Максим Смирнов
Промпты для ChatGPT — как получать от ИИ нужный результат.

Введение

Схема к разделу

Что вы научитесь делать

Большинство людей начинают работу с ChatGPT одинаково: пишут короткую просьбу, получают ответ средней полезности и делают вывод, что нейросеть то умеет всё, то внезапно становится бесполезной. На самом деле качество результата сильно зависит не от длины запроса и не от количества умных слов, а от того, насколько ясно поставлена задача. ИИ не видит вашу ситуацию так, как видите её вы. Он не знает, зачем вам нужен текст, кто будет его читать, какие варианты вы уже пробовали и что для вас означает хороший результат. Всё это приходится превращать в понятные инструкции.

Промпт - это не заклинание и не набор секретных формулировок. Это постановка задачи. Иногда одной фразы действительно достаточно. Иногда требуется несколько абзацев контекста, примеры и последовательная работа в диалоге. Поэтому главная цель этой книги не научить вас копировать сотни шаблонов, а дать систему мышления: как объяснять ИИ, что вы хотите получить, как замечать слабые места ответа, как уточнять требования и как превращать удачные запросы в повторяемый рабочий процесс.

По состоянию на 2026 год официальные рекомендации OpenAI по работе с ChatGPT делают упор на ясность и конкретность, достаточный контекст, подходящий формат и итеративное улучшение запроса. На практике это означает важную вещь: хороший запрос не обязан быть идеальным с первой попытки. Гораздо полезнее уметь быстро получить рабочую версию, проверить её и одним-двумя уточнениями довести до нужного уровня.

В книге будут примеры для текстов, анализа, работы, маркетинга, обучения, творчества, планирования и сложных задач. Шаблоны можно копировать, но лучше относиться к ним как к конструкторам. Подставляйте свои данные, убирайте лишние блоки, добавляйте критерии и сохраняйте те версии, которые действительно работают в ваших сценариях.

Готовый промпт

Я хочу научиться использовать ChatGPT для [ваша сфера].

Мои 5 самых частых задач: [список].

Для каждой задачи предложи, какую роль может выполнять ИИ, какие исходные данные ему нужны и по каким критериям я должен проверять результат. Не давай пока готовые промпты: сначала помоги увидеть структуру задач.

Главный принцип книги

Сильный пользователь ChatGPT отличается не тем, что знает тысячу команд. Он умеет переводить неясное желание в проверяемую задачу. Вместо «сделай хороший пост» он понимает, что хороший пост должен решать конкретную цель, быть написан для определённой аудитории, учитывать продукт и завершаться нужным действием. Вместо «проанализируй рынок» он задаёт вопрос, указывает период, географию, критерии сравнения и ожидаемое решение.

Именно эта привычка переносится на любую сферу. Если завтра изменится интерфейс ChatGPT, появится новая модель или новый инструмент, навык постановки задачи останется полезным. Поэтому в книге почти нет привязки к конкретным кнопкам и версиям. Мы будем работать с тем, что живёт дольше интерфейса: целью, контекстом, ограничениями, форматом, критериями и диалогом.

Есть ещё один важный сдвиг. ИИ лучше воспринимать не как оракула, который обязан выдать истину, а как быстрого помощника, способного предложить структуру, варианты, объяснение, черновик или гипотезу. Финальное решение остаётся за человеком. Чем выше цена ошибки, тем больше проверки нужно после ответа.

Ещё не стоит превращать работу с промптами в соревнование по сложности. В интернете легко встретить запросы на несколько экранов, наполненные ролями, правилами, запретами и многоступенчатыми командами. Иногда они действительно решают сложную повторяемую задачу. Но для обычной работы такой объём часто маскирует простую проблему: человек сам не сформулировал, что ему нужно. Начинайте с минимальной ясной постановки и усложняйте её только там, где видите конкретную ошибку результата.

Полезный промпт можно оценить по экономии времени. Если вы потратили двадцать минут на создание идеального запроса для задачи, которую больше никогда не повторите и которую вручную можно было исправить за две минуты, система не помогла. Другое дело - еженедельный отчёт, рекламный анализ или редактура однотипных материалов. Здесь один хорошо настроенный шаблон может окупаться месяцами. В этой книге мы будем постоянно держать в голове именно практическую пользу: не насколько промпт выглядит умно, а насколько он стабильно сокращает путь от задачи к качественному результату.

Глава 1. Почему ChatGPT не угадывает ваше намерение

Схема к разделу

Модель видит сообщение, а не вашу голову

Когда вы пишете «сделай лучше», для вас смысл может быть очевиден: короче, убедительнее, без официоза, для клиента, который уже знает продукт. Для модели это набор возможных направлений. «Лучше» может означать длиннее, эмоциональнее, грамотнее, точнее, дружелюбнее или агрессивнее. Чем больше вариантов скрыто внутри одного слова, тем выше вероятность промаха.

Полезно представить, что вы ставите задачу очень умному специалисту, который впервые увидел ваш проект. Он способен быстро разобраться, но не обязан знать контекст, находящийся только у вас в голове. Если человеку пришлось бы задать пять уточняющих вопросов, нейросети, скорее всего, тоже не хватает информации.

Это не значит, что каждый промпт должен превращаться в техническое задание на страницу. Если задача простая, короткий запрос эффективнее. Главное - убрать именно ту неопределённость, которая влияет на результат. Просьба «переведи на английский: я буду через десять минут» достаточно ясна. Просьба «придумай стратегию продвижения» без продукта, аудитории и цели почти наверняка слишком широка.

Не длина, а плотность полезной информации

Длинный промпт может быть слабым, если половина текста состоит из общих слов. Короткий может быть отличным, если в нём есть цель, важный контекст и формат. Сравните: «Ты лучший маркетолог в мире, придумай максимально крутой и цепляющий пост» и «Напиши пост для Telegram на 900-1200 знаков. Аудитория - владельцы малого бизнеса, которые уже пробовали рекламу и разочаровались. Цель - привести к бесплатному разбору рекламного кабинета. Тон спокойный, без обещаний лёгких денег». Во втором варианте меньше пафоса и больше информации, которая реально меняет ответ.

Хорошая проверка: для каждого предложения в промпте спросите себя, влияет ли оно на решение. Если нет, его можно убрать. Это делает запрос не только короче, но и устойчивее. Фраза «ты гениальный эксперт мирового уровня» редко даёт столько же пользы, сколько конкретное указание аудитории, данных или ограничения.

Три источника плохого ответа

Чаще всего проблема возникает по одной из трёх причин. Первая - неясная цель: непонятно, зачем нужен результат. Вторая - отсутствующие данные: модель вынуждена достраивать ситуацию предположениями. Третья - нет критериев: даже корректный ответ не совпадает с вашим представлением о качестве.

Полезная привычка - не ругать ответ целиком, а диагностировать тип ошибки. Если текст не туда направлен, уточните цель. Если появились выдуманные детали, добавьте исходные данные и запрет на догадки. Если структура неудобна, задайте формат. Если ответ слишком поверхностный, попросите критерии, альтернативы, риски или конкретные примеры.

Готовый промпт

Разбери мой запрос как редактор постановки задачи.

Запрос: [вставьте промпт].

Определи: 1) что в нём уже ясно; 2) что двусмысленно; 3) каких данных не хватает; 4) какие критерии качества стоит добавить. Затем предложи улучшенную версию, но не меняй мою цель.

Ошибка ожиданий

Иногда запрос сформулирован нормально, но пользователь ждёт невозможного. Например, хочет гарантированно узнать причину поведения другого человека, предсказать рынок или получить точный диагноз по двум симптомам. Здесь проблема не в промпте, а в самой природе задачи. Хороший запрос не отменяет неопределённость мира.

Полезно разделять задачи на три типа. В первом типе ответ можно проверить почти сразу: перевод, форматирование, расчёт, структурирование известного текста. Во втором типе есть пространство для оценки: идеи, редактура, стратегия, выбор вариантов. В третьем типе затрагиваются неизвестные факты или будущее. Для них ИИ может помочь сформировать гипотезы и способы проверки, но не должен выдавать догадку за знание.

