# Промпт-инжиниринг для бизнеса: подробное руководство Автор: Ермолаев Тимофей Владимирович Оригинал: https://timofei-ermolaev.ru/llm/prompt-engineering/ Опубликовано: 2026-06-07 Обновлено: 2026-10-12 **Промпт-инжиниринг** — составление и проверка инструкций для языковой модели. Для рабочей задачи укажите цель, исходные данные, формат и ограничения, затем проверьте ответ по критериям качества. Роль и примеры добавляйте там, где они помогают. ## Коротко - Промпт-инжиниринг — это не программирование и не магия, а базовый управленческий навык делегирования, аналогичный составлению должностных инструкций - Языковая модель — это условный штат инженеров с амнезией, требующий ежедневного онбординга через четкие инструкции и Standard Operating Procedure (SOP) - Эффективный регламент задачи состоит из пяти элементов: Роль, Контекст, Задача, Формат результата и Ограничения. ## Как писать промпты для ИИ и получать точный результат Вы написали промпт, а он не заработал так, как планировалось. Попробовали переписать запрос по первому попавшемуся шаблону из Telegram-канала, но на выходе получили водянистый текст, неприменимый в работе. Вам это знакомо? Проблема не в вас, проблема даже не в ChatGPT, Claude или Gemini, что использовали для генерации. Большинство материалов по этой теме пишут либо разработчики для разработчиков, перегружая текст сложной технической терминологией, либо авторы сомнительных курсов, торгующие бесполезными шаблонами промптов. Вам не нужны технические навыки, чтобы разобраться в формуле построения запросов к нейросетям. В исследовании [Laban et al. (2025)]() среднее снижение качества в многошаговом диалоге составило 39% на шести задачах генерации. Авторы сравнивали полностью заданную инструкцию с постепенным раскрытием требований. Это результат конкретного эксперимента, а не универсальный закон для любого длинного чата: значение имеют задача, модель и то, как меняются условия. Представьте простую картину. Я, как директор по информационным технологиям в вашей компании, формирую для отдела штат из ста толковых инженеров, готовых почти бесплатно закрывать рутинные задачи, работать круглосуточно, без отпусков и требований о повышении зарплаты. Отличная перспектива для оптимизации ФОТ, согласны? Но у этих сотрудников есть один существенный нюанс: каждое утро им полностью стирают память. Они забывают о вашем бизнесе, производимых продуктах, клиентах и стандартах качества. Каждый день их приходится онбордить заново. Согласитесь, без детально проработанного регламента в онбординге этот отдел превращается в источник хаоса, генерирующий тонны бесполезного цифрового мусора вместо реальной пользы для компании. > Промпт-инжиниринг — это навык формулировать задачи так, чтобы повышать вероятность применимого результата. Это управленческий инструмент, аналогичный умению составлять должностной регламент для линейного персонала бэк-офиса. Для базового применения навыки программирования не требуются, а освоить базовые принципы построения инструкций реально за один вечер. Статья для собственников бизнеса и профильных специалистов, которые уже оплачивают подписки на ИИ, но всё ещё вручную дорабатывают тексты, коммерческие предложения и отчёты. Готовые шаблоны из интернета не спасают — их пишут блогеры, далёкие от реальных процессов, KPI и регламентов. Вы поймёте, как работают большие языковые модели, освоите структуру промпта из пяти обязательных элементов, разберётесь в причинах галлюцинаций и получите рабочий метод автоматизации бэк-офиса. Всё — на примерах из моей практики ИТ-интегратора: как заставить нейросеть писать живым языком, как защитить коммерческую тайну в облачных сервисах и как выстроить контроль качества (ОТК). А главное — поймёте, почему ставка на «универсальный промпт» ошибочна и какая инфраструктура нужна для бесшовной автоматизации. ## Ключевые принципы промпт-инжиниринга Зафиксируйте ключевые ориентиры. Эти пять фундаментальных принципов помогут полностью перестроить взаимодействие с искусственным интеллектом в вашей компании, превратив хаотичные попытки общения в прогнозируемый и контролируемый бизнес-процесс. - **Промпт-инжиниринг** — это классическая управленческая дисциплина составления жестких должностных инструкций для искусственного интеллекта. Чёткий регламент на входе повышает вероятность полезного результата, но не отменяет тестирование и ручную проверку. - **Языковые модели в своей основе обучены предсказывать вероятный следующий токен и оперируют ограниченным контекстным окном**. Сама нейросеть не хранит память между сессиями и не «мыслит» в человеческом смысле, её поведение не доказывает наличия человеческого понимания или намерений. При этом в процессе обучения формируются сложные внутренние представления, благодаря которым модель способна к рассуждению и обобщению, выходящему за рамки простого автозаполнения. Долговременную память и доступ к актуальным данным обеспечивают внешние механизмы (например, RAG и инструменты), а не сама модель. - **Для сложной рабочей задачи полезна структура из пяти элементов**. Назначение роли, описание контекста, конкретная задача, формат вывода и жесткие ограничения помогают ограничить вариативность ответа, но не исключают ошибки. - **Эффективная автоматизация бизнес-процессов строится на базе многокомпонентных пайплайнов**. Использование специализированных инструментов AI генерации под разные этапы задачи, по моему опыту, снижает итоговую себестоимость обработки данных в четыре раза по сравнению с моно-архитектурой. - **Локальные фильтры помогают снижать риски передачи корпоративных данных**. Маскирование конфиденциальной информации перед отправкой в облачные ИИ существенно снижает риски утечки коммерческой тайны за пределы контура. Держите эти правила перед глазами. Систематическое применение данных ориентиров позволит сократить время на рутинную проверку ответов нейросетей и поможет высвободить время; эффект стоит измерять на конкретном процессе. ## Что такое промпт-инжиниринг простыми словами ![Офисные сотрудники вместе составляют промпт для нейросети на ноутбуке](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/team-writing-prompt-1080.webp) Промпт — это техническое задание или стандартизированный регламент. Промпт-инжиниринг — практический навык формулирования технических заданий так, чтобы искусственный интеллект чаще выдавал применимый результат, который соответствует внутренним стандартам качества компании и текущим бизнес-целям. Технические знания для освоения навыков промпт-инжиниринга не требуются, освоить базовые принципы построения таких инструкций получится за один вечер. ### Почему промпт — это регламент для искусственного интеллекта Вернемся к нашей метафоре. Представьте, что перед вами сидит тот инженер с амнезией, которому необходимо поручить подготовку коммерческого предложения. Если бросите на бегу фразу «напиши КП для продажи щебня», инженер выдаст стандартный бессмысленный текст из интернета. Ему не хватает вводных данных. Промпт-инжиниринг — это не программирование, а процесс создания пошагового, детального инструктажа, который помогает инженеру обрести контекст бизнеса и заставляет работать по зафиксированным правилам. В бизнесе любой повторяющийся процесс описывается через SOP — стандартную операционную процедуру. Процесс разработки промпта устроен так же. Информация на входе, четкий алгоритм обработки информации в середине и фиксация стандарта качества на выходе. Относитесь к запросу как к регламенту. Когда даете нейросети сырой, непродуманный запрос без четких критериев качества, вы занимаетесь автоматизацией хаоса, которая масштабирует ошибки и плодит горы бесполезного текста. ### Чем промпт отличается от поискового запроса Формируя запрос, люди инстинктивно полагаются на навык работы с поисковиками. Google на основании интента пользователя в поисковом запросе подбирает подходящие страницы в выдаче. В работе с ИИ вы создаете новый контент, управляя логикой рассуждения и задавая жесткие структурные рамки для генерации каждого последующего предложения в соответствии с требованиями. Модель не ищет ответ в базе данных, а генерирует на лету и поэтому короткие поисковые запросы здесь часто не работают. ### Почему промптинг — это навык управления Для руководителя промпт-инжиниринг во многом похож на менеджмент. Если умеете ставить задачи людям, то сможете и нейросети. Здесь работают те же классические принципы делегирования: четкость формулировок, измеримость конечного результата, и фиксация ответственности за ошибки и понимание ограничений виртуального исполнителя. Нет необходимости