Как писать промпты: структура, которая всегда работает

TL;DR

В первые полгода работы с моделями промпты пишутся как попало. «Сделай X», «напиши про Y», «исправь баг тут». Иногда выходит бриллиант, чаще вода. Это списывают на нестабильность модели. Зря.

Если начать считать, разница между «как попало» и «по структуре» получается примерно в 10 раз по качеству результата. Это не метафора, цифра берётся из замеров на одинаковых задачах. Промпт без структуры даёт удачный результат с первой попытки в 2-3 случаях из 10. Промпт со структурой, в 7-8 случаях из 10. Остальное время уходит на переписывание, уточнения, ругань.

Структура, которая работает, состоит из пяти блоков: Роль, Контекст, Задача, Требования, Пример. Этот порядок не случайный. Сначала модель должна понять, кто она и где находится, потом, что от неё хотят. Если ситуация размыта, решение будет размытым. Если ситуация чёткая, решение почти всегда попадает в цель с первого раза.

В этом тексте каждый из пяти блоков разобран с примерами. Показано, на каких задачах структура даёт максимальный выигрыш, и почему именно «пример» в конце, самый недооценённый элемент. С реальными цифрами по экспериментам и тремя готовыми шаблонами для ежедневной работы.

Почему «как попало» не работает

Когда пишешь промпт без структуры, обычно сразу прыгаешь на задачу. «Напиши пост про путешествие на Алтай». Модели не за что зацепиться. Она не знает, для кого пишется текст, какого объёма ждать, в каком тоне отвечать, какие уже есть наработки.

Модель не телепат. Она строит ответ по самой высоковероятной траектории среди миллионов прочитанных текстов. Если контекста мало, траектория среднестатистическая, без характера. Получаешь текст, который мог бы написать кто угодно, для кого угодно.

Это тестируется на 30 одинаковых задачах. Берётся тема «напиши промпт для генерации обложки YouTube». Один раз отправляется пустой запрос «помоги с обложкой YouTube». Второй раз, тот же запрос с полной структурой: «ты дизайнер тревел-канала, есть видео про Чулышман, нужны 3 варианта обложки в стиле National Geographic, формат 1280x720, с примером удачной обложки в приложении».

Из 30 пустых запросов 7 дают результат, который можно отнести к удачным. Из 30 структурированных, 22 удачных. Это та самая разница в 3 раза по «попаданию», а если считать с учётом времени на переделку, то в 10 раз по итоговой стоимости задачи.

Блок 1: Роль

Первое, что пишется в промпте, кем должна быть модель. «Ты опытный копирайтер с 10 годами стажа в B2B-маркетинге». «Ты senior backend-разработчик на Python, специализация, распределённые системы». «Ты редактор журнала путешествий».

Зачем это нужно. Роль задаёт стиль речи, словарь, угол зрения, набор паттернов, которые модель будет использовать. Без роли модель пишет в среднестатистическом регистре: вежливо, нейтрально, расплывчато. С ролью она настраивается на конкретный профессиональный жаргон и точку зрения.

Роль работает лучше всего, когда она конкретная. «Ты копирайтер», слабо. «Ты копирайтер из агентства Wieden+Kennedy, который пишет провокационные слоганы для Nike», сильно. Чем точнее роль, тем уже коридор вариантов, и тем выше шанс попадания в нужный стиль.

Иногда в роль добавляют ограничения. «Ты копирайтер, который ненавидит канцелярит и боится слов "уникальный", "качественный", "профессиональный"». Это работает как фильтр: модель сама обходит штампы.

Блок 2: Контекст

После роли даётся ситуация. Кто заказчик, какая аудитория, что уже было сделано, какие есть ограничения. Это самый объёмный блок, и здесь экономить нельзя.

Пример из практики. Задача, переписать продающую страницу для онлайн-курса по фотографии. В контексте даётся: курс называется «Свет в кадре», аудитория, любители 35+ с зеркалкой Canon, средний чек 15 тысяч рублей, основной канал, Instagram, главный конкурент, курс Photoplay, болевая точка покупателя, «снимаю год, фото всё равно как у всех». Сам курс длится 6 недель, есть домашки и личная обратная связь от преподавателя.

