анализ тональности с примерами

Для аналитических задач Few-shot помогает задать нужные критерии оценки.

«Определи тональность следующих отзывов (позитивная, нейтральная, негативная). Вот примеры:

Отзыв: «Это лучший телефон, который я когда-либо покупал! Батарея держит сутки, камера бомба»

Тональность: позитивная

Отзыв: «Телефон как телефон. Нормальный, но ничего особенного. За свои деньги ок»

Тональность: нейтральная

Отзыв: «Ужас! Сломался через неделю, в сервисе отказались чинить по гарантии»

Тональность: негативная

Теперь определи тональность: «Камера неплохая, но процессор слабоват для игр. В целом за эту цену нормально, но если есть возможность, берите другую модель».»

Примеры задают калибровку: модель видит, что «бомба» — это позитив, «ужас» — негатив, а взвешенные оценки — нейтральны.

Сколько примеров нужно?

Количество примеров зависит от сложности задачи.

— One-shot (один пример): Достаточно, если задача простая и один пример хорошо задает паттерн. Например, формат письма или структура поста.

— Few-shot (2—5 примеров): Оптимально для большинства задач. Показываете вариации, чтобы модель поняла диапазон допустимого.

— Many-shot (более 5 примеров): Нужно для очень сложных, тонких задач, где важно передать множество нюансов. Например, стиль конкретного автора или сложный аналитический подход.

Эмпирическое правило: если после 3—4 примеров модель все еще не попадает в нужный стиль, проблема не в количестве, а в качестве примеров. Они могут быть противоречивыми или нерепрезентативными.

Как выбирать примеры

Качество примеров важнее количества. Вот критерии хорошего примера:

— Репрезентативность. Пример должен отражать типичный случай, а не исключение.

— Разнообразие. Если вы показываете несколько примеров, они должны охватывать разные аспекты задачи. Для заголовков — показать вопрос, парадокс, цифру, интригу.

— Четкость. Пример должен быть однозначным. Модель не должна гадать, почему этот пример хорош.

— Соответствие формату. Если нужны заголовки, примеры должны быть заголовками, а не текстами.

Плохие примеры могут запутать модель хуже, чем их отсутствие.

Где брать примеры

Самый надежный источник — ваши собственные лучшие работы. Если у вас есть посты, которые хорошо зашли, письма, на которые клиенты отвечали, код, который отлично работает, — используйте их как примеры.

Если своих примеров нет, попросите модель сначала сгенерировать несколько вариантов, выберите лучший и используйте его как пример для дальнейшей работы.

Еще один способ — найти образцы в интернете, но будьте осторожны с авторскими правами.

Комбинирование примеров и инструкций

Few-shot не отменяет инструкции, а дополняет их. Самые мощные промпты используют оба подхода.

«Ты — опытный копирайтер. Напиши пост для соцсети о новом продукте.

Вот примеры постов, которые нам хорошо заходили раньше (обрати внимание на структуру: цепляющий заголовок, личная история, польза, призыв):

[пример 1]

[пример 2]

Теперь напиши пост о нашем новом продукте — органическом шампуне для сухих волос. Сохрани ту же структуру и тон, что в примерах, но адаптируй под нашу тему».

Инструкция задает роль и цель, примеры показывают конкретное воплощение.

Ошибки в Few-shot промптах

Ошибка 1. Противоречивые примеры

Если один пример показывает короткие, рубленые фразы, а другой — длинные, цветистые описания, модель не поймет, что от нее хотят. Примеры должны быть согласованы по стилю.

Ошибка 2. Слишком сложные примеры

Если ваши примеры сами по себе требуют анализа, модель может запутаться. Пример должен быть простым и понятным.

Ошибка 3. Игнорирование контекста

Примеры показывают, КАК делать, но не объясняют, ЧТО делать и ЗАЧЕМ. Не забывайте добавлять инструкции и контекст.

Ошибка 4. Слишком много примеров

Больше не значит лучше. После 5—6 примеров модель может начать усреднять, теряя фокус. Лучше 3 отличных примера, чем 10 посредственных.

Продвинутый уровень: динамические примеры

Иногда полезно использовать примеры, которые меняются в зависимости от контекста. Например, вы можете создать библиотеку примеров для разных типов задач и подставлять нужные в промпт.

Для автоматизации этого процесса можно использовать переменные или шаблоны.

Практическое задание

Выберите задачу, с которой вы регулярно обращаетесь к ChatGPT. Например, написание писем клиентам или создание постов для соцсетей.

Соберите 3—5 лучших примеров из вашей практики (или создайте их вручную, если своих пока нет). Сохраните их в отдельный документ.

Теперь каждый раз, когда вам нужно решить такую задачу, начинайте промпт с фразы: «Мне нужно [задача]. Вот примеры того, как это должно выглядеть:" и вставляйте свои примеры.

Через неделю сравните результаты с тем, что вы получали раньше. Разница будет очевидной.

Резюме для мастера

Few-shot prompting — это мост между абстрактной инструкцией и конкретным результатом. Показывая модели примеры, вы не объясняете ей правила словами, а даете увидеть их в действии. Это самый быстрый способ обучить модель вашему стилю, вашим стандартам, вашим ожиданиям.

Главный секрет: хороший пример стоит тысячи инструкций.

В следующей главе мы перейдем к еще более сложным сценариям — составным промптам для многошаговых задач, где нужно не просто получить ответ, а провести целое исследование.

### Глава 20. Сложные сценарии: составные промпты для многошаговых задач

До сих пор мы говорили о сравнительно простых вещах: один запрос — один ответ. Но в реальной жизни задачи редко бывают такими линейными. Обычно нам нужно провести целое исследование, собрать данные, проанализировать, структурировать, сделать выводы, а потом еще и оформить результат.

В этой главе мы научимся проектировать сложные, многошаговые сценарии, где один промпт запускает целую цепочку действий. Это уровень, на котором ChatGPT перестает быть просто «помощником» и превращается в полноценного сотрудника, способного вести проект от начала до конца.

Что такое составной промпт?

Составной промпт (или сложный сценарий) — это промпт, в котором вы описываете не одну задачу, а целую последовательность действий, которые модель должна выполнить, часто с промежуточными результатами и условиями.

Это похоже на техническое задание для сотрудника: «Сначала сделай А, потом на основе А сделай Б, затем проанализируй Б и сделай В, и только после всего этого выдай финальный результат Г».