в изучении Python, стоит научиться думать как аналитик. Как CIO я прорабатывал десятки регламентов в подшефных подразделениях. Когда впервые начал работать с промптами для ChatGPT, заметил: разработка регламентов для людей и создание плана работы для ИИ — это одна и та же дисциплина. В обоих случаях, при отсутствии деталей в задаче, исполнитель легко может их додумать. И так же, как опытные руководители годами могут составлять неработоспособные инструкции для подчиненных, мы совершаем такие же по структуре досадные ошибки при попытке делегировать задачи искусственному интеллекту. Но как это работает? Предлагаю разобраться подробнее. ### Словарь раздела **LLM (Large Language Model)** — большая языковая модель (БЯМ), условный «мозг» ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek. [Большая языковая модель — Wikipedia]() **ПромПт (именно так)** — техническое задание для искусственного интеллекта. **SOP (Standard Operating Procedure)** — стандартизированный регламент бизнес-процесса, набор пошаговых инструкций для однотипного выполнения последовательности каких-либо действий. [Стандартные операционные процедуры — Wikipedia]() ## Как работают большие языковые модели ![Бизнесмены изучают устройство робота со светящимися нейронными связями](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/studying-llm-structure-1080.webp) Большие языковые модели функционируют на основе статистического прогнозирования последующих текстовых элементов в пределах заданного контекстного окна. Каждый ответ генерируется заново без сохранения памяти о прошлых сессиях взаимодействия. Это не искусственный разум в привычном понимании, а высокопроизводительный Т9 (тот, что люди используют в телефонах). Понимание этого принципа помогает эффективно распределять вычислительные ресурсы при автоматизации рутинных бизнес-процессов. ### Что такое токены и почему русский текст обходится дороже Большие языковые модели не умеют читать. Нейросети делят текст на мел-кие смы-слов-ые (например — 6 токенов по cl100k\_base) кусочки-пазлы (то́кены) и переводят в цифры для математических расчетов. Это похоже на конструктор Lego: нейросеть видит не готовую игрушку, а набор отдельных деталей. Число токенов зависит от языка, текста и токенизатора конкретной модели. Русский текст у некоторых моделей требует больше токенов, чем сопоставимый английский, но постоянного коэффициента нет. Для оценки стоимости измеряйте реальные запросы выбранным токенизатором. Подробнее — в разделе про токены в статье [об устройстве LLM](). ### Что такое контекстное окно в LLM Памяти, как таковой, у языковой модели нет. Контекстное окно — это объем оперативной памяти, в рамках которого система способна удерживать и анализировать информацию во время одной текущей сессии диалога. Относитесь к этому как к рабочей смене того самого инженера, который физически не удерживает в голове больше определенного объема знаний за один раз. Так же, как инженер начинает забывать информацию, полученную в начале рабочего дня, искусственный интеллект начинает «выбрасывать» из памяти первые сообщения, включая зафиксированные ранее вводные инструкции и установленные стандарты качества. ### Как нейросеть предсказывает ответ База большой языковой модели — это склад вероятностей, нейросеть не думает над глубинным смыслом фразы, а последовательно подбирает подходящие по значению слова, ориентируясь на гигантские массивы данных, загруженные в нее в процессе предварительного обучения. Она работает как шеф-редактор, который мгновенно оценивает миллионы вариантов продолжения текста и выбирает статистически надежный путь. Если промпт размыт, ИИ выберет банальный и усредненный ответ. ### Как бизнесу учитывать текущие ограничения LLM Контролируйте длину чата. Избыточный объем переписки приводит к снижению качества ответов, поскольку ИИ начинает путаться в собственных рассуждениях и упускает из виду первоначальные инструкции. Во-вторых, структурируйте входящие данные, отделяя тело документа от инструкций явными разделителями. В-третьих, выбирайте LLM с адекватным размером контекстного окна под конкретную задачу, не переплачивая за избыточные мощности там, где достаточно короткого точечного действия. Как выбрать нужные сведения и передать их модели, разбираем в материале о [контекстной инженерии](). Большой доступный контекст ≠ лучший ответ. Это контр-интуитивно, но это так — в Разделе №5 покажу, как это работает. Подробно о том, как устроены и работают LLM на доступном для рядового читателя языке, рассказываю в отдельной статье. ### Личный опыт в работе с LLM #1 #### Как мы приобрели подписку за $200 и открыли для себя закон потери контекста Зима 2024–2025. OpenAI только что запустила тариф ChatGPT Pro за $200 в месяц — крайне дорогой потребительский план на рынке, обещавший «неограниченный доступ» и работу со «сложными ресурсоёмкими задачами». В тот момент подразделение внедряло ИИ в процессы строительной компании: пытались заставить ChatGPT анализировать сметы и проектные спецификации, анализ которых требовал большого контекстного окна в связи с необходимостью дополнять данные в ходе диалога. В тот момент у нас ещё не было OpenWebUI, а на работу через API не хватало своего разработчика. В какой-то момент, на 10-15 корректировке, модели быстро начинали тупеть. Буквально через десять сообщений нейросеть теряла нить разговора, забывала исходные критерии отбора подрядчиков и сваливалась в водянистую демагогию вместо точной аналитики, при этом теряла не только начало контекста, но просаживалась и слепла приблизительно в середине. Мы списывали это на ограничения тарифа и решили приобрести старший из доступных, Pro за $200, рассчитывая, что расширенные лимиты решат проблему. Мы загружали большие файлы, вели длинные диалоги, подруливая контекст на каждом шаге. На дорогом тарифе ушла проблема с потерей информации из начала диалога, но сохранилась проблема в середине. Позже я узнал о феномене, который опишут как «Lost in the Middle»: языковые модели лучше работают с информацией в начале и конце контекстного окна, а данные из середины — [теряются или используются хуже (Liu et al., 2023)](). Компания оплатила это открытие с опозданием на два года, из собственного кармана. Вывод, который обошёлся компании $200 в месяц: при повторяющихся ошибках пересоберите актуальные требования. Повышение тарифа само по себе не гарантирует устранения этой проблемы. Соберите требования, критерии и ограничения в один плотный стартовый промпт и запускайте его в новом диалоге. Уточнения полезны, если актуальные требования остаются ясными и не противоречат прежним. ### Словарь раздела **Токен** — единица, на которую токенизатор разбивает текст: слово, часть слова, знак или иной фрагмент. Соотношение токенов и слов зависит от языка и модели; его нельзя переносить с английского на русский без измерения. **Контекстное окно** — предел объёма токенов, который модель обрабатывает в одном запросе. В него входят инструкции, переданная история, документы и, в зависимости от API, резерв для ответа. Актуальный лимит проверяйте в документации конкретной версии модели. ## Почему ИИ галлюцинирует и как это контролировать ![Спящий у ноутбука сотрудник и призрачные графики с вымышленными документами](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/llm-hallucinations-illustration-1080.webp) Галлюцинация LLM — это ответ, который выглядит уверенным и логичным, но не подтверждается фактами, источниками или данными, переданными модели. Важно понимать: модель не лжёт намеренно и не выдумывает со зла. Она генерирует наиболее вероятное продолжение текста, а правдоподобное и правдивое для неё не одно и то же. Поэтому ложный ответ выглядит так же уверенно, как и верный, и формально модель даже не врёт: она честно выдаёт то, что сочла самым вероятным. Защита от такого эффекта одна: строгий фактчекинг генерации. ### Основные причины галлюцинаций LLM Причин у галлюцинаций несколько: - **Первая** — пробелы в обучающей выборке. Когда данных недостаточно, языковая модель пытается достроить логические связи самостоятельно и заполняет пустоты правдоподобными, но вымышленными деталями. - **Вторая** — особенности дообучения с обратной связью (RLHF). Модель оптимизируют под предпочтения людей, выполняющих оценку, и побочным эффектом становится угодливость, дословно термин звучит как подхалимаж (sycophancy). Модель склонна соглашаться с пользователем даже в заведомо ошибочных утверждениях, чтобы не вступать в прямой конфликт и выглядеть полезной. - **Третья** — банальное устаревание данных. Модель уверенно оперирует фактами, которые были актуальны на момент обучения, но уже неверны к моменту запроса оператором. [Подробный разбор причин приведён в исследовании Hallucination Survey.]