С таким контекстом модель пишет страницу, которая попадает в боль конкретной аудитории. Без контекста она пишет про «откройте мир фотографии» и «раскройте свой творческий потенциал». Разница огромная.

Контекст должен отвечать на три вопроса: где находится задача, что уже известно, что ограничивает решение. Если на эти три вопроса есть ответы, модель работает почти как живой консультант, который перед встречей прочитал бриф.

Блок 3: Задача

Задача, это конкретное действие, которого ждут от модели. Не «помоги», не «подумай», а глагол плюс объект плюс критерий завершения. «Напиши три варианта заголовка». «Сделай SQL-запрос, который возвращает топ-10 пользователей по выручке за месяц». «Перепиши абзац, убрав канцелярит, сохранив длину».

Если задача расплывчатая, модель часто скатывается в обзор темы вместо ответа. Спрашиваешь «расскажи про Prometheus», получаешь википедийную справку. Спрашиваешь «напиши, чем Prometheus отличается от Grafana с точки зрения use case», получаешь сравнение, которое можно использовать.

Хорошая задача, это короткое предложение, которое начинается с глагола в повелительном наклонении и заканчивается понятным критерием. Если не можешь сформулировать критерий «когда задача готова», значит, задача ещё сырая, надо доработать перед отправкой.

Блок 4: Требования

Требования, это список ограничений, которым должен соответствовать результат. Длина, формат, тон, чего нельзя делать, какие слова запрещены, в каком виде вернуть.

Лучше использовать маркированный список, потому что модели легче парсить структурированные требования. Пример:

формат, markdown с H2-заголовками
тон, разговорный, обращение на ты
запрещены слова «уникальный», «инновационный», «качественный»
структура, вступление, 3 раздела, заключение с CTA
в конце добавить список «3 шага, чтобы попробовать»

С таким списком модель сразу выдаёт результат, который не нужно дорабатывать руками. Без списка каждый раз получается что-то близкое, но мимо. Например, текст 500 слов вместо 800, или статья от третьего лица вместо обращения на ты.

Особенно важны запрещённые слова. Полезно вести личный список слов, которые раздражают в текстах: характерные AI-штампы про погружения, разборы, эпохи и важные отметки. Этот список идёт в каждый промпт на написание текста. Экономит часы редактуры.

Блок 5: Пример

Самый недооценённый блок. И самый мощный.

Пример, это один (а лучше два-три) образец того, что хочется получить. Не описание стиля, не «пиши в стиле Тёмы Лебедева», а кусок реального текста, который нравится. Лучше всего работает собственный текст из прошлых задач, потому что он отражает реальный голос автора, а не представление о нём.

Цифры по экспериментам. Берётся задача «напиши лид для статьи о работе с AI». Прогоняется 10 раз промпт без примера и 10 раз с примером (один абзац из старой статьи в качестве образца). Удачных результатов с первой попытки: без примера, 3 из 10. С примером, 7 из 10. Это не магия, это просто то, что модель видит конкретный целевой паттерн и пытается его воспроизвести, а не угадывает.

Если готового примера нет, его можно сгенерировать самому в две итерации. Первый раз попроси модель написать без примера и возьми лучший фрагмент. Дальше используй его как образец для основной задачи. Получается дешевле, чем редактировать после.

Когда структура необязательна

Не все задачи нуждаются в полной пятиблочной структуре. Если задаёшь простой вопрос «что такое gRPC», роль и пример не нужны, достаточно задачи. Если просишь исправить опечатку в коде, контекст и требования избыточны.

Правило простое: структура нужна, когда цена ошибки выше цены написания промпта. Промпт на 200 слов окупается, если результат будет использоваться в работе и его придётся доделывать. Для одноразовых вопросов структура, оверкилл.

Задачи удобно делить на три уровня. Лёгкие, короткий вопрос без структуры. Средние, роль плюс задача плюс требования. Тяжёлые, полная пятиблочная структура с примером. На тяжёлые тратится 10-15 минут на промпт и экономится час на доделке.

Три рабочих шаблона

Шаблон для написания текста. Роль, копирайтер с конкретным фокусом. Контекст, продукт, аудитория, канал, цель. Задача, написать материал такого-то формата. Требования, объём, тон, запрещёнка, структура. Пример, один абзац из похожего удачного текста.

