Цветовая типизацияГеометрия телаАрхитектура лицаСтилевой код
Промт для определения типа внешности: структура, которая видит то, что упускает глаз
Готовый модульный шаблон + логика каждого блока, чтобы ИИ выдавал профиль, а не угадывал
Вы загружаете фото в чат и пишете: «Определи мой цветовой тип». ИИ отвечает: «Вы — Холодное Лето». Вы спрашиваете у другого модели — «Мягкая Зима». Третья говорит: «Светлая Весна». Знакомо?
Проблема не в модели. Проблема в том, что запрос «определи тип» — это просьба угадать. Без заданной системы координат, алгоритма сравнения и формата отчёта модель hallucinates (галлюцинирует), подбирая ярлык к общему впечатлению от пикселей.
Анатомия рабочего промта: пять обязательных модулей
Роль и система координат
Зафиксируйте, кто именно отвечает: эксперт-колорист по методу «12 сезонов», консультант по Кибби, визажист. Укажите, по какой системе оцениваете: сезонная, тональная, direção-метод, 16-сезонная.
Без этого ИИ смешивает терминологию разных школ: «Контрастная Весна» не существует в классике, но появляется в ответе.
Протокол входных данных
Опишите, что именно анализируется: фото в.daylight, без макияжа, при 5500K, лицо в анфас и профиль, фигура в обтягивающей одежде. Запретите анализировать фото с фильтрами, в тенях, в очках.
Добавьте блок «Саморепорт»: родной цвет волос/глаз до 25 лет, реакция на солнце, вены на запястье. ИИ не видит подкожные тона.
Алгоритм сравнения (Chain-of-Thought)
Заставьте модель показать работу. Не «дай ответ», а «сравни теплоту кожи с эталоном Зимы и Весны, оцени контраст глаз/волос/кожи, определи доминианту».
Пошаговое рассуждение снижает вероятность ошибки на 40–60% по данным оценок промт-инженеров.
Структура выхода (Output Schema)
Жёсткий JSON или Markdown-таблица с полями: season, subseason, kibbe_id, face_shape, contrast_level, best_colors_hex, avoid_colors_hex.
Структура не дает модели «разговориться» и уйти в общие фразы.
Ограничения и калибровка
Добавьте negative constraints: «не пиши про психологию», «не советуй бренды», «если уверенность ниже 80% — верни alternatives массив».
Калибровка: «Если свет на фото теплее 4500K, сдвинь оценку тона кожи на +1 шаг к теплоте».
Четыре ядра анализа: что именно измеряет промт
Цветовая типизация
Определение доминианты (теплота/холоднота), значения (светлота/темнота), хромы (чистота/глухота). Вывод: сезон, подсезон, палитра из 30–40 HEX-кодов, «цвета-убийцы» и «цвета-друзья».
Геометрия тела
Анализ отношения плеч/талия/бедра, вертикальных пропорций, линии ключиц, длины рук. Классификация: Кибби (13 типов), триангуляция Риcardо, или упрощённые 5 типов. Вывод: ID типа, рекомендации по силуэту, тканям, длине.
Архитектура лица
Форма овала, соотношение третей лица, тип скулов, линия челюсти, форма и посада глаз, брови, губы. Вывод: форма лица (овал, ромб, квадрат, треугольник и т.д.), коррекция контуринга, очки, прически, ювелирка.
Стилевой архетYPE
Синтез цвета, геометрии и мимики в образ: Драматик, Романтик, Натурал, Классик, Гэмин, Инженинг. Вывод: ключевые слова стиля, принты, текстуры, аксессуары, «фраза-опора» для гардероба.
Мастер-промт: копируйте, адаптируйте, запускайте
# SYSTEM ROLE
You are an expert image consultant certified in:
- Seasonal Color Analysis (12/16 seasons, Sci\ART methodology)
- Kibbe Body Types (13 Image IDs)
- Facial Architecture (Westmore, Kibbe facial bones)
- Style Archetypes (Belle Northrop / Carla Mason Mathis)
# INPUT PROTOCOL
Analyze the attached image(s) + user self-report.