() ### Можно ли убрать галлюцинации изменением параметров Часть экспертов напомнит о параметре, корректирующем уровень фантазии («температура») и я не раз встречал мнение, что снижение данного параметра уменьшает количество галлюцинаций. Снижение температуры не гарантирует отсутствия галлюцинаций: модель может ошибаться и при нулевом значении. Данный параметр отвечает исключительно за вариативность и креативность генерируемого текста, заставляя нейросеть выбирать математически наиболее вероятные токены. Если в обучающей выборке содержалась ошибка, или если логика рассуждения изначально пошла по ложному пути из-за ошибок в конструкции запроса, нулевая температура заставит ИИ генерировать ложь с серьёзным лицом. ### Как защититься от ошибок нейросети Тогда как минимизировать риски? Внедрите пять правил в регламенты работы сотрудников с искусственным интеллектом. - **Ограничивайте источник.** Требуйте от языковой модели проводить анализ исключительно на основании данных, которые вы сами отправили в контекстное окно. - **Запрещайте додумывать**, пишите об этом непосредственно в промпте. «Если не знаешь ответа или не находишь подтверждения в тексте, напиши „не знаю“. - **Используйте перекрестную проверку**. Другую модель можно использовать для поиска слабых мест, но это не независимое доказательство: обе могут повторить одну ошибку. Проверяйте существенные выводы по источникам. - **Требуйте цитирования**, заставляйте ИИ подтверждать каждый сделанный вывод прямой цитатой из предоставленного исходного документа. - **Контролируйте себя на входе.** Действенный способ предупредить галлюцинацию: точная и однозначная формулировка запроса. Чем меньше двусмысленности в промпте, тем меньше пространства для домысливания. ### Когда креативные ошибки ИИ полезны Иногда такая ложь может приносить пользу. В творческих задачах, поиске нестандартных решений или генерации идей для маркетинговых кампаний этот баг превращается в рабочий инструмент. Завышенный параметр температуры заставляет систему связывать далекие друг от друга понятия, рождая оригинальные метафоры и концепции, которые человеческий мозг мог бы отсеять на этапе логической фильтрации и данный параметр, хоть и не спасает от лжи, здесь работает в нашу пользу. ### Личный опыт в работе с LLM #2 ![Робот ведёт бизнесменов со смартфонами в канаву: иллюстрация слепого доверия ИИ](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/blind-trust-in-ai-1080.webp) #### Как мы с Google Bard покоряли анализ больших данных Весной 2023 года Google на конференции I/O анонсировал интеграцию Bard с сервисами Workspace — Docs, Drive, Gmail. Мы в этот момент как раз вели ИТ-аудит для энергостроительного холдинга и через Google Формы автоматизировали сбор требований от ~50 сотрудников, в сумме ~300 листов требований к будущему корпоративному порталу. Обработка подобной информации часто занимала продолжительное время и периодически приводила к неправильной интерпретации. Как понимаете, сразу после прочтения новости загорелись идеей внедрения новой функции в наши процессы. Мы расшарили таблицу по ссылке, принесли в чат к ИИ и спросили: «Видишь таблицу? Умеешь с ней работать?». Google Bard мгновенно выдал уверенный ответ: «Да, конечно, я вижу столбцы, понимаю структуру документа и готов приступить к анализу данных для подготовки итогового отчета». Естественно, спросили мы не в новом чате, а в том, что уже содержал контекст прошлых таблиц. Сутки провели в плотном диалоге с Bard. Просили группировать требования, давать рекомендации по оптимизации процессов и вытаскивать скрытые закономерности. На тот момент свежая языковая модель с расширенным контекстным окном вела себя как опытный аналитик, генерируя на основе наших вопросов сложные ответы, планы распределения задач и даже рекомендации по реструктуризации сервисов холдинга. Думаю, понимаете, в каком экстазе пребывала команда на тот момент, выдумывая всё новые и новые применения в обработке больших данных. Но потом мы решили проверить конкретную цифру. В исходной таблице ее не оказалось. Начав детальное расследование, мы выяснили, что на тот момент Bard физически не умел переходить по внешним ссылкам на таблицы, а все отчеты додумывал на ходу, виртуозно симулируя анализ на основе тех заголовков и терминов, которые команда неосторожно упоминали в вопросах. Технически ведь даже и не врал. Галантно подыгрывал нашему собственному контексту, выдавая его за анализ файла. С того момента я усвоил два правила. 1. **Первое**: проверяйте ответы LLM. Если ответ звучит подаётся в уверенном стиле, проверяйте этот ответ дважды. 2. **Второе**, в копилку к управлению людьми: на совершаемую глупость никак не влияет серьёзность выражения лиц, намерений и численность участников. Не верьте языковой модели на слово, когда спрашиваете о ее технических возможностях. Она обучена быть полезной, поэтому на вопрос «умеешь ли ты работать с этим файлом» часто отвечает утвердительно. При использовании нового функционала в анализе данных проводите небольшие тесты: просите ИИ назвать точное значение из конкретной ячейки, дословно процитировать строку вашего документа или указать количество заполненных строк в первом столбце. ### Словарь раздела **Галлюцинация LLM** — уверенный, но фактически неверный ответ нейросети, вызванный особенностями статистического предсказания слов. **Температура ответа** — параметр, регулирующий степень случайности и креативности при выборе последующих токенов. **RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)** — метод обучения языковой модели с участием человека, побочным эффектом которого часто становится сикофантия (стремление искусственного интеллекта соглашаться с пользователем). [RLHF — Wikipedia]() ## Формула эффективного промпта из пяти элементов ![Робот в круге и квадрате с пометками о пяти элементах промпта](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/five-prompt-elements-1080.webp) Эффективный промпт состоит из пяти обязательных элементов: назначенной роли, подробного контекста, конкретной задачи, формата вывода и жестких ограничений. Дополнительно применяются примеры для точной настройки стиля генерации текста. Отсутствие четкой структуры заставляет языковую модель угадывать намерения пользователя. Использование данной формулы превращает хаотичное общение с искусственным интеллектом в прогнозируемый процесс получения качественного результата с первых итераций. ### Роль, контекст, задача, формат и ограничения **\[Роль\] + \[Контекст\] + \[Задача\] + \[Формат\] + \[Ограничения\] = Результат** Запомните это простое уравнение. Оно убережет вас и компанию от сотен часов бесплодных споров с нейросетью, сэкономит сотни и тысячи долларов на оплате бесчисленных подписок и API-запросов и позволит вашим сотрудникам сосредоточиться на стратегических задачах развития бизнеса. ### Как превратить промпт в регламент бизнес-процесса Промпт — это регламент. В нем должны быть четко прописаны входящие данные, пошаговый алгоритм обработки информации и выходной стандарт качества (SLA), точно описывающий требования к результату. В формировании задач необходимо думать системно. Если вы ставите задачу линейному сотруднику, вы описываете ее в формате чёткой должностной инструкции, детально фиксируя каждый шаг выполнения и критерии приемки работы. ### Пять обязательных элементов хорошего промпта | Элемент | Зачем нужен | Пример формулировки | | --- | --- | --- | | Роль | Задает профессиональный контекст | «Ты — финансовый аналитик с десятилетним стажем в сфере SMB…» | | Контекст | Объясняет ситуацию и цели | «Мы проводим аудит операционных расходов для оптимизации ФОТ…» | | Задача | Формулирует конкретное действие | «Выдели три главные статьи неэффективных трат по предоставленным данным…» | | Формат | Определяет структуру ответа | «Выдай результат в виде Markdown-таблицы с колонками: Статья, Сумма, Рекомендация…» | | Ограничения | Очерчивает жесткие запреты | «Запрещено использовать общие фразы. Не округляй цифры. Не пиши вводные абзацы…» | Звучит сложно? Мы сейчас попробуем с вами все систематизировать, и вы увидите, почему часть ваших промптов до этого момента не приносила желаемого результата в бизнесе. ### Примеры плохих и хороших промптов На конкретных примерах из повседневной практики бэк-офиса наглядно видно, как незначительные изменения в структуре запроса кардинально меняют качество итогового ответа нейросети. #### Написание холодного письма - **Плохой:** «Напиши холодное письмо клиенту, чтобы продать наши услуги по настройке CRM». - **Хороший:** «**Роль:** B2B-копирайтер. **Контекст:** продаем внедрение Битрикс24 для оптовых компаний. ЛПР (лицо, принимающее решения) — коммерческий директор, чьи менеджеры теряют заявки из-за ручной обработки заказа. **Задача:** написать тему письма (до 50 знаков) и тело холодного письма с хуком, цепляющим внимание. **Формат:** 3 абзаца, до 120 слов, один призыв к действию в конце. **Тон:** профессиональный, экспертный, без заискивания. **Ограничения:** без штампов, без приветствия «надеюсь, у вас все хорошо», исключить слова «уникальный», «инновационный», «таким образом», «важно отметить»». ***Принцип:***Исключите неопределенность.\* В плохом варианте языковая модель вынуждена сама придумывать преимущества продукта, что приводит к банальному тексту. Хороший вариант дает четкие рамки и бьет точно в боли целевой аудитории. #### Анализ отзыва клиента - **Плохой:** «Проанализируй этот отзыв и скажи, что думает клиент». - **Хороший:** «**Роль:** руководитель службы контроля качества. **Контекст:** получили негативный отзыв о доставке товара. **Задача:** проанализировать отзыв из блока данных ниже, выделить три конкретные претензии и предложить план компенсации. **Формат:** таблица (для удобного копирования в Excel) с колонками «Претензия», «Критичность» (значения: низкая / средняя / высокая), «Решение». **Ограничения:** только факты из отзыва, без самооправданий и вводных мета. **Данные отзыва:** `"""[Вставьте текст отзыва здесь]"""`» ***Принцип:***Требуйте конкретики.\* Без ограничений система сгенерирует эмпатичные формулировки и длинные извинения вместо сухого аналитического отчета с конкретными шагами по исправлению ошибки. #### Создание ТЗ для дизайнера - **Плохой:** «Сделай ТЗ для дизайнера на баннер для сайта». - **Хороший:** «**Роль:** опытный арт-директор. **Контекст:** запускаем сезонную распродажу кирпича и блоков для застройщиков на главной странице сайта. Цвета бренда: #HEX\*\*\* и белый. **Задача:** составить ТЗ на баннер 1200х400. **Формат:** структурированный список (технические параметры, иерархия текста, требования к визуалу). **Ограничения:** без абстрактных понятий вроде «сделай красиво» или «современный стиль»». ***Принцип:***Ставьте жесткие рамки.\* Дизайнеру нужны точные технические параметры и структура элементов, а не пространные рассуждения ИИ о художественной ценности будущего рекламного баннера. ### Как составить промпт за пять шагов Для достижения максимальной эффективности при составлении регламентов взаимодействия с искусственным интеллектом необходимо придерживаться пяти последовательных шагов. - **Назначьте роль (Role):** На этом этапе вы задаете профессиональный профиль, заставляя нейросеть использовать специфическую терминологию и логику рассуждения конкретного специалиста. - **Опишите контекст (Context):** Опишите текущую ситуацию в бизнесе, цели проекта и особенности вашего продукта, чтобы искусственный интеллект понимал бизнес-контекст и не предлагал оторванные от реальности решения. - **Сформулируйте задачу (Task):** Сформулируйте конкретное, измеримое действие с использованием глаголов повелительного наклонения, полностью исключая двусмысленность и возможность двоякого толкования ваших указаний. - **Задайте формат результата (Format):** Задайте чёткую структуру итогового документа, будь то Markdown-таблица, маркированный список, JSON-объект или короткое электронное письмо, состоящее ровно из трех абзацев. - **Пропишите ограничения (Constraints):** Составьте список запретов, включающий стоп-слова, нежелательные темы и ограничения по объему, чтобы гарантированно получить чистый результат без лишней воды. ### Семь правил эффективного промптинга Держите ориентиры. Для тонкой настройки процесса генерации используйте проверенные инженерные приемы. - Назначайте узкую роль. Вместо «маркетолог» пишите «эксперт по контекстной рекламе в сфере недвижимости». - Давайте явные глаголы действия. Используйте «определи», «рассчитай», «перепиши» вместо «проанализируй» или «подумай». - Разделяйте инструкции и данные. Используйте тройные кавычки «»» или теги … для изоляции текста. - Показывайте примеры (Few-shot). Задайте 2-3 эталонных образца перед тем, как требовать результат. - Пишите ограничения от противного. Четко фиксируйте, чего делать категорически нельзя. - Контролируйте длину ответа. Задавайте жесткие рамки в словах, символах или абзацах. - Требуйте пошагового рассуждения. Фраза «думай пошагово» снижает вероятность логических ошибок. ### Личный опыт в работе с LLM #3 ![Фигура в деловом костюме оживает из бумажных резюме и пожимает руку мужчине](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/ai-resume-adaptation-1080.webp) ### Как адаптация резюме помогла мне самостоятельно прийти к пониманию формулы пяти элементов В конце 2023 года ко мне пришёл знакомый — тот, что годами терпел мои монологи про языковые модели и наконец решил это монетизировать в своих целях. Он искал работу за рубежом и хотел адаптировать резюме под каждую вакансию, на которую откликается. Задача выглядела тривиальной, пока мы не приступили к её реализации. GPT-3.5 и ранний GPT-4 на запрос «перепиши резюме под эту вакансию» выдавали два типа результата: либо общие фразы уровня «опытный специалист с развитыми навыками коммуникации», либо откровенные галлюцинации — нейросеть дописывала проекты, которых не было. Хуже того, два прогона одного и того же запроса давали два разных резюме, и о воспроизводимости результата речи не шло. Тогда я сделал то, к чему привык за годы руководящей работы: декомпозировал одну общую, но размытую задачу, и поставил несколько узких подзадач. Так же подробно, как мы ставим задачу своим сотрудникам — не «сделай хорошо», а «сделай вот это, в таком формате, к такому сроку, без вот этого». В сухом остатке промпт выглядел так: > Роль: senior IT-рекрутер, специализирующийся на найме \[роль\] в \[регион/тип компаний\]. > Контекст: ниже текст вакансии и текущая версия резюме кандидата. > Задача: переписать раздел «Опыт работы», усилив три ключевых достижения по схеме SMART (конкретика, измеримость, релевантность вакансии). > Формат вывода: для каждого достижения — блок «Было / Стало», маркированный список. > Ограничения: > — не выдумывать факты, цифры и проекты, которых нет в исходнике; > — если данных для SMART не хватает — пометить «нужны уточнения от кандидата»; > — сохранить первое лицо и нейтрально-деловой тон. > > \[Текст вакансии\] > > \[Текущее резюме\] И на моё удивление, разница в генерациях оказалась действительно существенной. Вместо «занимался разработкой бэкенд-сервисов», опираясь на контекст опыта, появлялось, например, «спроектировал и внедрил сервис обработки платежей на Go, обслуживающий ~12k RPS, что сократило время ответа API с 800 мс до 120 мс» — с пометкой «уточнить точные цифры у кандидата», если он их сам не указал. Модель перестала врать и начала задавать правильные вопросы. Метрик я тогда не вёл и это был дружеский эксперимент, а не исследование, но субъективно отклик вырос с примерно 1 интервью на 20 откликов до 1 на 5. В итоге знакомый получил несколько офферов и благополучно устроился в компанию — впрочем, важнее здесь не его трудоустройство, а те знания, что я получил, решая данную задачу. На тот момент русскоязычных материалов о том, что сегодня называют «проработкой структуры промпта», было очень мало, а про англоязычные гайды OpenAI и Anthropic я тогда и не знал, набивая шишки самостоятельно. Поэтому к структуре, которую сейчас знает любой выпускник недельного курса (про роль, контекст, задачу, формат, ограничения и примеры), я пришёл сам, через решение насущных задач. ### Словарь раздела **Few-shot** — приём, когда нейросети дают несколько примеров желаемого результата непосредственно в промпте для демонстрации нужного паттерна. **Role prompting** — техника назначения языковой модели конкретной профессиональной роли для изменения стиля и логики ее ответов. ## Почему длинный диалог снижает качество ответов ![Мужчина разрубает узел из кабелей и чатов: иллюстрация перезапуска диалога с ИИ](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/restarting-ai-session-1080.webp) Длинный диалог может ухудшать результат, если в нём накапливаются противоречивые требования и ранние ошибочные допущения. Это не означает, что уточнения вредны сами по себе. Когда модель повторяет прежнюю ошибку, соберите актуальные вводные в краткое резюме и начните новый диалог; полезные уточнения сохраните. ### Почему идеального промпта