Шаблон для кода. Роль, senior разработчик в нужном стеке. Контекст, архитектура проекта, релевантные файлы, что уже работает. Задача, реализовать функцию или исправить баг. Требования, стиль кода, библиотеки, тесты. Пример, кусок кода из проекта, который отражает стиль.

Шаблон для анализа. Роль, аналитик в нужной области. Контекст, данные, бизнес-задача, что уже пробовали. Задача, найти инсайт или построить рекомендацию. Требования, формат отчёта, глубина, ограничения. Пример, старый отчёт, который понравился.

Эти три шаблона покрывают 80% задач. Остальные 20%, либо тривиальные вопросы без структуры, либо что-то совсем специфичное, под что промпт собирается с нуля.

FAQ

Сколько времени уходит на написание структурированного промпта?

5-15 минут для тяжёлой задачи. Для средней, 2-3 минуты. Это инвестиция, которая окупается за один цикл, потому что результат с первой попытки приходит в 7 из 10 случаев вместо 2-3.

Можно ли использовать один шаблон для всех задач?

Можно, но смысла мало. Шаблон под текст и шаблон под код различаются в блоках Контекст и Пример. Лучше иметь 3-5 заготовленных скелетов и подставлять данные.

Что важнее, длинный контекст или хороший пример?

Пример. Это проверяется. Промпт с коротким контекстом и хорошим примером работает лучше, чем промпт с подробным контекстом и без примера. Пример показывает модели целевую точку, а контекст, только ограничения вокруг точки.

Можно ли использовать чужой текст как пример?

Можно, если он близок к нужному стилю. Часто берутся абзацы из статей, которые нравятся, и используются как образец. Главное, не копировать пример в итоговом тексте, а только перенять стиль.

Что делать, если результат всё равно мимо?

Не переписывай промпт целиком, а уточни один блок. Чаще всего проблема в Требованиях (что-то не указано) или в Примере (взят слабый образец). Один точечный апдейт обычно решает проблему быстрее, чем полная переделка.

📌 Dzen (~900 слов)

Как понять, что промпт, это инженерия

В первые полгода работы с AI промпты пишутся как попало. «Сделай такое». «Напиши про это». «Исправь баг». Иногда получается бриллиант, чаще вода. Это списывают на нестабильность модели. Зря.

Если начать считать удачные и неудачные попытки на одинаковых задачах, оказывается: разница между «как попало» и «по структуре» получается примерно в 10 раз по итоговой стоимости задачи. Не метафора, это меряется на одинаковых темах с одной и той же моделью.

Промпт без структуры даёт удачный результат с первой попытки в 2-3 случаях из 10. Промпт со структурой, в 7-8 случаях из 10. Остальное время уходит на переписывание, уточнения, ругань с моделью.

Структура, которая работает всегда

После сотни экспериментов выходит пять блоков, которые идут в строгом порядке.

Первый блок, Роль. Модели говорят, кем она должна быть. «Ты опытный копирайтер из тревел-журнала». «Ты senior разработчик на Python со специализацией в API». «Ты редактор глянца». Это задаёт стиль, словарь, угол зрения. Без роли модель пишет в среднестатистическом регистре: вежливо, нейтрально, расплывчато.

Второй блок, Контекст. Кто заказчик, какая аудитория, что уже есть, какие ограничения. Это самая большая часть промпта, и здесь экономить не стоит. Например, для статьи о фототурах даётся: тревел-блог про Россию, аудитория 30-45 лет с зеркалкой, средний чек тура 80 тысяч, конкуренты, Russia Discovery и Лес и Море, болевая точка, «уже был на Камчатке, что дальше».

Третий блок, Задача. Конкретное действие. Не «помоги», а глагол плюс объект плюс критерий завершения. «Напиши три варианта заголовка». «Сделай SQL-запрос на топ-10 пользователей». «Перепиши абзац без канцелярита, сохранив длину». Если задача расплывчатая, модель скатывается в обзор темы вместо ответа.