В хорошем составном промпте каждый следующий шаг опирается на результаты предыдущего, и все вместе они ведут к сложной, многокомпонентной цели.

Когда нужны составные промпты

Составные промпты незаменимы в ситуациях, где задача требует:

— Многоступенчатого анализа (сначала собрать данные, потом их обработать, потом сделать выводы)

— Разных ролей и углов зрения (сначала посмотреть как маркетолог, потом как финансист, потом как клиент)

— Итеративного улучшения (сначала черновик, потом критика, потом доработка)

— Синтеза разнородной информации (собрать из разных источников, объединить, структурировать)

— Создания сложных документов (план, потом разделы, потом сведение воедино)

Архитектура составного промпта

Хороший составной промпт строится по четкой архитектуре. Вот основные элементы:

1. Глобальная цель

Четкое описание того, что должно получиться в итоге. Это «компас», который не дает модели сбиться с пути.

2. Роль и контекст

Кем модель должна себя считать на протяжении всего сценария. Общий контекст, который применим ко всем шагам.

3. Пошаговый план

Детальное описание последовательности шагов. Каждый шаг должен быть сформулирован как четкая задача.

4. Промежуточные результаты

Указание, нужно ли показывать промежуточные результаты или только финальный. Если нужно показывать, в каком формате.

5. Условия и развилки

Что делать, если на каком-то шаге возникнут проблемы или нехватка данных.

6. Финальный формат

Как должен выглядеть итоговый результат.

Пример: маркетинговое исследование

Давайте разберем реальный пример составного промпта для задачи, которая обычно требует работы целой команды.

Задача: Провести маркетинговое исследование для запуска нового онлайн-курса по фотографии.

Составной промпт:

«Ты — руководитель маркетингового агентства с 15-летним опытом. Твоя команда — лучшие специалисты в аналитике, копирайтинге и стратегии. Я заказываю у тебя полноценное маркетинговое исследование для запуска моего нового продукта.

Продукт: Онлайн-курс «Мастерство мобильной фотографии» для начинающих. Курс учит снимать потрясающие фото на обычный смартфон без дополнительного оборудования. Длительность — 4 недели, цена — 15 000 рублей.

Целевая аудитория: Люди 25—45 лет, которые путешествуют, ведут блоги, хотят красивые фото для соцсетей, но не готовы покупать дорогую камеру и учиться сложной теории.

Моя цель: Понять, как правильно позиционировать курс, какие каналы продвижения использовать и как сформулировать уникальное предложение.

Проведи полное исследование, выполнив следующие шаги:

Шаг 1. Анализ целевой аудитории

Разбей целевую аудиторию на 3—4 сегмента. Для каждого сегмента опиши:

— Боли и страхи (почему они до сих пор не снимают хорошо)

— Желания и мечты (что хотят получить)

— Где они проводят время онлайн

— На какие обещания клюнут

Шаг 2. Анализ конкурентов

Найди 5 основных конкурентов (онлайн-курсы по фотографии, мобильной фотографии, обработке). Для каждого определи:

— Их уникальное предложение

— Цену

— Сильные стороны

— Слабые стороны (что можно использовать как наше преимущество)

Шаг 3. Определение позиционирования

На основе шагов 1 и 2 предложи 3 варианта позиционирования нашего курса. Для каждого варианта:

— Кому он адресован (какой сегмент)

— Какая главная выгода

— Почему это лучше конкурентов

Шаг 4. Разработка уникального торгового предложения (УТП)

Для каждого из трех вариантов позиционирования напиши готовое УТП — одну фразу, которая будет на главном экране сайта.

Шаг 5. Каналы продвижения

Для каждого сегмента аудитории предложи 3—4 канала, где их можно найти, и формат сообщения для каждого канала.

Шаг 6. Синтез

Собери все результаты в единый документ со следующей структурой:

— Краткое резюме (1 абзац)

— Сегментация аудитории (таблица)

— Анализ конкурентов (таблица)

— Рекомендуемое позиционирование (выбери лучший вариант из трех)

— УТП (финальная версия)

— Медиаплан (таблица: канал, сегмент, формат, бюджет примерно)

Важные указания:

— После каждого шага показывай промежуточные результаты и спрашивай, можно ли двигаться дальше. Я буду давать тебе обратную связь.

— Если на каком-то шаге не хватает данных для анализа, используй общие знания о рынке, но отмечай это как предположение.

— Формат итогового документа должен быть удобен для чтения и презентации.

Начинай с Шага 1.»

Этот промпт запускает целый проект. Модель не просто отвечает на вопрос, а ведет исследование, шаг за шагом, с промежуточными результатами и возможностью коррекции.

Сценарий с ветвлением

Иногда в сложных задачах нужно предусмотреть разные пути в зависимости от промежуточных результатов. Это можно описать с помощью условий.

«Проанализируй финансовые показатели компании за последний год. Если рентабельность выше 20 процентов, разработай стратегию агрессивного роста. Если от 10 до 20 процентов, предложи стратегию стабилизации. Если ниже 10 процентов, разработай антикризисный план».

Модель выполнит анализ, определит, в какую ветку попадает ситуация, и пойдет по соответствующему пути.

Сценарий с несколькими ролями

Иногда полезно, чтобы модель последовательно выступала в разных ролях, чтобы получить объемный взгляд на проблему.

«Проведи анализ моего бизнес-плана с трех разных точек зрения:

Сначала выступи как инвестор. Оцени риски, потенциал роста и возврат инвестиций. Дай жесткую, придирчивую оценку.

Потом переключись на роль маркетолога. Оцени, насколько убедительно описан продукт и целевая аудитория, предложи улучшения.

Затем стань на место клиента. Прочитай описание продукта глазами покупателя. Что цепляет, что отталкивает, чего не хватает?

После всех трех анализов сделай сводку: какие замечания повторяются у всех, какие самые критичные, что нужно исправить в первую очередь».

Сценарий «Черновик-критика-доработка»

Классический цикл работы над любым текстом или проектом.

«Шаг 1. Напиши черновик письма клиенту с предложением о сотрудничестве.

Шаг 2. Теперь выступи в роли самого строгого редактора. Найди в этом письме 5 слабых мест: стилистических, логических, смысловых.

Шаг 3. Перепиши письмо с учетом найденных недостатков.