не существует Идеального подхода в проектировании промптов не существует, расходимся. Многие предприниматели тратят большое количество времени на поиск особенного «магического» подхода в построении запроса, который решит сложную бизнес-задачу в один клик. Это заведомо проигрышный шаг, в реальном бизнесе задачи слишком сложны для одного, пусть даже самого проработанного регламента. Стабильный результат достигается не за счет поиска секретных формулировок, а через выстраивание правильного цикла задач в диалоге с нейросетью, где каждый шаг контролируется человеком. ### Почему ИИ теряет точность в длинном чате В многоходовом диалоге модель может опереться на неверное раннее предположение и продолжить развивать ошибочное решение. В исследовании [Laban et al. (2025)]() протестированные модели хуже справлялись с шестью задачами, когда инструкции поступали по частям, чем когда задача была сформулирована целиком. Результат относится к условиям этого эксперимента и не означает, что каждое новое сообщение обязательно ухудшает ответ. Если диалог ушёл в сторону, соберите проверенные данные и актуальные требования в один запрос и начните заново. ### Когда нужно закрывать чат с нейросетью Нам жалко закрывать чат. Мы тратим время на корректировки, пишем длинные абзацы правок и надеемся, что система «наконец-то все поняла». Это классическая когнитивная ошибка, которую мы рассмотрим в следующих разделах. Нейросеть — это не человек, ее невозможно перевоспитать или обучить в процессе бесед. Закрывайте чат без сожаления. Если языковая модель не сгенерировала нужный результат после трех коротких уточнений, продолжать диалог в этой сессии абсолютно бессмысленно, вы допустили ошибку уже в первом запросе и намного проще будет отредактировать именно его, тем самым сбросив контекст всего последующего диалога. ### Как перезапускать промпт без потери результата Если в процессе явно неудачного диалога вы все же нащупали верные формулировки, хотя и забили контекст беседой, не продолжайте работу в этом же диалоге. Скопируйте удачные фрагменты текста, объедините их с исходным запросом, внесите корректировки, которые изначально, как вы считаете, дали негативный результат и запустите задачу с нуля в новом окне. Это обнулит контекстное окно, избавит ИИ от накопленных в ходе переписки ошибок и повышает вероятность получения чистого, структурированного результата без лишнего цифрового мусора. | Шаг | Действие пользователя | Реакция модели | | --- | --- | --- | | Итерация №1 | Запуск базового промпта по формуле 5 элементов | Формирование черновика | | Итерация №2 | Точечное исправление («Добавь акцент на X, сократи Y») | Корректировка стиля и объема | | Итерация №3 | Формирование выдачи («Выдай результат в JSON») | Получение готового к интеграции файла | Если на третьем шаге результат вас не устраивает — останавливайте процесс и переписывайте стартовый промпт. ## Продвинутые техники промпт-инжиниринга ![Дети и маленькие роботы пошагово решают задачу у школьной доски](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/step-by-step-reasoning-1080.webp) Продвинутые методы проектирования запросов расширяют возможности стандартных инструкций без использования программного кода. Назначение роли фиксирует стилистические параметры генерации, демонстрация примеров задает жесткий структурный шаблон, а пошаговое рассуждение минимизирует логические ошибки при генерациях. Системные инструкции, в свою очередь, закрепляют правила на протяжении всей рабочей сессии взаимодействия с языковой моделью. ### Role prompting: как задать роль нейросети Сформулируйте роль, если она помогает задать аудиторию, профессиональную точку зрения и стиль ответа. Роль «аналитик» сама по себе не даёт модели квалификацию эксперта: добавьте исходные данные, критерии и проверяемый результат. ### Few-shot: как обучать ИИ на примерах Сформулируйте эталонный результат и покажите его в промпте. Вместо того, чтобы долго объяснять ИИ абстрактные требования к качеству текста, просто загрузите в тело промпта два или три готовых примера хорошего выполнения аналогичной задачи. Few-shot не меняет внутренние веса нейросети. Он лишь наглядно демонстрирует необходимый паттерн поведения в рамках текущего контекстного окна, что позволяет мгновенно сойти с рельсов стандартных статистических вероятностей. ### Chain-of-Thought: пошаговое рассуждение ИИ Разбивайте сложную задачу на проверяемые этапы и просите показать формулы, исходные данные и краткое объяснение решения. В работе [Wei et al. (2022)]() примеры пошагового решения улучшали результаты определённых моделей и задач. Для моделей со встроенным рассуждением дополнительная просьба «думай пошагово» не обязательно полезна. Сравнивайте подходы на своих тестах, а вычисления проверяйте независимо. ### System Prompt: системные инструкции для ИИ Вы можете определить правила всего диалога, используя системный промпт — это глобальный регламент, который загружается в специальное скрытое поле и определяет поведение искусственного интеллекта на протяжении всей последующей переписки в чате. Это фундамент для построения системного подхода. Обычный пользователь пишет инструкции в поле ввода сообщений, а системный интегратор фиксирует роль и устанавливает ограничения на уровне инфраструктуры. ### Личный опыт в работе с LLM №4 ### Как мы перестали уговаривать LLM и начали показывать желаемый результат В 2025 году моя команда практически полностью перешла на разработку B2B материалов, используя большие языковые модели. В принципе, результат нас очень устраивал, но с одним и очень важным исключением: люди, со временем, на основании своей насмотренности нейрослопа, подсознательно начинали определять словесные обороты, используемые искусственным интеллектом, такой текст был информативным, закрывал потребность, но его было просто неприятно читать и большое количество времени уходило на редактуру словесного мусора, которые допускал ИИ при каждой генерации. Сначала я пытался внести эмоциональные корректировки в промпты: «пиши живее, как человек, добавь души, избегай воды», но быстро понял, что такой подход не работает в принципе. Машина не понимает, что такое «живой язык», она оперирует вероятностями, а самый вероятный текст про водянистый раздел «комплексный подход к решениям в инжиниринге» — это и есть тот нейрослоп, которым забит интернет и на котором языковые модели повторно обучались. Прося её «писать как человек», вы просите усреднить усреднённое. Мне существенно помогла связка из двух приёмов. **Первый:** сформируйте несколько пар с Few-shot непосредственно в промпте, приведите примеры неудовлетворительной генерации текста и показывайте ваши исправления, которые, по вашему мнению, помогли существенно выровнять ситуацию. **Второй:** сформируйте стоп-лист из словесных конструкций, которые языковая модель не должна применять при генерации. При использовании такого подхода ИИ будет ориентироваться на исправления, приведённые в приемё №1, что повысит качество генерации. После применения этих простых исправлений качество генерации системой существенно возросло. Мораль простая: машине нельзя объяснить стиль словами, оставьте слова для людей. Стиль машине можно только **продемонстрировать** — приведите пару примеров и установите явные запреты. Few-shot не решит всех проблем но в задачах с TOV (tone of voice) он сильно лучше описательных инструкций. ### Словарь раздела **Few-shot** — техника демонстрации языковой модели нескольких примеров выполнения задачи прямо в тексте запроса. **Chain-of-Thought (CoT)** — метод проектирования промптов, заставляющий ИИ рассуждать последовательно перед выдачей финального ответа. **System Prompt** — глобальная инструкция, определяющая поведение и ограничения для системы на протяжении всей сессии. ## Как писать промпты на русском языке ![Спиральная башня переходит в космическую станцию среди лент кириллицы и латиницы](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/multilingual-prompting-1080.webp) Расход токенов зависит от текста и токенизатора модели. Сравните русский, английский и смешанный варианты на своих примерах, учитывая не только цену, но и точность терминов и время проверки результата. ### Почему русский язык расходует больше токенов Токенизаторы используют словарь фрагментов текста. Если нужное слово не представлено целиком, оно разбивается на части; для некоторых токенизаторов возможно разбиение до байтов. Словари и поддержка языков различаются, поэтому универсального коэффициента стоимости русского текста нет. У разных поколений и семейств моделей токенизация русского