Четвёртый блок, Требования. Список ограничений: длина, формат, тон, запрещённые слова, структура. Удобен маркированный список, модели легче его парсить. Полезно держать личный список запрещённых слов, которые раздражают в текстах: характерные AI-штампы про погружения, разборы и важные отметки. Этот список идёт в каждый промпт. Экономит часы редактуры.

Пятый блок, Пример. Самый недооценённый, и самый мощный. Это образец того, что хочется получить. Не описание стиля, не «пиши в стиле такого-то», а кусок реального текста, который нравится. Лучше всего работает собственный текст из прошлых задач, потому что он отражает реальный голос автора, а не представление о нём.

Почему именно этот порядок

Роль, Контекст, Задача, Требования, Пример. Порядок не случайный.

Сначала модель должна понять, кто она. Дальше, где она находится и кому отвечает. Потом, что конкретно от неё хотят. После, какие правила игры. И в конце, на что должен быть похож результат.

Если перепутать порядок, модель путается. Если дать задачу до контекста, она начнёт отвечать в общем виде, не учитывая ограничения. Если дать пример до роли, она пытается имитировать стиль, не понимая, кто его автор.

Когда ситуация для модели чёткая, решение почти всегда попадает в цель с первого раза. Когда ситуация размыта, размыто и решение. Это базовый принцип, на котором держится всё промпт-инжиниринг.

Цифры с замеров

Берётся задача «напиши лид для статьи о работе с AI». Прогоняется 10 раз промпт без примера и 10 раз с примером (один абзац из старой статьи в качестве образца).

Без примера: 3 из 10 попыток дают результат, который можно опубликовать без правки. Остальные 7 раз приходится дорабатывать или переписывать с нуля.

С примером: 7 из 10 попыток дают публикабельный результат. Это не магия, это просто то, что модель видит конкретный целевой паттерн и пытается его воспроизвести, а не угадывает.

Разница в 7 из 10 против 3 из 10, это и есть та самая разница в качестве «в 10 раз». Если считать через стоимость времени на редактуру и переписывание, экономия выходит в часы за неделю.

Что делать, когда нет готового примера

Иногда образца под рукой нет. В таких случаях его генерируют самому в две итерации.

Первый запрос, короткий промпт без примера, попроси модель написать что-нибудь по теме. Возьми лучший фрагмент из ответа, обычно один абзац. Иногда правится руками 10-15%.

Второй запрос, полный промпт по структуре, в блоке Пример используется этот свежесгенерированный абзац. Получается дешевле, чем сразу пытаться выжать идеальный результат и потом долго редактировать.

Когда полная структура не нужна

Не все задачи требуют пятиблочного промпта. Если спрашиваешь «что такое gRPC», роль и пример избыточны, хватит задачи. Если просишь исправить опечатку, контекст и требования лишние.

Правило: структура нужна, когда цена ошибки выше цены написания промпта. Промпт на 200 слов окупается, если результат пойдёт в работу. Для одноразовых вопросов это оверкилл.

Задачи удобно делить на три уровня. Лёгкие, короткий вопрос. Средние, роль плюс задача плюс требования. Тяжёлые, полная структура с примером. На тяжёлые тратится 10-15 минут на промпт и экономится час на доделке.

Главный вывод за полгода экспериментов: промпт, это не магия и не интуиция, а инженерия. Те же законы, что в коде: структура, контекст, проверка результата. Кто это понимает, тратит в три раза меньше времени на работу с моделью и получает в два раза более точные результаты.

📲 TG (600-900 символов)

Промпт без структуры даёт удачный результат с первой попытки в 3 случаях из 10. Со структурой, в 7 из 10. Разница в качестве примерно в 10 раз, если считать с учётом времени на доделку.

Структура, пять блоков в строгом порядке: Роль (кем должна быть модель), Контекст (аудитория, продукт, ограничения), Задача (глагол плюс объект плюс критерий завершения), Требования (длина, формат, тон, запрещённые слова), Пример (один абзац-образец нужного стиля).

Самый недооценённый блок, Пример. Замер: лид для статьи без примера, 3 из 10 публикабельных. С примером на один абзац, 7 из 10. Модель видит целевой паттерн, а не угадывает.

На тяжёлую задачу уходит 10-15 минут на промпт, экономится час на редактуре.