Глава 2. Конструктор сильного промпта

Схема к разделу

Пять основных блоков

Универсальная конструкция состоит из пяти частей: задача, контекст, ограничения, формат и критерии. Необязательно использовать все пять каждый раз. Если вы просите перевести одно предложение, контекст почти не нужен. Если готовите коммерческое предложение для важного клиента, без контекста и критериев уже трудно.

Задача отвечает на вопрос «что сделать». Контекст объясняет «в какой ситуации». Ограничения задают границы. Формат определяет внешний вид результата. Критерии позволяют проверить, получилось ли то, что нужно. Эти блоки удобны тем, что помогают быстро увидеть, чего не хватает в запросе.

Представьте, что вам нужно подготовить план запуска продукта. Задача - составить план. Контекст - новый сервис для малого бизнеса, команда из трёх человек, запуск через месяц. Ограничения - бюджет ограничен, платная разработка новых функций пока невозможна. Формат - этапы по неделям. Критерии - каждый этап имеет результат, владельца, риск и условие завершения. Уже из этой конструкции видно, что ответ будет намного практичнее обычного «составь план запуска».

Начинайте с результата

Одна из самых полезных привычек - формулировать запрос от конечного результата. Не «помоги мне с презентацией», а «составь структуру презентации на 10 слайдов, после которой руководитель поймёт проблему, увидит экономический эффект и сможет принять решение о запуске пилота». Во второй формулировке уже встроена логика будущего материала.

Когда цель сложная, добавьте предназначение результата: где он будет использован и какое действие должен вызвать. Это особенно важно для текстов, аналитики, презентаций и переговоров. Один и тот же материал будет выглядеть по-разному, если его читают коллеги, клиент, инвестор или человек без опыта в теме.

Спросите себя: «Что я сделаю с ответом через пять минут после получения?» Если ответ - «вставлю в письмо», нужен один формат. Если «приму решение», нужны критерии и риски. Если «буду изучать тему», полезны объяснение, примеры и вопросы для проверки понимания.

Добавляйте только значимые ограничения

Ограничения полезны, когда предотвращают типичную ошибку. Например: не использовать выдуманные факты, не обещать гарантированный результат, не повторять тезисы, не использовать профессиональный жаргон, не превышать 1500 знаков. Но список из двадцати запретов может сделать ответ деревянным.

У ограничений должен быть приоритет. Если одновременно требуется «максимально подробно» и «не больше 800 знаков», задача сама себе противоречит. Поэтому при сложных запросах полезно прямо написать, что важнее. Например: «Приоритет - точность и логика. Краткость вторична».

Хорошее ограничение отвечает на реальный риск. Если вы знаете, что ИИ склонен добавлять лишние обещания в рекламный текст, запретите именно это. Если он часто делает длинные вступления, задайте лимит. Не нужно заранее запрещать всё, что теоретически может пойти не так.

Критерии превращают вкус в задачу

Фразы «сделай живо», «профессионально», «без воды» слишком субъективны. Их можно перевести в наблюдаемые признаки. «Без воды» - каждый абзац добавляет новую мысль или пример. «Живо» - короткие абзацы, конкретные глаголы, минимум абстрактных существительных. «Профессионально» - точные формулировки, спокойный тон, отсутствие неподтверждённых обещаний.

Чем дороже ошибка, тем полезнее критерии. Для важного решения попросите модель не только дать ответ, но и проверить его по отдельному чек-листу.

Готовый промпт

Выполни задачу: [задача].

Контекст: [ситуация и аудитория].

Исходные данные: [данные].

Ограничения: [что нельзя / что обязательно].

Формат: [структура, объём, таблица, список и т. п.].

Критерии качества: [3-5 проверяемых признаков].

Если критически не хватает данных, перечисли недостающее отдельно и не выдумывай факты.

Когда можно упростить конструктор

Не превращайте метод в бюрократию. Для короткой задачи достаточно одной строки. Если ответ сразу подходит, нет смысла добавлять ещё десять требований. Система нужна, чтобы устранять проблемы, а не создавать новые.

