В современном мире, управляемом искусственным интеллектом, промпт-инжиниринг — это не просто модное слово, а необходимый навык. Это сочетание искусства и науки выходит за рамки простых запросов, позволяя превращать расплывчатые идеи в точные и действенные результаты работы ИИ.
Независимо от того, используете ли вы ChatGPT 4o, Google Gemini 2.5 flash или Claude Sonnet 4, четыре основополагающих принципа раскрывают весь потенциал этих мощных моделей. Овладейте ими, и каждое взаимодействие превратится в путь к исключительным результатам.
Основные принципы эффективного промпт-инжиниринга
1. Овладейте искусством чётких и конкретных инструкций
Фундамент высококачественного контента, генерируемого ИИ, включая код, основан на однозначных директивах. Скажите ИИ, что именно вы хотите, чтобы он сделал, и как вы хотите, чтобы это было представлено.
Для ChatGPT и Google Gemini:
– Используйте сильные глаголы действия: начните свои запросы с прямых команд, таких как «Написать», «Создать», «Сгенерировать», «Преобразовать» или «Извлечь».
– Укажите формат вывода: чётко определите желаемую структуру (например, «Предоставьте код в виде функции Python», «Выведите в виде массива JSON», «Используйте нумерованный список для шагов»).
– Определите объём и длину: чётко укажите, нужен ли вам «короткий скрипт», «одна функция» или «код для конкретной задачи».
Пример запроса: «Напишите функцию Python с именем `calculaterectanglearea`, которая принимает длину и ширину в качестве аргументов и возвращает площадь. Пожалуйста, включите комментарии, объясняющие каждую строку».
Для Claude:
– Используйте разделители для ясности: заключите основную инструкцию в отдельные теги, например `
– Используйте утвердительные формулировки: сосредоточьтесь на том, что вы хотите, чтобы ИИ сделал, а не на том, чего вы не хотите.
– Рассмотрите возможность использования «системных подсказок»: прежде чем делать основной запрос, установите личность или общее правило (например, «Вы — эксперт-разработчик Python, ориентированный на чистый, читаемый код»).
Пример запроса: `”””`
2. Предоставьте исчерпывающий контекст
Модели ИИ требуют соответствующей справочной информации, чтобы понять нюансы вашего запроса и предотвратить неверные толкования, обосновывая свои ответы вашим конкретным сценарием.
Для ChatGPT и Google Gemini:
– Включите справочные сведения: опишите сценарий или цель кода (например, «Я создаю простую веб-страницу, и мне нужен JavaScript для нажатия кнопки»).
– Определите переменные/структуры данных: если ваш код должен взаимодействовать со специфическими данными, чётко опишите их формат (например, «Входные данные будут представлять собой список словарей, где у каждого словаря есть ключи `name` и `age`»).
– Упомяните зависимости/библиотеки (если известно): «Используйте библиотеку `requests` для вызова API».
Пример запроса: «У меня есть CSV-файл с именем `products.csv` со столбцами `Item`, `Price` и `Quantity`. Напишите скрипт Python для чтения этого CSV и расчёта общей стоимости всех товаров (Price * Quantity)».
Для Claude:
– Сегментируйте контекст чётко: используйте отдельные разделы или разделители для введения справочной информации (`
– Установите личность: как уже отмечалось, установление конкретной роли для Claude в запросе (например, «Вы действуете как старший фронтенд-разработчик») сразу же задаёт рамки его ответа в рамках этой компетенции, влияя на тон и глубину.
Пример запроса: `
3. Используйте иллюстративные примеры (few shots)
Примеры — это невероятно мощные обучающие инструменты для LLM, особенно при демонстрации желаемых шаблонов или сложных преобразований, которые сложно описать исключительно с помощью описательного языка.
Для всех LLM (ChatGPT, Gemini, Claude):
– Покажите входные данные и ожидаемый результат: для функции чётко продемонстрируйте её предполагаемое поведение с конкретными входными данными и соответствующими правильными выходными данными.
– Приведите примеры форматирования: если вам требуется определённый стиль вывода (например, точная структура JSON), включите образец этого формата.
– «Few-shot» подсказки: включите 1–3 пары примеров входных данных и соответствующих желаемых выходных данных. Это поможет ИИ понять логику.
Пример запроса (для любой LLM): «Напишите функцию Python, которая преобразует температуру из Цельсия в Фаренгейт. Вот пример:
– Входные данные: `celsiustofahrenheit(0)`
– Выходные данные: `32.0`
– Входные данные: `celsiustofahrenheit(25)`
– Выходные данные: `77.0`»
4. Примите итеративный и экспериментальный подход
Редко удаётся создать идеальный запрос с первой попытки. Ожидайте, что вам придётся уточнять и повторять запросы на основе первоначальных ответов ИИ для достижения оптимальных результатов.