Шаг 4. Снова оцени новую версию, но уже с точки зрения клиента: захочется ли ему ответить на это письмо?

Шаг 5. Если да, выдай финальную версию. Если нет, повтори цикл улучшения».

Это полностью автоматизирует процесс итеративного улучшения.

Сценарий с внешними данными

Если у вас есть данные в файлах, можно построить сценарий вокруг их обработки.

«Я загружаю файл с данными о продажах за прошлый год в формате Excel.

Шаг 1. Прочитай и проанализируй данные. Определи общую выручку, прибыль, средний чек, количество продаж по месяцам.

Шаг 2. Выяви тренды: какие месяцы были лучшими, какие худшими, есть ли сезонность.

Шаг 3. На основе трендов сделай прогноз на следующий год с разбивкой по месяцам.

Шаг 4. Предложи три стратегии увеличения продаж, опираясь на данные.

Шаг 5. Оформи всё в виде отчета с таблицами и графиками (в текстовом описании)».

Техника «Цепочка промптов»

Иногда удобнее разбить сложный сценарий не на шаги внутри одного промпта, а на последовательность отдельных промптов, где каждый следующий опирается на результат предыдущего. Это называется «цепочка промптов» (prompt chaining).

Преимущество этого подхода в том, что каждый шаг начинается с чистого контекста, и вы можете контролировать процесс на каждом этапе.

Пример цепочки:

Промпт 1: «Составь структуру статьи на тему „Как выбрать ноутбук для работы“. Дай 5—7 основных разделов».

Получаете структуру.

Промпт 2: «Вот структура статьи. Напиши введение для этой статьи. Введение должно цеплять и объяснять, почему тема важна».

Получаете введение.

Промпт 3: «Вот структура и введение. Теперь напиши первый раздел про процессор. Объем — примерно 1000 знаков, простым языком, с примерами моделей».

И так далее.

В конце вы собираете все части вручную или просите модель это сделать.

Ошибки в составных промптах

Ошибка 1. Перегрузка

Слишком много шагов в одном промпте. Модель может запутаться или забыть начало к тому времени, как дойдет до конца. Оптимально — 5—7 шагов.

Ошибка 2. Нечеткие переходы

«Потом сделай следующее» — слишком расплывчато. «После завершения шага 2 перейди к шагу 3» — четко.

Ошибка 3. Отсутствие точек контроля

Если вы не просите показывать промежуточные результаты, модель может уйти не туда, и вы узнаете об этом только в конце. В сложных сценариях просите показывать результат после каждого ключевого шага.

Ошибка 4. Противоречивые требования

На одном шаге вы просите одно, на другом — противоположное. Проверяйте сценарий на логическую непротиворечивость.

Продвинутый уровень: сценарии с обратной связью

Самые мощные сценарии строятся как диалог, где после каждого шага вы можете давать обратную связь и корректировать курс.

«Мы будем работать над созданием лендинга для нового продукта. Я буду вести тебя шаг за шагом и давать обратную связь. Начинаем.

Шаг 1. Предложи 5 вариантов заголовка для лендинга. Я выберу лучший, и мы пойдем дальше».

Вы выбираете заголовок.

«Отлично, выбираем вариант 3. Теперь на основе этого заголовка напиши 3 варианта подзаголовка».

И так далее. Вы становитесь не просто заказчиком, а режиссером процесса.

Практическое задание

Выберите сложную задачу из своей работы или жизни, которая обычно занимает у вас несколько часов или дней. Например, подготовка презентации, написание статьи, планирование проекта.

Попробуйте разбить эту задачу на 5—7 логических шагов. Напишите составной промпт, который проведет модель через все эти шаги к финальному результату.

Запустите его и посмотрите, что получится. Скорее всего, вы будете удивлены, насколько сложную работу может выполнить модель, если правильно выстроить сценарий.

Резюме для мастера

Составные промпты — это высший пилотаж промпт-инжиниринга. Они превращают ChatGPT из инструмента для ответов на вопросы в полноценного исполнителя сложных проектов.

Главный секрет: хороший составной промпт — это как хороший план проекта. Чем четче и логичнее шаги, чем понятнее переходы, чем яснее конечная цель, тем более впечатляющим будет результат.

В следующей главе мы перейдем к практическому инструменту — созданию собственной библиотеки шаблонов промптов, чтобы не изобретать велосипед каждый раз, а использовать наработанные решения.

### Глава 21. Библиотека ваших личных шаблонов промптов

Представьте себе двух поваров. Один каждый раз, когда нужно приготовить борщ, лезет в интернет за рецептом, читает, импровизирует, пробует, ошибается. Второй открывает свою кулинарную книгу, где записаны все отработанные годами рецепты, и просто следует проверенной инструкции. Чей борщ будет вкуснее и кто потратит меньше времени?

Примерно так же обстоит дело с промптами. Новичок каждый раз пишет запрос с нуля, мучается, экспериментирует, получает средний результат. Мастер открывает свою библиотеку шаблонов, адаптирует проверенную структуру под конкретную задачу и получает предсказуемо отличный результат за минуты.

В этой главе мы создадим фундамент вашей личной библиотеки промптов — систематизированного собрания готовых решений для типовых задач, с которыми вы сталкиваетесь регулярно.

Зачем нужна библиотека шаблонов?

У этого подхода есть несколько неочевидных, но критически важных преимуществ.

Преимущество 1. Экономия времени

Вы не изобретаете велосипед каждый раз. Проверенная структура уже готова, нужно только подставить новые данные. Вместо 15 минут на написание промпта — 2 минуты на адаптацию.

Преимущество 2. Стабильное качество

Шаблон — это не просто набор слов. Это структура, которая прошла проверку, в которой учтены типичные ошибки, добавлены важные элементы, отточены формулировки. Используя шаблон, вы гарантированно получаете результат не ниже определенного уровня.

Преимущество 3. Накапливание опыта

Ваша библиотека растет вместе с вами. Каждый удачный промпт, каждое найденное решение становится частью вашего арсенала. Через полгода у вас будет десятки готовых инструментов для любых задач.

Преимущество 4. Систематизация мышления

Создание шаблонов заставляет вас рефлексировать: что именно сработало? Почему этот промпт дал хороший результат? Какую структуру можно использовать в других задачах? Это развивает ваше мастерство быстрее, чем любое обучение.

