Разновидности промптов GPT: от простых запросов до сложных цепочек

Промпты бывают разной сложности — от простых вопросов до развернутых цепочек инструкций. Простые промпты — это краткие и лаконичные запросы, которые формулируются в одну строку или небольшое предложение. Они подходят для быстрых ответов, общих справочных запросов или ситуаций, когда не требуется глубокий контекст.

Простой промпт — это короткий, минималистичный текстовый запрос, предназначенный для получения быстрой и прямолинейной информации. Такие промпты не содержат сложных инструкций или детального контекста, но могут быть весьма эффективными в зависимости от задачи.

Простые промпты чаще всего: ✔ Содержат 2-10 слов ✔ Не требуют дополнительного пояснения ✔ Выдают краткие и лаконичные ответы

✅ Фактологические запросы:

✅ Базовые справочные запросы:

✅ Запросы на генерацию контента:

✅ Запросы для развлечения:

Простые промпты отлично подходят для ситуаций, когда:

✔ Нужно быстро получить информацию (например, дату, перевод, определение слова)

✔ Требуется генерация короткого контента (шутки, анекдоты, заголовки)

✔ Нет необходимости в сложных логических рассуждениях или анализе

✔ Запрос очевиден и не требует разъяснения

Однако у простых промптов есть и ограничения. Если вопрос слишком общий, ответ может быть размытым или слишком кратким. Например, промпт «Расскажи о войне» слишком общий и может дать поверхностный ответ.

Простые промпты могут давать разные результаты в зависимости от их формулировки. Чтобы GPT выдавал полезные ответы, важно соблюдать несколько принципов.

Чем конкретнее запрос, тем точнее ответ.

❌ Плохо: «Расскажи про космос» (слишком общий)

✅ Хорошо: «Расскажи про строение Солнечной системы» (конкретная тема)

❌ Плохо: «Как сделать сайт?»

✅ Хорошо: «Как создать сайт на WordPress с нуля?»

GPT работает с текстом и находит наиболее вероятные ответы на основе ключевых слов в запросе.

Например, если просто написать «Как работает?», то нейросеть не поймет, о чем идет речь. Но если уточнить:

✅ «Как работает блокчейн?»

✅ «Как работает электрический двигатель?»

То ответ будет более точным.

❌ Плохой промпт: «Расскажи про животных»

✅ Хороший промпт: «Расскажи про жизнь африканских слонов»

❌ Плохой промпт: «Как работает двигатель?»

✅ Хороший промпт: «Как работает дизельный двигатель?»

❌ Плохой промпт: «Напиши историю»

✅ Хороший промпт: «Напиши короткий рассказ в жанре фантастики»

❌ Плохой промпт: «Как похудеть?»

✅ Хороший промпт: «Как сбросить 5 кг за месяц без вреда для здоровья?»

Развернутые промпты — это более детализированные запросы, которые содержат дополнительные указания и контекст для получения точных и развернутых ответов от GPT. Они позволяют нейросети глубже понимать суть вопроса и выдавать более полезную информацию.

Развернутые промпты отличаются от простых тем, что содержат:

✅ Дополнительные уточнения (например, стиль ответа, длину текста, формат)

✅ Конкретный контекст (например, для кого предназначена информация)

✅ Четкие инструкции (например, "разбей ответ на пункты" или "приведи примеры")

Пример различий:

Простой промпт:

❌ «Расскажи про искусственный интеллект»

Развернутый промпт:

✅ «Объясни, что такое искусственный интеллект, какие бывают его виды и как он применяется в бизнесе. Напиши кратко, но структурированно, в виде списка.»

Развернутые промпты помогают избежать нечетких или слишком общих ответов.

Использование развернутых промптов дает несколько преимуществ:

✔ Четкость и релевантность – уменьшается вероятность получения расплывчатого ответа

✔ Глубина информации – GPT лучше понимает контекст и дает более содержательные ответы

✔ Контроль над форматом – можно запросить списки, таблицы, пошаговые инструкции

Пример:

❌ Плохо: «Как создать сайт?» (слишком общий вопрос)

✅ Хорошо: «Как создать сайт на WordPress с нуля? Опиши основные шаги, укажи, какие плагины лучше использовать, и какие ошибки стоит избегать.»