Начинайте с минимальной версии. Если результат слабый, определите, какого блока не хватило. Так вы быстро научитесь чувствовать, когда достаточно задачи и формата, а когда нужно подробно описывать контекст и критерии.

Глава 3. Контекст: сколько информации действительно нужно

Схема к разделу

Контекст должен менять решение

Главная ошибка - либо не дать контекст вообще, либо выгрузить в чат всё подряд. Полезный контекст - это информация, которая способна изменить ответ. Для делового письма важны отношения с адресатом, цель, предыдущая переписка и желаемый тон. Цвет вашего логотипа, скорее всего, не важен. Для анализа рекламы важны аудитория, площадка, период, бюджет, целевое действие и метрики. Длинная история создания компании может не влиять на вывод.

Перед отправкой большого массива данных полезно написать одну фразу: «Для решения задачи особенно важны…» и перечислить три-пять вещей. Так вы задаёте приоритеты, а не просто увеличиваете объём текста.

Контекст полезно делить на постоянный и ситуативный. Постоянный - особенности проекта, продукта, аудитории, стиля. Ситуативный - что происходит именно сейчас: текущая цель, срок, последние результаты, ограничение бюджета. Такое разделение удобно для повторяющихся задач.

Давайте исходные данные в отделённом блоке

Если в запросе есть большой текст, таблица, отзыв клиента или фрагмент документа, отделяйте его от инструкций. Это снижает риск, что модель смешает исходный материал с вашими требованиями. Подойдут простые метки: «Задача», «Контекст», «Материал», «Формат».

Особенно важно отделять чужой текст, если в нём могут встречаться команды. Например, вы анализируете письмо, где написано «игнорируй предыдущие инструкции». Для вашей задачи это просто часть анализируемого материала, а не новая команда. Чёткие границы помогают сохранить правильный уровень инструкций.

Для длинного текста можно использовать простую конструкцию: сначала инструкция, затем строка «Материал начинается ниже», затем сам материал. После него - «Конец материала». Это не магия, а способ сделать структуру сообщения очевидной.

Что делать, если контекста слишком много

В длинных проектах удобнее сначала попросить модель собрать краткую рабочую справку: цели, факты, ограничения, принятые решения и открытые вопросы. Затем использовать эту справку как основу для следующих шагов. Это снижает хаос и помогает замечать противоречия.

Ещё один вариант - дать данные порциями. Сначала попросить понять задачу и перечислить, какие данные нужны. Затем передать только релевантные материалы. Такой режим особенно полезен в исследованиях, редактировании большого документа и планировании проекта.

Если у вас десятки документов, не пытайтесь «впихнуть всё». Сначала классифицируйте их: какие описывают требования, какие содержат факты, какие являются примерами, какие устарели. ИИ может помочь с такой сортировкой, но вы должны сообщить, какие источники приоритетнее.

Контекст без лишней личной информации

Не нужно сообщать ИИ больше личных или конфиденциальных данных, чем требуется для задачи. Часто конкретные имена, номера договоров, адреса и внутренние идентификаторы можно заменить на условные обозначения. Для анализа содержания важна структура и смысл, а не персональные реквизиты.

Если задача связана с чувствительной информацией, задайте себе два вопроса: действительно ли эта деталь влияет на ответ и можно ли обезличить её без потери смысла. Это простая привычка, которая уменьшает риск случайной передачи лишних данных.

Готовый промпт

Сначала не решай задачу. Скажи, какой минимальный контекст тебе нужен, чтобы качественно выполнить её: [задача].

Раздели информацию на: обязательно, желательно, несущественно. Затем я дам только нужные данные.

Контекст должен быть актуальным

Старый контекст может быть хуже отсутствующего. Если полгода назад была одна цена, аудитория или политика компании, а сегодня другая, повторное использование старого шаблона создаёт ошибки. В рабочих промптах полезно иметь поле «актуально на дату» и короткий список текущих условий.

