Сложность:

Как правильно формулировать промпты для текстовых нейросетей

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 18.10.2025

Нейронки понимают любые запросы и даже по просьбе «напиши рекламный текст, чтобы прям ВАУ» они постараются выполнить задачу. Правда, текст может получиться наивным, поверхностным и неинтересным. Все потому, что нейросеть получила некачественный запрос и не поняла, что именно от нее хотят.

Чем лучше и точнее сформулирован запрос, тем больше ответ будет похож на желаемый. Делимся базовыми советами, которые помогут написать рабочий промпт.

Какой подход стоит использовать при создании промптов

Перед тем, как перейдем к созданию промптов, остановимся на двух важных вещах.

Соблюдайте структуру построения промпта. Когда нейронка сканирует промпт, условно разбивает его на три части: 

1. Начало — самая важная часть.
2. Середина — важная часть, но не настолько, как начало.
3. Конец — повторение самого-самого важного.

Исходя из этого нужно правильно формулировать промпты: задача — в начале, дополнительные вводные, стиль письма, контекст, ограничения, формат ответа, примеры — в середине, повторение самого важного (задачи или какого-то нюанса) — в конце запроса. При такой структуре нейронка с наибольшей вероятностью выдаст релевантные ответы.

Как составлять промпты

Методов общения с нейросетями много. Когда вы будете делать запросы под свои задачи, скорее всего, придумаете свой универсальный промпт или подход. Но в начале работы с ботами лучше использовать базовые методы формирования запросов. А затем развивать первоначальный промпт, наслаивать на него дополнительную информацию и получать максимально рабочий запрос. 

С базы и начнем.

Важно! Дальше мы показываем, как генерировать промпты на примере нескольких задач. Всю информацию из урока вы можете использовать для генерации любых промптов: для создания статей, анализа, построения графиков и т. д.

Скажите боту, что он эксперт в вашем вопросе (задайте роль) 

Здесь сразу сделаем оговорку: ролевой промптинг помогает задать тон, стиль и специфический для предметной области контекст ответа модели. Но использовать его стоит не всегда. В разных исследованиях говорят, что в субъективных вопросах ролевой промптинг действительно помогает моделям симулировать различные точки зрения. А вот в объективных, фактологических задачах персоны обычно не улучшают, а иногда даже ухудшают качество ответов. 

Роль не наделяет LLM новыми знаниями или экспертизой. Она просто подчеркивает контекст и фокусирует внимание модели на определенном языке, стиле и области знаний этой персоны. И это не очень хорошо, когда вы хотите разобраться в чем-то и получить непредвзятое мнение. Например, если вы зададите нейронке роль эксперта по кибербезопасности и зададите какой-то спорный вопрос, нейронка может отдать предпочтение жаргону или определенной точке зрения, даже если  в ее базе знаний есть более точный и простой ответ существует.

Поэтому задавать роль или нет — решать вам;)

Задавать можно разные роли и это не обязательно должны быть специалисты. Иногда вместо «копирайтера» можно писать, что бот — популярный блогер или эксперт в конкретной теме, который умеет писать как копирайтер.

Например, для описания товаров можно задать такую роль:

А для создания постов в Telegram — такую:

Важно! Нет четких правил, когда и какую роль нужно задавать боту. Здесь лучше экспериментировать и думать, какой человек в реальном мире справится с задачей лучше всех.

Поставьте точную задачу

Здесь важно не ставить общей задачи по типу «описать кроссовки». Вместо этого добавляйте конкретику «Описать кроссовки Nike Air 95 на основе характеристик, которые я дал ниже». Чем точнее будет ваш вопрос, тем полнее будет ответ.

Чтобы поставить точную задачу, вы должны:

Описывать боту одну задачу. Пока что нейросети не всегда могут выполнять одновременно несколько заданий, поэтому важно применять декомпозицию — одну большую задачу разбивать на несколько небольших. 

Допустим, у нас есть глобальная задача — запустить блог в Telegram. Это объемная задача, которую нужно раздробить на несколько небольших: придумать контент-план → продумать структуру постов → написать посты → сгенерировать картинки. Даже самым большим промптом сделать все сразу не получится: нейросеть или только придумает контент-план, или только предложит возможную структуру постов. Либо сделает все, но очень поверхностно и ответ вам ничем не поможет.

