Источники из руководства MIT по эффективным промптам , лучших практик OpenAI и сообщества промпт-инженеров единодушно считают это базовым приёмом.

2. Добавьте предысторию, которая меняет ответ

Перед запросом вставьте одно-два предложения контекста, который модель иначе не узнает. MasterPrompting.net советует задать себе единственный диагностический вопрос: «Что модель, скорее всего, сделает неправильно, если я ей этого не скажу?» Вот именно эту информацию и включайте .

Тот же источник утверждает: если просто указать, кто вы (или для кого предназначен результат) и чего вы пытаетесь добиться, это улучшит 80% ваших результатов .

3. Скажите, чего НЕ ДЕЛАТЬ

Установите границы до того, как ИИ начнёт генерировать — это отсечёт шаблонный текст в корне. Например: «Не используй штампы, не начинай с фразы 'В современном быстро меняющемся мире', не перечисляй больше 3 пунктов.» Этот приём рекомендуют ресурсы, посвящённые борьбе с шаблонными ответами ChatGPT . Суть — ограничить пространство ответа заранее, чтобы модель не сползла в клише.

4. Структурируйте промпт по разделам

Используйте чёткие разделители вроде ## Контекст, ## Инструкции, ## Ограничения и ## Формат вывода. Это помогает модели воспринимать каждый раздел как отдельную задачу. OpenAI и Anthropic рекомендуют именно такой подход — Anthropic предлагает использовать XML-теги или заголовки Markdown для разделов вроде <background_information> и <tool_guidance> .

5. Приведите примеры того, что вам нужно

Один хороший пример (или плохой, которого следует избегать) в вашем промпте резко сужает пространство возможных ответов и снижает вероятность шаблонов. Это называется «few-shot» промптинг — вы показываете модели, что ищете, вместо того чтобы описывать это словами .

Продвинутые техники для профи

Трюк с ранжированием

Вместо одного ответа попросите несколько вариантов, отсортированных по какому-то признаку. Пример: вместо «Расскажи шутку про солнце» попробуйте «Расскажи 5 шуток про солнце, от самой известной до той, которую я точно никогда не слышал». Это заставляет модель выйти за рамки самого статистически вероятного (а значит, самого шаблонного) ответа .

Метод «Проинтервьюируй меня»

Начните промпт с фразы: «Задавай мне вопросы, пока не поймёшь ситуацию, а потом дай рекомендацию.» Модель будет задавать вам уточняющие вопросы, прежде чем выдаст ответ — так она вытянет из вас нужный контекст . Этот приём используют опытные пользователи, которые относятся к ИИ как к толковому новичку, которому нужно собрать требования .

Итеративные уточнения

Не принимайте первый ответ. Первоначальный ответ нейросети — это усреднённый вариант; относитесь к нему как к черновику. Уточняйте: «Сделай конкретнее», «Дай версию для неспециалистов», «А теперь попробуй оспорить свои же выводы». Каждая итерация повышает точность, и умение «дожимать» ИИ — признак продвинутого пользователя .

Поощряйте выработку позиции

LLM склонны к нейтральному, сбалансированному тону. Если хотите получить менее обезличенный ответ, явно попросите ИИ занять определённую позицию. «Заставьте его принять сторону» — приём, которым делятся опытные пользователи, отмечающие, что природное стремление ИИ угождать можно перенаправить, попросив конкретную точку зрения .

Собираем всё вместе: готовая схема

Для самых важных промптов комбинируйте эти приёмы в структурированный шаблон. Практичная модель от сообщества включает четыре части :

• Задание: краткие, чёткие инструкции
• Цитаты: релевантные ссылки или контекст
• Заметки: ваши соображения и моменты, которые стоит учесть
• Дополнительные инструкции: формат, объём, перспектива, тон, ограничения

Эта схема перекликается с фреймворком RICKY (Role, Intent, Condition, Context, Examples) и другими структурированными подходами, которые практики используют для стабильно качественных, нешаблонных результатов .

Главный вывод

Ключевая идея в том, что контекст — это не про длинные промпты, а про точные. Прежде чем набирать запрос, потратьте 10 секунд на определение того, кем должен быть ИИ, чего ему следует избегать и какая конкретная информация ему нужна. Одного этого хватит, чтобы превратить результаты из шаблонных в по-настоящему полезные.

