Основы промт-инжиниринга

Почему это работает? Этот подход решает сразу две проблемы. Во-первых, он помогает справиться с ограничением окна контекста, так как на каждом шаге модель фокусируется только на одной, относительно небольшой задаче. Во-вторых, он снижает "когнитивную нагрузку" на модель. Пытаясь сделать десять вещей одновременно, нейросеть, скорее всего, сделает каждую из них посредственно. Но если вы попросите ее сделать десять вещей по очереди, она выполнит каждую на высшем уровне.

При этом подходе вы выступаете в роли проектного менеджера, а нейросеть – в роли вашего высококвалифицированного исполнителя.

Пример. Создание контента "под ключ".

Задача: Написать экспертную статью в блог о влиянии кофе на продуктивность, найти под нее релевантные научные исследования и придумать заголовки для анонса в соцсетях.

Плохой промт (все в одном):

Напиши длинную экспертную статью о плюсах и минусах кофе для продуктивности. Обязательно сошлись на 2-3 научных исследования. В конце предложи 5 ярких заголовков для анонса этой статьи в телеграм-канале.

Скорее всего, вы получите среднюю по качеству статью, выдуманные "исследования" и банальные заголовки. Задача слишком комплексна для одного промта.

Хороший подход (Декомпозиция на шаги):

Шаг первый (Поиск информации). "Мы готовим статью о влиянии кофе на продуктивность. Найди, пожалуйста, названия и краткие выводы трех реальных научных исследований (с указанием университетов или институтов), которые изучали связь между потреблением кофеина и когнитивными функциями, такими как внимание и память."

Шаг второй (Составление плана). "Отлично, спасибо за исследования. Теперь, опираясь на них и на общие знания, составь подробный план для экспертной статьи на эту тему. План должен включать введение, три основных раздела (например, 'Краткосрочные эффекты', 'Долгосрочные риски', 'Как пить кофе правильно') и заключение."

Шаг третий (Написание текста по частям). "План утвержден. Давай начнем писать. Напиши, пожалуйста, введение и первый раздел ('Краткосрочные эффекты'), используя экспертный, но понятный язык."

(…и так далее, пока вся статья не будет написана…)

Шаг четвёртый (Генерация заголовков). "Статья готова и выглядит отлично. Теперь, на основе финального текста, придумай 5 ярких и интригующих заголовков для анонса этой статьи в нашем телеграм-канале."

Такой подход требует больше вашего участия, но результат будет несравнимо выше по качеству. Вы получаете полный контроль над каждым этапом, можете моментально вносить правки и в итоге собираете из качественных частей идеальный финальный продукт.

Заключение.

Итак, теперь в вашем арсенале есть три мощные стратегии для работы со сложными задачами:

Chain-of-Thought – чтобы заставить модель рассуждать и сделать ее "мысли" прозрачными.

Self-Consistency – чтобы перепроверить результат через "мнение большинства" и повысить надежность.

Decomposition – чтобы управлять большими проектами, разбивая их на выполнимые шаги.

Мы изучили фундаментальные и продвинутые стратегии, которые применимы к работе с любыми нейросетями. Теперь, вооружившись этим мощным инструментарием, мы готовы погрузиться в специфику работы с разными типами моделей. В следующей большой части нашей книги мы подробно разберем, как применять все эти знания для генерации первоклассных текстов для любых целей.

Часть II: Промт инжиниринг для текстовых моделей.

В первой части мы заложили прочный теоретический фундамент. Вы поняли, как работают нейросети, научились конструировать промты из шести ключевых компонентов и освоили универсальные стратегии – от базовых техник до продвинутых. Теперь мы переходим к самому главному: к применению всех этих знаний для решения конкретных, реальных задач в одной из самых востребованных сфер – работе с текстом.

Эта часть книги – ваш практический гид по созданию текстового контента любого типа и сложности. Мы пройдем путь от разработки структуры статьи до написания больших, многостраничных материалов и сценариев. Умение за один час выполнить работу, на которую раньше уходил целый день, – это и есть результат применения правильных технологий, которые мы и будем здесь осваивать.

Глава 7. Создание контента. Статьи, посты для блогов и сценарии.

Самая частая ошибка, которая ведет к получению посредственного текста, – это попытка создать его "в одно действие". Промт в стиле "Напиши статью о…" – это не серьёзный подход к делу. Вы отдаете 90% контроля над результатом на усмотрение модели.

Ключевой принцип профессиональной работы с контентом: любая серьезная работа над текстом начинается с разработки его структуры. Тщательно продуманный план – это фундамент, который гарантирует логику, последовательность и полноту раскрытия темы. Использование нейросети для создания этого плана – первый и самый важный шаг в любом контентном проекте. Для этого мы будем использовать уже знакомую нам стратегию Декомпозиции, разделив большую задачу ("написать статью") на два этапа: сначала "создать план", и только потом "написать текст по плану".

Давайте разберем сам процесс создания промта для разработки структуры.

Задача: Подготовить подробную статью для блога на тему "Как новичку выбрать свою первую акустическую гитару".

Как спроектировать промт для создания плана:

Ваша цель – не просто попросить план, а дать модели четкое техническое задание на его разработку. Ваш промт должен включать в себя несколько ключевых инструкций: