Максим Практик
Промпт инжиниринг для чайников. Как общаться с chatgpt чтобы получать идеальные результаты

Вступление

Добро пожаловать в мир, где ваши слова обретают магическую силу. Силу не в поэтическом смысле, а в самом что ни на есть практическом: вы формулируете запрос, а мощный искусственный интеллект, такой как ChatGPT, воплощает его в текст, анализ, идею или решение. Этот мир уже здесь, и ключ от его двери – не секретный код или дорогостоящий курс, а умение правильно общаться. Это умение и называется промпт-инжинирингом.

Если вы когда-либо в отчаянии смотрели на пустой экран, ожидая вдохновения, или получали от ChatGPT странный, нерелевантный ответ на, казалось бы, простой вопрос, эта книга для вас. Если вы студент, исследователь, маркетолог, писатель, предприниматель или просто любопытный человек, который хочет извлечь максимум из современных технологий, – эта книга тоже для вас.

Мы живем в эпоху, когда доступ к невероятным вычислительным мощностям и базам знаний есть у каждого, у кого есть интернет. Но доступ – это лишь половина дела. Вторая, и самая важная, половина – это навык задавать правильные вопросы. Промпт-инжиниринг – это не программирование на сложном языке. Это искусство ясного, структурированного и эффективного общения с машиной. Это перевод ваших мыслей и целей на язык, который понимает ИИ.

В этой книге мы не будем углубляться в сложную математику нейросетей или обсуждать этические дилеммы создания сильного ИИ. Мы сосредоточимся на сугубо практических, приземленных вещах. Вы узнаете, как: * Сформулировать запрос, чтобы получить именно то, что вам нужно, с первого или второго раза. * Структурировать диалог, превратив беседу с ИИ в продуктивный рабочий процесс. * Избежать типичных ловушек, которые превращают многообещающий диалог в пустую трату времени. * Автоматизировать рутину – от написания писем до анализа данных. * Раскрыть творческий потенциал ИИ для генерации идей и текстов.

Эта книга построена по принципу «от простого к сложному». Мы начнем с азов, разберемся, как ChatGPT «видит» ваш запрос, и постепенно перейдем к продвинутым техникам, которые используют профессионалы. Каждая глава содержит не только теорию, но и многочисленные примеры, которые вы сможете сразу же опробовать на практике.

Не бойтесь. Вам не нужно быть техническим гением. Вам нужно лишь желание научиться и немного терпения. Готовы превратить свои вопросы в идеальные результаты? Тогда начнем.

Часть 1. Фундамент промпт-инжиниринга

Что такое промпт и почему это важно

Представьте себе волшебную лампу. Та самая, которую нужно потереть, чтобы появился джинн и исполнил три желания. Теперь представьте, что джинн появился, а вы вместо четкого желания бормочете что-то невнятное вроде “хочу, чтобы было хорошо”. Джинн почешет затылок и наколдует вам что-нибудь на свой вкус. Может, мешок золота, а может, вечную жизнь в теле лягушки. И что вы ему потом скажете? Он же буквально исполнил ваше расплывчатое желание. Примерно так и работает искусственный интеллект без правильного промпта.

Промпт – это и есть ваше заклинание, ваш точный запрос, ваше сформулированное желание для ИИ. Если говорить сухим языком, то промпт (от английского prompt – побуждать, подсказывать) – это исходный текст, вопрос или инструкция, которые вы вводите в диалоговое окно, чтобы получить ответ от модели вроде ChatGPT. Это все, что вы говорите машине. И от того, как вы это скажете, зависит ровно все.

Почему это так важно? Давайте проведем мысленный эксперимент. Представьте, что вы пришли в огромную, совершенно пустую библиотеку будущего. Полки до потолка забиты книгами, но нет ни каталога, ни библиотекаря. Вы кричите в пространство: “Мне нужно что-нибудь про деньги!”. И с верхней полки на вас с грохотом падает десятитомник “История монетного дела в Древнем Риме”. Не совсем то, что вы имели в виду, правда? А теперь представьте, что вы говорите четко и по полочкам: “Привет, мне нужна понятная статья для новичка о базовых принципах личных финансов: что такое бюджет, сбережения и инвестиции, на пяти страницах, с простыми примерами”. И с соседней полки плавно выезжает тележка с идеально подобранной подборкой. Так вот, ChatGPT – это и есть та самая библиотека. А ваш промпт – единственный способ объяснить библиотекарю-роботу, что вам на самом деле нужно. Промпт – это мост между вашей мыслью и гигантской базой знаний и алгоритмов.

Промпт – это не магия, это инструкция

Здесь многие спотыкаются. Мы привыкли общаться с людьми. С людьми мы используем намеки, полуслова, полагаемся на общий контекст и опыт. Если вы скажете другу: “Напиши что-нибудь крутое”, он, зная ваш вкус, работу и настроение, возможно, сочинит удачный пост для соцсетей. Для ИИ фраза “напиши что-нибудь крутое” – это полная темнота. У него нет вашего контекста. Для него “крутое” – просто слово среди миллиардов других, у которого тысячи возможных значений и оттенков. Промпт-инжиниринг – это отказ от надежд на телепатию и переход к составлению четких, однозначных технических заданий. Вы не загадываете желание джинну, вы пишете инструкцию для самого умного в мире, но очень буквального стажера.

Подумайте на минуту о самом неудачном ответе, который вы когда-либо получали от ChatGPT. Скорее всего, он был расплывчатым, общим, не по делу или просто странным. А теперь вспомните, каким был ваш вопрос. Не было ли он похож на тот самый крик в пустой библиотеке? Мы часто проецируем на машину человеческие ожидания, а потом разочаровываемся. Понимание, что промпт – это точный инструмент, а не начало философской беседы, – первый и главный шаг.

Из чего состоит хороший промпт

Хороший промпт – это не обязательно длинный промпт. Иногда достаточно трех слов, если они точные. Но чаще всего эффективный промпт содержит несколько ключевых компонентов. Представьте, что вы просите помощника (человека) подготовить для вас аналитическую справку. Вы же не скажете просто “Сделай анализ”. Вы уточните: что анализируем (продажи за второй квартал), в каком виде (презентация на десять слайдов), для кого (для совета директоров), какой главный вывод вас интересует (выявить самые быстрорастущие регионы), в каком стиле (строго, с графиками). Каждый из этих пунктов – кирпичик в вашем промпте для ИИ.

