Промпты для нейросетей: как сформулировать запрос, чтобы получить результат

Промпт - это просто внятно сформулированный запрос к нейросети. Слово прижилось из английского prompt и означает любой текст, который вы вводите в ChatGPT, Claude, Midjourney или другую модель, чтобы получить нужный результат. Хорошие промпты для нейросети отличаются от плохих не длиной и не количеством умных слов, а тем, сколько конкретики в них заложено.

Большинство людей формулируют запрос к нейросети так же, как обратились бы к коллеге, который и так в курсе дела: коротко, без деталей, в расчете, что модель "поймет по контексту". Не поймет. Она достраивает ответ по вероятностям на основе того, что написано в запросе, и если деталей нет, додумывает их сама - причем не туда, куда вам нужно.

Почему один и тот же запрос дает разные ответы

Нейросеть не помнит вас между чатами, если это явно не включено в настройках, и не видит, что происходит у вас в голове. У нее есть только текст запроса и, если это продолжение диалога, история переписки в текущем окне. Все остальное - домыслы модели, а домыслы у разных моделей и даже у одной модели в разных сессиях расходятся.

Отсюда и разброс на, казалось бы, одинаковый вопрос. Спросите "напиши текст для рассылки" сегодня и завтра - получите два разных текста, потому что запрос не зафиксировал ни тему, ни тон, ни длину, ни адресата. Модель каждый раз выбирает наугад в рамках того, что ей позволили формулировки. Если хотите разобраться не только в промптах, а в самих нейросетях и их особенностях, в архиве рубрики собраны разборы конкретных сервисов.

Как сформулировать промпт для нейросети: пошаговая инструкция

1. Сформулируйте задачу одним предложением. Прежде чем открывать нейросеть, ответьте себе: что должно получиться на выходе - текст, план, код, картинка, список идей. Если не можете описать задачу без "и", "или", "а еще" - значит, задач несколько, и их стоит разбить на отдельные запросы.
2. Добавьте контекст. Для кого текст, в какой ситуации он будет использован, что читатель уже знает. "Напиши пост про отпуск" и "напиши пост в телеграм-канал про отпуск в горах для подписчиков, которые увлекаются походами" - это два разных промпта, хотя тема одна и та же.
3. Укажите формат и объем ответа. Модель не угадает, нужен вам абзац или список из пяти пунктов, если вы этого не написали. Проще прямо указать: "ответь списком из пяти пунктов", "уложись в 500 знаков", "раздели ответ на три коротких раздела".
4. Задайте роль или тон, если это важно для результата. "Объясни как редактор блога" и "объясни как школьный учитель" дадут разный по сложности текст на одну и ту же тему. Роль работает не как волшебное слово, а как способ подсказать модели, какую лексику и глубину объяснения выбрать.
5. Уберите из запроса то, чего не должно быть в ответе. Фраза "без вступления и общих слов" часто спасает от типичного зачина, который ничего не говорит по делу первые два предложения. Модели обучены на массе рекламных и публицистических текстов и без прямого запрета норовят копировать их по стилю.
6. Приведите пример, если задача нестандартная. Нужен текст в конкретном стиле - киньте в промпт короткий образец: абзац своего текста или фрагмент чужой статьи, которая нравится по тону. Модели хорошо копируют структуру и ритм примера и куда хуже реагируют на абстрактные описания вроде "пиши живо и по делу".
7. Прочитайте ответ и уточните запрос, а не начинайте заново. Если результат почти подходит, не описывайте задачу с нуля - напишите, что именно поправить: "сделай короче", "убери канцелярит из третьего абзаца", "замени первый пункт на пример из другой сферы". Диалог с уточнениями почти всегда приводит к результату быстрее, чем попытка угадать идеальный промпт с первого раза.

Промпты под конкретные задачи

Тексты, статьи, посты

Для текстовых задач подходят почти все крупные языковые модели - ChatGPT, Claude, Gemini, российский GigaChat. Разница между ними в том, насколько дословно они следуют формату запроса: одни строже держат объем и структуру, другие норовят добавить свое вступление, даже если вы просили без него. Если модель игнорирует часть промпта, не спорьте с ней в одном длинном сообщении - разбейте запрос на несколько коротких уточнений подряд. Проверить, как один и тот же промпт отрабатывает в разных сервисах, можно и без подписок: подборка моделей, которые на момент публикации реально доступны бесплатно, есть в статье про бесплатные нейросети: что реально работает без оплаты и VPN.

