Запросы к ИИ
Роли, контекст, ограничения, примеры и практичные шаблоны запросов для работы.
44 материала (23 статьи · 21 видео)
Начните здесь
Несколько хороших первых материалов перед полной лентой.
8 мин чтенияАнатомия промпта: роль, контекст, задача, ограничения, формат
Шаблон из пяти частей, который делает важные промпты яснее, удобнее для проверки и улучшения. С разобранными примерами, типичными ошибками и практичным порядком.
Начинающий
6 мин чтенияРазница между плохим и хорошим промптом (5 примеров до/после)
Пять реальных промптов в слабой и улучшенной версиях, с коротким разбором того, что изменилось. Самый быстрый способ повысить качество ответов ИИ — без изучения какого-либо жаргона.
Новичок в ИИ
8 мин чтенияДесять шаблонов промптов для повседневной интеллектуальной работы
Десять многоразовых форм промптов для создания черновиков, критики, анализа, репетиций и структурированного вывода, а также привычка проверки для каждого вида работы.
НачинающийЕще по этой теме
6 мин чтенияСоставьте творческий бриф, прежде чем писать промпт
Промпт без брифа — это просьба к бойко пишущему инструменту изобрести ваш проект за вас. Короткий творческий бриф — аудитория, результат, ограничения, исключения и заметки о вкусе — превращает ИИ в исполнителя направления, которое уже принадлежит вам.
Новичок в ИИ
6 мин чтенияПеребирайте варианты, не теряя направления
Генерация вариантов полезна, пока она незаметно не подменит ваш тезис тем вариантом, который выглядел эффектнее прочих. Метод итерации с зафиксированным направлением: заморозьте бриф, меняйте одну ось за раз и отбрасывайте фавориты, нарушающие ключевое утверждение.
Начинающий
4 мин чтенияПромпты для обратной связи в творческой мастерской
Неструктурированные промпты «будь честен» дают расплывчатое подбадривание или хаотичные переписывания. Структурированный набор промптов для критики — ясность, структура, голос, риск, — чтобы обратная связь ИИ в формате воркшопа оставалась полезной и не превращалась в соавторство.
Начинающий
7 мин чтенияПромпты в режиме репетитора: как добиться от ИИ вопросов, а не только ответов
Без инструкций чат-бот отвечает на ваш вопрос прямо и полностью — это кажется эффективным и почти ничему не учит. Небольшой набор паттернов промптов заставляет его намекать, спрашивать и удерживать ответ, чтобы продуктивное усилие оставалось вашим.
Новичок в ИИ
7 мин чтенияВаш ИИ слишком с вами соглашается: четыре сбоя партнёра по мышлению
ИИ может помочь вам разобрать решение, но он также перенимает вашу рамку, поощряет уверенную прозу и незаметно подталкивает делегировать суждение. Вот как распознать каждый сбой.
Начинающий
7 мин чтенияКак заставить ИИ честно с вами не соглашаться
Пять практических паттернов промптинга превращают покладистый ответ ИИ в куда более полезное возражение — не выдавая при этом сгенерированный контраргумент за доказательство.
Начинающий
8 мин чтенияСтресс-тест решений с помощью ИИ: рамки, компромиссы и контраргументы
Четырёхэтапный процесс применения ИИ для прояснения решения, поиска альтернатив и контраргументов с явным обозначением неопределённости и ответственности человека.
Начинающий
10 мин чтенияChain-of-thought, self-critique, tree-of-thoughts — когда что использовать
Три способа организовать рассуждение модели на сложных задачах и компромиссы между качеством, стоимостью и задержкой. Конкретные промпты, сравнения и ограничения современных моделей с углублённым рассуждением.
Уверенный
12 мин чтенияИнженерия контекста: как работать с окнами на 1M токенов без деградации
Контекстные окна на 1M токенов существуют, но качество просаживается задолго до этого предела. Инженерия контекста — дисциплина эффективного использования контекстного окна: что включать, что суммировать, что подгружать на лету и какие паттерны удерживают качество, пока контекст растёт.
