Считается, что искусственный интеллект — это некая волшебная палочка, способная по одному щелчку пальцев создать шедевр живописи или написать роман уровня Толстого. Однако реальность, с которой сталкивается обыватель при первом знакомстве с ChatGPT или Midjourney, часто оказывается куда прозаичнее: вместо гениального ответа на экране появляется набор банальностей или картинка с шестью пальцами. Проблема здесь кроется вовсе не в «глупости» машины. Всё дело в том, как именно мы ставим задачу. Умение общаться с алгоритмом на его языке уже превратилось в отдельный навык, граничащий с искусством, и имя ему — промт-инжиниринг. Но чтобы не ошибиться и получить желаемый результат с первой попытки, стоит разобраться в архитектуре идеального запроса.
Анатомия запроса: из чего он состоит?
Сложно ли составить грамотный промт? Технически — нет, ведь это обычный текст. Но дьявол, как известно, кроется в деталях. Львиная доля успеха зависит от контекста, который вы даете нейросети. Если написать просто «Напиши статью про кофе», результат будет посредственным и довольно скучным. А вот если добавить роль, задачу и ограничения, текст заиграет красками. Первым делом стоит задать Роль (Persona). Вы должны сказать машине, кем ей нужно стать: опытным маркетологом, циничным кинокритиком или детским психологом. Это переключает регистр «мышления» модели.
Далее следует Контекст и Задача. Здесь нужно максимально подробно описать, что происходит. Для кого пишем? Где это будет опубликовано? Какова цель? И, наконец, Формат и Ограничения. Укажите объём, стиль (деловой, разговорный, с юмором), необходимость использования специфических терминов или, наоборот, запрет на сложные слова. Структура эта довольно проста, но именно она творит чудеса.
Примеры для работы с текстом
Допустим, вам нужен продающий пост. Обычный запрос «Напиши рекламу кроссовок» выдаст штампы вроде «высокое качество» и «низкие цены». Это никуда не годится. Попробуем собрать сложный, добротный промт.
«Ты — профессиональный SMM-копирайтер с 10-летним стажем, специализирующийся на спортивных брендах (Роль). Твоя задача — написать вовлекающий пост для Instagram о выходе новой модели беговых кроссовок “SpeedRun X” (Задача). Целевая аудитория — офисные работники, которые хотят начать бегать по утрам, но ленятся (Контекст). Стиль текста — мотивирующий, энергичный, дружелюбный, без агрессивных продаж. Используй эмодзи. Объём — до 1000 знаков. В конце обязательно добавь призыв к действию (CTA) — записаться на примерку (Ограничения).»
Такой подход меняет всё. Нейросеть перестает сыпать абстракциями и начинает «продавать» идею здорового образа жизни конкретным людям.
А как быть с редактированием?
Зачастую нам не нужно писать с нуля, а требуется улучшить уже имеющееся. И тут многие допускают ошибку, просто кидая текст со словами «сделай лучше». Что значит «лучше»? Для машины это пустой звук. Стоит конкретизировать просьбу.
Вот пример рабочего промта для редактуры:
«Ты — строгий литературный редактор. Проанализируй текст ниже. Твоя цель — улучшить читабельность и убрать канцеляризмы. Сделай предложения более короткими и динамичными. Тон повествования должен остаться серьёзным, но понятным широкой аудитории. Не меняй факты, только стиль подачи. Текст: [Вставьте ваш текст].»
Результат вас удивит. Громоздкие конструкции исчезнут, а смысл станет кристально чистым. Ведь нейросеть получила четкие инструкции: что резать, а что сохранять.
Генерация идей и мозговой штурм
Иногда ступор наступает ещё до начала работы. Белый лист пугает. В этом случае нейросеть может выступить в роли спасательного круга или партнера по брейнстормингу. Не стоит просить её «придумать что-нибудь». Задайте вектор.