Для ChatGPT и Google Gemini:
– Предоставьте сообщения об ошибках для отладки: если сгенерированный код не работает, вставьте точное сообщение об ошибке обратно в чат и попросите ИИ отладить или объяснить проблему.
– Опишите неожиданный результат: если код работает, но выдаёт неверный или нежелательный результат, чётко объясните, что вы наблюдали, а не ожидали.
– Спросите об альтернативах: задайте вопросы вроде «Можете показать мне другой способ сделать это?» или «Можете оптимизировать этот код для скорости?»
Для Claude:
– Уточните и добавьте новые ограничения: если вывод слишком широк или упускает конкретную деталь, введите новую инструкцию (например, «Пожалуйста, убедитесь, что код корректно обрабатывает отрицательные входные данные»).
– Уточните личность: если сгенерированный контент имеет неправильный тон или стиль, скорректируйте начальную системную подсказку или добавьте конкретную инструкцию, например «Примите более лаконичный стиль кодирования».
– Разбейте сложные задачи: если Claude с трудом справляется с большой, многогранной задачей, упростите её до небольших, управляемых шагов и попросите код для каждого шага по отдельности.
Систематически применяя эти принципы и понимая тонкие предпочтения разных LLM, вы можете превратить свой ИИ в невероятно эффективного помощника по кодированию, оптимизируя свои проекты и расширяя возможности решения проблем.
1. Какие основные принципы эффективного промпт-инжиниринга можно выделить на основе текста?
На основе текста можно выделить четыре основных принципа эффективного промпт-инжиниринга:
* Чёткие и конкретные инструкции: использование сильных глаголов действия, указание формата вывода и объёма работы.
* Предоставление исчерпывающего контекста: включение справочных сведений, определение переменных и структур данных, упоминание зависимостей и библиотек.
* Использование иллюстративных примеров (few shots): демонстрация желаемых шаблонов или сложных преобразований с помощью входных данных и ожидаемых результатов.
* Принятие итеративного и экспериментального подхода: уточнение и повторение запросов на основе первоначальных ответов ИИ для достижения оптимальных результатов.
2. Какие примеры запросов приведены в статье для демонстрации каждого из принципов промпт-инжиниринга?
В статье приведены следующие примеры запросов:
* Для ChatGPT и Google Gemini:
* Пример запроса для принципа чётких и конкретных инструкций: «Напишите функцию Python с именем `calculaterectanglearea`, которая принимает длину и ширину в качестве аргументов и возвращает площадь. Пожалуйста, включите комментарии, объясняющие каждую строку».
Пример запроса для принципа предоставления исчерпывающего контекста: «У меня есть CSV-файл с именем `products.csv` со столбцами `Item`, `Price` и `Quantity`. Напишите скрипт Python для чтения этого CSV и расчёта общей стоимости всех товаров (Price Quantity)».
* Пример запроса для принципа использования иллюстративных примеров: «Напишите функцию Python, которая преобразует температуру из Цельсия в Фаренгейт. Вот пример:
* Входные данные: `celsiustofahrenheit(0)`
* Выходные данные: `32.0`
* Входные данные: `celsiustofahrenheit(25)`
* Выходные данные: `77.0`».
* Для Claude:
* Пример запроса для принципа чётких и конкретных инструкций: `”””`
* Пример запроса для принципа предоставления исчерпывающего контекста: `
3. Какие рекомендации даёт статья для улучшения взаимодействия с ChatGPT и Google Gemini при написании кода?
Статья рекомендует использовать сильные глаголы действия, указывать формат вывода и объём работы, а также предоставлять исчерпывающий контекст, включая справочные сведения, определение переменных и структур данных, упоминание зависимостей и библиотек. Это поможет ChatGPT и Google Gemini лучше понять запрос и сгенерировать более точный и эффективный код.
4. Какие особенности работы с Claude выделяет статья?
Статья выделяет следующие особенности работы с Claude:
* Использование разделителей для ясности: заключение основной инструкции в отдельные теги или тройные кавычки помогает Claude сосредоточиться на основной задаче.
* Использование утвердительных формулировок: сосредоточение на том, что вы хотите, чтобы ИИ сделал, а не на том, чего вы не хотите.
* Рассмотрение возможности использования «системных подсказок»: установление личности или общего правила для Claude помогает задать рамки его ответа в рамках определённой компетенции.