Картинки и визуал

Для генерации изображений принцип другой: перечисляются не задачи, а признаки картинки - объект, стиль, ракурс, свет, палитра, что должно остаться за кадром. "Нарисуй кота" не даст управляемого результата, а "плоская векторная иллюстрация рыжего кота в синем свитере, простой фон, без текста" - даст. Слова про то, чего быть не должно ("без текста", "без лишних деталей на фоне"), в промптах для картинок работают особенно хорошо: модели генерации изображений часто добавляют случайные элементы, если явно их не запретить.

Презентации и структурированные материалы

Если нужен не текст и не картинка, а целый документ со структурой - слайды, план курса, конспект, - промпт стоит строить как техническое задание: сначала цель документа, потом список разделов, потом требования к оформлению каждого раздела. Подробный разбор того, как довести такую задачу от идеи до готовых слайдов, есть в материале про нейросети для презентаций: от плана до готовых слайдов - там же видно, как один и тот же промпт дает разный результат в разных сервисах.

Голос и озвучка

Для голосовых моделей промпт устроен иначе: вы задаете не только текст, но и то, как его произнести - интонацию, темп, паузы, а иногда клонируете конкретный голос по образцу записи. Формулировка "прочитай выразительно" почти бесполезна, потому что модель не знает, что вы понимаете под выразительностью. Полезнее конкретика: "медленнее в начале", "с паузой перед последним предложением", "тон как в новостях, без лишних эмоций". Как выбрать сервис и что вообще возможно с клонированием голоса, разобрано в статье про нейросети для озвучки и клонирования голоса.

Код

В промптах для кода не нужен художественный стиль, зато критичны детали среды: язык, версия, фреймворк, что уже есть в проекте и что нельзя менять. Модель, которой не сказали про версию библиотеки, выдаст код по самой распространенной в обучающих данных версии - и он может не подойти к вашему проекту. Если код не заработал с первого раза, кидайте модели текст ошибки целиком, а не пересказ своими словами: так она куда точнее чинит код по реальному тексту исключения.

Типичные ошибки в промптах

• Слишком общий запрос без контекста и цели - модель выбирает за вас тему, тон и объем.
• Просьба "сделать покороче" без указания, что именно лишнее: модель просто урезает случайные абзацы.
• Несколько задач в одном сообщении - текст, картинка и план публикации сразу. Разделяйте их на отдельные промпты.
• Отсутствие ограничений по объему: без явного указания модель выбирает объем сама, и он часто не совпадает с тем, что нужно.
• Спор с моделью в одном длинном сообщении вместо серии коротких уточнений по очереди.
• Копирование чужого "идеального промпта" из интернета без адаптации: структура подойдет, а формулировки под вашу конкретную задачу почти всегда нет.

Что делать, если нейросеть не поняла промпт

Первым делом проверьте, не пытаетесь ли вы решить в одном запросе сразу несколько задач - разбейте их на этапы. Если формулировка ясна, а результат все равно не тот, попробуйте сменить модель: у ChatGPT, Claude и Gemini разная чувствительность к одним и тем же инструкциям, и то, что не сработало в одной, может сработать в другой без единой правки промпта.

Если ошибка повторяется в одном месте - модель настойчиво добавляет вступление, которое вы просили убрать, или путает формат ответа - вынесите это ограничение в отдельное короткое предложение в конце промпта, а не прячьте его в середине абзаца. Модели хуже удерживают инструкции, зарытые в середину длинного текста, и лучше держат те, что стоят последними.

И последнее: если за три-четыре попытки результат не сдвинулся с места, скорее всего, дело не в промпте, а в том, что задачу для этой модели вы поставили не ту - просите план у текстовой модели, а не пытайтесь получить от нее точный чертеж. В такой момент выгоднее сменить инструмент, чем бесконечно полировать формулировку.