Какие бывают шаблоны

Шаблоны можно классифицировать по разным основаниям. Вот основные типы, которые стоит иметь в библиотеке.

По сферам применения:

— Маркетинг и копирайтинг

— Аналитика и исследования

— Программирование и технические задачи

— Обучение и объяснение

— Бизнес и стратегия

— Личная эффективность и планирование

— Творчество и креатив

По структуре:

— Простые (один запрос — один ответ)

— Составные (многошаговые сценарии)

— С ролями (с заданными персонажами)

— С примерами (few-shot)

— С цепочками рассуждений (CoT)

По формату результата:

— Тексты (посты, статьи, письма)

— Таблицы и структурированные данные

— Код и техническая документация

— Планы и стратегии

— Аналитические отчеты

Структура хорошего шаблона

Каждый шаблон в вашей библиотеке должен содержать следующие элементы:

— Название и назначение. Коротко и ясно: для чего этот шаблон.

— Типичные сценарии использования. Когда его применять.

— Переменные. Что нужно менять каждый раз (обозначено специальными метками).

— Сам шаблон. Текст промпта с переменными.

— Пример использования. Как шаблон выглядит в работе.

— Примечания. Важные нюансы, настройки модели, температура, предупреждения.

Как создавать шаблоны: пошаговый процесс

Шаг 1. Зафиксируйте удачный промпт

Как только вы написали промпт, который дал отличный результат, сохраните его. Не думайте, что запомните. Не надейтесь, что в следующий раз напишете так же хорошо. Сохраняйте сразу.

Шаг 2. Очистите от конкретики

Замените все конкретные данные на переменные. Вместо «курс по фотографии» напишите» [название продукта]». Вместо «15 000 рублей» напишите» [цена]». Вместо «Анна Петрова» напишите» [имя клиента]».

Используйте понятные обозначения в квадратных скобках, чтобы сразу было ясно, что подставлять.

Шаг 3. Добавьте пояснения

Если в промпте есть какие-то неочевидные моменты, добавьте комментарии для себя будущего. «Здесь важно указать возраст аудитории, потому что от этого зависит тон». «Температуру ставить 0.7, проверено».

Шаг 4. Протестируйте шаблон

Подставьте новые данные и запустите. Убедитесь, что шаблон работает не только на исходном примере, но и на других. При необходимости доработайте.

Шаг 5. Категоризируйте и сохраните

Положите шаблон в нужную папку, дайте понятное название, добавьте теги для поиска.

Форматы хранения библиотеки

Вы можете хранить шаблоны в разных форматах, в зависимости от ваших предпочтений.

Вариант 1. Текстовые файлы (Markdown)

Самый простой и надежный способ. Создаете папку с категориями, внутри — файлы с шаблонами. Markdown позволяет красиво форматировать, выделять переменные, добавлять примеры.

Вариант 2. Notion или аналоги

Отлично подходит для структурирования. Можно создавать базы данных с тегами, фильтрами, поиском. Удобно, если шаблонов много.

Вариант 3. Excel или Google Sheets

Для тех, кто любит таблицы. Колонки: название, категория, шаблон, переменные, пример, примечания.

Вариант 4. Специализированные сервисы

Есть сервисы для хранения промптов (например, PromptBase), но они больше ориентированы на продажу. Для личного использования избыточно.

Вариант 5. Сам ChatGPT

Можно попросить ChatGPT хранить ваши шаблоны и выдавать их по запросу. Но это менее надежно, чем собственное хранилище.

Базовая библиотека: 10 шаблонов для старта

Чтобы вы не начинали с пустого листа, вот десять готовых шаблонов для самых частых задач. Адаптируйте их под себя.

Шаблон 1. Пост для социальных сетей

text

Ты — [роль: SMM-менеджер / копирайтер / блогер]. Напиши пост для [платформа: соцсеть / LinkedIn / Telegram] на тему: [тема поста].


Целевая аудитория: [опишите аудиторию].


Цель поста: [цель: вовлечение / продажа / информирование].


Структура:

— Заголовок (цепляющий, [стиль заголовка])

— Лид (2—3 предложения, которые сразу захватывают внимание)

— Основная часть (3—4 абзаца с ключевыми мыслями)

— Вывод

— Призыв к действию (что читатель должен сделать)


Тон: [стиль: дружеский / экспертный / провокационный / теплый].


Ограничения: [чего избегать: штампов, сложных терминов и т.д.].


Длина: [примерно… знаков].

Шаблон 2. Деловое письмо

text

Ты — [должность]. Напиши письмо [кому] на тему: [тема].


Контекст: [кратко опишите ситуацию, предысторию].


Цель письма: [цель: договориться о встрече / получить ответ / уладить конфликт].


Тон: [официальный / дружеский / настойчивый / дипломатичный].


Структура:

— Тема письма (короткая, информативная)

— Приветствие

— Вступление (напоминание о контексте)

— Основная часть (суть обращения)

— Обоснование (почему это важно / выгодно)

— Конкретное предложение или просьба

— Прощание

— Подпись с контактами


Важно: [особые указания].

Шаблон 3. Анализ текста

text

Проанализируй следующий текст:


[вставьте текст]


Выполни анализ по пунктам:


1. Основная идея (1—2 предложения)

2. Ключевые аргументы (список)

3. Сильные стороны текста (что убеждает, цепляет, запоминается)

4. Слабые стороны (логические дыры, неубедительные аргументы, стилистические ошибки)

5. Целевая аудитория (на кого текст рассчитан, судя по стилю и содержанию)

6. Тональность (эмоциональная окраска)

7. Рекомендации по улучшению (3—5 конкретных советов)


Формат ответа: четкая структура по пунктам, без воды.

Шаблон 4. Генерация идей (мозговой штурм)

text

Ты — креативный директор. Проведи мозговой штурм для задачи:


[опишите задачу, проблему, проект]


Сгенерируй [количество] идей по следующим категориям:


1. [категория 1: например, названия]

2. [категория 2: например, форматы]

3. [категория 3: например, каналы продвижения]

4. [категория 4: например, нестандартные подходы]


Для каждой идеи дай краткое пояснение (1—2 предложения).


Требования к идеям:

— [ограничение 1: например, бюджетные]

— [ограничение 2: например, реализуемые за неделю]

— [ограничение 3: например, небанальные]


После списка отметь 3—5 самых перспективных идей и объясни, почему они лучше других.

Шаблон 5. Структура статьи или доклада

text

Составь подробную структуру для [статьи / доклада / презентации] на тему: [тема].


Целевая аудитория: [опишите].


Цель материала: [чему научить / в чем убедить / что объяснить].


Длина: [примерно… знаков / страниц].


Структура должна включать:


1. Заголовок (3—5 вариантов)

2. Введение (о чем поговорим и почему это важно)

3. Основные разделы (минимум 4, максимум 7) с подпунктами

4. Заключение (ключевые выводы)

5. Призыв к действию (если уместно)


Для каждого раздела укажи:

— Название раздела

— Главную мысль

— 2—3 подпункта или примера


Формат: четкая иерархическая структура с нумерацией.

Шаблон 6. Техническое задание (ТЗ)

text

Составь техническое задание на [разработку / дизайн / написание текста] для проекта:


[название проекта]


Цель проекта: [что должен сделать / дать проект]


Целевая аудитория: [для кого делается]


Структура ТЗ:


1. Общее описание (1—2 абзаца)

2. Функциональные требования (что должно быть реализовано)

3. Технические требования (платформы, форматы, ограничения)

4. Требования к дизайну / стилю (если применимо)

5. Сроки и этапы

6. Критерии приемки (как поймем, что сделано хорошо)

7. Бюджет (если известен)


Формат: четкий, структурированный, с маркированными списками. Избегай общих фраз, максимум конкретики.

Шаблон 7. Сравнительный анализ

text

Проведи сравнительный анализ следующих вариантов / продуктов / решений:


Вариант 1: [название / описание]

Вариант 2: [название / описание]

Вариант 3: [название / описание]


Критерии сравнения:

1. [критерий 1]

2. [критерий 2]

3. [критерий 3]

4. [критерий 4]

5. [критерий 5]


Для каждого критерия укажи вес (от 1 до 5, где 5 — критически важно).


Формат результатов:

1. Сводная таблица (варианты по строкам, критерии по колонкам, оценки в ячейках)

2. Краткое резюме по каждому варианту (сильные и слабые стороны)

3. Итоговая оценка (взвешенная сумма по каждому варианту)

4. Рекомендация (какой вариант выбрать и почему)


Дополнительно: учти, что [важное обстоятельство, влияющее на выбор].

Шаблон 8. План проекта

text

Составь детальный план проекта:


Название проекта: [название]

Цель проекта: [что нужно достичь]

Срок: [дедлайн]

Ресурсы: [команда, бюджет, инструменты]


План должен включать:


1. Основные этапы проекта (4—8 этапов) с указанием:

— Название этапа

— Ключевые задачи внутри этапа

— Ответственный (если известен)

— Длительность

— Результат этапа


2. Критические точки (контрольные даты, когда нужно проверять прогресс)


3. Риски (что может пойти не так и как минимизировать)


4. Ресурсный план (кто что делает, если команда известна)


Формат: четкая структура с таблицами для этапов. Будь максимально практичным, избегай общих слов.

Шаблон 9. Обратная связь и критика

text

Выступи в роли [строгого редактора / опытного наставника / придирчивого клиента].


Оцени следующий [текст / проект / идею / код]:


[вставьте материал для оценки]


Дай обратную связь по формату:


1. Что хорошо (3—5 пунктов, что уже работает, сильные стороны)


2. Что требует улучшения (3—7 пунктов, конкретные недостатки)


3. По каждому пункту из п.2 предложи конкретный способ исправления


4. Общая оценка по шкале 1—10 и объяснение оценки


5. Приоритет изменений (что исправить в первую очередь, что можно отложить)


Тон критики: [конструктивный / жесткий / мягкий / дружеский]. Главное — чтобы было полезно, а не обидно.

Шаблон 10. Объяснение сложного простыми словами

text

Ты — [учитель / популяризатор науки / наставник]. Объясни сложную тему:


[тема для объяснения]


Твоя аудитория: [опишите: возраст, уровень подготовки, профессия, интересы].


Они ничего не знают об этой теме и, возможно, немного побаиваются ее.


Объясни так, чтобы:

— Было понятно даже [ребенку / бабушке / гуманитарию]

— Было интересно (используй аналогии, примеры из жизни, истории)

— Не было ошибок и упрощений, искажающих суть

— После объяснения захотелось узнать больше


Структура:

1. Введение (почему эта тема важна и интересна)

2. Основная идея (самая суть, одним предложением)

3. Развернутое объяснение с аналогиями

4. Простой пример из жизни

5. Ответ на возможный вопрос «А зачем мне это знать?»

6. Итог (1—2 предложения)


Избегай: сложных терминов без объяснения, формул (если можно без них), заумного тона.

Как пополнять библиотеку

Сделайте пополнение библиотеки привычкой. Вот простой алгоритм:

— Раз в неделю просматривайте свои диалоги с ChatGPT.

— Находите 2—3 самых удачных промпта.

— Превращайте их в шаблоны по описанной выше методике.

— Добавляйте в библиотеку.

Через месяц у вас будет 10—12 отличных шаблонов. Через полгода — 50—60. Этого достаточно, чтобы закрыть 90 процентов типовых задач.

Организация поиска

Когда шаблонов станет много, важно уметь быстро находить нужный. Вот система тегов, которую я рекомендую:

По типу задачи: #текст #анализ #план #код #идеи #обучение

По сфере: #маркетинг #бизнес #личное #техника #творчество

По формату: #пост #письмо #отчет #статья #презентация

По сложности: #простой #средний #сложный #составной

По модели: #gpt4o #gpt5 #thinking #dalle

Добавляйте эти теги в название файла или в специальное поле в Notion.

Продвинутый уровень: шаблоны, генерирующие шаблоны

Когда вы совсем освоитесь, можно попросить ChatGPT помочь вам создавать шаблоны.

«Я хочу создать шаблон промпта для [тип задачи]. Вот пример удачного промпта, который я использовал: [пример]. Проанализируй его структуру и предложи универсальный шаблон, который я смогу использовать для разных случаев с подстановкой переменных. Выдели переменные, которые нужно будет менять, и дай рекомендации по использованию».

Модель отлично справляется с мета-работой по созданию шаблонов.