Продвинутый
8 мин чтенияПользовательские инструкции и память: настройте свой ИИ один раз
Задайте постоянные настройки без чувствительных сведений и проверьте память. Следите за тем, что сохраняется, и переопределяйте устаревший контекст при смене задачи.
Начинающий
7 мин чтенияFew-shot-промптинг: направляйте результат примерами
Если описание допускает разные толкования, покажите модели репрезентативные пары входных данных и результатов, а затем проверьте, повышают ли они единообразие в вашей задаче.
Начинающий
6 мин чтенияКак ИИ генерирует ответы: ментальная модель, после которой промптинг становится понятным
ИИ думает не так, как вы. Он генерирует вероятные продолжения из контекста. Простая ментальная модель, после которой почти все советы по промптингу становятся гораздо понятнее.
Новичок в ИИ
11 мин чтенияМногоинструментальные рабочие процессы с ИИ: надёжная передача между инструментами
Практическая схема объединения исследований, работы с документами, подготовки черновиков, критики, анализа и хранения с сохранением происхождения данных, конфиденциальности и проверки.
Уверенный
10 мин чтенияВыбор и промптинг рассуждающих моделей
Настройки рассуждений влияют на качество, задержку, стоимость и иногда на подход к промптингу. Практическое руководство по их выбору на основе оценок, а не общепринятых представлений.
Уверенный
12 мин чтенияВыбор между промптингом, RAG и файнтюнингом (и когда их сочетать)
Промптинг, RAG и дообучение — три основных способа адаптировать LLM к задаче. Каждый решает свой тип проблем. В статье — схема выбора, полная стоимость и условия, при которых сочетание методов оправдано.
Продвинутый
12 мин чтенияПроектирование промптов для продакшена: системный слой, слой разработчика и пользовательский слой
Схема управления для разделения доверенных инструкций, данных времени выполнения и пользовательского ввода, а затем версионирования, оценки, выпуска и наблюдения промптов соразмерно риску.
Продвинутый
11 мин чтенияМногоразовые библиотеки промптов: от сниппетов к общим шаблонам
Когда одна и та же задача с поддержкой ИИ повторяется, библиотека промптов может упростить воспроизведение и оценку процесса. Практическая система фиксации, тестирования, версионирования и совместного использования шаблонов.
Уверенный
6 мин чтенияСемь вещей, о которых можно спросить ChatGPT в первый день
Пустое поле ввода — самая сложная часть. Семь готовых промптов, которые превращают пустой разговор в настоящую победу уже в первый день.
Новичок в ИИ
8 мин чтенияНе ограничивайтесь одним промптом: метод итеративного диалога
Практический рабочий процесс для улучшения перспективного первого ответа через критику, сужение, смену направления, стресс-тесты и проверку вместо привычки начинать заново.
Начинающий
7 мин чтенияПисать с ИИ, не звуча как ИИ
Черновики с помощью ИИ часто попадают в общие шаблоны. Шесть редакторских проверок помогут вернуть конкретику и ритм, не выдавая стиль за доказательство авторства.
Начинающий
20 мин9-часовой курс Google по промпт-инжинирингу за 20 минут
Tina Huang. Сжатый прогон по курсу промпт-инжиниринга от Google, покрывающий фреймворки для ясности, методы итерации и проработанные примеры для писем, пересказов и анализа. Полезно, если хочется второго прохода, который натягивает те же структурные идеи на задачи, которые вам реально встречаются за рабочий день.
Начинающий
25 минОсновы промптинга | Code w/ Claude
Anthropic. Двое из команды Applied AI в Anthropic собирают один промпт для реального клиентского сценария (анализ шведских отчётов о ДТП), начиная с однострочника, который не работает, и добавляя роль, контекст задачи, динамический контент, примеры и финальный акцент слой за слоем. Это самое чистое демо на YouTube ровно того стека «роль + контекст + задача + ограничения + формат», который описывает статья, с показанными по пути режимами отказа.