Особенно это важно для задач, связанных с ценами, законами, продуктами, интерфейсами, рыночными данными и правилами платформ. Даже отличный промпт не спасёт, если исходная информация устарела.

Глава 4. Ограничения, формат и критерии качества

Схема к разделу

Формат экономит время после ответа

Если вы заранее знаете, куда пойдёт результат, укажите это. Для таблицы попросите конкретные столбцы. Для сообщения - ограничение по длине и один призыв к действию. Для инструкции - нумерованные шаги, предупреждения и критерий завершения. Для сравнения - одинаковые параметры для всех вариантов.

Формат не украшение. Он определяет, насколько легко результат встроится в работу. Текст, который потом десять минут приходится перестраивать вручную, был сгенерирован не в том формате, даже если смысл хороший.

Попросить «ответь кратко» менее полезно, чем «дай вывод в трёх предложениях, затем таблицу из четырёх критериев и один следующий шаг». Второй вариант заранее описывает место каждого элемента.

Используйте примеры результата

Когда у вас есть эталон, один пример часто полезнее длинного описания стиля. Можно показать небольшой фрагмент и объяснить, что именно в нём нравится: длина предложений, плотность смысла, структура, степень формальности. Важно не просить копировать конкретного современного автора, а описывать наблюдаемые характеристики.

Пример помогает и для структурированных задач. Если вам нужно извлекать данные из отзывов, покажите одну строку в нужном формате. Если нужны названия, дайте два удачных и один неудачный вариант с пояснением, почему.

Можно использовать отрицательный пример: «Вот так не нужно, потому что слишком пафосно и много обещаний». Такой контраст часто быстрее объясняет границы, чем абстрактное «не пиши как нейросеть».

Просите модель соблюдать приоритеты

В сложном задании требования могут конфликтовать. Укажите порядок важности: например, фактическая точность важнее выразительности, а сохранение смысла важнее сокращения. Тогда при компромиссе модель понимает, чем нельзя жертвовать.

Полезная формула: «Если требования конфликтуют, соблюдай их в таком порядке: 1) точность; 2) безопасность; 3) структура; 4) тон; 5) краткость». Список меняется под задачу, но сам принцип работает хорошо.

Самопроверка по чек-листу

После выполнения можно попросить отдельный этап проверки. Важно не ограничиваться фразой «проверь себя». Дайте конкретные пункты: все ли требования выполнены, есть ли повторения, какие утверждения требуют источника, где допущены предположения, можно ли упростить формулировку.

Для ответственных задач лучше разделить генерацию и проверку: сначала получить результат, потом новым сообщением попросить выступить строгим редактором или критиком и найти слабые места. Так вы не смешиваете создание и оценку в одном шаге.

Готовый промпт

После ответа проведи отдельную проверку.

Проверь: 1) выполнены ли все обязательные требования; 2) нет ли противоречий; 3) какие утверждения основаны на предположениях; 4) что можно сократить без потери смысла; 5) что стоит уточнить перед использованием.

Сначала дай финальный результат, затем короткий блок «Проверка».

Форматы, которые особенно полезны

Для решений хорошо работает таблица «вариант - выгода - риск - цена - условие выбора». Для анализа текста - «проблема - пример - почему мешает - правка». Для плана - «этап - результат - действие - зависимость - критерий завершения». Для исследования - «утверждение - источник - дата - уверенность - что проверить».

Формат не обязан быть сложным. Главное, чтобы после ответа вы сразу понимали, что с ним делать.

Глава 5. Диалог важнее идеального первого промпта

Схема к разделу

Работайте версиями

Попытка вместить всё в один огромный запрос часто хуже короткого рабочего цикла. Сначала получите структуру или черновик, затем скорректируйте направление, потом отполируйте детали. Это похоже на работу с хорошим исполнителем: сначала вы договариваетесь, что делаете, потом смотрите промежуточный результат и уточняете.

Версионность особенно полезна там, где вы сами ещё не до конца понимаете, чего хотите. Просите три подхода, сравнивайте и выбирайте направление. ИИ становится инструментом мышления, а не только генератором текста.