Задавать контекст. Чтобы бот хорошо понимал контекст, лучшее решение — описать целевую аудиторию, для которой вы стараетесь написать текст, сгенерировать код или сделать график.

Понимать, что хотите получить от бота. И прописывать это в запросе. Например, «сделай описание товара, рекламный текст, таблицу продаж и т. д.». 

Представлять примерный ответ. Например, если вы хотите написать текст — должны примерно представлять, про что в нем должна идти речь. Какое полезное действие у него будет. Если это анализ — что в него должно входить и в каком виде. Если вы не будете представлять примерный результат, не сможете понять, насколько хорош ответ бота и какими запросами его можно улучшить.

Иногда нужно не просто прописывать задачу, но и объяснять, что бот должен сделать для ее выполнения. Например, чтобы сгенерировать описание товара можно поставить такую задачу:

А если задача — написать посты в Telegram, можно написать так:

Повторим. Чтобы поставить точную задачу, нужно: выделить одну небольшую задачу → понять, что вы хотите получить от бота → представить желаемый ответ → сформулировать это в конкретный запрос.

Расскажите о порядке шагов, в котором нужно выполнить задачу 

Чтобы результат получился не просто правильным, а еще и структурированным так, как вам нужно, стоит объяснить нейросети последовательность действий.

По сути, дать ей готовый алгоритм, которому она должна следовать. Давайте вернемся к нашему примеру с постом для Telegram. В предыдущем шаге мы сформулировали для него цель: «создать контент, который резонирует с аудиторией, поощряет вовлеченность и побуждает к репостам».

Теперь давайте опишем процесс его создания с помощью порядка шагов:

Такой пошаговый план заставит нейросеть следовать вашей логике, что значительно повысит качество и структурированность ответа.

Совет. Если в ваших шагах есть что-то неочевидное, обязательно поясняйте, что вы имеете в виду. Например, если один из шагов — «Пиши простым языком», стоит добавить конкретики: «Простой язык — это предложения до 15 слов, отсутствие сложных терминов и использование примеров из жизни».

Задайте ограничения 

Установите рамки, чтобы нейросети не пришлось ничего додумывать. Чем больше четких правил вы установите, тем меньше правок придется вносить в будущие ответы.

Давайте возьмем другой пример. Допустим, мы планируем путешествие и хотим проложить маршрут с учетом бюджета и пожеланий. В таком случае можно задать такие ограничения:

По такому же принципу можно описать ограничения для любой задачи.

В ограничения могут входить: размер ответа, принцип обращения к читателю, принцип построения текста, исключение определенных слов, словосочетаний и т. д. 

Важно! Если задавать ограничения по длине ответов, это не гарантирует, что бот будет строго соблюдать лимиты. Все потому, что бот не понимает понятие «символы» и не может подсчитать их в своем ответе. Но ограничение дает ему представление, какой текст от него требуется: длинный или короткий.

Объясните, как должен выглядеть ответ и задайте формат ответа

Формат ответа — то, как нейронка представит результат. Если вы пишете тексты, то нужный формат — текст. Это в промптах можно не указывать. А если вам надо, чтобы нейронка вернула ответ без своих комментариев, прямо указывайте это в запросе.

Также если вам нужен не текст, а какой-то анализ в виде таблиц или графиков, это нужно добавлять в запрос.

При этом конкретизируйте, как именно бот должен составить таблицу и что должен отразить на графике. Например:

Для примера я проанализировал статистику расходов и доходов строительной компании за 5 месяцев:

Важно! Ответы в виде таблиц и графиков работают в сервисах, которые поддерживают этот формат данных: ChatGPT и Claude. 

Дайте нейронке дополнительную информацию

Это уже необязательный, но полезный шаг. Любые примеры ответов, которые вам нравятся, правильные источники информации и т. д. помогут добиться от нейронки лучшего результата. В качестве фактуры можно передавать почти все что угодно:

• технические характеристики товара;
• статистику для анализа;
• ключевые тезисы для будущей статьи;
• данные для заполнения таблицы;
• описание целевой аудитории.

Всю эту информацию можно собирать в один документ в виде ТЗ или брифа и прикладывать к запросу вместе с основным промптом.