Чтобы получить ответ в нужном формате, можно задать явные инструкции:

Чем больше деталей в промпте, тем лучше результат.

❌ Без контекста: «Как написать бизнес-план?»

✅ С контекстом: «Как написать бизнес-план для небольшого интернет-магазина? Укажи ключевые разделы, какие данные важно учитывать, и какие ошибки допускают новички.»

❌ Без контекста: «Переведи текст на французский»

✅ С контекстом: «Переведи текст на французский с сохранением неформального стиля. Используй простые фразы, понятные носителям языка.»

1 Запрос на написание статьи: «Напиши статью на тему "Как начать инвестировать в акции?". Включи 5 главных советов для начинающих, возможные риски и ошибки. Используй простой язык.»

2 Запрос на анализ данных: «Проанализируй плюсы и минусы удаленной работы. Раздели ответ на две части: преимущества и недостатки. Сделай текст структурированным.»

3 Запрос на творческий контент: «Придумай короткую историю в жанре научной фантастики. В центре сюжета — ученый, который случайно создает искусственный интеллект, изменивший мир. Сделай повествование в стиле классической литературы.»

Один из мощных инструментов работы с GPT — управление стилем и тоном ответа. В зависимости от запроса можно получить официальный, дружелюбный, юмористический или даже драматический ответ. Это важно как для создания контента, так и для точного соответствия ответов ожиданиям пользователя.

GPT не только передает факты, но и адаптирует их под стиль общения. От выбора стиля зависит, как информация будет восприниматься.

Вот основные стили, которые можно задавать в промптах:

Тон напрямую влияет на то, как читатель воспринимает информацию.

Примеры влияния тона:

✅ Официальный стиль: "В соответствии с последними исследованиями, регулярные физические нагрузки способствуют улучшению когнитивных функций."

✅ Неформальный стиль: "Знаешь, что круто? Если регулярно заниматься спортом, твой мозг начнет работать как часы!"

✅ Юмористический стиль: "Если хочешь, чтобы мозг не завис, как старый компьютер, просто бегай. Да, спорт - это тот самый антивирус для серого вещества!"

Выбирая стиль, можно адаптировать текст под целевую аудиторию и ситуацию.

Официальный стиль: "Напиши обзор книги "Война и мир" в официальном стиле. Используй строгий, литературный язык и формулировки без эмоциональной окраски."

Неформальный стиль: "Объясни смысл книги "Война и мир" простыми словами, как будто рассказываешь другу, который никогда не читал классику."

Юмористический стиль: "Опиши "Войну и мир", добавив сарказм и современные мемы. Как бы выглядело её описание в Твиттере?"

Технический стиль: "Разъясни принципы работы квантового компьютера. Используй формальный технический стиль, термины и ссылки на исследования."

Эмоциональный, вдохновляющий стиль: "Напиши мотивационный текст о том, почему стоит читать классическую литературу, используя эмоциональные аргументы и вдохновляющие цитаты."

Чтобы точнее управлять стилем, можно добавлять такие параметры в промпт:

✔ Уровень формальности: "Объясни, что такое блокчейн, формально, как для научной статьи."

✔ Эмоциональность: "Напиши текст о пользе чтения, вдохновляюще и эмоционально."

✔ Указание аудитории: "Объясни квантовую механику так, чтобы её понял 12-летний школьник."

✔ Формат ответа: "Расскажи про Чернобыльскую катастрофу в стиле газеты 1986 года."

Инструкционные промпты — это особый вид запросов, которые заставляют GPT выдавать ответы в виде последовательности шагов. Такие промпты помогают структурировать информацию и сделать её понятной для выполнения. Они особенно полезны для обучения, создания алгоритмов и написания инструкций.

Инструкционные промпты задают GPT четкие указания о том, что нужно объяснить в пошаговом формате. Это помогает создать логически выстроенный ответ, который можно легко применять на практике.

