Как правильно писать промпты для нейросетей?

Система есть, и разброс результата у вас почти наверняка объясняется тем, что удачные запросы случайно попадают в правильную структуру, а неудачные её пропускают. Рабочий промпт обычно держит четыре элемента.

Первый - роль модели: кем ей быть при ответе ("ты опытный редактор технической документации"). Роль сужает пространство возможных ответов и задаёт тон и уровень детализации. Второй - контекст: что уже известно по задаче, для кого текст, какие есть ограничения. Третий - сама задача, сформулированная как конкретное действие ("сократи", "перепиши", "найди ошибки"), а не общее пожелание ("помоги с текстом"). Четвёртый - формат вывода: список, таблица, объём в словах или абзацах, наличие заголовков.

Отдельный приём, который сильно повышает стабильность на сложных задачах, это просьба рассуждать пошагово перед финальным ответом (в англоязычной литературе это называют chain-of-thought). Например, для задачи с расчётами или логикой добавьте в конец промпта фразу "сначала распиши ход рассуждения по шагам, потом дай итоговый ответ". Модель в таком режиме реже перескакивает через важный шаг и реже выдаёт правдоподобную, но неверную цифру.

Практический порядок работы:

• пишите первую версию промпта по всем четырём элементам, даже если задача кажется простой;
• если результат не устроил, не переписывайте всё с нуля, а уточните на этом же ответе, что именно не так;
• для сложных многошаговых задач разбивайте промпт на этапы: сначала попросите план, затем просите выполнить план по частям.

Разброс качества, о котором вы говорите, обычно пропадает за одну-две недели такой практики, потому что структура входит в привычку и вы перестаёте формулировать задачу на ходу.