Поработав некоторое время с ChatGPT или Claude, вы начинаете замечать, что у более сильных и слабых промптов есть своя структура. Когда вы умеете называть нужные части, можно определить причину неудовлетворительного результата, а не переписывать запрос вслепую.
Ниже приведены пять составляющих с разобранными примерами и объяснением того, как они сочетаются. К концу статьи у вас будет шаблон, который можно адаптировать к важным промптам в разных инструментах, а также этап проверки результата.
Для повторяющейся работы думайте о промпте как о договоре на задачу. В нём должны быть роль, контекст, задача, ограничения, формат вывода и правило обработки неопределённости. Так промпт становится повторяемым и пригодным для проверки.
Пять частей
По порядку:
- Роль: какую перспективу или рабочую позицию должен занять ИИ в этом промпте?
- Контекст: кто вы, какова ситуация, что произошло до этого.
- Задача: что именно вы хотите от ИИ.
- Ограничения: длина, тон, чего избегать и что включить.
- Формат: форма желаемого результата.
Не каждый промпт требует всех пяти частей. Для бытового вопроса они все не нужны, а примеры или исходный материал могут быть важнее роли. Если результат имеет значение, используйте список для диагностики, а не как обязательную формулу. Текущие рекомендации поставщиков также подчёркивают ясные инструкции, уместный контекст, примеры, требования к результату и оценку, хотя ни один из них не определяет именно такой стандарт из пяти частей (руководство OpenAI по промптингу; обзор промптинга от Anthropic).
1. Роль
Роль представляет собой перспективу или рабочую позицию, которую вы задаёте модели. Она может помочь определить ожидаемую аудиторию, лексику и подход, но прямое указание задачи способно сработать не хуже. Роль не даёт модели настоящей квалификации или недоступного ей профессионального суждения.
Слабо:
Объясни пенсионные фонды.
Лучше:
Вы ясно объясняете сотрудникам в Эстонии, находящимся в середине карьеры, как устроены пенсионные схемы. Используйте простой русский язык, один раз определяйте профессиональные термины и оставайтесь на уровне общих принципов: не выбирайте продукты, суммы взносов или персональные пенсионные планы.
Объясни пенсионные фонды.
Модель не становится консультантом. Инструкция просит её следовать стилю и плотности ясного объяснительного текста. Это может сделать ответ конкретнее, не превращая образовательный запрос в регулируемую консультацию.
Несколько замечаний о ролях:
- Отдавайте предпочтение деталям, относящимся к задаче. «Внимательный автор объяснений об эстонском корпоративном учёте, который отличает общие принципы от советов по подаче деклараций» задаёт более ясные границы, чем «эксперт».
- Используйте роли для определения аудитории, тона и области работы, а не для подачи документов или консультирования. Роль не является лицензией или доказательством компетентности.
- Такая установка, как «скептический рецензент», «терпеливый преподаватель» или «внимательный редактор», может быть полезна, если меняет запрошенное поведение. Если важна стабильность, сравните её с эквивалентными конкретными инструкциями.
- Избегайте выдуманных биографий и нагромождения статусных заявлений. Фраза «вы всемирно известный авторитет с двадцатилетним опытом» не создаёт такую квалификацию. Вместо этого укажите требуемый метод, аудиторию и ограничения.
2. Контекст
Контекст включает всё, что модели нужно знать о вашей ситуации и что не очевидно из самой задачи: вашу роль, команду, проект, прежние попытки, неудачные подходы и аудиторию. Всё это влияет на то, как должен выглядеть хороший ответ.
Слабо:
Подготовь обновление по проекту для моего руководителя.
Лучше:
О себе: я продакт-менеджер в B2B SaaS-компании в Таллинне. Уже два месяца веду проект миграции нашей системы аутентификации.
Что произошло: на прошлой неделе мы столкнулись с серьёзной проблемой со сторонним провайдером идентификации. Решение означает, что мы сдадим работу на две недели позже запланированного. В остальном команда работает хорошо.
Мой руководитель: старший VP по продукту, предпочитает максимально прямые апдейты, не любит извинений и наполнителей типа «мы привержены…», хочет знать риски и что я с ними делаю.
Подготовь обновление по проекту.
Заметьте, насколько меняется ответ, когда модель знает, кто вы, что произошло и кто читает. Это не «больше контекста ради контекста». Каждая строка формирует вывод.
Три поля контекста, которые стоит проверить:
- Кто вы. Ваша роль, уровень, чем занимаетесь.