Источники из руководства MIT по эффективным промптам , лучших практик OpenAI и сообщества промпт-инженеров единодушно считают это базовым приёмом.

2. Добавьте предысторию, которая меняет ответ

Перед запросом вставьте одно-два предложения контекста, который модель иначе не узнает. MasterPrompting.net советует задать себе единственный диагностический вопрос: «Что модель, скорее всего, сделает неправильно, если я ей этого не скажу?» Вот именно эту информацию и включайте .

Тот же источник утверждает: если просто указать, кто вы (или для кого предназначен результат) и чего вы пытаетесь добиться, это улучшит 80% ваших результатов .

3. Скажите, чего НЕ ДЕЛАТЬ

Установите границы до того, как ИИ начнёт генерировать — это отсечёт шаблонный текст в корне. Например: «Не используй штампы, не начинай с фразы 'В современном быстро меняющемся мире', не перечисляй больше 3 пунктов.» Этот приём рекомендуют ресурсы, посвящённые борьбе с шаблонными ответами ChatGPT . Суть — ограничить пространство ответа заранее, чтобы модель не сползла в клише.

4. Структурируйте промпт по разделам

Используйте чёткие разделители вроде ## Контекст, ## Инструкции, ## Ограничения и ## Формат вывода. Это помогает модели воспринимать каждый раздел как отдельную задачу. OpenAI и Anthropic рекомендуют именно такой подход — Anthropic предлагает использовать XML-теги или заголовки Markdown для разделов вроде <background_information> и <tool_guidance> .

5. Приведите примеры того, что вам нужно

Один хороший пример (или плохой, которого следует избегать) в вашем промпте резко сужает пространство возможных ответов и снижает вероятность шаблонов. Это называется «few-shot» промптинг — вы показываете модели, что ищете, вместо того чтобы описывать это словами .

Продвинутые техники для профи

Трюк с ранжированием

Вместо одного ответа попросите несколько вариантов, отсортированных по какому-то признаку. Пример: вместо «Расскажи шутку про солнце» попробуйте «Расскажи 5 шуток про солнце, от самой известной до той, которую я точно никогда не слышал». Это заставляет модель выйти за рамки самого статистически вероятного (а значит, самого шаблонного) ответа .

Метод «Проинтервьюируй меня»

Начните промпт с фразы: «Задавай мне вопросы, пока не поймёшь ситуацию, а потом дай рекомендацию.» Модель будет задавать вам уточняющие вопросы, прежде чем выдаст ответ — так она вытянет из вас нужный контекст . Этот приём используют опытные пользователи, которые относятся к ИИ как к толковому новичку, которому нужно собрать требования .

Итеративные уточнения

Не принимайте первый ответ. Первоначальный ответ нейросети — это усреднённый вариант; относитесь к нему как к черновику. Уточняйте: «Сделай конкретнее», «Дай версию для неспециалистов», «А теперь попробуй оспорить свои же выводы». Каждая итерация повышает точность, и умение «дожимать» ИИ — признак продвинутого пользователя .

Поощряйте выработку позиции

LLM склонны к нейтральному, сбалансированному тону. Если хотите получить менее обезличенный ответ, явно попросите ИИ занять определённую позицию. «Заставьте его принять сторону» — приём, которым делятся опытные пользователи, отмечающие, что природное стремление ИИ угождать можно перенаправить, попросив конкретную точку зрения .

Собираем всё вместе: готовая схема

Для самых важных промптов комбинируйте эти приёмы в структурированный шаблон. Практичная модель от сообщества включает четыре части :

• Задание: краткие, чёткие инструкции
• Цитаты: релевантные ссылки или контекст
• Заметки: ваши соображения и моменты, которые стоит учесть
• Дополнительные инструкции: формат, объём, перспектива, тон, ограничения

Эта схема перекликается с фреймворком RICKY (Role, Intent, Condition, Context, Examples) и другими структурированными подходами, которые практики используют для стабильно качественных, нешаблонных результатов .

Главный вывод

Ключевая идея в том, что контекст — это не про длинные промпты, а про точные. Прежде чем набирать запрос, потратьте 10 секунд на определение того, кем должен быть ИИ, чего ему следует избегать и какая конкретная информация ему нужна. Одного этого хватит, чтобы превратить результаты из шаблонных в по-настоящему полезные.