🤖 Как создавать промпты для AI, которые выдают желаемый результат
Как я научился получать от AI именно то, что нужно, и сократил время на подготовку документации в 5-10 раз.
Последние несколько лет я запускаю продукты на рынок с нуля. В основном делал это руками, а последние несколько месяцев все больше использую AI. Это позволило сократить время выполнения некоторых задач в несколько раз. В этой статье я расскажу, какие промпты часто задают в AI, почему не устраивает результат, и как сделать промпт, который позволит хорошо выполнить нужную вам задачу.
🎯 TL;DR
- Структурированный подход к созданию промптов
- Готовые шаблоны для работы с AI
- Реальные примеры из практики
- Универсальный фреймворк шаблона для любых задач
😅 В чем была проблема?
Работа с AI похожа на работу с подкованным стажером. Он сделает всё, что вы скажете, но из-за недостатка практического опыта нуждается в детальных инструкциях. Вот реальный пример из моей практики:
🚫 Мой первый промпт
"Напиши требования для сервиса рассылок в Telegram"
Результат:
📊 Что тут не так
К сожалению, результат довольно поверхностный. Тут есть 2 варианта: детально прогонять каждый компонент через AI и заполнять структуру, либо же подготовить промпт, который сразу выдаст более структурированный результат.
🎯 Как сделать промпты лучше
После нескольких неудачных попыток я понял: нужна четкая структура. Как и в работе с реальным стажером, важно:
- 📝 Объяснить контекст проекта
- 🎭 Определить роль и ответственность
- 🎯 Установить четкие критерии успеха
- ⚠ Обозначить технические ограничения
Вот пример промпта, который позволяет получить более структурированный результат:
📈 Что изменилось?
С новым подходом AI сгенерировал детальную документацию, которая включала:
💡 Важно понимать, что на выходе конкретные сущности и бизнес правила могут отличаться. Поэтому нужен оператор в виде специалиста, который может результат провалидировать и дать фидбек, что нужно поправить. Также везде, где есть числа — нужно понимать, что они в ответе написаны "от балды". Но то, что они там есть — это уже хорошо. Их можно выделить в технические параметры, которые будут привязаны к определенным продуктовым метрикам.
🛠 Как внедрить этот подход
1. 🌱 Начните с простых задач
- Возьмите небольшую часть проекта
- Примените структурированный промпт
- Сравните результат с тем, что написали бы сами
2. 📚 Создайте свою библиотеку промптов
- Сохраняйте успешные формулировки
- Документируйте, что сработало, а что нет
- Регулярно обновляйте шаблоны
3. 📊 Учитесь на ошибках
- Записывайте неудачные попытки
- Анализируйте, где инструкции были неясными
- Улучшайте формулировки
💡 Что дальше?
Помните: AI — это не замена разработчику, а мощный инструмент, который становится эффективнее с правильным подходом. Как и с реальным стажером, чем лучше вы объясните задачу, тем качественнее будет результат.
📝 Бонус: Универсальный шаблон промпта
⭐ P.S. Личный лайфхак
Я храню свои промпты в markdown файлах, а также веду базу знаний с практиками и процессами. Это помогает индексировать все файлы и генерировать промпты на основе контекста проекта. Об этом подробнее расскажу в последующих статьях.
Подписывайтесь на мой Telegram канал, там я пишу про свой опыт запуска продуктов с нуля, а также внедрения AI в бизнес.
Желаю всем продуктивной работы!