REQUIRED IMAGE CONDITIONS (reject if violated):
- Daylight ~5500K, no direct sun, no shadows on face
- No makeup, no tinted moisturizer, no filters
- Face: front + 3/4 + profile, hair pulled back
- Body: fitted clothing (leggings/tank or swimsuit), full length
- Neck/decolletage visible for skin tone reference
USER SELF-REPORT (user fills):
- Natural hair color before age 25:
- Natural eye color:
- Skin reaction to sun (burn/tan/freckles):
- Vein color on wrist (blue/green/purple/mix):
- Jewelry preference (silver/gold/both):
- Height / shoe size:
# CHAIN-OF-THOUGHT ANALYSIS
Think step by step. Output reasoning for EACH module:
1. COLOR ANALYSIS:
a. Extract skin L*a*b* estimates from neck/decolletage (ignore face makeup residues).
b. Determine undertone: cool (blue/pink) vs warm (yellow/peach) vs neutral-olive.
c. Determine value: light / medium-light / medium / medium-deep / deep.
c. Determine chroma: bright / medium-bright / medium / soft / muted.
d. Match to 16-season matrix. If between seasons — list both with confidence %.
e. Output: season, subseason, 30-color palette (HEX), 10 worst colors (HEX), best metals, best neutrals.
2. BODY GEOMETRY (Kibbe):
a. Assess vertical line (elongated / moderate / petite).
b. Assess bone structure: sharp/straight (yang) vs soft/rounded (yin) vs blended.
c. Assess flesh: taut/defined vs soft/rounded.
d. Assess shoulders: narrow / moderate / broad / sharp.
e. Map to 13 Kibbe IDs. If ambiguous — top 2 with reasoning.
f. Output: kibbe_id, silhouette_rules, fabrics, lines, heel_height.
3. FACIAL ARCHITECTURE:
a. Measure face thirds (hairline-brow, brow-nose, nose-chin).
b. Identify jawline (sharp / soft / blended), cheekbones (high/wide/flat), chin (pointed/round/receding).
c. Eye shape (almond/round/hooded/deep-set), spacing, tilt.
d. Brow architecture (growth pattern, arch height).
e. Output: face_shape, thirds_ratio, feature_map, contouring_zones, glasses_frames, jewelry_scale.
4. STYLE ARCHETYPE SYNTHESIS:
a. Cross-reference: Color season + Kibbe ID + Facial energy (yin/yang balance).
b. Assign primary + secondary archetype (Dramatic, Natural, Classic, Gamine, Romantic, Ingenue, Ethereal).
c. Output: archetype_pair, style_keywords (10), prints_patterns, textures, accessory_rules, "wardrobe_compass_phrase".
# OUTPUT SCHEMA (STRICT JSON)
{
"confidence_overall": 0.0,
"color": {
"season": "",
"subseason": "",
"undertone": "cool|warm|neutral-olive",
"value": "",
"chroma": "",
"palette_hex": [],
"worst_colors_hex": [],
"best_metals": [],
"best_neutrals": [],
"confidence": 0.0
},
"body": {
"kibbe_id": "",
"alternative_kibbe": [{"id": "", "reason": ""}],
"vertical_line": "",
"bone_structure": "",
"flesh_texture": "",
"silhouette_rules": [],
"recommended_fabrics": [],
"avoid_fabrics": [],
"confidence": 0.0
},
"face": {
"face_shape": "",
"thirds_ratio": {"upper": 0, "middle": 0, "lower": 0},
"jawline": "",
"cheekbones": "",
"eye_shape": "",
"brow_architecture": "",
"contouring_zones": [],
"glasses_recommendation": "",
"jewelry_scale": "delicate|medium|bold",
"confidence": 0.0
},
"style": {
"primary_archetype": "",
"secondary_archetype": "",
"style_keywords": [],
"prints_patterns": [],
"textures": [],
"accessory_rules": [],
"wardrobe_compass_phrase": ""
},
"alternatives": [],
"flags": ["lighting_warm", "makeup_possible", "angle_distortion"]
}
# NEGATIVE CONSTRAINTS
- NO psychological profiling, NO brand names, NO shopping links.