текста заметно различается. Не следует считать все современные мультиязычные модели одинаково эффективными: сравните число токенов и качество ответа на собственных русскоязычных примерах. ### Когда писать промпт на английском языке Оценивайте сложность задачи, не берите в расчёт повышенную стоимость, в 2026 году это не всегда верно. Для простых рутинных операций вроде написания короткого электронного письма клиенту или структурирования небольшого списка пишите промпты на русском языке. Но если вам нужно провести глубокий финансовый анализ, составить сложный промпт или обработать большой массив сырых данных, пишите сам промт на английском или рунглише, где необходимо взаимодействие с оператором (тем, кто работает с ИИ в диалоговом окне). В конце просто добавьте требование: «Ответь на русском языке». ### Три правила промптов на русском языке Держите ориентиры. При работе на русском языке придерживайтесь трех простых правил для минимизации ошибок генерации. - Избегайте двусмысленности. Русский язык богат на синонимы и скрытые контексты, которые искусственный интеллект может истолковать неверно. - Пишите короткими предложениями. Сложные деепричастные обороты часто сбивают ИИ с толку в процессе рассуждения. - Четко фиксируйте падежи. При передаче переменных и списков данных используйте именительный падеж для исключения путаницы. Парадокс, но: часто в сложных промптах английский язык дает лучший русский ответ. Особенно часто я с этим сталкиваюсь в промптах, где необходимо использовать терминологию, которая часто отличается в написании на русском и на английском языке. За четыре года работы со большинством языковых моделей я выработал правило: длинный аналитический промпт с терминологией пишу на английском, вопросы и ответ запрашиваю на русском. Экономит часть токенов на API и заметно повышает качество структуры ответа. ### Личный опыт в работе с LLM #5 ![Два космонавта у люка МКС, между шлемами переплетаются ленты кириллицы и латиницы](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/russian-english-prompting-1080.webp) #### Рунглиш как инструмент в промпт-инжиниринге В 2000 году космонавт Сергей Крикалёв в шутку назвал «рунглишем» гибрид русского и английского, на котором общались экипажи МКС. Шутка прижилась — позднее NASA внесло рунглиш в список рабочих языков станции. Самый известный пример — глагол to prikryt’. В английском нет короткого аналога для действия «закрыть люк, но не запирать запорным механизмом» — приходится говорить «close but do not latch». В аварийной ситуации, где счёт идёт на секунды, это критично долго. Поэтому в обиход ЦУПа Хьюстона ввели русский глагол с английской грамматикой. Космонавт Константин Борисов описывает это так: > Когда я на тренировке слышу «have you prikryt’ed люк Node 1 AFT», у меня что-то в голове перемыкается, и я на пару секунд теряю возможность думать на английском. Логика проста: каждый язык используется там, где он эффективнее. Английский — для общей структуры и стандартов. Русский — там, где он короче, точнее или не имеет аналогов в других языках. #### Навык для LLM на рунглише Недавно я разрабатывал большой навык для нейросети — инструмент глубокой проработки маркетингового контекста продукта. Он помогает предпринимателю малого и среднего бизнеса разложить свой продукт по полочкам через диалог с ИИ. И в дальнейшем использовать этот контекст для генерации маркетинговых материалов и копирайтинга. Логика навыка: - Предприниматель отвечает на 12 вопросов о своём бизнесе. - Каждый следующий вопрос адаптируется под предыдущие ответы — система подбирает примеры и формулировки из ниши собеседника. - На выходе формируется развёрнутый контекст, который дальше используется для tone of voice, статей, маркетинговых материалов. Когда я собирал этот скилл, встал тот же выбор, что у инструкторов ЦУПа: что и на каком языке формировать в навыке, ведь нам необходимо сохранить понимание большой языковой моделью контекста терминов и маркетинговых приёмов, для которых, собственно мы и собираем информацию, в тоже время, нам необходимо обеспечить диалог с предпринимателем, использующим промпт на понятном ему языке . Решение получилось гибридным: - Английский — для архитектуры: правил, условий, логики переходов между вопросами и ограничений для искусственного интеллекта. Здесь важна предсказуемость поведения и системность. - Русский — для самих вопросов к предпринимателю и непосредственно самого отчёта, который формируется после интервью. Здесь критичны естественность речи, падежи и тонкие оттенки смысла, которые при работе через английский теряются, особенно в терминологии. В итоге промпт получился на рунглише и отвечает всем требованиям, которые я сформулировал для навыка при проектировании. Тимофей ЕрмолаевДиректор по ИТ (CIO | CTO) Более 10 лет сфере управления ИТ и автоматизации бизнеса в капиталоемких отраслях (энергетика, строительство, производство). Понятным языком рассказываю бизнесу, как приземлить хайп вокруг LLM и нейросетей на реальные процессы бэк-офиса. ### Словарь раздела **BPE-токенизация (Byte-Pair Encoding)** — метод разбиения текста на токены, при котором кириллические символы кодируются Рунглиш (русслиш, руглиш, или русинглиш) — русско-английский макаронизм, смешение в речи русского и английского языков. Наиболее частым является первое название, образованное по аналогии со спанглишем и френглишем. [Рунглиш — Wikipedia]() ## Пять ошибок при работе с искусственным интеллектом ![Отражение мужчины в экране ноутбука показывает одобрительный жест: иллюстрация лести ИИ](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/ai-sycophancy-1080.webp) Когнитивные ошибки человека снижают эффективность взаимодействия с искусственным интеллектом сильнее технических ограничений современных языковых моделей. Цифровая лесть, инерция длинного диалога, устаревшие паттерны мышления и неприятие технологий мешают делегированию рутины. Осознание этих психологических барьеров позволяет перестроить рабочие процессы бэк-офиса на системном уровне для достижения максимальной производительности труда. ### Почему ИИ соглашается с пользователем Современные модели имеют системную предрасположенность к согласию с оператором — её называют сикофантией. Это не злой умысел разработчиков, а побочный эффект обучения: при RLHF (обучении с подкреплением на основе человеческой обратной связи) [аннотаторы чаще ставят лайк приятным ответам, чем точным](). Модель усваивает простое правило: согласие = награда. На практике модель может похвалить слабую идею вместо разбора рисков. В исследовании [Sharma et al., впервые опубликованном в 2023 году](), сикофантию обнаружили у пяти протестированных ассистентов. Это не проверка всех существующих моделей. В апреле 2025 года [OpenAI откатила обновление GPT-4o]() из-за чрезмерно соглашательского поведения. Что с этим делать: 1. Не доверяйте первому ответу. Если модель согласилась с вашей идеей — это вообще ничего не значит. Откройте новую сессию и попросите модель разобрать ту же идею «глазами скептика-инвестора, который ищет 3 причины НЕ давать денег». 2. Запрашивайте структуру, а не оценку. Вместо «как тебе моя стратегия?» — «перечисли допущения, которые ты считаешь сомнительными, и оцени каждое». 3. Просите источники. Сикофантия часто прикрывается уверенным тоном при отсутствии фактов. Требование «приведи ссылки на исследования или кейсы» помогает сделать основания ответа проверяемыми, но тут можно наткнуться на ранее изученную нами галлюцинацию модели, поэтому я советую всегда проверять источники. 4. Учитывайте, что промптом проблему до конца не убрать. Одного системного промпта недостаточно, чтобы гарантированно устранить сикофантию. Поэтому критичные решения всегда сверяйте с кожаным экспертом. ### Почему не стоит долго спорить с нейросетью Нам жалко бросать начатое. Потратив полчаса на переписку с нейросетью, мы начинаем испытывать иллюзию близости к результату и продолжаем лепить костыли поверх костылей в пятнадцатом сообщении подряд. Это тупиковый путь. Накопленный в контекстном окне мусор из ваших взаимных уточнений и исправлений полностью сбивает модель с толку, лишая ее способности адекватно оценивать первоначальные критерии качества. Это называется recency bias — смещение внимания к последним сообщениям. В моей практике затяжной спор иногда приводил к повторению прежних ошибок; универсального числа допустимых уточнений нет. А все потому что в её рабочей памяти ваши раздражённые правки, находящиеся в конце, могут отвлекать модель от исходной инструкции. Что с этим делать: 1. Закрывайте сессию через 3–5 неудачных итераций. 