Роль контекста невозможно переоценить. Контекст – это та самая сцена, на которой разворачивается действие вашего запроса. Без контекста ИИ вынужден гадать. Скажете “напиши письмо”, и он может сгенерировать и любовное послание, и жалобу в жилищную инспекцию. Добавьте контекст: “Ты менеджер проекта. Напиши вежливое, но настойчивое электронное письмо клиенту, который задерживает оплату по договору №-123 уже на две недели. Цель – получить четкие сроки оплаты, сохранив хорошие отношения”. Совсем другое дело, не правда ли? Контекст ставит ИИ в нужную роль и задает рамки.

Почему это важно для вас лично

Зачем вам заморачиваться? Потому что это умножитель силы. В одиночку вы можете за час написать черновик отчета, придумать пять идей для поста или сгруппировать данные из таблицы. С ИИ, который понимает вас с полуслова (вернее, с полного и правильного промпта), вы можете сделать это за пять минут, получив при этом десять вариантов на выбор. Это вопрос эффективности и освобождения самого ценного ресурса – вашего времени и умственной энергии для тех задач, где действительно нужен человеческий мозг, интуиция и принятие решений.

Искусство промпт-инжиниринга превращает вас из пассивного потребителя технологии в активного режиссера. Вы перестаете просто нажимать кнопки и надеяться на лучшее. Вы начинаете управлять процессом. Это чувство контроля и предсказуемости результата – пожалуй, самое приятное, что ждет вас на этом пути. Вы больше не спрашиваете “получится ли?”, вы знаете, как сделать, чтобы получилось.

Попробуйте прямо сейчас, после этой главы, сделать паузу. Вспомните, зачем вы вообще начали интересоваться темой общения с ИИ. Может, чтобы быстрее готовить рабочие документы? Или чтобы оживить творческий процесс? Или чтобы разобраться в сложной теме? Зафиксируйте эту цель в голове. Потому что каждый хороший промпт начинается не с текста в окне чата, а с ясного понимания внутри вас: а чего я, собственно, хочу достичь? Когда вы это знаете, составить инструкцию для умного помощника становится в разы проще. Дальше мы как раз и займемся тем, как эту инструкцию складывать из слов.

Как работает ChatGPT: базовая механика

Прежде чем учиться водить машину, полезно примерно понимать, что там у нее под капотом. Не для того чтобы чинить, а чтобы знать, чего от нее ждать. Той же логикой мы и займемся: не будем лезть в дебри математики, но разберемся, как ChatGPT вообще ‘думает’ и почему он иногда выдает странности. Это знание сразу отсеет множество разочарований и превратит вас из пассажира в того, кто держит руль.

Представьте себе супер-начитанного, но очень специфичного собеседника. Он прочитал, по сути, весь интернет, миллионы книг и статей, но у него нет ни глаз, ни ушей, ни личного опыта. У него нет сознания, целей или желаний. Его мир – это слова, фразы, абзацы и статистические связи между ними. Все, что он делает – это игра в угадайку, только в гигантском масштабе. Вы даете ему последовательность слов (промпт), а его задача – предсказать, какое слово будет следующим, основываясь на всем, что он ‘видел’ раньше. И так слово за словом, пока не получится ответ.

Нейросеть как гигантский пазл

Лучшая аналогия – сборка пазла. Вся информация, которую впитала нейросеть во время обучения, – это как миллиарды фрагментов разных картин. Ваш запрос – это рамка, в которую нужно положить несколько первых кусочков. ChatGPT смотрит на эти кусочки и на основе статистики (какие фрагменты чаще всего лежали рядом в его тренировочных данных) подбирает следующий, логически подходящий кусочек. Потом еще один, и еще. В итоге получается целостная картинка – ответ. Иногда он собирает шедевр, иногда получается каша из кусочков от разных пазлов, потому что статистика подсказала частый, но неверный в данном контексте вариант. Вот почему так важно давать четкую ‘рамку’ – ваш начальный промпт.

Токены: алфавит, который понимает ИИ

ChatGPT не видит слова так, как видим их мы. Он работает с токенами. Токен – это фрагмент текста, это может быть целое слово (‘кошка’), часть слова (‘под-’ в слове ‘подоконник’), один символ или даже пробел. Слово ‘промпт-инжиниринг’ для модели может разбиться на три токена: ‘промпт’, ‘-’, ‘инжиниринг’. Зачем это знать? Затем, что у модели есть лимит на количество токенов, которые она может ‘держать в голове’ за один раз (контекстное окно). И когда вы ведете долгую беседу, старые части диалога могут быть ‘забыты’, чтобы освободить место для новых. Это объясняет, почему иногда в длинном диалоге ИИ начинает терять нить разговора. Ваша задача – иногда мягко напоминать ему о главной теме, как будто поправляете собеседника, который начал отходить от сути.

Почему он иногда ‘галлюцинирует’?

Вы наверняка сталкивались с тем, что ChatGPT с непоколебимой уверенностью сообщал вам выдуманные факты, цитировал несуществующие статьи или придумывал неработающие формулы. Эти моменты называют ‘галлюцинациями’. И возникает они не из злого умысла, а из самой природы модели. Помните про пазл и статистику? Если в тренировочных данных часто встречались связки ‘ученый X открыл Y’, модель научилась создавать правдоподобные паттерны ‘ученый [Имя] открыл [Что-то]’. Она не проверяет истинность, она создает текст, который выглядит правдоподобно с точки зрения статистических связей. Для нее нет разницы между ‘Кошки любят спать’ и ‘Кошки открыли закон тяготения’ – оба утверждения это просто последовательности токенов с разной вероятностью следования друг за другом. Ваша роль как промпт-инженера – задавать такие рамки и контекст, которые минимизируют риск таких выдумок, прося модель, например, апеллировать к проверенным источникам или говорить ‘я не уверен’.

Вспомните момент, когда вы просили кого-то что-то сделать, но вас не поняли с первого раза. Вы злились? Нет, вы просто уточняли, перефразировали, добавляли детали. С ChatGPT – абсолютно та же история. Теперь, когда вы знаете, что он не волшебный черный ящик, а сложный, но предсказуемый механизм, работающий на вероятностях, ваш подход изменится. Вы перестанете ждать чуда и начнете строить диалог, давая четкие инструкции, достаточный контекст и понимая его ограничения. Это и есть фундамент, на котором мы будем строить все последующие техники. Попробуйте прямо сейчас, после этой главы, задать ChatGPT простой вопрос, а потом тот же вопрос, но добавив контекст: ‘Представь, что ты эксперт по истории науки. Ответь подробно, но для новичка…’. И просто понаблюдайте за разницей. Это первый шаг от пассивного пользователя к архитектору диалога.

Принцип GIGO: почему качество ответа зависит от запроса

Представьте себе очень умного, но чрезвычайно буквального помощника. Вы просите его принести вам что-нибудь вкусное к чаю. Он возвращается с банкой соленых огурцов. Вы в недоумении, а он пожимает плечами – для кого-то это деликатес. Теперь попробуйте попросить точнее: принеси, пожалуйста, что-нибудь сладкое к черному чаю, желательно с шоколадом. И вот уже на столе появляется плитка горького шокалада. Гораздо ближе к цели, правда? Примерно так работает и ChatGPT. Он не читает ваши мысли. Он читает ваши слова. И если на входе получает нечто размытое или запутанное, то и на выходе выдает соответствующее. В мире информационных технологий для этого давно придуман принцип, который звучит как GIGO. Это аббревиатура от английского Garbage In, Garbage Out. В переводе на человеческий: мусор на входе – мусор на выходе.

Это не ругательство в адрес ваших запросов, а фундаментальный закон общения с любой системой, которая обрабатывает информацию. Если вы даете нейросети плохой, нечеткий, противоречивый исходный материал, то и результат будет таким же. Обратное тоже верно: чем качественнее, яснее и детальнее ваш запрос, тем более качественный, ясный и полезный ответ вы получите. Думайте об этом как о приготовлении супа. Из тухлых овощей и старой воды даже самый талантливый повар не сделает вкусный борщ. А вот из свежих, отборных продуктов, с четким рецептом в руках – запросто. ChatGPT и есть тот самый повар. Его навыки феноменальны, но он не может создать что-то из ничего или исправить принципиально испорченные исходные данные.

Что такое «мусор» в промпте?

Давайте разберемся, что же делает промпт «мусорным». Во-первых, это чрезмерная краткость. Запросы вроде «напиши текст» или «проанализируй» – это все равно что сказать тому же повару: «сделай еду». Из чего делать? Для кого? На сколько персон? В каком стиле? Во-вторых, расплывчатость. Слова «хороший», «интересный», «крутой» – абсолютно субъективны. То, что интересно вам, может быть скучным для ИИ, потому что у него просто нет вашего контекста. В-третьих, внутренние противоречия. Например, «напиши короткий и очень детальный отчет». Нейросеть попытается найти компромисс, но результат, скорее всего, устроит вас лишь отчасти. И наконец, отсутствие контекста. Просьба «улучши это», брошенная в пустоту без приложенного файла или указания, что именно «это», обречена на провал.

Вспомните ситуацию, когда вы просили кого-то о помощи, но вас не поняли с первого раза. Скорее всего, вы не сразу смогли четко сформулировать, чего именно хотите. То же самое происходит в диалоге с ИИ, только он не станет переспрашивать, как живой человек, а просто даст наилучший, с его точки зрения, ответ на основе того, что получил. Ваша задача – сразу давать ему максимально полную и четкую «карту местности».

Как превратить «мусор» в «сырье премиум-класса»?

Все просто: нужно добавить детали, контекст и структуру. Давайте вернемся к нашему примеру с «чем-нибудь вкусным к чаю». Промпт-инжиниринг – это искусство превращать такие запросы в четкие технические задания. Вместо «напиши текст» попробуйте задать рамки: «Напиши коммерческое предложение для владельцев небольших кафе о запуске службы доставки. Целевая аудитория – люди 30-45 лет, ценящие время. Тон – дружеский и уверенный. Объем – около 500 символов. Выдели ключевые выгоды: экономия времени, увеличение среднего чека, привлечение новой аудитории». Чувствуете разницу? Теперь у ИИ есть конкретная роль (копирайтер), цель (продажа услуги), портрет клиента, тон, объем и даже ключевые пункты, которые нужно раскрыть. Это уже не мусор, а качественное сырье для работы.

Подумайте о последнем разе, когда вы сами что-то искали в интернете. Если вы вводили в поиск «проблемы с ноутбуком», вы получали миллионы ссылок, от ремонта до игр. Но стоило уточнить: «ноутбук Asus не включается, мигает индикатор питания», как поисковик сразу выдавал узконаправленные форумы и инструкции. Ваш промпт для ChatGPT – это такой же поисковый запрос, только в тысячи раз сложнее. Чем точнее вы его составите, тем ближе к истине окажется ответ.

Тренируемся на котиках: от абстракции к конкретике

Давайте поупражняемся. Возьмем абстрактный запрос: «Придумай идею для бизнеса». Типичный GIGO. Что получим? Скорее всего, общие фразы вроде «открыть кофейню» или «запустить интернет-магазин». Теперь добавим конкретики, превратив запрос в структурированный промпт: «Придумай три оригинальных идеи для малого бизнеса с минимальными вложениями в сфере услуг для жителей спального района большого города. Целевая аудитория – молодые семьи с детьми. Акцент на удобство и экономию времени. Опиши каждую идею в двух предложениях: суть и ключевое преимущество».

Во втором случае ИИ вынужден работать внутри четко очерченных границ. Он уже не будет предлагать открыть завод или франшизу кофейни, а сосредоточится на локации, аудитории, бюджете и конкретных потребностях. Качество ответа возрастает в разы, потому что вы направили мысль нейросети в нужное русло, дав ей правильные ориентиры. Попробуйте мысленно взять свой последний «неудачный» запрос к ChatGPT и разобрать его по этим пунктам. Чего не хватило? Контекста? Деталей о формате? Указания на стиль? Эта простая рефлексия – первый шаг к тому, чтобы принцип GIGO работал на вас, а не против вас.

Запомните эту простую формулу: ваш запрос – это зеркало будущего ответа. Если хотите увидеть в нем четкое, полезное и релевантное отражение своей задачи, позаботьтесь о чистоте и ясности самого зеркала. Не бойтесь показаться многословным. Для ChatGPT подробность – это не недостаток, а подарок. Она снимает с него груз догадок и позволяет сосредоточиться на том, что он умеет лучше всего – на генерации идеального результата именно для вас.

Типичные ошибки новичков и как их избежать

Представьте, что вы пришли в грандиозную библиотеку будущего, где вместо библиотекаря вас встречает самый умный в мире эрудит, готовый ответить на любой вопрос. Вы радостно подходите к нему и говорите: «Расскажи мне что-нибудь интересное!» А он в ответ выдаёт вам пятитомную историю развития гончарного дела в Древней Месопотамии. Не то чтобы это не интересно, но… это не совсем то, чего вы ждали, правда? Вот так же чувствует себя ChatGPT, когда получает расплывчатый, неточный или перегруженный запрос. Давайте разберемся, какие подводные камни подстерегают новичков в промпт-инжиниринге и как их аккуратно обходить, не набивая собственных шишек.