- Что уже произошло. История, предыдущие попытки, ранее принятые решения.
- Для кого вывод. Аудитория. Её предпочтения, экспертиза, ограничения.
Если вы регулярно используете один и тот же одобренный промпт, стабильные инструкции можно сохранить в Custom GPT или Claude Project, когда функция доступна на вашем тарифе и в рабочем пространстве. Не добавляйте конфиденциальные или регулируемые данные, если этого не разрешают учётная запись, договор и политика организации, и пересматривайте сохранённые инструкции при изменении процесса.
3. Задача
Задача представляет собой собственно запрос. С неё большинство людей и начинает. Часто её можно оставить в привычном виде, например «составь письмо», «кратко изложи документ» или «предложи три варианта», если остальные части выполняют свою работу.
Несколько полезных шаблонов задач:
- Предложите варианты. «Дайте три черновика». «Сделайте пять вариантов». Так вы получаете альтернативы для сравнения, не возлагая всё решение на один черновик.
- Сначала вопросы, затем действие. «До подготовки черновика задайте мне пять вопросов, ответы на которые вам нужны. Дождитесь моих ответов». Используйте этот подход, если недостающие данные существенно изменят черновик.
- Критикуй, а не переписывай. «Найди, что не так. Цитируй конкретные строки. Не переписывай». Полезно, когда вы хотите, чтобы модель оттачивала вашу работу, а не заменяла её.
- Сравни и порекомендуй. «Сравни X и Y по этим четырём измерениям. Затем порекомендуй одно и скажи, что изменило бы твой ответ».
- Примените метод. «Проанализируйте это с помощью [STAR / SWOT / RACI / Five Whys / ICE]».
Паттерн везде один и тот же: будьте конкретны относительно глагола, который модели нужно выполнить.
4. Ограничения
Ограничения задают рамки результата: длину, тон, формат, лексику, обязательное и исключённое содержание.
Без уместных ограничений модели приходится самостоятельно выбирать длину, тон, охват и аудиторию. Явные границы уменьшают неоднозначность и упрощают оценку результата.
Полезные ограничения:
- Длина. «До 100 слов». «Максимум три предложения». «Один абзац». «Две страницы». Выбирайте предел под задачу, а не исходите из того, что больше подробностей всегда лучше.
- Тон. «Доброжелательно, но профессионально». «Резко и прямо». «Разговорно, с лёгкой самоиронией». «Следуйте тону примера [paste example]».
- Словарь. «Не используй слова leverage, utilize или going forward». «Избегай жаргона». «Используй только слова, понятные 12-летнему».
- Ограничения на уровне формата. «Без преамбулы». «Без итогового резюме». «Не начинай с „Отличный вопрос“».
- Что включить. «Включи один конкретный пример». «Сошлись на данные, которые я только что дал».
- Что исключить. «Не пишите извиняющееся вступление». «Не начинайте словами „Отличный вопрос“». Для малозначимого черновика можно попросить сократить лишние оговорки, но в темах денег, здоровья, права и безопасности не убирайте признаки неопределённости или границы профессиональной консультации.
Предпочитайте положительные конкретные инструкции, описывающие желаемый результат, а узкие запреты добавляйте для блокировки повторяющейся ошибки. Например: «Начните сразу с рекомендации. Не открывайте ответ словами „Отличный вопрос“». Длинному списку запретов может быть труднее следовать, чем краткому описанию хорошего результата.
5. Формат
Формат определяет форму ответа: маркированный или нумерованный список, таблица, абзац, JSON, Markdown, блок кода либо обычный текст. Явное указание формата может сократить последующую ручную правку.
Примеры:
Верни в виде markdown-таблицы с тремя колонками: вариант, плюсы, минусы.
Верни в виде JSON-объекта с ключами “summary”, “decisions” и “open_questions”.
Верни в виде трёх коротких абзацев без заголовков.
Верни в виде нумерованного списка из пяти пунктов, каждый длиной в одно предложение.
Особенно полезный приём, когда вы хотите использовать вывод дальше (вставить в документ, передать в другой промпт, опубликовать где-то): покажите модели формат через короткий шаблон:
Верни в этом формате:
Решение: […]
Три главных аргумента «за»:
- […]
- […]
- […]
Три главных аргумента «против»:
- […]
- […]
- […]
Что изменило бы твой ответ: […]
Модель может заполнить пропуски, сделав результат более единообразным и удобным для проверки. Если данные должна разбирать программа, используйте доступную в продукте функцию структурированного вывода или схему и проверяйте возвращённые данные, а не полагайтесь только на визуальный шаблон.