2. В новый чат копируйте три вещи: исходный промпт с правками, удачные фрагменты из старого диалога, краткое резюме в формате «решили X, выбрали Y, отклонили Z». 3. Если уточнения не помогают, сохраните актуальные требования отдельно и начните заново. ### Как распознать некачественный AI-текст Одна из частых ошибок — принять первый ответ ИИ без проверки его пользы. [BetterUp и Stanford Social Media Lab исследовали workslop в 2025 году](): внешне убедительные рабочие материалы, в которых не хватает содержания для решения задачи. В опросе участвовали 1 150 офисных сотрудников США. Такой материал переносит работу по проверке и восстановлению смысла на получателя. Повод для редактуры — типичные штампы: «в современном мире», «давайте погрузимся», «крайне важно отметить», «синергия», «комплексный подход» и конструкциям «это не просто «что-то», а «вот-это»». Такие обороты не доказывают использование ИИ; оценивайте точность, содержание и пользу текста для адресата. Что с этим делать: - Прописывать стоп-слова в системном промпте: «Запрещено использовать обороты: «в современном мире», «давайте погрузимся», «крайне важно». Пиши как человек, который объясняет коллеге за обедом». - Задавать критерии приёмки до генерации: «Письмо должно быть до 80 слов, без вводных конструкций, с одним конкретным CTA». - Проверять на «5-second test»: текст можно считать приемлемым, если за 5 секунд чтения вы поняли смысл и не остановились на странной формулировке. ### Почему бизнесу пора начинать с ИИ Мы привыкли к старым инструментам. Столкнувшись с необходимостью проанализировать сложный финансовый отчет или составить ТЗ для подрядчиков, предприниматель по привычке открывает Excel или начинает часами лопатить документы вручную. Это легаси-мышление. Вы тратите драгоценный ресурс внимания на задачи, которые современная языковая модель способна решить за несколько секунд при наличии правильно составленного регламента. Сделайте ИИ первой точкой входа. Приучите себя и своих сотрудников отправлять любую входящую текстовую задачу на первичный анализ вашему виртуальному инженеру перед тем, как приступать к ее самостоятельному выполнению. Я не советую слепо доверять результатам генерации, но такой подход позволяет малыми усилиями получить структурированный отчёт с описанием проблемы ещё до того как вы займётесь решением, экономя до половины времени на этапе погружения в контекст. ### Почему ИИ стал рабочим инструментом бизнеса Хайп прошел, но в этот раз технологии остались. Многие собственники бизнеса до сих пор воспринимают нейросети как забавную игрушку для генерации картинок или написания постов в социальные сети. Это фатальная ошибка. Сегодня владение навыками промпт-инжиниринга — это новый минимум для любого специалиста бэк-офиса, точно так же, как умение работать с электронной почтой или таблицами Excel тридцать лет назад. Умение работать с ИИ полезно там, где оно даёт измеримый результат: сокращает время подготовки документа, помогает найти ошибки или ускоряет анализ. Для найма и внедрения я бы оценивал выполненные задачи и качество проверки, а не само упоминание нейросетей в резюме. ## Промпт-инжиниринг — профессия или навык ![Рабочие превращают светящуюся ленту текста в документы на станках](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/prompt-production-process-1080.webp) Промпт-инжиниринг — это не профессия. На данный момент, логика проектирования запросов полностью соответствует фундаментальным принципам настройки классических бизнес-процессов: входной сигнал, последовательная обработка по регламенту, выходной результат, автоматический контроль качества и итерация. Те, кто относится к промтам как к инженерной задаче, осваивают их за один месяц. Те, кто скупая курсы познает дзен, не добиваются ничего. ### Три инженерных принципа в работе с LLM Здесь нет места творчеству. Для построения надежной бесшовной инфраструктуры взаимодействия с искусственным интеллектом в вашей компании необходимо внедрить три базовых правила, которые превратят хаотичные попытки общения в прогнозируемый конвейер. - Защита от дурака. Системный промт должен содержать жесткие ограничения, которые модель физически не сможет нарушить в процессе генерации, даже если конечный пользователь попытается умышленно сбить ее с толку некорректными вводными данными. - Обратная связь. Каждый созданный вами промт — это лишь первая итерация в бесконечном цикле PDCA, требующая регулярной калибровки на основе реальных отзывов от сотрудников бэк-офиса и конечных клиентов. - Документирование. Создавайте единую библиотеку шаблонов для каждой типовой задачи вашей компании, полностью исключая хаотичное написание запросов линейными сотрудниками с нуля в процессе их ежедневной работы с клиентами. - Изучите инженерные подходы. Подробный разбор того, почему системные люди с инженерным складом ума обгоняют гуманитариев в освоении ИИ — в отдельной статье-манифесте «Почему системные люди осваивают промтинг быстрее креативных». ## Системный подход в промпт-инжиниринге ![Философы и андроиды под арками совместно изучают цифровые процессы](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/systematic-prompt-engineering-1080.webp) Системный подход к использованию языковых моделей исключает поиск единого универсального запроса для решения сложных коммерческих задач. Стабильный результат обеспечивает только сквозной пайплайн, состоящий из фиксированной роли, структурированных данных, четких критериев качества, встроенных механизмов проверки и повторяемости процесса. Промпт без системности дает случайный результат, тогда как система превращает генерацию в управляемый процесс. ### Почему не существует универсального промпта Сеть завалена подборками в духе «100 лучших промптов», обещающих заменить целый отдел маркетинга. Давайте начистоту: это иллюзия. Попытка закрыть комплексный бизнес-процесс кустарным запросом к нейросети — прямой путь к сливу времени и разочарованию в возможностях ИИ. Такой подход создает лишь лоскутную автоматизацию. Вы по-прежнему вручную перетаскиваете данные из CRM в браузер, латаете процессы костылями из цифровой изоленты и ждете чуда. Но эффективность начинается там, где рутину вытесняет бесшовная интеграция, благодаря которой данные свободно циркулируют между вашими ИТ-системами без участия человека. Промпт — это лишь один кирпич. ### Промпт ≠ решение. Промпт = ТЗ. Решение = система Промпт — это всего лишь техническое задание. Но даже самое гениальное ТЗ, переданное подрядчику, не гарантирует результат, если у вас не выстроена система контроля качества и регулярной отчетности. Вспомните наших инженеров с амнезией. Один утренний инструктаж не сделает из них слаженную команду, способную без вашего участия генерировать прибыль для компании на протяжении долгого времени. Решение всегда кроется в системе. Вам необходим полноценный конвейер, где каждый шаг виртуального сотрудника жестко регламентирован, данные поступают автоматически, а результат проходит через сито строгого контроля. Только тогда ИИ начнет приносить прогнозируемую прибыль. Подробнее об этом читайте в статье о системном подходе к работе с LLM. ## Заключение Давайте зафиксируем ключевые ориентиры. - **✓ ИИ — это штат из ста инженеров с амнезией, требующий ежедневного онбординга через промпты.** - **✓ Формула пяти элементов помогает структурировать типовые задачи бэк-офиса.** - **✓ Универсальной языковой модели не существует, подбирайте конкретный инструмент под специфику процесса.** - **✓ Длинный диалог требует контроля актуальных вводных и ранних ошибочных допущений.** - **✓ Промпт без системы остается лотереей, тогда как выстроенный пайплайн превращает работу с ИИ в бизнес-инструмент.