Начинающий
42 минУчебник по промпт-инжинирингу — управляйте ответами ChatGPT и LLM
freeCodeCamp.org. Более длинный, более терпеливый курс, который оправдывает свою продолжительность. Главы про лучшие практики, zero-shot против few-shot и про то, как выглядят галлюцинации в выводе по промпту, — это ровно то углубление, которое нужно, когда пять примеров из статьи уже щёлкнули.
Новичок в ИИ20 мин9-часовой курс Google по промпт-инжинирингу за 20 минут
Tina Huang. Тина сжимает официальный курс Google Prompting Essentials до пятичастной структуры TCREI (Task, Context, References, Evaluate, Iterate) с проработанными примерами на каждую часть. После того как статья показала вам пять переписываний, это видео даёт рецепт, которому Google сама учит своих сотрудников, — и вы сможете применить переписывание к собственным промптам, не копируя наши.
Новичок в ИИ
29 минTree of Thoughts: обдуманное решение задач с большими языковыми моделями (разбор статьи)
Yannic Kilcher. Янник проходится по оригинальной статье Tree-of-Thoughts из Princeton/DeepMind — циклу «генерация — оценка — отсечение — откат», почему он поднимает точность на Game of 24 с 4% до 74% и где техника перестаёт быть оправданной при её 10-кратной стоимости в токенах. Полезно ровно тем, что заставляет увидеть ToT как алгоритм поиска, а не как магический префикс к промпту.
Уверенный25 минОсновы промптинга
Anthropic. Два человека из команды Applied AI в Anthropic вживую собирают реальный промпт, послойно добавляя роль, структурированные секции и явные шаги размышления. Это самая авторитетная демонстрация на YouTube «как использовать chain-of-thought, не превращая его в ритуал», и она делает тезис статьи «перестаньте вставлять во всё “Let's think step by step”» конкретным.
Уверенный
22 минКонтекст-инжиниринг для агентов
LangChain. Фреймворк Лэнса Мартина — write, select, compress, isolate — с конкретными примерами того, когда нужно суммировать историю действий, когда выгружать состояние в файлы, а когда запускать суб-агентов исключительно ради защиты контекста родителя. Ложится почти напрямую на раздел статьи про управление окнами в 1M токенов на практике.
Продвинутый
8 минContext Rot: как рост входных токенов влияет на качество работы LLM
Chroma. Келли Хонг проходит по исследованию Chroma на 18 моделях — почему оценки needle-in-haystack обманчивы, как качество деградирует при неоднозначности и отвлекающих факторах, почему даже простые задачи на повторение строк деградируют после 500 токенов. Кратко, доказательно и ровно та позиция, к которой статья хочет, чтобы вы отнеслись всерьёз, прежде чем переходить к инженерным ходам.
Продвинутый
131 минКак я использую LLM
Andrej Karpathy. Перематывайте к главе «ChatGPT memory, custom instructions» на 1:53:29. Карпатый показывает, что у него реально стоит в его собственных custom instructions, говорит о том, когда он явно просит ChatGPT запомнить факт, а когда отдаёт это на автозахват, и упоминает компромиссы — ближе к рамке статьи «настройте один раз с намерением», чем большинство туториалов для новичков.
Начинающий
36 минВсе функции ChatGPT за 37 минут
Tina Huang. Панели персонализации, памяти и custom instructions разбираются внутри более широкого обзора по всем функциям ChatGPT — и это правильная рамка: эти настройки окупаются только тогда, когда вы заодно знаете, что они конфигурируют (проекты, GPT, запланированные задачи, голос и так далее). Используйте видео как гид-экскурсию, пока сами держите открытой Settings → Personalization в соседней вкладке.
Начинающий42 минУчебник по промпт-инжинирингу: управляйте ответами ChatGPT и LLM
freeCodeCamp.org. Перейдите к главе «Zero shot and few shot prompts» на 31:20. Там показано сравнение одной и той же задачи без примеров и с несколькими, то есть именно тот контраст, на котором построена глава статьи. Более ранние разделы о подходе к промптингу и лучших практиках дают полезный фон, если вы пришли прямо из статьи без широкого контекста.