Покажите нейросети примеры ответов, которые вам нравятся

Хорошая подсказка — это несколько примеров того, что вы хотите получить от бота. Если задача — сделать описание товара — покажите боту описания товаров, которые вам нравятся. Если нужно написать статью — покажите референсы статей, в которых вам нравится стиль. 

Рекомендую добавлять 1-10 примеров в зависимости от их размера. Так бот поймет, что ему нужно копировать и не запутается в большом количестве информации. Например, для примеров текста хватит 1–2 референса. А для заголовков или промптов можно показать и 10 референсов.

Показать примеры нейронке можно 2 способами:

1. Добавить их в сам промпт и подсветить, что это примеры. Например, так: пример 1. […]

2. Прислать примеры отдельными сообщениями. Делать это нужно до того момента, как вы пришлете основной промпт.

Вот инструкция:

Бот ответит «договорились». После этого присылайте первый текст. 

После каждого «дальше» от бота присылайте следующий текст.

Если в какой-то момент бот собьется и начнет отвечать на ваши тексты (это может произойти после 5 текста), пришлите такой текст:

Когда пришлете все тексты, попросите бота ещё раз проанализировать их и запомнить стиль письма.

После этого можете присылать основной промпт и просить бота написать нужный текст. Другой вариант — можно собрать все примеры в файл и прислать их одновременно с промптом.

Работать можно любым из способов, который вам больше нравится.

При этом не обязательно показывать примеры только удачных текстов. Можно показывать плохие референсы и объяснять боту, что так писать не надо. Здесь тоже можно пойти 2 путями:

1. Написать что-то вроде «Это плохой пример ответа. […] Он плохой, потому что… Запомни это и не повторяй ошибок в своем ответе.
2. Прислать в одном сообщении сразу 2 примера: удачный и неудачный. Перед каждым примером нужно написать: «удачный пример», «неудачный пример». Дальше можно объяснить боту, почему вам нравится удачный пример и чем плох неудачный.

Оба способа работают хорошо и какой-то один выделить сложно. Поэтому выбирайте тот, что вам больше нравится.

Важно! Не усложняйте подсказки. Не давайте много вводных с большим количеством подпунктов. Например, не давайте подсказок вроде «сделай как в статье Х из примера, но добавь это и это, а потом возьми информацию из статьи Y то-то и то-то и совмести все в одно». 

Это только запутает нейронку и она просто скопирует отдельные куски текста из референсов.

Если сложить все подсказки из пунктов выше в один запрос, может получится такой шаблон промпта:

В вашем случае промпт может быть другим. Но строить его все равно желательно по такому принципу: задаем роль (опционально) → ставим задачу → объясняем принцип выполнения задачи → задаем ограничения → задаем формат ответа → повторяем важное, если промпт большой.

Это — только скелет хорошего запроса. Вы можете работать и с ним, но иногда ответы бота могут быть короткими и не такими точными, какими могли бы быть.

Поэтому дальше этот промпт можно раскручивать, чтобы сделать ответ точнее.

Задавайте стиль ответа

Этот подход стоит использовать, если у вас нет желаемых примеров ответа и если вы работаете непосредственно с текстами: генерируете статью, что-то изучаете, продумываете идеи и т. д.

Например, в случае с генерацией текстов можно объяснить желаемый стиль ответа в виде списка. И подтвердить все короткими примерами. 

Так можно продолжать и дальше, пока не перечислите все главные принципы нужного стиля.

Давайте протестируем все на реальном примере. Допустим, нам нужно сделать описание психологических тренингов с призывом записаться на консультацию. Из информации, которая есть — хороший пример, на основе которого мы хотим написать такие же тексты про другие тренинги. И неоформленная информация о других тренингах, которую нужно переступать в хорошие описания. 

Вот, какой промпт для этого можно использовать: 

Кстати, в этом промпте есть специаильные разделители в скобках <…> — чуть ниже расскажу, что это и зачем их использовать.

Сам промпт с примером и текстом, который нужно было переделать, здесь показывать не буду. Добавил их в отдельный документ. А здесь только покажу текст, который в итоге написал бот по референсу:

Нейронка написала пост, который полностью соответствовал моим ожиданиям и был похож на эталонный референс.