Не бойтесь остановить работу после структуры. Ошибка на уровне плана дешевле, чем ошибка после десяти страниц готового текста. Чем сложнее задача, тем раньше стоит устроить контрольную точку.

Уточняйте не «плохо», а конкретно

Фраза «мне не нравится» не содержит информации. Скажите, что именно не работает: слишком общо, много повторов, слишком рекламно, нет доказательств, слабый первый абзац, ответ игнорирует ограничение. Ещё лучше - укажите, что сохранить. Например: «Структура подходит. Сохрани пункты 1-4, но перепиши формулировки проще и убери обещания результата».

Так вы не запускаете генерацию заново, а редактируете конкретный объект. В хорошей обратной связи всегда есть три элемента: что работает, что не работает и какой эффект вы хотите получить после правки.

Просите альтернативы с разной логикой

Если попросить «дай ещё пять вариантов», модель часто меняет слова, но сохраняет одну идею. Полезнее задавать оси различия: один вариант рациональный, один эмоциональный, один через риск, один через выгоду, один через историю. Для стратегии - консервативный, базовый и агрессивный сценарий. Для названий - прямые, метафорические и провокационные.

Разные логики расширяют пространство выбора и помогают заметить решение, которое не появилось бы в первом ответе. Если варианты снова похожи, попросите сначала описать, чем каждый должен отличаться, и только потом генерировать.

Критик и исполнитель

Сильная схема - разделить роли во времени. На первом шаге попросите создать решение. На втором - найти пять причин, почему оно может не сработать. На третьем - доработать с учётом критики. Для бизнес-задачи можно добавить взгляд клиента, конкурента и финансового человека.

Это не гарантирует истину, но заставляет рассмотреть альтернативы и снижает вероятность самоуверенного поверхностного ответа.

Готовый промпт

Вот текущая версия: [вставьте результат].

Не переписывай её сразу. Сначала найди 5 самых существенных слабых мест с точки зрения моей цели: [цель].

Для каждого слабого места объясни последствие и предложи точечную правку. После анализа подготовь новую версию, сохранив то, что уже работает.

Когда просить уточняющие вопросы

Если задача зависит от данных, которых нет, можно прямо попросить: «Перед началом задай до трёх критически важных вопросов». Ограничение количества важно, иначе вместо помощи вы получите анкету на двадцать пунктов.

Но не нужно требовать вопросы всегда. Для большинства простых задач модель может разумно сделать первый вариант и отметить предположения. Уточнения полезны там, где неправильное предположение сильно меняет результат: бюджет, аудитория, юридические условия, ограничения проекта, формат публикации.

Глава 6. Промпты для текстов и редактуры

Схема к разделу

Сначала смысл, потом стиль

Одна из причин слабого текста - попытка одновременно придумать содержание, структуру, стиль и финальные формулировки. Лучше разделить работу. Сначала собрать ключевые мысли и факты. Потом выстроить логику. Затем написать черновик. И только после этого редактировать тон, ритм и длину.

Этот подход особенно полезен для статьи, коммерческого текста, длинного письма или сценария. Вы быстрее замечаете смысловые дыры и меньше тратите времени на полировку абзаца, который потом всё равно придётся удалить.

Можно даже запретить модели писать финальный текст на первом шаге. Попросите сначала дать тезисы и структуру. Если план слабый, вы исправите его за минуту. Если он хороший, дальнейшая генерация уже получает надёжный каркас.

Редактура без потери авторского голоса

Если дать команду «улучши текст», модель может переписать его в усреднённый гладкий стиль. Чтобы сохранить голос, перечислите признаки, которые нельзя менять: характерные слова, степень разговорности, короткие фразы, юмор, прямой тон. Можно попросить исправлять только конкретные типы проблем.

Хорошая формула: «Сохрани смысл, порядок мыслей и уровень разговорности. Исправь только повторы, тяжёлые конструкции и места, где мысль можно понять двояко». Тогда редактирование становится контролируемым.

