Как составить промпт для нейросети: правила и примеры

Промпт — это единственный способ объяснить нейросети, что вам нужно. Модель не видит вашего лица, не слышит интонацию и не знает контекста, который очевиден вам одному. Если в запросе не хватает деталей, она их додумывает сама, и результат редко совпадает с тем, что вы представляли.

Хорошая новость: составить рабочий промпт не сложнее, чем сформулировать внятное задание коллеге. Нужно просто держать в голове несколько частей запроса и не лениться их заполнять. В этой статье разберём структуру сильного промпта, покажем примеры «плохо → хорошо» для разных задач и расскажем, какие мелочи чаще всего портят ответ.

Заодно стоит помнить: разные модели по-разному реагируют даже на одинаковый промпт. Если результат не устроил, часто быстрее не переписывать запрос по кругу, а попробовать его на другой модели. В PlaceAI это делается в один клик — выбираете Claude, GPT или Gemini прямо в том же окне, не пересоздавая диалог заново.

Из чего состоит хороший промпт

Сильный промпт почти всегда содержит четыре элемента, даже если вы не расписываете их отдельными пунктами:

• Роль или контекст — кто перед вами и зачем нужен результат.
• Задача — что конкретно сделать, одним чётким предложением.
• Вводные данные — факты, цифры, текст, которые нужно учесть.
• Формат ответа — в каком виде вы хотите получить результат: список, таблица, объём, тон.

Если убрать хотя бы два пункта из четырёх, модель начинает гадать. Она может выдать академический текст там, где нужен пост для соцсетей, или расписать на три страницы то, что должно было уместиться в пять предложений.

Роль и контекст задают тон

Одна и та же просьба «напиши текст про кофе» превращается в разные задачи в зависимости от того, кто и зачем её просит. Явно укажите, для кого предназначен результат и в какой ситуации он будет использоваться.

Плохо: Напиши про важность сна.
Хорошо: Напиши короткую памятку для сотрудников офиса про важность сна.
Тон дружелюбный, без морализаторства, 5-6 пунктов, каждый на 1-2 предложения.

Во втором варианте модель сразу понимает аудиторию, длину и стиль. Ей не нужно гадать, пишете вы научную статью или заметку для внутреннего чата.

Формат ответа стоит попросить явно

Если не указать формат, модель выберет его сама, и не факт, что угадает. Просите то, что действительно удобно использовать: таблицу для сравнения, нумерованный список для инструкции, конкретное число слов или абзацев для текста.

Плохо: Сравни три CRM-системы.
Хорошо: Сравни три CRM-системы для малого бизнеса (до 20 сотрудников)
по критериям: цена, простота внедрения, интеграция с почтой.
Оформи в виде таблицы, в конце дай короткий вывод, какая CRM
подойдёт для команды, которая раньше вела клиентов в Excel.

Таблицы, списки и код в PlaceAI отображаются в чате с сохранением разметки, так что просить структурированный ответ имеет смысл — его не придётся потом форматировать вручную.

Примеры «плохо → хорошо» для разных задач

Ниже несколько пар промптов на типичные бытовые и рабочие задачи.

Письмо

Плохо: Напиши письмо про перенос встречи.
Хорошо: Напиши деловое письмо коллеге с просьбой перенести встречу
с вторника на четверг из-за конфликта в расписании. Тон вежливый,
но короткий, без лишних извинений. 4-5 предложений.

Объяснение сложной темы

Плохо: Объясни, что такое инфляция.
Хорошо: Объясни, что такое инфляция, как школьнику 14 лет.
Используй один понятный пример из жизни (например, цена мороженого),
без экономических терминов. Не больше 150 слов.

Идеи

Плохо: Придумай идеи для подарка.
Хорошо: Предложи 7 идей подарка на день рождения для мамы 55 лет,
которая любит садоводство и не пользуется гаджетами.
Бюджет до 5000 рублей. Кратко поясни каждую идею одним предложением.

Во всех примерах «хорошо» есть одна и та же логика: конкретный получатель, ограничение по объёму или бюджету и понятный критерий, по которому можно оценить результат.

Уточняющие вопросы и диалог

Не обязательно писать идеальный промпт с первого раза. Проще всего задать первый вопрос, посмотреть на ответ и уточнить то, что не устроило: «сократи вдвое», «сделай тон более неформальным», «убери третий пункт, добавь пример». История чата в PlaceAI хранится в браузере, так что можно вернуться к диалогу позже и продолжить с того же места, не пересказывая контекст заново.

Ещё один рабочий приём — попросить модель самой задать уточняющие вопросы, прежде чем выполнять задачу:

Прежде чем писать текст, задай мне 3-4 уточняющих вопроса
про аудиторию, тон и длину.

Это особенно полезно для объёмных задач: сценария, структуры статьи, плана презентации.

Шаблон промпта на каждый день

Если вы часто решаете однотипные задачи — например, каждую неделю пишете отчёт или переводите переписку с клиентами, — имеет смысл один раз собрать шаблон промпта и просто менять в нём вводные данные. Это экономит время и держит формат стабильным от раза к разу.

Роль: ты помогаешь составлять еженедельный отчёт для руководителя.
Задача: сведи список задач и результатов в короткий отчёт.
Формат: три блока - "Сделано", "В работе", "Планы на неделю",
каждый блок 3-5 пунктов, без вводных фраз и повторов.

Вводные данные:
[вставьте список задач за неделю]

Такой шаблон можно держать в заметках и вставлять в начало диалога каждый раз, меняя только последний блок с фактическими данными. Модель сразу понимает роль и формат, и не приходится каждый раз объяснять контекст заново.

Промпты для длинных задач: делите на шаги

Если задача объёмная — написать структуру целой статьи, план курса или сценарий видео, — лучше не просить всё и сразу одним промптом. Сначала попросите план или структуру, посмотрите на неё, при необходимости поправьте, и только потом просите раскрыть каждый пункт подробно.

Шаг 1: Предложи структуру статьи про здоровый сон
из 5-6 разделов с короткими заголовками, без текста внутри.

Шаг 2 (после согласования структуры):
Раскрой раздел 2 подробно, 150-200 слов, в том же тоне,
что и во вступлении.

Так проще контролировать результат на каждом этапе, чем переписывать готовый длинный текст целиком, если не подошла общая логика.

Частые ошибки

Слишком общий запрос. «Напиши про маркетинг» ничего не говорит о том, зачем нужен текст. Чем конкретнее задача, тем точнее ответ.

Смешение нескольких задач в одном промпте. Если нужно и перевести текст, и сократить его, и изменить тон, лучше разбить это на шаги или явно перечислить все действия по порядку, а не надеяться, что модель угадает приоритет.

Отсутствие ограничений по объёму. Без указания длины модель может выдать как две строки, так и две страницы. Указывайте количество слов, абзацев или пунктов.

Ожидание, что модель знает то, чего вы не написали. Нейросеть не помнит ваши предыдущие переписки или внутренние документы компании, если вы не вставили нужный фрагмент текста прямо в сообщение.

Игнорирование первого неудачного ответа. Если результат не подошёл, не нужно начинать заново — достаточно написать, что именно поправить, в этом же диалоге.