** Держите эти ориентиры в голове. Когда вы начнете проектировать первые регламенты для своих виртуальных сотрудников, эти пять простых правил уберегут вас от хаотичных действий и позволят сразу выстроить прогнозируемый конвейер генерации качественного контента. Вернёмся к исследованию из начала статьи: постепенное раскрытие требований может сделать ответы менее надёжными. Теперь у вас есть практический способ это контролировать: согласовать задачу, сохранять актуальный контекст и проверять результат. Отсюда можно переходить от общения с моделью в браузере к проектированию автоматизации. Хотите внедрять рабочие системы? Если вы стремитесь не просто читать новости об искусственном интеллекте, а реально внедрять автоматизированные процессы в свой бизнес, подписывайтесь на мой Telegram-канал. Там нет воды. Я регулярно разбираю продвинутые технические сценарии, делюсь личным опытом настройки OpenWebUI, работы с API и проектирования сложных многошаговых пайплайнов для оптимизации бэк-офиса без привлечения дорогих программистов. Какую модель вы выбрали? Поделитесь своим практическим опытом использования нейросетей в комментариях к этой статье, чтобы я мог собрать анонимную статистику для подготовки следующего подробного аналитического разбора. ### Личный опыт в работе с LLM (Бонус) ![Лицо мужчины в котелке закрыто меткой \[Персона\_1\] на фоне серверных стоек](https://timofei-ermolaev.ru/images/articles/personal-data-masking-1080.webp) #### Как я строил гибридный пайплайн маскирования персональных данных для работы с публичными LLM Представьте типичную ситуацию в крупной компании с десятками филиалов. Служба безопасности в панике перед возможными утечками конфиденциальной информации выпускает жесткий указ, запрещающий отправку в публичные нейросети любой технической документации, чертежей, договоров и персональных данных клиентов. Полезность ИИ упала до нуля. Сотрудники мгновенно ушли в так называемый Shadow AI, начав втихаря скармливать секретные документы коммерческим моделям со своих личных мобильных телефонов, что лишь увеличило риски для бизнеса. Для одного крупного проекта я спроектировал на бумаге шлюз безопасности между корпоративным интерфейсом и внешним API. По замыслу он должен был проверять запросы, заменять конфиденциальные сведения условными обозначениями и только после этого передавать текст облачной модели. Цель состояла в том, чтобы сотрудники могли пользоваться внешними моделями, а служба безопасности контролировала передачу данных. В проектной схеме обработка документов должна была проходить автоматически в шесть этапов. - Ввод: Сотрудник отправляет рабочий запрос или объемный документ в привычный корпоративный интерфейс OpenWebUI. - Локальный аудит: Специальный DLP-фильтр на базе локальной модели класса SLM (например, Llama или Qwen на собственном сервере) классифицирует данные. - Анонимизация: Локальная модель ищет чувствительные данные, заменяет их на плейсхолдеры вроде \[КОНТРАГЕНТ\_А\] или \[СУММА\_1\], отправляет очищенный текст во внешнее облако и затем возвращает реальные значения на свои места перед показом пользователю. - Оригиналы записываются в защищенную локальную базу данных. Внешний процессинг: Очищенный безопасный текст уходит по API в мощную облачную модель Claude или GPT, которая работает исключительно с обезличенными плейсхолдерами. - Деанонимизация: Локальный шлюз принимает ответ от облака, мгновенно сопоставляет плейсхолдеры с базой данных и возвращает на место реальные имена и суммы. - Логирование: События процесса фиксируются в системе мониторинга SIEM с маскированием секретов для последующего аудита сотрудниками службы безопасности. До внедрения проект не дошёл из-за внутренних регламентов. Поэтому я описываю здесь архитектурное предложение: его эффективность и качество защиты в этой компании не измерялись. Перед использованием такую схему нужно проверить на реальных типах документов: фильтр может пропустить чувствительные сведения, а восстановление исходных значений может дать ошибку. Нужны тесты, минимизация передаваемых данных и независимые ограничения доступа. ## Частые вопросы ### Что такое промпт-инжиниринг простыми словами? Промпт-инжиниринг помогает нормально поставить задачу искусственному интеллекту. Вместо короткой команды модель получает контекст, задачу, требования к ответу и ограничения. Смысл не в поиске «магической» фразы, а в том, чтобы получать применимый и проверяемый результат без множества повторных попыток. ### Как правильно написать промпт для нейросети? Начните с результата: что именно должно получиться и как вы поймёте, что ответ подходит. Затем укажите роль исполнителя, дайте нужный контекст, сформулируйте задачу, формат и ограничения. Если запрос допускает разные трактовки, добавьте пример. После первого ответа проверяйте не красоту формулировок, а пропущенные условия. Именно их стоит добавить в следующую версию промпта. ### Из каких элементов состоит эффективный промпт? В статье используется формула из пяти частей: роль, контекст, задача, формат и ограничения. Роль задаёт профессиональную точку зрения. В контексте находятся исходные данные и описание ситуации. Задача говорит модели, что нужно сделать, а формат определяет вид ответа, например таблицу, письмо или JSON. В ограничениях можно закрепить объём, стиль, допустимые источники и критерии качества. ### Может ли нейросеть сама составить хороший промпт? Может, но получится только черновик. Дайте нейросети цель, аудиторию, исходные данные, желаемый формат и ограничения. Она соберёт из этого промпт, но не узнает сама внутренние правила компании и требования конкретного процесса. Поэтому черновик нужно прогнать на реальных примерах, убрать неоднозначности и закрепить критерии приёмки. ### Нужно ли знать программирование, чтобы заниматься промпт-инжинирингом? Нет. Для работы с ChatGPT, Claude, Gemini и другими готовыми сервисами код не нужен. Гораздо важнее понимать бизнес-процесс, уметь объяснить требования и проверить результат. Программирование понадобится, если вы решите подключить модель через API, встроить промпт в корпоративную систему или автоматизировать массовое тестирование запросов. ### Можно ли использовать один универсальный промпт для разных задач? Нет. Общим может быть каркас из роли, контекста, задачи, формата и ограничений. Но промпт для отчёта не стоит без изменений использовать для коммерческого предложения, анализа договора или клиентского письма. Под каждый процесс нужно заново определить исходные данные, критерии качества, примеры и правила проверки. Чем выше цена ошибки, тем важнее эта настройка. ### Нужно ли писать промпты на английском языке? Нет. Если исходные данные и результат нужны на русском языке, обычно удобнее писать промпт по-русски. Английский бывает полезен для узкой технической терминологии или для моделей, которые лучше следуют англоязычным инструкциям. Если есть сомнения, проверьте одну и ту же задачу на двух языках. Сравнивайте точность, полноту ответа и стоимость обработки. ### Какие техники промпт-инжиниринга стоит использовать? Для большинства бизнес-задач хватает четырёх техник. Role prompting задаёт модели профессиональную роль. Few-shot показывает несколько примеров хорошего результата и особенно полезен для стиля или классификации. System prompt закрепляет постоянные правила работы ассистента. Если задача сложная, её лучше разложить на отдельные проверяемые этапы. Такой подход удобен для анализа и других многошаговых процессов. ### Почему длинный диалог с нейросетью может ухудшать результат? Чем дольше чат, тем больше в нём старых допущений, промежуточных ошибок и противоречащих друг другу инструкций. Модель учитывает доступный контекст, поэтому первоначальная задача постепенно размывается. Если несколько уточнений подряд не помогают, откройте новый диалог. Перенесите туда проверенные исходные данные, итоговые требования и один хороший пример ответа. ### Как проверить, что промпт действительно работает? Один удачный ответ ничего не доказывает. Соберите набор типичных и сложных примеров, затем заранее определите критерии проверки: фактическую точность, полноту, соблюдение формата, стиль и количество ручных исправлений. Сохраняйте входные данные и ответы, сравнивайте несколько запусков и версии модели. Хороший промпт стабильно проходит заданные проверки, а не просто однажды выдаёт подходящий текст. ## По теме - [Контекст инжиниринг]() — Какие сведения передать вместе с поручением модели. - [Что такое LLM]() — Как устройство языковой модели связано с её возможностями и ограничениями. - [Фактчекинг ответов нейросети]() — Как проверить фактические утверждения в полученном ответе. ## Первоисточники 1. [LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation — Laban et al. (2025)]() — arxiv.org 2. [Большая языковая модель — Wikipedia]() — ru.wikipedia.org 3. [Стандартные операционные процедуры — Wikipedia]() — ru.wikipedia.org 4. [Lost in the Middle — Liu et al. (2023)]() — arxiv.org 5. [A Survey on Hallucination in Large Language Models]() — arxiv.org 6. [Обучение с подкреплением на основе отзывов людей — Wikipedia]() — ru.wikipedia.org 7. [Chain-of-Thought Prompting — Wei et al. (2022)]() — arxiv.org 8. [Рунглиш — Wikipedia]() — ru.wikipedia.org 9. [Towards Understanding Sycophancy in Language Models — Sharma et al.]() — arxiv.org 10. [OpenAI — откат обновления GPT-4o (апрель 2025)]() — openai.com 11. [Workslop — исследование BetterUp и Stanford (2025)]() — www.betterup.com