- NO vague advice ("wear what makes you happy").
- If confidence < 0.75 for any module → populate "alternatives" with top 2 options and reasoning.
- If image quality flags triggered → note in "flags", do not hallucinate precision.
- Temperature calibration: if image WB > 5000K → shift skin undertone assessment -1 step toward cool.
- Language: Russian for explanatory text, English for JSON keys/values.
Обычный промт vs Структурированный: разница в результате
Запрос: «Определи мой цветовой тип и тип фигуры по фото».
Ответ: «Вы выглядите как Теплая Осень. Ваша фигура — грушовидная. Носите тёплые тона, А-силуэты, избегайте чёрного».
Проблемы: Не указан метод (12 или 16 сезонов?). «Груша» — не тип Кибби, а упрощение. Нет HEX-кодов. Нет альтернатив. Нет учёта освещения. Чёрный может быть нужен в гардеробе как базовый нейтрал.
Запрос: Мастер-промт выше (роль + протокол + CoT + JSON-схема + констрейны).
Ответ (фрагмент JSON):
"color": {
"season": "Autumn",
"subseason": "True Autumn",
"palette_hex": ["#8B4513", "#CD853F", "#D2691E", "#A0522D", "#808000", "#6B8E23", "#556B2F", "#8FBC8F", "#2E8B57", "#B8860B"],
"worst_colors_hex": ["#000080", "#FF1493", "#00FFFF", "#FF00FF", "#FFFFFF"],
"confidence": 0.88
}
Плюсы: Точный подсезон. 10+ HEX-кодов для палитры и антипалитры. Указан уровень уверенности. Есть флаги качества фото. Готово к внедрению в приложение или передаче стилисту.
Цикл верификации: не верьте на слово, проверяйте за 3 шага
1. Запуск
Загрузить 3–5 фото по протоколу. Запустить промт.
2. JSON
Проверить: все поля заполнены, confidence > 0.7, нет пустых массивов.
3. Дреп-тест
Приложить ткани/бумагу лучших и худших цветов к лицу в естественном свете. Глаза/кожа — живые или в тени?
4. Зеркало
Сравнить рекомендации силуэта Кибби с ощущением в одежде. Комфорт = верный вектор.
5. Профиль
Сохранить итоговый JSON как паспорт стиля. Обновлять раз в 3–5 лет или при смене цвета волос.
Критические условия ввода: нарушите — получите мусор
- Свет: только дневной (5000–5600K), рассеянный. Никаких ламп, золотистого часа, офисных потолков. Ошибка в 500K смещает определение подтона на пол-сезона.
- Лицо: чистая кожа, без SPF-тона, без брови-татуажа (или указать в отчёте). Волосы убраны за уши/обруч.
- Тело: обтяживающая одежда или купальник. Пальто, оверсайз, коррекция — запрещены. Видна линия ключиц и талия.
- Ракурсы: лицо — анфас, 3/4, профиль. Тело — полная длина, камера на уровне талии, не снизу/сверху.
- Саморепорт: родной цвет волос до 25 лет — обязателен. ИИ не видит пिगмент под краской.
ИИ даёт координаты. Выбирать маршрут — вы.
Структурированный промт превращает нейросеть из угадайки в калиброванный прибор. Он возвращает не ярлык «Ты — Зима», а вектор: «Твой подтон — холодный, хрома — средняя, цена — 0.88. Твоя геометрия — Soft Classic, вертикальная — умеренная. Твой архетYPE — Классик с Романтическим подтоном».
Цифры не навязывают правила. Они снимают неопределённость. Дальше — ваш вкус, ваша жизнь, ваш гардероб. Промт — просто компас, а не cage (клетка).