Если работаете в ChatGPT и не хотите каждый раз объяснять нейронке нужный стиль, можете описать его в режиме «Настроить GPT». 

Туда же можно добавить разные подсказки вроде «пиши так, чтобы тебя понял даже школьник» или «твои ответы должны быть максимально подробными и развернутыми». 

Для примера сравним 2 промпта:

И второй:

В первом случае мы получили короткий и поверхностный ответ. Нейронка вроде и дала какие-то идеи, но не дала никаких подробностей и дальше информацию придется вытягивать.

Во втором случае нейронки изначально хорошо проработала каждую идею, расписала все очень подробно и даже показала самопроверку. С таким ответом проще и приятнее работать.

Но подобные фразы стоит использовать осторожно, потому что не всегда нужны подробные ответы, плюс из-за них вы будете тратить больше токенов на генерацию ответов и быстрее израсходуете контекстное окно.

Что такое режим «Настроить GPT» и как его включить, рассказывали в гайде «ChatGPT: как зарегистрироваться и пользоваться сервисом»

А теперь давайте выведем новую формулу хорошего промпта: задаем роль → ставим задачу → объясняем принцип выполнения задачи → задаем контекст → задаем ограничения → задаем формат ответа → добавляем универсальные предложения → показываем эталонные референсы или стиль.

Стоит ли грубить и угрожать нейронкам

Раньше повысить качество ответов помогали разные слова-уловки. Например:

• У меня нет пальцев.
• ТЕБЯ ВСЕГДА будут НАКАЗЫВАТЬ за неверные и малозатратные ответы.

• Я собираюсь дать $1,000,000 за лучший ответ.
• Твой ответ критически важен для моей карьеры.

Раньше такие подсказки действительно работали и нейронки старались отвечать лучше. Сейчас же из-за грубости оветы становятся менее точными, а сама модель может вести себя нестабильно. 

Кроме того, модели настроены избегать токсичного взаимодействия, поэтому в ответ на агрессию вы с большей вероятностью получите отказ. Новые модели вроде Claude 4 могут даже прекратить диалог, если пользователь ведет себя настойчиво грубо. А GPT-5 вместо прямого отказа предложит безопасную альтернативу вашему запросу, которая может не соответствовать вашим целям.

Для примера я добавил грубость в промпт для брейншторминга и получил максимально скомканный и непонятный ответ:

Но и чрезмерная вежливость не сотворит чуда. Самые лучшие результаты дает четкая, структурированная инструкция в нейтрально-деловом тоне.

Сами по себе вежливые слова не являются для модели техническим сигналом к улучшению работы. Нейросеть не обладает эмоциями и не старается лучше в ответ на вежливость.

Однако польза от вежливого тона чаще всего косвенная. Формулируя запрос вежливо, человек склонен более тщательно его структурировать, добавлять больше контекста и яснее обозначать цель. Именно это повышение качества самого промпта приводят к более точному ответу.

Оптимальный вариант — спокойный, умеренно вежливый или нейтральный тон. 

Бот ответил, что дальше

Вы вряд ли получите хороший ответ с первой попытки. Дальше вам придётся общаться с ботом как с человеком и говорить, что нужно исправить или переписать. Вот несколько советов, как делать это правильно:

Не просите бота переделать весь ответ сразу. Лучше выделяйте конкретные блоки и просите переделать/раскрыть подробнее их. 

Не говорите боту «улучши, исправь». Объясняйте, как именно он должен исправить текст. Например, «Перепиши этот текст так, чтобы в нем был пример из жизни, который подтвердит все сказанное». А если хотите в чем-то лучше разобраться, используйте что-то вроде «Объясни подробнее […] Каждый раз, когда хочешь завершить смысловой блок, спроси себя: развернутый ли это ответ и поймет ли его школьник? Если нет, продолжай раскрывать пункт и делать его еще подробнее».

Показывайте примеры. Для этого объясняйте боту, что нужно изменить и в конце добавляйте пример: «Вот пример текста, в котором мне нравится все. Перепиши этот фрагмент текста так, чтобы…».

Мы показывали, как вносить правки в ответы нейронки в статье «Как написать большую статью с помощью нейросети». Эти же советы можно перенести и на другие задачи, даже не связанные с текстом.

Здесь покажем кратко на примерах 2 ситуаций. Допустим, мы пишем статью про инвестирование через управляющие компании и попросили нейросеть написать план. 

Для этого использовали промпт, который составили по правилам выше. Получили такой план:

План неидеальный, его стоит доработать. Для этого мы пишем боту, что план нужно переписать, обозначаем, где проблема и говорим, как ее нужно решить.

По сути, мы выступили в роли редактора: объяснили боту, что и в каком месте нужно поправить/переписать. По такому принципу можно исправлять и другие недостатки в ответах нейронок.

По такому же принципу можно исправлять любые ответы бота: скопировали проблемное место ответа → написали, что его нужно исправить → объяснили, как нужно исправить.

Важно! Не зацикливайтесь на том, чтобы получить идеальный результат с помощью промпта. Иногда будет быстрее отредактировать текст руками. 

В большие промпты добавляйте теги

Иногда даже проработанный промпт со всеми нужными частями может плохо срабатывать. Причина — большое количество информации, в которой нейросеть может запутаться. Здесь на помощь приходят теги — специальные разделители, которые помогают разбить запрос на понятные логические блоки. Обычно они выглядят так: <НАЗВАНИЕ>…</НАЗВАНИЕ>.

Теги помогают нейросети:

• Лучше понять структуру. Она четко видит, где начинается инструкция и где заканчивается пример.
• Не упустить детали. Важные ограничения или контекст не потеряются в общем потоке текста.
• Выдать более точный результат. Чем лучше нейросеть поняла задачу, тем качественнее будет ответ.

В качестве тегов можно использовать любые слова, которые отражают суть текста внутри него. Например, стиль, правила, ограничения, бюджет и т .д.

При работе с тегами достаточно придерживаться нескольких простых правил.

Теги должны быть парными. То есть, каждый открывающий тег должен иметь закрывающий тег, например: <ИНСТРУКЦИЯ>…</ИНСТРУКЦИЯ>. Это создает четкие границы для каждого раздела промпта.

Теги должны быть осмысленными. То есть, название тега должно отражать суть текста внутри него. Если ставим тег <СТИЛЬ>, то описываем в нем именно стиль. Ставим тег <ОГРАНИЧЕНИЯ>, значит описываем только ограничения.

Теги должны быть единообразными. Если все капсом, то все капсом. Если маленькими буквами, то маленькими. Это не сильно влияет на ответ нейронки, но снижает вероятность неправильной интерпретации запроса.

Теги могут быть вложенными. Если вы пишете очень большой промпт, то внутри одного тега можете использовать другой. Лучше всего делать это в разделе с примерами.

Пишем промпт совместно с нейронками

Иногда придумать промпт самому никак не получается. В этом случае самый простой вариант придумать запрос — попросить об этом нейросеть. Для этого можно открыть любую нейронку, описать свою задачу и попросить ее придумать промпт, который эту задачу поможет решить.

Вариант еще лучше — пользоваться промпт-генераторами, в которых нужно описать свою задачу, а нейронка сама продумает промпт по заложенным в нее инструкциям. Лучше всех с генерацией промптов справляется генератор от Claude. Он хорошо продумывает промпты и помогает решить даже сложные задачи. Единственное, работает генератор платно и только через консоль. То есть при наличии подписки на Claude.ai воспользоваться генератором не получится — придется переводить деньги на консоль. Но для работы хватит и доллара.

Как общаться с нейросетью: в одном чате или каждый раз начинать новый

Здесь все зависит от задачи. Если вы уже разработали свои рабочие промпты для последовательного решения задачи, лучше использовать их внутри одного чата. Например, сначала придумали тему статьи, здесь же написали план, а потом — саму статью + занялись редактурой.

Но если вы еще тестируете промпт, лучше каждый раз дорабатывать его и начинать новый чат. Если оставаться в старом, бот может путаться в промптах и следовать инструкциям из предыдущих версий запроса.

А для отдельных задач стоит завести GPT-ботов. Например, отдельного бота для создания картинок или анализа данных.

Писать промпты научились, пора идти дальше — разбираться, какие инструменты есть у нейросетей и как использовать их в работе.

На этом с базовым промптингом закончили, пора идти дальше и разбираться, как пользоваться нейросетями на максимум. 

• #Учеба