Ошибка первая: Слишком короткие и абстрактные запросы

Самая частая история. Человек, полный энтузиазма, пишет что-то вроде «Напиши статью о бизнесе» или «Проанализируй данные». Это всё равно что зайти в ресторан и сказать повару: «Сделайте мне что-нибудь вкусное». Шансы получить кулинарный шедевр, который вам понравится, стремятся к нулю. Что именно вы хотите? Для кого статья? Какие данные и зачем анализировать? ChatGPT не обладает даром телепатии, он работает с тем, что вы ему дали. Контекст и детали для него – это как координаты на карте. Без них он просто бродит в тумане, выдавая что-то среднее и общее.

Чтобы этого избежать, всегда добавляйте конкретику. Вместо «Напиши статью о бизнесе» попробуйте: «Напиши информационную статью для новичков о том, как составить бизнес-план для небольшого онлайн-магазина handmade-товаров. Статья должна быть простой, без сложных терминов, и содержать пять ключевых шагов». Видите разницу? Теперь у ИИ есть цель, аудитория, тема и даже структура. Он знает, куда плыть. Попробуйте прямо сейчас вспомнить, когда вы в последний раз задавали ИИ слишком общий вопрос. Что вы получили в ответ? И что вы хотели на самом деле? Эта простая рефлексия – первый шаг к мастерству.

Ошибка вторая: Один гигантский запрос на всё сразу

Противоположная крайность. Желая сэкономить время, новички иногда вываливают на ИИ целую простыню требований: «Привет, ChatGPT! Мне нужен подробный план маркетинговой кампании для запуска нового приложения, включающий анализ целевой аудитории, выбор каналов продвижения, контент-план на месяц, расчёт бюджета и шаблоны для постов в соцсетях. И чтобы всё было креативно и недорого».

Представьте, что вы даёте такое задание коллеге. Скорее всего, он вздохнёт, закроет глаза и сделает что-то поверхностно, потому что объём и сложность задачи парализуют. То же самое происходит с ИИ. Он попытается охватить всё, но результат будет неглубоким, шаблонным и, возможно, с пропущенными важными деталями.

Секрет в том, чтобы разбивать большую задачу на логические цепочки маленьких шагов. Сначала попросите провести анализ целевой аудитории для вашего продукта. Получив ответ, уточните: «Отлично, теперь на основе этого профиля предложи три наиболее эффективных канала продвижения и кратко обоснуй выбор». Потом – «Разработай контент-план на первую неделю для этих каналов». Такой диалог превращается в продуктивную совместную работу, где вы, как руководитель проекта, направляете помощника, а он последовательно выдаёт качественные и продуманные результаты. Это не потеря времени, а его инвестиция.

Ошибка третья: Игнорирование контекста диалога

Многие относятся к ChatGPT как к поисковику: задали вопрос, получили ответ, закрыли вкладку. А потом начинают новый диалог с чистого листа, даже если тема связана с предыдущей. Это всё равно что на каждом повороте пути спрашивать у навигатора: «А куда мне дальше?», но при этом каждый раз удалять маршрут и вводить новый адрес с самого начала.

ChatGPT помнит всё, что было сказано в рамках одного чата (в пределах его ограничения по памяти). Это его суперсила для сложных задач. Вы можете уточнять, корректировать, просить развить мысль. Сказали «напиши введение к статье» – получили. Потом добавляете: «Теперь расширь второй абзац, добавив статистику», а следом: «Перефразируй последнее предложение, чтобы оно звучало более убедительно». Диалог становится живым и осмысленным. Потеря этого контекста – одна из главных причин, почему у новичков не получается «докопаться» до идеального результата. Они начинают заново, вместо того чтобы шлифовать уже созданное.

Ошибка четвёртая: Вера в магию и ожидание чуда

Бывает такое настроение: «Вот сейчас я нажму кнопку, и ИИ напишет за меня бестселлер, который взорвёт интернет». К сожалению, или к счастью, технологии пока не дошли до такого волшебства. ChatGPT – это не генератор готовых шедевров по щелчку пальцев. Это инструмент, который многократно усиливает ваши собственные способности. Если вы сами не понимаете, чего хотите, и не можете оценить качество результата, то даже самый совершенный промпт не спасёт.

Подумайте об этом так: вы даёте ИИ сырьё – ваши мысли, идеи, требования. Он, как талантливый и быстрый ремесленник, обрабатывает это сырьё и выдаёт заготовку. Но финальная шлифовка, принятие решения «да, это то, что нужно» – это всегда ваша прерогатива. Не ждите, что он прочитает ваши мысли и мечты. Научитесь формулировать их вслух, пусть и для машины. Ваша главная задача – не найти «волшебную фразу», а чётко определить свою цель. Остановитесь на секунду и спросите себя: «А что для меня будет „идеальным результатом“ в этой задаче?» Ответ на этот вопрос – уже половина успешного промпта.

Ошибка пятая: Страх экспериментов и однообразие

Часто, найдя один работающий шаблон запроса, человек начинает использовать его для всего подряд. «Напиши текст о…», «Сгенерируй идеи для…» – и всё в одном стиле. Это безопасно, но сильно ограничивает потенциал. Промпт-инжиниринг – это творческий процесс. Инструкция «Напиши отчёт» и просьба «Представь, что ты эксперт по данным, и составь краткий аналитический отчёт по следующим цифрам…» вызовут у модели разные уровни вовлечённости и, как следствие, разные по качеству ответы.

Не бойтесь играть с формулировками, добавлять роли («Ты – опытный копирайтер», «Представь, что ты учитель, объясняющий сложное пятикласснику»), менять тон (профессиональный, дружеский, вдохновляющий) и структуру. Пробуйте. Самый плохой результат – это просто нерелевантный текст, который можно стереть и начать заново, потеряв 20 секунд. Зато каждая удачная находка пополнит ваш личный арсенал приёмов. Вспомните, как вы учились кататься на велосипеде или осваивали новую программу. Сначала было неловко и страшно, но после нескольких падений и экспериментов пришла уверенность. Здесь то же самое. Ваш диалог с ИИ – это живая практика, а не экзамен по единственно верному ответу.