Пример стандартного запроса:

❌ «Как запустить рекламную кампанию?»

Пример инструкционного промпта:

✅ «Опиши пошагово, как запустить рекламную кампанию в Google Ads, начиная с регистрации аккаунта и заканчивая анализом эффективности.»

GPT понимает, что ответ должен быть последовательным и структурированным, что делает его удобнее для восприятия.

📌 Для обучения и инструкций – когда нужно объяснить сложные процессы доступным языком

📌 Для программирования – создание алгоритмов и руководств по коду

📌 Для бизнеса и управления проектами – инструкции по запуску проектов, бизнес-процессов

📌 Для личной продуктивности – составление чек-листов, пошаговых планов

Инструкционные промпты особенно полезны для программирования и логических задач.

✅ «Объясни пошагово, как работает алгоритм быстрой сортировки (QuickSort). Опиши каждый шаг с примерами кода на Python.»

✅ «Составь алгоритм для поиска наибольшего общего делителя (НОД) двух чисел. Опиши логику пошагово и приведи код на JavaScript.»

Такие промпты удобны для создания списков действий и инструкций.

✅ «Составь пошаговый чек-лист для подготовки к публичному выступлению.»

✅ «Напиши инструкцию по созданию блога на WordPress. Включи 7-10 шагов с объяснением.»

✅ «Перечисли 5 шагов, как эффективно подготовиться к экзамену по математике.»

📌 Запрос с уточнениями и форматированием: «Объясни, как создать Telegram-бота с нуля. Разбей ответ на 5 основных шагов, укажи, какие инструменты нужны, и приведи примеры кода на Python.»

📌 Запрос с разными уровнями детализации: «Опиши, как написать бизнес-план. Раздели инструкцию на 10 шагов и добавь комментарии, какие данные нужно учитывать на каждом этапе.»

📌 Запрос с ориентацией на аудиторию: «Объясни, как научиться программированию с нуля. Разбей ответ на 6 шагов и составь план для новичка, который никогда не писал код.»

Цепочки промптов (Chain of Thought, CoT) — это техника, при которой запросы строятся последовательными этапами, а не задаются единым большим промптом. Такой метод позволяет GPT рассуждать пошагово, учитывать контекст и давать более точные ответы на сложные вопросы.

Вместо одного большого запроса, цепочка промптов разбивает процесс на несколько этапов:

1 Начальный промпт – задает основную тему или проблему

2 Уточняющий промпт – детализирует или корректирует ответ

3 Дополнительные шаги – расширяют контекст, добавляют глубину ответа

Такой подход помогает GPT лучше анализировать информацию и избегать поверхностных ответов.

Пример 1. Пошаговое уточнение информации

"Как написать успешный бизнес-план?"

"Бизнес-план включает анализ рынка, стратегию компании, финансовый прогноз..."

"Расскажи подробнее про анализ рынка."

"Анализ рынка включает исследование конкурентов, целевой аудитории, трендов..."

"Какие инструменты можно использовать для исследования конкурентов?"

"Примеры инструментов: SEMrush, SimilarWeb, Google Trends..."

Здесь каждый новый промпт дополняет предыдущий, уточняя ответ.

Пример 2. Решение сложных задач

"Объясни, как работает квантовый компьютер."

"Квантовые компьютеры используют кубиты, которые могут находиться в суперпозиции..."

"Расскажи подробнее про суперпозицию с аналогиями."

"Представь монету, которая одновременно находится в состоянии орла и решки..."

Задавая уточняющие вопросы, можно получить разъяснение сложных тем в удобном формате.

Такие промпты строятся на принципе пошагового размышления. GPT последовательно анализирует проблему и строит логическую цепочку рассуждений.

Пример:

"Рассчитай, сколько времени понадобится, чтобы накопить $10,000, если откладывать по $500 в месяц при 5% годовых."

"Давай разберем шаги: 1) Рассчитаем процентный доход, 2) Определим срок накопления..."