Начинающий25 минОсновы промптинга | Code w/ Claude
Anthropic. Примеры входят в десять составляющих, которые Anthropic здесь разбирает. Можно увидеть, как их добавляют к реальному клиентскому промпту и как меняется результат модели. Это полезно, если вы хотите увидеть few-shot внутри более полного промпта, а не как отдельный приём.
Начинающий
3 минСоздание OpenAI o1
OpenAI. Это трёхминутное видео из первичного источника фиксирует, как команда OpenAI представляла o1 при запуске. Оно помогает понять историю категории, но не устанавливает внутреннее устройство текущих моделей или лучший паттерн промптинга для другого поставщика либо задачи.
Уверенный
28 минo1: что происходит? Почему o1 — третья парадигма моделей и десять малоизвестных фактов
AI Explained. Видео предлагает независимое объяснение раннего представления o1 и его последствий для промптинга. Это полезный исторический контекст, но утверждения об o1 нельзя автоматически переносить на более поздние модели OpenAI, R1, режимы мышления Claude или других поставщиков.
Уверенный
77 минПромпт-инжиниринг для ИИ: глубокое погружение
Anthropic. Четыре промпт-инженера Anthropic (research, alignment, applied, developer relations) подробно говорят о том, что они реально делают изо дня в день: как редактируют промпты под давлением, как думают о «честности» в инструкциях, когда помогают XML-каркасы, а когда нет. Слоистая модель статьи аккуратно ложится на то, как они описывают работу; это лучший способ услышать эту ментальную модель вслух.
Продвинутый25 минОсновы промптинга | Code w/ Claude
Anthropic. Живая сессия сборки промпта для страховых заявок от команды Applied AI в Anthropic — они начинают с расплывчатой инструкции и итеративно доводят её до состояния, которое разработчик реально отправил бы в продакшен, демонстрируя ровно те правки, которые описывает статья для слоёв system и developer. Посмотрите её перед перечитыванием чек-листа статьи про примеры, структуру вывода и обработку отказов.
Продвинутый
10 минЛучший промпт ChatGPT, который я создал: два месяца на промпт для написания промптов
Lawton Learns. Видео демонстрирует метапромпт C.R.A.F.T. (Context, Role, Action, Format, Target audience). Это полезный кандидат для проверки поведения промпта, создающего другие промпты, но последовательность, правильность и пригодность его ответов для команды не гарантированы.
Уверенный20 минДевятичасовой курс Google по промпт-инжинирингу за 20 минут
Tina Huang. Тина показывает пятичастную схему задача/контекст/примеры/оценка/итерация и четыре названных приёма итерации. Они могут помочь составить схему-кандидат, но примеры агентов и цепочки рассуждений отражают время и контекст курса. Протестируйте каждый извлечённый паттерн на репрезентативных случаях до добавления в одобренную библиотеку.
Уверенный131 минКак я использую LLM
Andrej Karpathy. Карпатый проходит по своему реальному ежедневному использованию ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Perplexity, показывая на экране живые диалоги, а не отглаженные одношаговые промпты. Вы видите, когда он берётся за уточнение, когда переключает модель в середине треда и когда бросает линию и начинает заново — ровно тот итеративный цикл, который описывает статья, в исполнении человека, который этим зарабатывает на жизнь.
Начинающий
9 минОсвойте идеальную формулу промпта для ChatGPT (всего за 8 минут)!
Jeff Su. Формула из шести частей — задача, контекст, примеры, персона, формат, тон — объясняется на примерах офисной работы: планах тренировок, резюме и внутренних письмах. Это компактная схема, которая пересекается с несколькими паттернами из статьи.
Начинающий
26 минВсе ключевые навыки ИИ за 25 минут (2025)
Tina Huang. Глава про промптинг (02:30–09:20) выкладывает две стыкуемые мнемоники — «tiny crabs ride enormous iguanas» (task, context, references, evaluate, iterate) и «ramen saves tragic idiots» (revisit, separate, try analogous, introduce constraints) — которые чисто ложатся на паттерны итерации и доработки из статьи. Полезно, когда одной формулы за один заход недостаточно.
Начинающий