Как применить разметку Markdown в промпт-инжиниринге: делаем AI-переводчика
Если вы когда-либо пробовали общаться с нейросетями, то знаете, что чёткость формулировок решает многое. Именно поэтому я всё чаще применяю язык разметки Markdown для создания промптов — особенно в сложных задачах, например, в переводе философских или научных текстов.
Личный опыт: книгоклуб, Хайдеггер и ... Markdown
Я давно участвую в книгоклубах. Мы читаем тексты, которые далеко не каждый осилит даже в переводе — Хайдеггера, Эрхарда, Друкера и других авторов, чьи идеи сами по себе являются основой для мышления. Проблема в том, что переводы часто упрощают или искажают смысл, заложенный автором. Хайдеггер, например, намеренно создаёт новые термины, играя с корнями немецких слов, а это невозможно ухватить без знания оригинала.
Чтобы понять текст глубже, я начал использовать ИИ как помощника по переводу. Но столкнулся с другой проблемой — AI-модели понимали мои запросы слишком по-разному. Тогда я попробовал структурировать промпт с помощью Markdown, чтобы задавать чёткие правила. И это сработало.
Теперь я пишу промпты к ИИ на языке разметки Markdown — это удобно, читаемо и главное, совместимо с разными моделями: ChatGPT, Claude, Gemini и другими.
Что такое Markdown и когда его стоит использовать в промптах
Markdown — это простой язык разметки, который используется для форматирования текста: заголовки, списки, выделения. Но в промпт-инжиниринге он становится инструментом, который помогает управлять вниманием ИИ.
Один из вариантов применения Markdown в промпт-инжиниринге мы уже разбирали в статье.
Markdown был придуман, чтобы писать тексты, которые удобно читать даже в сыром виде — без необходимости использовать визуальные редакторы. Markdown часто используется в документации, на GitHub, в блогах и в мессенджерах.
Ниже описан базовый синтаксис, который особенно полезен при работе с ИИ:
Вот почему это важно:
- Заголовки помогают задать контекст задачи и выстроить иерархию запроса.
- Списки позволяют ИИ "видеть" правила в логической структуре.
- Выделение ключевых слов помогает сфокусировать модель на главном.
- Markdown работает одинаково в большинстве интерфейсов и API.
Используйте Markdown, когда:
- Нужно структурировать задачу: заголовки, разделы и списки помогают ИИ понять, что к чему.
- Создаёте универсальный промпт, который должен работать в разных AI-моделях.
- Задача сложная и многослойная: перевод, анализ текста, генерация с ограничениями.
- Работаете в команде — Markdown читабелен не только для ИИ, но и для людей.
- Важно сохранить наглядность и возможность легко редактировать шаблон в будущем.
Не обязательно использовать Markdown, если:
- Задача простая, и решается в один короткий запрос.
- Модель работает в интерфейсе, который игнорирует форматирование (например, некоторые API-интеграции могут "съесть" Markdown).
Структура промпта с Markdown
Я сделал для себя шаблон, который можно использовать как основу:
Пример промпта с Markdown: переводим Хайдеггера
Ниже — реальный шаблон, который я использовал для перевода отрывка из «Письма о гуманизме»:
С таким шаблоном можно работать в любом редакторе, копировать прямо в окно модели и получать стабильный результат.
Почему это работает во всех ИИ-моделях
Markdown — это по сути визуальный каркас. Он одинаково воспринимается нейросетями разных разработчиков. Один и тот же промпт можно использовать и в ChatGPT, Claude, Gemini и в других аналогах без изменений. Это удобно, если вы тестируете несколько систем или работаете в команде.
Заключение
Применение Markdown в промпт-инжиниринге — это маленький хак, который даёт преимущество и стабильный результат. В задачах перевода, особенно в философских или научных текстах, структурированность промпта — это уже половина успеха. Модель понимает задачу глубже, а результат становится ближе к ожидаемому.
Я рекомендую попробовать этот подход. Начните с шаблона, адаптируйте под себя, и посмотрите, как меняется результат. Потренируйтесь на оригинальных текстах, в которых давно хотели разобраться.
А если вы уже используете Markdown в промптах — расскажите об этом в комментариях! Хочу собрать лучшие практики и включить их в следующий выпуск.
👉 Подпишитесь на мой VC-блог и мой хобби-канал «Промт мастерская» в Телеграмм, где я делюсь своими исследованиями и опытом тестирования AI-инструментов и промптов.