6. Валидация
Шестая часть не всегда находится внутри самого промпта, но она относится к любому серьёзному процессу: как вы поймёте, что ответ достаточно хорош?
Полезные инструкции для валидации:
Если делаешь фактическое утверждение, отметь, взято ли оно из исходного текста, который я дал, или из общих фоновых знаний.
Если обязательное поле отсутствует, напиши
[missing]вместо догадки.
Перед финальным ответом перечисли три предположения, которые ты сделал.
После черновика дай короткий чеклист того, что мне стоит проверить перед использованием.
Валидация важна, потому что гладкий ответ всё равно может быть неверным. Хороший промпт не просто просит модель выдать результат. Он говорит модели, как показывать неопределённость, недостающие входные данные и места, требующие проверки.
Собираем всё вместе: разобранный пример
Соберём все пять элементов на реальной задаче. Допустим, нужно написать вежливый, но твёрдый ответ клиенту, который просит добавить бесплатно объём работ в проект.
Без шаблона:
Напиши ответ клиенту, который хочет больше работы бесплатно.
Получите что-то общее. С шаблоном:
Роль: Помоги мне написать ответ от лица прямолинейного и доброжелательного фриланс-дизайнера, который устанавливает чёткую границу проекта, не выдумывая правила, условия договора или историю отношений с клиентом.
Контекст: Я фриланс-дизайнер. Клиент (основатель стартапа, с которым я работаю уже год) только что попросил добавить две новые страницы в проект, который уже на финальной стадии. Объём был чётко зафиксирован в контракте. Отношения в остальном хорошие. Я не хочу его терять, но и не хочу делать работу бесплатно.
Задача: Подготовь три варианта ответа.
Ограничения:
- Каждый объёмом до 150 слов
- Доброжелательно, но недвусмысленно: я отказываю в бесплатной работе, а не торгуюсь
- Предложи понятный альтернативный путь (например, небольшой дополнительный заказ)
- Без «Надеюсь, у вас всё хорошо», без извинений за установленную границу
- Не включай «С уважением» или другую заключительную формулу; я добавлю её сам
Формат: Три пронумерованных варианта, у каждого пометка тона (например, «1. Тёплый и поясняющий») и однострочная заметка «когда отправлять этот».
Второй промпт ставит перед моделью более чётко определённую задачу. Просмотрите все три версии, убедитесь, что ни одна не придумывает факты или обязательства, выберите ближайшую к цели и отредактируйте её перед отправкой.
Несколько паттернов, которые комбинируют пять элементов
Несколько форм промптов, которые стоит попробовать:
Обратное интервью. Роль + контекст, затем задача, начинающаяся с «Задай мне пять вопросов, на которые тебе нужны ответы, чтобы хорошо это сделать». Позволяет модели помочь вам отточить сам промпт.
Три варианта черновика. Роль + контекст + «сделай три версии» + ограничения по длине и тону + нумерованный формат. Полезно, когда сравнение альтернатив входит в задачу.
Структурированный аналитик. Роль + контекст + «применить этот фреймворк» + «использовать именно эту структуру разделов» + формат. Правильная форма для любой аналитической задачи.
Терпеливый репетитор. Роль (репетитор) + контекст (вы, ваш уровень) + задача (учи меня, спрашивай) + ограничения («по одному вопросу за раз, жди меня») + формат (структурирован по этапам). Комбинирует все пять и создаёт полезный цикл обучения.
Со временем вы выработаете свои формы. Все они являются вариациями одного шаблона: пять составляющих расположены в практичном исходном порядке, а не представлены как универсальный закон.
Маленькая привычка, которая накапливается
После любого посредственного ответа ИИ остановитесь на две секунды. Спросите: какой из пяти я пропустил?
- Модель не знала, кем она является? → роль.
- У неё не было моей ситуации? → контекст.
- Она неправильно поняла глагол? → задача.
- Вывод был слишком длинный, формальный, раздутый? → ограничения.
- Форма ответа оказалась не той? → формат.
Вы можете обнаружить недостающую составляющую, неясную инструкцию или слабый пример. Исправьте конкретный пробел и попробуйте снова. Так вы учитесь на собственных промптах и результатах, а не только на общей формуле.
Пять частей плюс валидация. Применяйте их осознанно, пока не начнёте тянуться к ним автоматически.