Резюме для мастера

Ваша личная библиотека шаблонов — это не просто набор текстов. Это ваша экспертная система, ваш накопленный опыт, ваше конкурентное преимущество. Каждый шаблон — это решение, которое вы однажды нашли и теперь можете использовать бесконечно.

Начните с малого. Возьмите один шаблон из этой главы, адаптируйте под свои задачи и используйте на этой неделе. Потом добавьте второй. Постепенно это войдет в привычку, и вы не сможете представить работу без своей библиотеки.

В следующей главе мы перейдем к третьей части книги — контенту и творчеству. И начнем с, пожалуй, самой востребованной темы: копирайтинга 2.0 — как писать продающие тексты с помощью нейросетей.

### Глава 22. Практикум: Создаем свой «Конструктор промптов» из 8 элементов

Во второй части книги мы подробно разобрали все восемь элементов идеального промпта. Мы говорили о роли, контексте, задаче, цели, структуре, тоне, ограничениях и примерах. Теперь пришло время превратить эти знания в работающий инструмент.

Представьте, что у вас есть конструктор LEGO. В коробке лежат разные детали, и вы можете собрать из них что угодно: машинку, домик, космический корабль. Наш конструктор промптов работает точно так же. Восемь элементов — это восемь типов деталей. Комбинируя их, вы сможете собрать промпт для любой задачи.

В этой главе мы создадим этот конструктор в виде простого шаблона, который вы сможете копировать и заполнять каждый раз, когда вам нужен качественный результат.

Что такое Конструктор промптов?

Конструктор промптов — это структурированная форма, в которой все восемь элементов представлены в виде полей для заполнения. Вы просто отвечаете на вопросы или вставляете нужную информацию, а потом соединяете всё в связный текст.

Это как чек-лист перед вылетом у пилота. Опытный пилот и так знает, что нужно проверить, но чек-лист гарантирует, что в спешке он ничего не забудет. Так и здесь: даже если вы мастер, конструктор страхует от пропуска важных элементов.

Шаг 1. Создаем форму конструктора

Самый простой способ — создать документ (в Word, Google Docs, Notion или просто текстовом файле) со следующей структурой:

text

КОНСТРУКТОР ПРОМПТОВ (8 ЭЛЕМЕНТОВ)


1. РОЛЬ (Кем должна себя считать модель?)

[Заполните: профессия, специализация, характер, опыт]


2. КОНТЕКСТ (Что нужно знать о ситуации?)

[Заполните: предыстория, аудитория, обстоятельства, ограничения реальности]


3. ЗАДАЧА (Что конкретно нужно сделать?)

[Заполните: четкое описание действия]


4. ЦЕЛЬ (Зачем это нужно? Что будет с результатом?)

[Заполните: для чего этот текст/анализ/план]


5. СТРУКТУРА И ФОРМАТ (Как должен выглядеть результат?)

[Заполните: последовательность разделов, наличие таблиц/списков, длина]


6. ТОН И СТИЛЬ (Как именно говорить?)

[Заполните: эмоциональная окраска, уровень формальности, особые речевые приемы]


7. ОГРАНИЧЕНИЯ (Чего делать НЕЛЬЗЯ?)

[Заполните: запрещенные слова, темы, подходы, стилистические табу]


8. ПРИМЕРЫ (Как это должно выглядеть? Покажи)

[Заполните: примеры желаемого результата или антипримеры]

Сохраните этот шаблон и используйте его как основу для всех важных промптов.

Шаг 2. Учимся заполнять конструктор

Теперь давайте пройдемся по каждому пункту и разберем, как его правильно заполнять, на что обращать внимание.

Поле 1. РОЛЬ

Здесь нужно ответить на вопрос: кем должна себя считать модель?

Плохое заполнение: «эксперт».

Хорошее заполнение: «Ты — маркетолог-аналитик с 10-летним опытом в e-commerce, специализирующийся на товарах для дома. Ты привык работать с цифрами, но умеешь объяснять сложное простыми словами. Твой стиль — четкий, структурированный, без воды».

Чем больше деталей, тем точнее модель войдет в образ.

Поле 2. КОНТЕКСТ

Здесь нужно описать ситуацию: что происходит, кто вовлечен, что важно знать.

Плохое заполнение: «Нужен текст для сайта».

Хорошее заполнение: «Мы запускаем интернет-магазин экотоваров для дома. Целевая аудитория — женщины 30—45 лет, которые заботятся об экологии, но не готовы переплачивать в 2 раза. У нас уже есть ассортимент, но нет описаний. Конкуренты пишут скучно и шаблонно. Нам нужно выделиться».

Поле 3. ЗАДАЧА

Это сердце промпта. Что именно должна сделать модель?

Плохое заполнение: «Напиши про товар».

Хорошее заполнение: «Напиши описание для новой позиции в каталоге — многоразовых восковых салфеток вместо пищевой пленки. Объем — 1000—1200 знаков. В описании должны быть: проблема (пищевая пленка загрязняет планету), решение (наши салфетки), преимущества (3—4 пункта), как использовать, цена и призыв купить».

Поле 4. ЦЕЛЬ

Зачем нужен результат? Что с ним будут делать?

Плохое заполнение: «Чтобы было красиво».

Хорошее заполнение: «Цель текста — убедить посетителя добавить товар в корзину. Не просто прочитать, а именно купить. Поэтому нужны акценты на выгоде, срочности (но без крика) и социальном доказательстве (упомянуть, что такие салфетки уже купили 5000 семей)».

Поле 5. СТРУКТУРА И ФОРМАТ

Как должен выглядеть результат?

Плохое заполнение: «Сделай красиво».

Хорошее заполнение: «Текст должен иметь следующую структуру:

— Заголовок (цепляющий, с выгодой)

— Подзаголовок (уточнение)

— Введение (проблема)

— Список преимуществ (маркированный список, 4 пункта)

— Блок «Как использовать» (нумерованный список, 3 шага)

— Блок «Почему выбирают нас» (2—3 предложения)

— Призыв к действию (кнопка словами)

— Общая длина — строго 1200—1500 знаков с пробелами».

Поле 6. ТОН И СТИЛЬ

Как именно говорить?

Плохое заполнение: «Дружелюбно».

Хорошее заполнение: «Тон — заботливый, экспертный, но без назидания. Как будто старшая подруга, которая разбирается в теме, советует младшей. Используй обращение на „ты“. Добавь немного теплоты, но без сюсюканья. Предложения средней длины, не канцелярит».

