Добро пожаловать в мою книгу о промтах, где я, Леонид Скуратов – контент‑маркетолог, prompt‑инженер и digital‑архитектор, делюсь тем, как мы в 2025‑м году хакнули ИИ, превратив слова в реальные результаты. За плечами у меня более десяти лет опыта: я создаю экосистемы контента, воронки, где каждое слово приносит рост и трафик. Здесь собран мой личный путь, мои ошибки, победы и лайфхаки.
Что для меня промт‑инжиниринг? Это альтернатива дорогому и долгому дообучению моделей. Вместо того чтобы тратить месяцы на fine‑tuning, я формулирую точные текстовые инструкции, добавляю примеры, уточняю контекст и получаю результат здесь и сейчас. Эта дисциплина экономит время и деньги, сохраняет универсальные знания модели и адаптирует её под конкретный бизнес‑домен. Благодаря этому я смог увеличить продажи на 60 % и вовлечённость на 80 % в digital‑воронках – и это не случайность, а грамотные промты.
Я привык начинать с постановки цели и критериев успеха: что хочу получить? Как измерю, что промт сработал? Затем создаю черновой запрос, тестирую, анализирую ответы и итеративно улучшаю его, добавляя нужные примеры и контекст. Такой подход позволил мне быстро адаптироваться к новым моделям и технологиям. В 2025 году появились инструменты вроде генераторов и улучшателей промтов, которые помогают преодолеть «синдром пустой страницы» и сразу создавать мощные шаблоны.
Эта книга – не теоретический трактат. Ты узнаешь, как использовать multishot, chain of thought, XML‑теги и кэширование. Мы разберёмся, почему примеры важны, как строить цепочки подсказок, как управлять тоном и голосом модели. И, конечно, я поделюсь своими любимыми приёмами: как превратить длинный текст в цепочку, как структурировать промт для сложного анализа, как оптимизировать стоимость запросов.
Готов? Давай вместе взломаем будущее промт‑инжиниринга.
Глава 1. Основы промт‑инжиниринга: искусство задавать вопросы
Когда я впервые столкнулся с большими языковыми моделями, я, как и многие, думал: «О, просто спрошу что‑нибудь, и машина ответит». Первые попытки были… смешными. То, что я получал, порой вообще не соответствовало задумке. Тогда до меня дошло: модель – как стажёр на первом рабочем дне. Без нормального брифа она будет «палить из пушки по воробьям». Я осознал: чтобы заставить ИИ работать на меня, нужно научиться общаться с ним правильно.
Что такое промт?
Промт – это текстовый запрос к модели. Для большинства людей он ассоциируется с короткой командой вроде «напиши статью про кофе». Но в реальности промт – это полноценный сценарий взаимодействия. В нём задаётся не только тема, но и формат, стиль, объём, целевая аудитория, требования к ответу. Всё как в хорошем ТЗ для копирайтера. Чем чётче этот документ, тем выше вероятность получить именно то, что нужно. И неважно, работаете вы с GPT‑4 или другой моделью, принцип одинаков.
Промт должен отвечать на вопросы «кто? что? как? зачем?» и сразу задавать формат ответа. Если вы покажете его человеку без опыта, и он поймёт задачу, значит, и модель поймёт.
Этот совет я запомнил с первого прочтения. Если бы я знал его раньше, многие мои проекты стартовали бы с экономией времени. В моей практике идеальный промт – это тот, который способен понятным языком передать задачу и контекст любой модели и любому человеку.
Почему промт‑инжиниринг важен
В мире ИИ принято выделять два подхода: дообучение моделей (fine‑tuning) и промт‑инжиниринг. Fine‑tuning – это дорого и не всегда оправдано. Надо собрать датасет, тренировать модель, тратить деньги на вычислительные ресурсы. А промт‑инжиниринг – это просто написать правильный текст и начать работать сразу. Эксперты отмечают, что промт‑инжиниринг быстрее, дешевле и позволяет адаптировать модель к конкретному домену без потери общих знаний.