Пример промта для генерации идей:
«Действуй как креативный директор рекламного агентства. Мне нужно 10 нестандартных идей для вирусного ролика, рекламирующего курсы английского языка для взрослых. Избегай клише вроде “путешествий” и “карьерного роста”. Сфокусируйся на неловких ситуациях из жизни, юморе и неожиданных поворотах сюжета. Для каждой идеи напиши краткий синопсис (2-3 предложения).»
Получив такой запрос, ИИ начнет искать неочевидные ассоциации. Разумеется, не все 10 идеи будут гениальными, но одна-две изюминки точно найдутся, от которых можно будет оттолкнуться.
Визуальное искусство: Midjourney и Stable Diffusion
С картинками дело обстоит сложнее. Здесь язык должен быть более описательным, почти техническим. Нейросети, генерирующие изображения, «мыслят» тегами и визуальными образами. Если для ChatGPT важна логика, то для Midjourney — стиль, свет и композиция.
Простой запрос: «Кот в космосе». Результат будет милым, но случайным.
Продвинутый промт (структура): [Объект] + [Окружение] + [Стиль/Художник] + [Освещение/Камера] + [Детали].
Пример готового промта для генерации фотореалистичного изображения:
«Пушистый мейн-кун в скафандре, парящий в открытом космосе на фоне туманности Ориона. Отражение звёзд в шлеме кота. Гиперреализм, высокая детализация шерсти, кинематографичное освещение, 8k разрешение, снято на 35mm объектив, стиль фильма “Интерстеллар”, драматичная атмосфера, глубокие цвета.»
Заметьте, мы добавили технические параметры: «35mm», «8k», «кинематографичное освещение». Это маркеры качества. Они заставляют нейросеть прорисовывать детали, а не выдавать «мыло». К слову, упоминание конкретных стилей (киберпанк, стимпанк, акварель) или художников (Ван Гог, Грег Рутковски) кардинально меняет результат.
Код и программирование
Для разработчиков нейросети стали настоящим кладезем готовых решений. Но и тут есть свои подводные камни. Если попросить «напиши код для сайта», машина выдаст бесполезный кусок HTML. Нужна конкретика.
Пример промта для Python:
«Ты — Senior Python Developer. Напиши скрипт, который парсит заголовки новостей с сайта [URL] используя библиотеку BeautifulSoup. Скрипт должен сохранять данные в CSV-файл с колонками “Дата”, “Заголовок”, “Ссылка”. Обязательно добавь обработку ошибок (try-except) и комментарии к коду, объясняющие логику работы каждого блока. Код должен соответствовать стандарту PEP8.»
В таком запросе мы сразу отсекаем плохой код. Мы требуем обработку ошибок (что новички часто забывают) и комментарии. Это экономит время на отладку. Да и разбираться в чужом коде с комментариями куда приятнее.
Образование: ИИ как репетитор
Ещё один мощный сценарий использования — обучение. Нейросеть может объяснить сложнейшую тему простыми словами. Главное — правильно попросить.
Промт для объяснения сложных вещей:
«Объясни принцип работы блокчейна так, будто мне 10 лет. Используй аналогии из реальной жизни (например, школьный дневник или обмен наклейками). Не используй технический жаргон. В конце приведи пример, зачем это нужно обычному человеку.»
Или, наоборот, для углубления знаний:
«Создай тест из 5 вопросов с вариантами ответов по теме “Квантовая механика” для студентов физического факультета. Вопросы должны быть сложными, на понимание, а не на зубрёжку. После каждого вопроса дай правильный ответ с подробным объяснением, почему остальные варианты неверны.»
Цепочка рассуждений (Chain of Thought)
Есть один хитрый прием, который значительно повышает качество ответов на логические задачи. Он называется «Chain of Thought» (Цепочка мыслей). Суть его в том, чтобы заставить нейросеть рассуждать вслух, прежде чем дать ответ. Это снижает количество галлюцинаций (фактических ошибок).
Как это выглядит в промте? Достаточно добавить фразу: «Давай рассуждать шаг за шагом» (Let’s think step by step).