От разговора к инструкции: меняем мышление

Представьте, что вам нужно объяснить дорогу к вашей любимой кофейне в незнакомом городе. Вы можете сказать человеку: «Пойди туда, где вкусный кофе». Скорее всего, он пожмет плечами и пойдет своей дорогой. А можете дать инструкцию: «От главной площади пройди два квартала на восток, сверни за синее здание банка, и через пятьдесят метров увидишь вывеску «У дяди Боба». Вот там и кофе». Во втором случае шансы, что человек найдет нужное место, стремительно возрастают. Так вот, ваш диалог с ChatGPT – это очень похожая история. До сих пор вы, возможно, просто «разговаривали» с ним, как с человеком. Теперь пришло время научиться давать инструкции.

Это ключевой сдвиг в мышлении, который меняет все. Не надо быть роботом и говорить сухим казенным языком. Но нужно перестать думать, что ИИ «додумает» за вас, «поймет» контекст по намекам и «почувствует» ваше настроение. ChatGPT – это не сосед по лестничной клетке, с которым можно перекинуться парой слов и надеяться, что он сам все понял. Это больше похоже на очень старательного, но немного буквального стажера из параллельной вселенной. У него феноменальная память и эрудиция, но нет вашего жизненного опыта. Ваша задача – стать для него хорошим наставником, который ставит четкие задачи.

Почему «поговорить» не работает?

Давайте разберемся, что происходит, когда вы подходите к ChatGPT с установкой «просто поговорить». Вы пишете что-то вроде: «Напиши что-нибудь про маркетинг». ИИ слышит это так: «У меня есть триллион текстов про маркетинг в памяти, от научных статей до рекламных слоганов. Что именно выдать на поверхность? Случайную выборку? Самую популярную статью? Что-нибудь креативное?» Его ответ будет лотереей. Возможно, вам повезет, и вы получите внятный текст. А возможно, он выдаст вам отрывок из учебника 1990-х годов или стихотворение в духе Маяковского про товарооборот. Потому что запрос был слишком широким, как пустой холст. А ИИ, в отличие от художника, не может угадать, что вы хотите на этом холсте увидеть – пейзаж, портрет или абстракцию.

Теперь представьте другой подход. Вы говорите: «Ты опытный копирайтер. Напиши короткий, энергичный пост для соцсетей (не больше 180 символов) о запуске нового экологичного кофе. Целевая аудитория – молодежь 18-25 лет, ценящая осознанность. Ключевые сообщения: уникальный вкус, помощь планете, модный тренд. Используй современный сленг и добавь один вопрос для вовлечения аудитории». Это уже не холст, а техническое задание для дизайнера. Четко, структурированно, с измеримыми параметрами. Теперь у ИИ есть рамки, критерии и контекст. Теперь он может работать эффективно.

Вспомните последний раз, когда вы просили ChatGPT сделать что-то и были разочарованы результатом. Скорее всего, проблема была не в нем, а в формулировке запроса. Вы ожидали картину маслом, а дали ему один цвет и надеялись на чудо. Наше мышление привыкло к общению с людьми, где большая часть информации передается невербально или подразумевается. С машиной этот номер не проходит. Но в этом и есть прелесть: стоит лишь один раз научиться формулировать инструкцию, и вы получаете предсказуемый, качественный результат раз за разом.

Язык инструкций: роли, контекст и конкретика

Так на каком же языке говорить с этим «стажером»? Есть три основных кита, на которых стоит любой хороший промпт: роль, контекст и конкретика. Давайте рассмотрим каждого в отдельности.

Первый кит – это роль. Назначая ChatGPT роль, вы настраиваете его «профессиональную призму». Вы говорите ему: «Сегодня ты не просто нейросеть, а финансовый аналитик с десятилетним опытом» или «Веди себя как строгий, но справедливый учитель литературы». Это мгновенно сужает поле возможных ответов. Финансовый аналитик не станет писать стихи (если вы его об этом специально не попросите), а учитель литературы будет обращать внимание на стиль и смысл. Роль задает тон, лексику и глубину ответа. Это как надеть на ИИ специальный костюм, в котором он будет работать.

Второй кит – контекст. Это информация об обстоятельствах задачи. Зачем вам нужен этот текст? Кто будет его читать? Где он будет использоваться? Контекст – это фон вашей картины. Без него все элементы висят в воздухе. Например, «напиши текст» – это без контекста. «Напиши текст письма для клиентов, которые не продлили подписку, чтобы вернуть их, не вызывая чувства вины» – это с контекстом. Теперь ИИ понимает не только ЧТО сделать, но и ЗАЧЕМ и ДЛЯ КОГО. Он может подобрать нужные слова, аргументы и эмоции.

Третий, самый важный кит – конкретика. Избегайте расплывчатых слов вроде «интересный», «крутой», «подробный». Они ничего не значат для ИИ. Что для вас «подробный»? Три абзаца или три страницы? Вместо этого используйте измеримые параметры. «Напиши план из 5 пунктов», «Опиши процесс в 3 шага», «Приведи 2 аргумента за и 2 против», «Дай ответ объемом около 150 слов». Конкретика – это размер холста, палитра цветов и сроки сдачи работы. Она превращает субъективное «хорошо» в объективное «готово».

Попробуйте прямо сейчас. Вспомните какую-нибудь простую задачу, которую вы могли бы поручить ChatGPT – например, придумать идеи для ужина. А теперь сформулируйте запрос, используя всех трех китов. Назначьте ИИ роль (скажем, «шеф-повар-нутрициолог»), дайте контекст («у меня мало времени, в холодильнике курица, рис и сезонные овощи») и будьте конкретны («предложи 3 простых и полезных рецепта с временем готовки до 30 минут, выпиши ингредиенты списком»). Чувствуете разницу? Вы уже не просите, а инструктируете. И это работает.

От хаоса к порядку: эволюция вашего запроса

Давайте проследим эволюцию одного запроса от хаотичного «разговора» к четкой «инструкции». Допустим, вам нужно проанализировать данные отзывов о вашем продукте.

Уровень 0 (Разговор): «Что думают о моем продукте?» ChatGPT, скорее всего, ответит что-то общее и бесполезное вроде: «Пользователи обычно ценят качество и удобство. Рекомендую изучить отзывы подробнее».

Уровень 1 (Первые шаги): «Проанализируй эти отзывы». И вы вставляете текст. Это уже лучше, но ИИ может просто пересказать их содержание или выдать общие выводы.