Используются для того, чтобы сделать ответ более точным.

Пример:

"Как улучшить продуктивность?"

"Можно использовать метод Pomodoro, планирование задач, управление временем..."

"Расскажи подробнее про метод Pomodoro."

"Метод Pomodoro заключается в разделении работы на 25-минутные интервалы..."

Такие цепочки позволяют постепенно углубляться в тему, уточняя детали.

Пример:

"Напиши сценарий короткометражного фильма про будущее."

"Вот идея: мир, где искусственный интеллект управляет всем..."

"Добавь конфликт между ИИ и человеком."

"Главный герой – инженер, который осознает опасность ИИ и пытается его остановить..."

"Опиши сцену финальной битвы."

Таким образом можно детально прорабатывать сложные задачи, развивая первоначальный замысел.

Цепочки промптов помогают разбить задачу на части и дать поэтапное объяснение.

Пример:

"Как построить солнечную электростанцию?"

"Шаг 1: Определите мощность и потребности. Шаг 2: Выберите тип солнечных панелей..."

"Как выбрать лучший тип солнечных панелей?"

"Сравним монокристаллические, поликристаллические и тонкопленочные панели..."

Цепочка промптов помогает прорабатывать структуру текста.

Пример:

"Напиши статью о криптовалюте."

"Какой уровень сложности: для новичков, продвинутых пользователей?"

"Для новичков. Начни с простого объяснения, потом расскажи про технологии."

"Статья: Что такое криптовалюта? Как она работает? Основные технологии (блокчейн, майнинг)..."

"Добавь примеры реальных криптовалют и их особенностей."

Цепочки помогают уточнять и анализировать большие объемы информации.

Пример:

"Какие тенденции в онлайн-образовании в 2025 году?"

"Основные тренды: адаптивное обучение, использование ИИ, виртуальная реальность..."

"Расскажи подробнее про адаптивное обучение."

"Адаптивное обучение использует алгоритмы, которые подстраиваются под уровень знаний ученика..."

Метапромпты – это запросы, которые заставляют GPT самому создавать новые промпты для различных задач. Они позволяют автоматизировать процесс взаимодействия с ИИ, упрощая разработку промптов для конкретных целей.

Метапромпты используются, когда нужно оптимизировать процесс создания промптов или получить несколько вариантов запросов для конкретной задачи. Вместо того чтобы вручную придумывать промпты, можно попросить GPT создать их.

Пример:

"Создай 5 промптов для написания статей о современных технологиях."

"1. Объясни влияние ИИ на бизнес в 2025 году. 2. Как квантовые компьютеры изменят индустрию кибербезопасности? ..."

Таким образом, GPT может сам предложить релевантные запросы, что особенно полезно для контент-маркетинга, исследований и автоматизации работы с ИИ.

Метапромпты помогают ускорить рутинные задачи, например:

✅ Генерация стандартных промптов для анализа данных

✅ Создание списков запросов для SEO, рекламы, маркетинга

✅ Автоматизация диалогов и сценариев взаимодействия с GPT

Пример автоматизации:

"Создай промпт для анализа конкурентов в e-commerce."

🤖 "Анализируй основные e-commerce платформы: их преимущества, недостатки, аудиторию, маркетинговые стратегии и уровень конкуренции."

С помощью метапромптов можно систематизировать и улучшить процесс работы с GPT, минимизируя затраты времени на ручной ввод запросов.

📌 Для создания контента

👤 "Составь 10 креативных промптов для написания статей о стартапах."

📌 Для обучения и саморазвития

👤 "Сгенерируй промпты для изучения новых навыков в IT-сфере."

📌 Для писателей

👤 "Сгенерируй 5 промптов для написания научной фантастики."

📌 Для программирования

👤"Создай промпт для объяснения принципов работы нейронных сетей."

🤖 "Объясни, как работают нейронные сети, используя аналогии с человеческим мозгом. Опиши их основные компоненты (входные данные, скрытые слои, функции активации) и приведи примеры реального использования."