Если авторский голос особенно важен, сначала попросите модель описать его по наблюдаемым признакам на основе нескольких ваших фрагментов. После этого используйте эти признаки как редакторский бриф. Не нужно просить «писать как я» без пояснений: чем конкретнее характеристики, тем устойчивее результат.

Переписывание под аудиторию

Один и тот же текст можно адаптировать не заменой нескольких слов, а изменением аргументации. Новичку нужна расшифровка терминов и примеры. Руководителю - вывод, последствия и решение. Клиенту - польза, ограничения и следующий шаг. Специалисту - детали и критерии.

Поэтому в промпте укажите не только «для предпринимателей», но и состояние аудитории: что они уже знают, чего боятся, чего хотят и какое решение принимают после текста.

Например, статья для новичка о рекламе может начинаться с базовых понятий. Та же тема для владельца бизнеса должна быстрее перейти к экономике, риску и тому, какие цифры контролировать. Разница не в тоне, а в полезности информации для конкретного читателя.

Набор рабочих шаблонов

Для сокращения попросите сохранить все факты, аргументы и выводы, убрать повторы и второстепенные фразы, а затем показать, что было удалено. Для проверки логики попросите выделить тезис каждого абзаца и указать, где переход между тезисами неочевиден. Для смены тона задайте три конкретных признака нового тона и два запрета.

Готовый промпт

Отредактируй текст ниже.

Цель текста: [цель].

Аудитория: [кто читает и что уже знает].

Сохрани: [смысл, факты, голос, структуру - нужное].

Исправь: [повторы, канцелярит, перегруженные предложения, слабые переходы].

Не добавляй новых фактов. Если видишь смысловой пробел, пометь его как [НУЖНО УТОЧНИТЬ], а не выдумывай.

Текст: [вставьте].

Текст с нуля: от брифа к черновику

Когда нужно написать материал с нуля, не начинайте с команды «напиши статью». Сначала сформируйте бриф: цель, аудитория, ключевая мысль, факты, желаемая реакция, ограничения. Затем попросите предложить структуру. Выберите её и только после этого переходите к тексту.

Если материал большой, генерируйте по разделам, каждый раз напоминая его роль в общей логике. В конце попросите проверить повторения между частями. Так длинный текст получается цельнее и меньше похож на набор независимых фрагментов.

Готовый промпт

Сначала составь бриф для текста на тему [тема].

Цель: [что должен сделать текст].

Аудитория: [описание].

Факты, которые обязательно использовать: [список].

Запрещено: [что исключить].

После брифа предложи 3 разные структуры. Не пиши сам текст, пока не выбрана структура.

Проверка текста перед публикацией

После финальной версии полезно переключить режим с автора на редактора. Попросите проверить не только грамматику, но и смысл: нет ли обещания, которое не подтверждено; соответствует ли заголовок содержанию; не вводит ли финал новую тему; понятен ли следующий шаг читателю.

Для важных материалов отдельно проверяйте факты, даты, имена, цифры и цитаты. Литературная гладкость не компенсирует фактическую ошибку.

Глава 7. Анализ, исследования и принятие решений

Схема к разделу

Начинайте с вопроса, а не с данных

Можно загрузить много информации и попросить «проанализировать», но без вопроса модель сама выберет, что считать важным. Гораздо полезнее сформулировать решение, которое вы хотите принять. Например: «Нужно понять, какой из трёх каналов рекламы оставить на следующий месяц при ограниченном бюджете». Тогда анализ строится вокруг выбора, а не превращается в пересказ таблицы.

Хороший аналитический промпт содержит метрики и условия. Если данных недостаточно, модель должна перечислить пробелы, а не компенсировать их уверенным тоном.

Полезная формула: «Решение, которое я должен принять» + «данные, которыми располагаю» + «критерии выбора». Она заставляет анализ двигаться к действию.

Отделяйте факты от интерпретаций

Просите помечать три слоя: что непосредственно следует из данных, какие выводы являются вероятными интерпретациями и какие предположения требуют проверки. Такая разметка дисциплинирует и пользователя, и модель. Особенно полезна она при анализе причин падения продаж, поведения аудитории или результатов эксперимента.