Уровень 2 (Инструкция): «Ты – специалист по анализу потребительского опыта. Вот 50 отзывов о нашем умном светильнике. Проведи анализ и представь результат в виде трех разделов: 1) Основные похвалы (выдели топ-3 повторяющихся положительных момента). 2) Ключевые жалобы или проблемы (топ-3 повторяющихся негативных момента). 3) Конкретные предложения по улучшению продукта или сервиса на основе этих жалоб (минимум 2 предложения). Будь лаконичен, используй маркированные списки для наглядности».

Видите магию? На третьем уровне вы получаете структурированный, готовый к использованию документ, а не сырые мысли. Вы сэкономили себе часы ручной работы, просто потратив две минуты на составление грамотной инструкции.

Именно это изменение мышления – сдвиг от спонтанной реплики к продуманному заданию – и есть фундамент всего промпт-инжиниринга. Это не усложнение, а упрощение. Вы перестаете гадать, что же сегодня «в настроении» у нейросети, и начинаете управлять процессом. Сначала это может казаться непривычным, даже немного искусственным. Но очень скоро вы поймаете себя на том, что мысленно строите промпты из трех китов даже для простых запросов. И каждый раз, получая точный, релевантный ответ, вы будете мысленно благодарить себя за эту маленькую дисциплину мысли. Добро пожаловать в клуб архитекторов диалога. Дальше будет только интереснее.

Часть 2. Структура эффективных промптов

Магия контекста: как задать сцену

Представьте, что вы входите в середине разговора двух незнакомых людей. Они говорят о ком-то по имени Майк, о какой-то неудачной встрече и о том, что «этот вариант точно не сработает». Вы ничего не понимаете, верно? А все потому, что вы не знаете контекста. Кто такой Майк? Какая встреча? Что за вариант? Именно так чувствует себя ChatGPT, когда вы задаете ему вопрос «в лоб», без предыстории. Вы кидаете его в самый центр незнакомого фильма и требуете объяснить, почему герой плачет. Ответ может быть каким угодно, но почти гарантированно не тем, который вам нужен.

Контекст – это основа любого общения, будь то с человеком или с искусственным интеллектом. Это тот самый фон, на котором ваши слова обретают смысл. В промпт-инжиниринге умение задать правильный контекст – это и есть та самая магия, которая превращает разочаровывающий диалог в продуктивное сотрудничество. Это не сложно. На самом деле, вы делаете это каждый день, сами того не замечая. Когда вы просите коллегу «скинуть ту презентацию», вы оба уже знаете, о какой презентации, за какой период и в каком формате идет речь. Этот общий фон и есть контекст. Теперь ваша задача – научиться явно создавать этот фон для вашего цифрового помощника.

Что такое контекст для ИИ и почему он голоден до деталей

Для ChatGPT контекст – это все слова в вашем диалоге. Он не видит мир, не помнит вашу вчерашнюю беседу (если вы не используете историю чата) и не строит догадок о вашей профессии или настроении. Он – чистый лист, который вы заполняете с каждым сообщением. Его «память» о разговоре – это и есть контекстовое окно, та самая порция текста, которую модель может «увидеть» и проанализировать перед генерацией ответа. И вот ключевой момент: чем точнее и насыщеннее вы заполните это окно в самом начале, тем меньше шансов на неприятные сюрпризы.

Почему он такой «голодный»? Потому что без деталей его мир возможностей слишком широк. Попросите его «написать текст», и перед ним откроется бескрайний океан вариантов: это может быть стихотворение, техническая инструкция, реклама шампуня или письмо о разводе. Он вынужден гадать, а в мире вероятностных моделей гадание – это выбор самого частого или нейтрального варианта из миллионов. Ваша задача – сузить этот океан до прозрачного ручья с понятным течением. Для этого нужно ответить на несколько простых вопросов еще до того, как вы озвучите саму просьбу.

Три кита хорошего контекста: роль, цель и рамки

Давайте не будем изобретать сложные формулы. Вместо этого запомните три простых элемента, которые нужно прописать в самом первом промпте диалога или в начале сложной задачи. Это как сказать помощнику: «Привет, сейчас мы будем работать вместе. Ты будешь исполнять вот эту роль, чтобы достичь вот этой цели, но помни о вот этих границах».

Первый кит – это роль. Назначьте ChatGPT профессию. Это самый простой способ мгновенно загрузить в его «мозг» огромный массив релевантных знаний и стилистических шаблонов. Сравните два запроса: «Объясни квантовую запутанность» и «Представь, что ты учитель физики в 10 классе, который обожает свои предмет и умеет объяснять сложное на примерах из жизни. Объясни мне, своему ученику, что такое квантовая запутанность». Во втором случае модель сразу активирует «учительский» модуль: подберет подходящую лексику, структурирует объяснение как урок, возможно, добавит доброжелательное подбадривание. Роль задает тон и стиль.

Второй кит – цель. Чего вы хотите достичь в конечном счете? Не путайте цель с задачей. Задача – «напиши пост для соцсетей». Цель – «привлечь внимание молодых родителей к новой развивающей игрушке и сгенерировать лиды». Когда ИИ понимает конечную цель, он может предлагать неочевидные решения, проверять, ведет ли его текст к нужному результату, и быть более гибким. Вместо сухого выполнения инструкции он начинает «думать» стратегически в рамках своей роли.

Третий кит, самый важный и часто забываемый, – это рамки. Что НЕ нужно делать? Какие ограничения есть? Рамки сужают поле для маневра и предотвращают ошибки. Это может быть ограничение по формату («ответ не больше 500 символов»), по тону («без жаргона и пафоса»), по содержанию («не упоминать политику»), по структуре («сначала вывод, потом аргументы») или даже по уровню сложности («объясни так, как будто я гуманитарий, который в последний раз думал о науке в школе»). Рамки – это берега того самого ручья, которые не дают воде разлиться в болото нерелевантной информации.

От теории к практике: разбор полетов

Давайте посмотрим, как это работает на практике. Представьте человека, который хочет проанализировать отзывы на свой товар. Плохой подход: «Проанализируй эти отзывы». Хороший подход: «Ты – опытный маркетолог-аналитик. Моя цель – понять главные боли и ожидания наших клиентов, чтобы улучшить продукт и скорректировать рекламную стратегию. Вот 100 отзывов. Проанализируй их и выдели 3-5 ключевых тем: что хвалят, на что чаще всего жалуются и какие скрытые ожидания прослеживаются. Дай результат в виде краткого отчета с конкретными цитатами из отзывов для иллюстрации каждого пункта. Не предлагай конкретные изменения в продукте – только анализ настроений».