Пример:
«У фермера было 15 овец. Все, кроме 8, убежали. Сколько овец осталось? Рассуждай шаг за шагом, прежде чем дать ответ.»
Без этой фразы модели иногда ошибаются и пишут «7». С фразой они выстраивают логику: «Всего 15. Убежали все, кроме 8. Значит, 8 остались. Ответ: 8». Это кажется примитивным, но в сложных математических или логических задачах такой подход творит чудеса.
Негативные промты (Negative Prompts)
В генерации изображений (и иногда текста) важно не только то, что вы хотите видеть, но и то, чего видеть не желаете. В Midjourney для этого используется параметр «–no». В Stable Diffusion есть отдельное поле для негативного промта.
Пример:
«Портрет девушки… –no очки, шляпа, размытие, деформированные руки, чёрно-белое»
Это позволяет очистить результат от мусора. В текстовых нейросетях это работает через ограничение: «Не используй введения типа “В современном мире”, не используй слово “является”».
Вредно ли использовать готовые шаблоны?
Многие сайты предлагают купить «1000 лучших промтов». Стоит ли тратить на это деньги? Вопрос неоднозначный. С одной стороны, это хорошая база для старта. Вы видите структуру, подхватываете интересные обороты. С другой — слепое копирование убивает индивидуальность. Промт, который идеально сработал у одного автора для одной задачи, может оказаться совершенно бесполезным для вашей специфики.
Гораздо эффективнее — понять логику построения запроса (Роль + Задача + Контекст + Ограничения) и создавать свои уникальные конструкции. Это как учиться готовить: можно всю жизнь разогревать полуфабрикаты, а можно понять принципы сочетания вкусов и стать шеф-поваром. Тем более, что нейросети постоянно обновляются, и промты, работавшие вчера, сегодня могут устареть.
Тонкости настройки температуры
У некоторых моделей (например, в API OpenAI или в песочницах) есть параметр Temperature (Температура). Это настройка креативности. Значения обычно варьируются от 0 до 1.
Если вам нужен строгий код или точный ответ на фактический вопрос, ставьте температуру ближе к 0. Нейросеть будет выбирать самые вероятные слова, текст станет сухим и точным.
Если же вы пишете стихи, сценарий или генерируете идеи, выкручивайте температуру к 0.7–0.9. ИИ начнёт экспериментировать, выдавать неожиданные метафоры. Но будьте осторожны: при слишком высокой температуре текст может потерять смысл и превратиться в бред.
Английский или русский?
Нужно отметить важный нюанс. Большинство крупных языковых моделей (LLM) обучались преимущественно на английском языке. Да, они прекрасно понимают русский, но на родном для себя английском они часто работают чуть точнее, лучше понимают оттенки смысла и следуют сложным инструкциям. Особенно это касается генераторов изображений вроде Midjourney — там промты на русском практически бесполезны.
Поэтому, если сложный запрос на русском выдает странный результат, попробуйте перевести его на английский (можно с помощью того же переводчика). Довольно часто это решает проблему качества генерации. Хотя с каждым обновлением разрыв между языками сокращается.
Итеративный подход
Редко когда идеальный результат получается с первого раза. Это нормально. Работа с промтом — это диалог. Вы пишете запрос, получаете ответ, видите недостатки и корректируете вводные.
«Слишком сухо, добавь эмоций».
«Убери этот абзац».
«Сделай акцент на другом преимуществе».
Не бойтесь направлять нейросеть. Относитесь к ней как к стажеру-энциклопедисту: он всё знает, но у него нет жизненного опыта и понимания контекста, пока вы ему его не дадите.
Главное — не бойтесь экспериментировать. Промт-инжиниринг — это навык, который нарабатывается практикой. Чем больше вы общаетесь с нейросетью, тем лучше начинаете чувствовать её логику. И тогда из бездушного алгоритма она превращается в мощнейший инструмент, усиливающий ваш интеллект. Смело берите приведённые примеры, адаптируйте их под свои задачи, меняйте роли и условия. Удачных генераций!