📌 Для бизнеса и маркетинга

👤 "Составь промпты для анализа трендов в digital-маркетинге."

Даже самый мощный ИИ, такой как GPT, зависит от качества вводных данных. Если промпт сформулирован неточно, ответ может быть поверхностным, несоответствующим ожиданиям или просто неинформативным. В этом разделе мы разберем, как сделать промпт максимально эффективным и каких ошибок стоит избегать.

Контекст помогает ИИ понять, в каком направлении строить ответ. Чем больше деталей указано, тем точнее и полезнее будет ответ.

❌ Плохо: "Напиши статью про маркетинг."

✅ Хорошо: "Напиши статью о digital-маркетинге в 2025 году. Раздели текст на три части: тренды, новые инструменты, перспективы развития. Используй примеры реальных брендов."

Добавляя контекст, можно уточнить:

✔ Цель текста (например, SEO-оптимизированная статья, научный обзор)

✔ Целевую аудиторию (новички, специалисты, студенты)

✔ Формат (список, таблица, пошаговая инструкция)

Четко указывая, в каком виде нужно получить информацию, можно избежать размытых или слишком длинных ответов.

📌 Пример промпта с форматом списка:

✅ "Перечисли 5 главных трендов в искусственном интеллекте. Напиши краткие объяснения к каждому пункту."

📌 Пример промпта с форматом таблицы:

✅ "Сравни Python, Java и JavaScript по 5 критериям: скорость, удобство, популярность, сферы применения, сложность изучения. Оформи в виде таблицы."

📌 Пример промпта для диалога:

✅ "Ответь на этот вопрос так, как если бы ты был опытным CEO стартапа."

Если полученный ответ оказался не таким, как ожидалось, нужно переформулировать запрос:

📌 Пример итеративного уточнения:

"Как работает квантовый компьютер?" (слишком общий вопрос)

"Объясни, как работает квантовый компьютер, используя аналогии из реальной жизни." (уточнение)

"Расскажи про квантовые компьютеры так, чтобы это понял 12-летний ребенок." (еще одно уточнение)

❌ "Расскажи про искусственный интеллект." → ответ будет слишком обобщенным

✅ "Расскажи, какие существуют виды искусственного интеллекта и как они используются в медицине."

GPT пытается угадать, что именно нужно, если запрос слишком абстрактный.

❌ "Как заработать деньги?" (слишком общий вопрос)

✅ "Как заработать $1000 в месяц на фрилансе, если у меня нет опыта?" (четкий запрос с конкретикой)

Запрос должен соответствовать желаемому стилю ответа.

❌ "Напиши официальную рецензию на фильм, используя молодежный сленг." (несовместимость формата)

✅ "Напиши рецензию на фильм в стиле профессионального критика, с анализом операторской работы, сценария и актерской игры."

🔹 Простые промпты → подходят для быстрых, кратких ответов (факты, определения)

🔹 Развернутые промпты → дают более точную информацию с дополнительными деталям

🔹 Промпты с настройкой стиля → управляют тоном и манерой ответа

🔹 Инструкционные промпты → создают пошаговые руководства

🔹 Цепочки промптов → помогают глубже проработать сложные темы

🔹 Метапромпты → позволяют GPT генерировать промпты самостоятельно

📌 Для написания статей → развернутые промпты с конкретным форматом

📌 Для программирования → инструкционные промпты для генерации кода

📌 Для обучения → цепочки промптов, уточняющие детали

📌 Для автоматизации → метапромпты, генерирующие полезные запросы

Промпт-инженерия стремительно развивается. Уже сегодня появляются:

🚀 Мультимодальные модели – работающие не только с текстом, но и с изображениями, видео, звуком

🚀 Автооптимизация промптов – ИИ сможет сам предлагать лучшие формулировки

🚀 Интерактивные цепочки промптов – модели, которые обучаются в процессе диалога

Чем лучше мы понимаем, как правильно формулировать запросы, тем эффективнее становится взаимодействие с ИИ. Промпты – это не просто команды, а инструмент, который помогает раскрыть весь потенциал нейросетей.