Видите разницу? Во втором случае ИИ четко понимает, кто он (аналитик), зачем это делается (улучшить продукт и стратегию), что конкретно нужно сделать (выделить темы с цитатами) и чего делать не стоит (не предлагать изменения). Контекст задан, сцена готова. Теперь можно быть почти уверенным, что ответ будет полезным и структурированным именно так, как нужно.

А теперь остановитесь на секунду. Вспомните последний раз, когда вы общались с ChatGPT или другим ИИ. Вы задавали ему роль? Объясняли конечную цель своих действий? Ставили четкие рамки? Или просто бросали короткий запрос в пустоту и надеялись на лучшее? Если второе – не переживайте, так делают почти все в начале пути. Но теперь у вас есть инструмент, чтобы это изменить.

Опасность перегруза: когда контекста слишком много

Как и в любом деле, здесь важна золотая середина. Есть соблазн вывалить на ИИ всю информацию подряд: десятистраничное техническое задание, историю вопроса, свои сомнения и эмоции. Это ловушка. Слишком длинный и запутанный контекст может «зашумлять» модель. Главное – она может забыть или потерять ключевую инструкцию, утонув в деталях. Представьте, что вам дают задачу на двух страницах сплошного текста. Суть легко потерять.

Как этого избежать? Будьте лаконичны в рамках информативности. Используйте четкие формулировки. Если вам нужно передать большой объем данных (например, тот самый файл с отзывами), сделайте это отдельно, а в основном промпте дайте только структурированную инструкцию по работе с этими данными. Думайте о контексте как о сцене в театре: вы ставите несколько ключевых декораций, которые задают место и время действия, но не загромождаете сцену всем реквизитом, который есть в хранилище. Оставьте место для актера – в нашем случае, для мыслительного процесса ИИ.

Итак, магия контекста – это не темное искусство, а вполне конкретный навык. Это умение встать на место своего цифрового коллеги, который ничего не знает о вашем мире, и бережно, шаг за шагом, познакомить его с ситуацией. Назначьте ему роль, объясните, к чему вы вместе идете, и очертите границы игрового поля. Сделайте это, и вы удивитесь, насколько осмысленнее, точнее и полезнее станут ваши диалоги. Вы перестанете быть зрителем, который кричит советы актерам с последнего ряда. Вы станете режиссером, который перед началом съемок собирает команду и подробно, вдохновенно рассказывает им всю концепцию фильма. А кто, как не режиссер, в итоге получает главную награду?

Роль, цель, аудитория: три кита хорошего промпта

Давайте начистоту: многие диалоги с ИИ напоминают попытку объяснить что-то человеку, который смотрит на вас очень умными глазами, но ничего не понимает. Вы говорите «сделай хорошо», а в ответ получаете нечто странное и далекое от ожиданий. Причина проста – мы забываем, что общаемся не с другом, который знает нас десять лет, а с очень усердным, но абсолютно лишенным контекста сотрудником. Чтобы такой сотрудник вас понял, нужно сначала объяснить ему три фундаментальные вещи: кто он, что ему нужно сделать и для кого он это делает. Эти три столпа – роль, цель и аудитория – и есть основа любого эффективного промпта. Представьте, что вы нанимаете помощника. Вы же не скажете просто «помоги мне». Вы скажете что-то вроде: «Ты будешь моим опытным садовником (это роль). Мне нужно спланировать цветник, который будет цвести с весны до осени (это цель). Цветник будет перед окнами моей бабушки, которая обожает яркие цвета, но плохо различает пастельные оттенки (это аудитория)». Согласитесь, так помощнику будет гораздо проще понять задачу.

Кем ты будешь сегодня: магия роли

Первый и самый мощный прием – назначить ИИ роль. Это как дать ему костюм и сценарий. Без роли ChatGPT по умолчанию – это просто очень начитанный собеседник с широким, но размытым кругозором. С ролью он мгновенно фокусируется, включает нужный «режим мышления» и начинает оперировать соответствующей лексикой и логикой. Давайте проведем мысленный эксперимент. Попросите ChatGPT: «Расскажи о важности сна». Вы получите общий, добротный, но довольно сухой научно-популярный текст. А теперь дайте ему роль: «Представь, что ты опытный невролог и сомнолог, который объясняет сложные вещи простыми словами на своем популярном YouTube-канале. Расскажи о важности сна». Тон изменится мгновенно. Появятся профессиональные термины (которые, скорее всего, будут тут же объяснены), структура станет четче, а подача – более живой и убедительной, ведь теперь у «говорящего» есть лицо и экспертный бэкграунд. Роль – это не просто ярлык. Это ограничитель и направляющая. Когда вы говорите ИИ «будь строгим научным редактором», он отключит креативные отступления и сосредоточится на точности. Когда говорите «будь моим вдохновляющим коучем», он включит поддерживающий тон и будет задавать наводящие вопросы. Это ваш рычаг, который смещает фокус с «вообще всего» на «именно это». Попробуйте прямо сейчас, прежде чем читать дальше. Откройте любой чат с ИИ и дайте ему просто «придумать заголовок для поста». А затем попросите его «выступить в роли вирусного копирайтера для соцсетей и придумать три провокационных заголовка для поста о пользе ходьбы». Разница будет как между стаканом воды и ярким коктейлем.

Чего я на самом деле хочу: искусство ставить цель

Цель – это сердце вашего запроса. И самая частая ошибка – путать цель с действием. «Напиши текст» – это действие. «Убедить молодых родителей купить наш безопасный детский крем» – это цель. Действие говорит ИИ, что делать, а цель объясняет, зачем это делать и какой конечный эффект должен быть достигнут. Цель – это ваш компас. Без нее ИИ, даже играя блестящую роль, может уйти в дебри, создав что-то красивое, но абсолютно бесполезное для вашей задачи. Представьте, что человек просит помощника: «Собери информацию о компаниях-производителях велосипедов». Помощник приносит стопку бумаг: год основания, имена основателей, объемы продаж за 2020 год. Но если бы человек сформулировал цель: «Мне нужно выбрать надежного поставщика велосипедов для открытия проката в курортном городе. Собери информацию о компаниях, обращая особое внимание на условия гарантии, наличие сервисных центров в регионе и отзывы о durability (долговечности) их моделей в условиях интенсивной эксплуатации», – результат был бы принципиально другим. Вторая часть – это и есть постановка цели. Она превращает размытый запрос в сфокусированный луч. Когда вы формулируете цель, задайте себе простой вопрос: «Что должно произойти в идеальном мире после того, как я получу и использую ответ ИИ?» Должны ли читатели что-то почувствовать? Купить? Понять сложную тему? Решить конкретную проблему? Запишите этот идеальный исход одним предложением и смело включайте его в промпт. Это сэкономит вам десятки уточняющих вопросов и переделок.

