Промпты: метод + проверка
Раздел Практикума. Проверено: 2026-06. Это не «100 промптов, которые принесут деньги». Конкретные формулировки устаревают с каждой моделью — здесь то, что не устаревает: как думать над промптом и как проверять вывод. Промпт ускоряет один шаг; результат даёт процесс с проверкой.
Главная мысль книги работает и тут: ИИ удешевляет output (черновик, текст, расчёт) — ценность смещается к тому, что вы вокруг этого делаете: ставите задачу, даёте контекст, проверяете. Хороший промпт — это половина; вторая половина — точка проверки вне модели. Без неё даже идеальный промпт даёт демо, а не результат.
⚠️ Сообщество, которое собирает реальные ИИ-кейсы, заметило закономерность: худшие кейсы присылали те, кто называл себя «ИИ-консультантом» — много лозунгов, мало воспроизводимости. Хороший приём простой и его может повторить обычный человек. На это и ориентируемся.
Каркас CLEAR
Один опорный фреймворк, не десять аббревиатур. CLEAR (Leo Lo, 2023, The Journal of Academic Librarianship — это не «наш» фреймворк, а citable-источник). Пять свойств хорошего запроса:
- C — Concise (коротко). Уберите лишнее. Длинный размытый промпт = размытый ответ.
- L — Logical (связно). Дайте мысли порядок: сначала роль и контекст, потом задача, потом формат.
- E — Explicit (явно). Прямо укажите формат вывода и границы: «таблицей», «не больше 5 пунктов», «если не уверен — так и скажи, не выдумывай».
- A — Adaptive (итеративно). Первый ответ — черновик. Переформулируйте, сузьте, попросите вариант получше. Диалог, а не один выстрел.
- R — Reflective (с проверкой). Оцените и вывод, и сам промпт: что улучшить в следующий раз.
Почему именно CLEAR: последние два свойства — Adaptive + Reflective — это встроенная проверка и итерация. Прямой мост к личной системе (глава 6) и к проверке-evaluation (Том 2, глава 2). Не список лайфхаков, а привычка думать.
Точечно сверху, не стопкой: дайте роль и контекст («ты юрист на стороне заказчика…»), покажите пример нужного формата (few-shot) и — приём из главы 8 — просите варианты и критику, а не готовый ответ (так ИИ расширяет ваш выбор, а решаете вы; это страховка от когнитивного долга).
Принцип: плохо → хорошо → как проверить
Каждый приём показываем парой. «Хорошо» почти всегда = роль · контекст · формат · граница · что проверить.
1. Разобрать документ
- ❌ «Перескажи этот договор».
- ✅ «Ты на моей стороне (я — заказчик). Выдели риски для меня, отсортируй по тяжести, к каждому — цитата пункта и предложенная правка. Таблицей. Если пункт неоднозначен — отметь, не сглаживай».
- 🔎 Проверка: сверьте цитаты с текстом договора; решение и ответственность — на вас, не на модели.
2. Сравнить и выбрать
- ❌ «Какую стиральную машину купить?»
- ✅ «Подбери 3 варианта под ограничения: ниша 60×85 см, сушилка сверху, бюджет до N, бренд под старую колонку. Для каждого — почему подходит и один риск. Не давай 10 штук».
- 🔎 Проверка: цены и наличие перепроверьте на дату — модель их выдумывает уверенно.
3. Сгенерировать черновик (письмо/пост/ответ)
- ❌ «Напиши пост про наш продукт».
- ✅ «Аудитория — [кто], боль — [какая]. Дай 5 идей постов: экспертный, вовлекающий, продающий через пользу. Тон спокойный, без хайпа. Не выдумывай факты о продукте — если не знаешь, оставь пропуск».
- 🔎 Проверка: факты о продукте/цифры — ваши; вычитайте тон под себя.
4. Найти слабые места (а не подтверждение)
- ❌ «Почему эта компания нам подходит?»
- ✅ «Найди причины отклонить эту компанию как клиента: не тот размер, рынок, продукт, бюджет. Будь строг». (Приём via negativa — против подтверждающего смещения.)
- 🔎 Проверка: вы решаете по сумме «за и против», модель лишь расширяет список «против».
5. Извлечь структуру из текста
- ❌ «Разбери эту переписку».
- ✅ «Вытащи все суммы и даты из этого архива сообщений в таблицу: дата · сумма · о чём · кто. Числа бывают в разных форматах — приводи к одному, сомнительные помечай».
- 🔎 Проверка: пройдите глазами 10–15 строк выборкой; в одной из них почти наверняка ошибка.
Дальше
- Возьмите готовый шаблон промпта под свою задачу — роль · цель · контекст · формат · что проверить.
- Посмотрите банк реальных кейсов «до/после» — где ИИ сэкономил время и где без проверки было бы плохо.
- Хотите перестать объяснять одно и то же по пятому разу? Упакуйте приём в навык-скилл (это про как оформить, а здесь — про как сформулировать и проверить).
Версия: 2026-06. Обновление: при заметной смене поведения моделей. ⚠️ ИИ уверенно ошибается — факты, числа, цитаты и оценки проверяйте сами.