Поле 7. ОГРАНИЧЕНИЯ

Чего делать нельзя?

Плохое заполнение: «Без ошибок».

Хорошее заполнение: «Запрещено использовать:

— Штампы: «инновационный», «уникальный», «прорывной»

— Канцелярит: «осуществлять», «является», «производить»

— Агрессивный маркетинг: «купи прямо сейчас», «только сегодня»

— Сложные термины без объяснения

— Воду и общие фразы. Каждое предложение должно нести смысл».

Поле 8. ПРИМЕРЫ

Покажите, как должно выглядеть.

Хорошее заполнение: «Вот пример описания, которое нам нравится (из другого товара): [вставьте пример]. Сделай примерно так же по структуре и тону, но для нашего товара».

Или: «Вот пример того, как делать НЕ надо (слишком официально): [антипример]. У нас должно быть теплее и душевнее».

Шаг 3. Собираем промпт из конструктора

После того как все поля заполнены, нужно превратить этот набор ответов в связный текст. Не нужно просто склеивать пункты. Нужно написать их естественным языком, как инструкцию для умного помощника.

Вот алгоритм сборки:

— Начинаем с роли: «Ты — [роль]».

— Добавляем контекст: «У нас такая ситуация: [контекст]».

— Формулируем задачу: «Тебе нужно [задача]».

— Объясняем цель: «Это нужно для того, чтобы [цель]».

— Описываем структуру: «Результат должен выглядеть так: [структура]».

— Указываем тон: «Говори [тон]».

— Перечисляем ограничения: «Важно: [ограничения]».

— Если есть примеры, добавляем: «Вот пример, как должно быть: [пример]».

Пример сборки из реального заполнения

Давайте возьмем заполненный конструктор из примера выше и соберем из него готовый промпт.

Заполненный конструктор:

— РОЛЬ: Маркетолог-аналитик с 10-летним опытом в e-commerce, специализирующийся на товарах для дома. Привык работать с цифрами, но умеет объяснять сложное простыми словами. Стиль — четкий, структурированный, без воды.

— КОНТЕКСТ: Запускаем интернет-магазин экотоваров для дома. Целевая аудитория — женщины 30—45 лет, заботящиеся об экологии, но не готовые переплачивать. Уже есть ассортимент, но нет описаний. Конкуренты пишут скучно и шаблонно. Нужно выделиться.

— ЗАДАЧА: Написать описание для многоразовых восковых салфеток вместо пищевой пленки. Объем 1000—1200 знаков. В описании должны быть: проблема (пищевая пленка загрязняет планету), решение (наши салфетки), преимущества (3—4 пункта), как использовать, цена и призыв купить.

— ЦЕЛЬ: Убедить посетителя добавить товар в корзину. Нужны акценты на выгоде и социальном доказательстве (упомянуть, что салфетки уже купили 5000 семей).

— СТРУКТУРА: Заголовок (цепляющий, с выгодой), подзаголовок, введение (проблема), список преимуществ (маркированный, 4 пункта), блок «Как использовать» (нумерованный, 3 шага), блок «Почему выбирают нас» (2—3 предложения), призыв к действию. Длина строго 1200—1500 знаков.

— ТОН: Заботливый, экспертный, без назидания. Как старшая подруга советует. Обращение на «ты». Тепло, но без сюсюканья. Без канцелярита.

— ОГРАНИЧЕНИЯ: Запрещены штампы (инновационный, уникальный, прорывной), канцелярит, агрессивный маркетинг, сложные термины, вода.

— ПРИМЕРЫ: [пример хорошего описания из другого товара]

Готовый промпт:

«Ты — маркетолог-аналитик с 10-летним опытом в e-commerce, специализирующийся на товарах для дома. Ты привык работать с цифрами, но умеешь объяснять сложное простыми словами. Твой стиль — четкий, структурированный, без воды.

Мы запускаем интернет-магазин экотоваров для дома. Наша целевая аудитория — женщины 30—45 лет, которые заботятся об экологии, но не готовы переплачивать в два раза. У нас уже есть ассортимент, но нет описаний. Конкуренты пишут скучно и шаблонно, нам нужно выделиться.

Тебе нужно написать описание для новой позиции — многоразовых восковых салфеток, которые заменяют пищевую пленку. Объем текста — 1000—1200 знаков. В описании обязательно должны быть: проблема (обычная пищевая пленка загрязняет планету), наше решение (восковые салфетки), 3—4 преимущества, краткая инструкция по использованию, цена и призыв к покупке.

Цель текста — убедить посетителя добавить товар в корзину. Сделай акцент на выгоде для покупателя и добавь элемент социального доказательства — упомяни, что такие салфетки уже выбрали 5000 семей.

Результат должен иметь четкую структуру:

— Заголовок (цепляющий, с выгодой для покупательницы)

— Подзаголовок (короткое уточнение)

— Введение (описание проблемы, которую решает товар)

— Список преимуществ (маркированный список, 4 пункта)

— Блок «Как использовать» (нумерованный список из 3 шагов)

— Блок «Почему выбирают нас» (2—3 предложения о надежности и качестве)

— Призыв к действию

Тон — заботливый и экспертный, без назидания. Представь, что старшая подруга, которая разбирается в теме, советует младшей. Обращайся к читательнице на «ты». Пиши тепло, но без сюсюканья. Избегай канцелярита.

Важные ограничения: нельзя использовать слова-штампы вроде «инновационный», «уникальный», «прорывной». Никакого агрессивного маркетинга в духе «купи прямо сейчас». Никаких сложных терминов без объяснения. Каждое предложение должно нести смысл, никакой воды.

Вот пример описания из другого нашего товара, которое хорошо работает. Сделай примерно так же по структуре и тону, но для восковых салфеток: [пример]»

Шаг 4. Тестируем и дорабатываем конструктор

После того как вы собрали промпт и отправили его модели, оцените результат. Если что-то не так, вернитесь к конструктору и подумайте, какой элемент был пропущен или плохо заполнен.

Может быть, вы недостаточно детально описали роль? Или забыли про важное ограничение? Или пример был неудачным?

Корректируйте конструктор, добавляйте новые поля, уточняйте формулировки. Со временем он станет вашим идеальным инструментом.

Шаг 5. Создаем цифровую версию конструктора

Для удобства использования я рекомендую создать не просто текстовый файл, а интерактивную версию конструктора.

Вариант 1. Google Docs с комментариями

Создайте документ с полями для заполнения и оставьте комментарии с пояснениями, как правильно заполнять каждое поле.

Вариант 2. Notion с шаблонами

В Notion можно создать базу данных, где каждый промпт — отдельная запись, а поля конструктора — это колонки. Можно сделать шаблон для быстрого создания новых промптов.

Вариант 3. Google Forms

Создайте форму, где вы отвечаете на вопросы конструктора, а потом скрипт автоматически собирает из ответов готовый промпт. Это требует небольших технических навыков, но очень удобно.

Вариант 4. Чат-бот с конструктором

Можно попросить ChatGPT самого стать вашим конструктором. Создайте промпт, который превращает модель в интервьюера: она задает вам вопросы по восьми элементам, а потом собирает готовый промпт.

Продвинутый уровень: конструктор в ChatGPT

Вот промпт, который превращает ChatGPT в ваш персональный конструктор. Сохраните его и используйте как отправную точку.

«Ты — мой персональный ассистент по созданию идеальных промптов. Ты знаешь методологию 8 элементов: роль, контекст, задача, цель, структура, тон, ограничения, примеры.

Сейчас я расскажу тебе, какую задачу мне нужно решить. А ты будешь задавать мне уточняющие вопросы, чтобы собрать все 8 элементов. После того как я отвечу на все вопросы, ты составишь готовый промпт, который я смогу скопировать и использовать.

Моя задача: [опишите кратко, что нужно сделать].

Начинай задавать вопросы.»

Модель проведет вас через весь процесс, ничего не упустит и выдаст идеально структурированный промпт.

Домашнее задание

Прямо сейчас, не откладывая, создайте свой конструктор промптов. Возьмите форму из этой главы, скопируйте в удобный для вас инструмент и заполните ее для одной реальной задачи, которая у вас есть.

Это займет 15—20 минут. Но эти минуты окупятся сотнями часов сэкономленного времени в будущем. Каждый раз, когда вам понадобится качественный промпт, вы будете открывать конструктор и просто заполнять поля, вместо того чтобы мучительно вспоминать, «как там надо писать, чтобы получилось хорошо».

Резюме для мастера

Конструктор промптов — это не просто инструмент. Это ваш способ мышления. Заполняя его, вы дисциплинируете свой ум, учитесь видеть задачу со всех сторон, ничего не упускать. Со временем вам даже не понадобится физически открывать конструктор — вы будете прокручивать эти восемь пунктов в голове автоматически, за секунды до того, как начать писать промпт.

Но на старте — пользуйтесь формой. Профессионалы отличаются от любителей тем, что уважают чек-листы.

В следующей главе мы переходим к третьей части книги — «Контент и творчество на максималках». И начнем с самой важной темы для любого, кто работает с текстами: копирайтинг 2.0 — как создавать продающие тексты с помощью нейросетей.

## Часть 3. Контент и творчество на максималках

### Глава 23. Копирайтинг 2.0: пишем продающие тексты и офферы

Представьте, что вы зашли в магазин. К вам подходит продавец и начинает рассказывать: «У нас есть вот этот товар. Он сделан из хороших материалов. У него есть три функции. Цена — 5000 рублей». Скорее всего, вы вежливо кивнете и уйдете.

А теперь представьте другого продавца: «Вижу, вы смотрите на эту модель. Знаете, у меня такой же дома, и я просто влюблен. Представьте: вы приходите с работы уставший, а он за 15 минут делает вам ужин, да еще и моет посуду сам. Ваша жена будет в шоке от такого подарка. И самое приятное — сейчас на него скидка 20 процентов, таких цен больше не будет».

Чувствуете разницу? Первый продавец перечислял характеристики. Второй продавал эмоции, выгоду, решение проблемы.

Копирайтинг 2.0 с использованием нейросетей — это не про «напишите текст побыстрее». Это про то, чтобы каждый ваш текст, будь то пост, статья, письмо или описание товара, работал как лучший продавец в мире. Который никогда не устает, не отвлекается и знает о вашем клиенте всё.

Почему старый копирайтинг больше не работает

Раньше, чтобы написать хороший продающий текст, нужно было:

— Годами набивать руку

— Изучать десятки книг по маркетингу

— Делать дорогостоящие тесты

— Нанять профессионального копирайтера за большие деньги

Сейчас всё иначе. ChatGPT в руках мастера пишет тексты, которые не уступают работам профессионалов среднего уровня. А если вы владеете техниками из этой книги — то и превосходят их.

Но есть нюанс: модель не знает ваш продукт, вашу аудиторию и вашу уникальность так, как знаете вы. Ваша задача — передать ей это знание через правильные промпты.

Что такое продающий текст

Продающий текст — это не обязательно прямая реклама с криками «Купи!». Это любой текст, который подталкивает читателя к нужному вам действию. Это может быть:

— Пост в соцсеть, после которого подписчик переходит по ссылке

— Письмо, на которое клиент отвечает

— Описание товара, после которого добавляют в корзину

— Статья, после которой читатель подписывается на рассылку

— Посадочная страница, на которой посетитель оставляет заявку

Главное отличие продающего текста от просто текста — у него есть цель. И эта цель не «красиво написать», а «заставить сделать».

Четыре кита продающего текста

Любой хороший продающий текст держится на четырех основах. Если хоть одна отсутствует, текст будет провальным.

Кит 1. Знание аудитории

Вы должны знать, кому пишете, как свои пять пальцев. Не абстрактные «женщины 25—40», а живые люди с их болями, страхами, желаниями, возражениями.

Кит 2. Понимание продукта

Вы должны знать свой продукт до мелочей. Не только характеристики, но и настоящие выгоды, которые получает клиент.

Кит 3. Уникальное предложение

Почему клиент должен выбрать именно вас, а не конкурентов? Что такого особенного вы предлагаете?

Кит 4. Правильная структура

Текст должен быть построен так, чтобы вести читателя от первого контакта до целевого действия, шаг за шагом, не отпуская внимания.

Как ChatGPT меняет копирайтинг

Раньше копирайтер тратил 80 процентов времени на придумывание формулировок и 20 процентов — на стратегию. Теперь пропорции меняются.

# Примечания

1

соцсеть, признанная экстремистской и запрещёна на территории РФ