Для чьих ушей: понимание аудитории

Третий кит – аудитория. Это тот секретный ингредиент, который превращает технически правильный текст в по-настоящему работающий. Аудитория определяет всё: сложность языка, набор аргументов, тон, примеры и даже длину ответа. Одно и то же объяснение блокчейна будет радикально отличаться для десятилетнего ребенка, для участника конференции финансистов и для вашей бабушки, которая только освоила видеозвонки. ИИ не обладает интуицией. Он не догадается, что ваш пост читают занятые руководители, у которых есть тридцать секунд на пролистывание ленты, или что ваше объяснение квантовой физики предназначено для художников, ищущих метафоры для своего нового проекта. Вы должны сказать ему это прямо. Описание аудитории – это создание портрета. Недостаточно сказать «для новичков». Лучше сказать: «Для людей, которые впервые открыли Excel и пугаются любых формул. Они знают, как вводить цифры в ячейки, но слово „макрос“ вызывает у них панику». Чем детальнее портрет, тем точнее попадание. Вспомните сами – как вы по-разному объясняете одну и ту же проблему на работе коллеге из вашего отдела, начальнику из другого департамента и другу, который далек от этой сферы. Вы интуитивно подбираете слова, опускаете ненужные детали и акцентируете то, что важно для конкретного слушателя. С ИИ вам нужно делать эту работу сознательно. Опишите аудиторию её характеристиками: уровень знаний (полный ноль, любитель, профессионал), болевые точки (чего они боятся, что их раздражает, чего хотят избежать), контекст (где и когда они будут читать этот текст – в спешке, вдумчиво за компьютером, в соцсетях для развлечения). Это заставит ИИ надеть нужные очки и посмотреть на проблему глазами вашего конечного читателя или слушателя.

Когда эти три кита – роль, цель и аудитория – встречаются в одном промпте, происходит маленькое чудо. Запрос из расплывчатого «напиши что-нибудь» превращается в четкий технический брифинг. Вы перестаете быть просителем, который надеется на удачу, и становитесь руководителем проекта, который ставит задачу. А ИИ из талантливого, но бестолкового стажера превращается в ценного специалиста, который точно знает, в каком отделе он работает, какой KPI по его проекту и кто будет оценивать его работу. И самое прекрасное, что этот фундамент работает для любой задачи – будь то написание стихотворения, анализ таблицы с продажами или планирование маршрута путешествия. Стоит один раз потратить минуту на то, чтобы расставить эти три опоры, и вы сэкономите час на бесконечных уточнениях «не совсем то, что я имел в виду». Попробуйте в следующий раз, прежде чем отправить запрос, мысленно проговорить: «Я хочу, чтобы ты выступил в роли [кого?], с целью [чего?], для аудитории [какой?]». Вы сразу почувствуете, как ваша мысль становится кристально чистой. А кристально чистая мысль – это единственный язык, который ИИ понимает безупречно.

Формулировка задачи: от абстрактного к конкретному

Представьте, что вы заходите в кафе и говорите бармену: “Сделайте мне что-нибудь вкусное”. Что он вам принесет? Кофе? Коктейль? Может быть, тарелку супа? Шансы получить именно то, что вы хотели, но не смогли описать, примерно такие же, как у ChatGPT, когда вы пишете ему: “Напиши что-нибудь о маркетинге”. Ответ может быть каким угодно, но нужным – вряд ли.

Весь секрет эффективного общения с ИИ, будь то ChatGPT или любая другая модель, заключается в одном простом, но критически важном переходе: от размытого желания к четкой инструкции. От абстрактного – к конкретному. Это и есть основа промпт-инжиниринга, и именно этому мы посвятим всю вторую часть нашей книги. Давайте разберемся, как это работает на практике.

Почему ИИ не понимает наши мысли

Иногда кажется, что умная машина должна догадываться. В конце концов, она прочитала почти весь интернет! Но в этом и подвох. ChatGPT – это не всезнающий оракул, а сложный статистический механизм, который предсказывает наиболее вероятное продолжение текста на основе вашего ввода. Если ваш ввод – это туманное “что-нибудь хорошее”, то и продолжение будет таким же туманным и самым общим из всех возможных. У него нет доступа к вашему внутреннему миру, вашим тайным ожиданиям и невысказанным пожеланиям. Единственное, что у него есть, – это ваш текст. Чем качественнее и информативнее этот текст, тем ближе результат к вашей задумке.

Можно провести аналогию с походом к врачу. Вы же не говорите терапевту: “Доктор, мне плохо”. Вы стараетесь конкретизировать: где болит, как болит, когда началось, что облегчает состояние. Вы предоставляете контекст. С ИИ – абсолютно та же история. Чем больше контекста и конкретики вы даете, тем точнее будет “диагноз” и “лечение” в виде нужного вам текста, анализа или идеи.

Магия деталей: как превратить “что-нибудь” в инструкцию

Итак, как же совершить этот волшебный переход? Давайте начнем с плохого примера и будем постепенно его улучшать, как собирают пазл, добавляя деталь за деталью.

Допустим, человек хочет написать пост для социальной сети о своей новой кофейне. Его первый, инстинктивный промпт может выглядеть так: “Напиши пост для инстаграма про кофейню”.

Что ИИ сделает с такой задачей? Он сгенерирует что-то усредненно-приемлемое. Некий шаблонный текст о “уютной атмосфере, вкусном кофе и дружелюбном бариста”. Сойдет? Возможно. Но выделит ли это вашу кофейню среди тысячи других таких же постов? Нет.

Теперь давайте добавим детали, то есть перейдем от абстрактного к конкретному. Зададим себе и ИИ уточняющие вопросы. О какой кофейне речь? В чем ее особенность? Для кого мы пишем? Чего хотим добиться?

Улучшенная версия того же промпта может звучать так: “Напиши креативный и теплый пост для Instagram о новой кофейне ‘У Мельника’. Кофейня находится в старом отреставрированном амбаре, мы сами обжариваем зерна с одной эфиопской фермы. Основная аудитория – молодежь и люди, ценящие аутентичность. Цель поста – пригласить людей на открытие в эту субботу, вызвать интерес к уникальному месту. Добавь эмодзи и хештеги # кофейня # авторскаяобжарка # городназвание”.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.