Промпт-инжиниринг для задачи программирования
Небольшое вступление
Большие языковые модели (LLM) быстро становятся привычным инструментом для разработчиков: они помогают писать код быстрее и точнее. А вакансия "Промпт-инженер" все чаще всплывает в ленте hh.ru
Так что это за зверь? Промт-инжиниринг — это умение формулировать такие запросы к языковым моделям, которые приводят к нужному результату: будь то информация, решение задачи или генерация рабочего кода. От того, насколько точно составлен промт, напрямую зависит качество ответа. LLM чувствительны к формулировкам, контексту и тем условиям, которые задаёт разработчик — и именно поэтому грамотный промт нередко решает половину задачи.
Ниже разберем, что лежит в основе промт-инжиниринга, как улучшить ваши промпты, а также покажу примеры "плохих" и "хороших" промптов.
Какие цели вообще решает промпт-инжиниринг?
Основной целью промт-инжиниринга в разработке ПО является создание таких запросов, которые позволяют максимально эффективно использовать возможности LLM. Это включает в себя:
- Получение точного и качественного кода для решения конкретной задачи.
- Ускорение процесса разработки за счёт автоматизации рутинных задач.
- Снижение количества ошибок и недочётов в коде, генерируемом моделью.
- Повышение уровня понимания и взаимодействия между разработчиком и языковой моделью.
Для достижения поставленных целей промт-инжиниринг ставит перед собой несколько ключевых задач:
- Чёткость и конкретность: формулирование запросов с ясными требованиями, чтобы избежать неопределённости и недопонимания.
- Контекст и роли: указание необходимого контекста и ролей, чтобы LLM понимала, какую задачу нужно решить и в каком контексте.
- Ограничение ответа: определение объёма и формата ответа, чтобы результаты были более управляемыми и точными.
- Пошаговые инструкции: разбиение сложных задач на более мелкие шаги, что облегчает понимание и выполнение.
- Форматирование и структура: использование структурированных форматов, таких как списки и таблицы, для улучшения восприятия информации.
- Ограничения и условия: указание критериев и условий выполнения задач, чтобы обеспечить соответствие ожиданиям.
- Итеративное улучшение: постоянное совершенствование запросов на основе полученных результатов, что позволяет адаптироваться к изменениям в требованиях и контексте.
- Использование примеров (few-shot): предоставление примеров ожидаемых ответов, что помогает LLM лучше понять желаемый результат.
- Стиль и тон: управление стилем и эмоциональным тоном ответов для лучшей интеграции с общим контекстом проекта.
- Проверка и тестирование: регулярная оценка эффективности промтов на разных задачах, что позволяет выявлять успешные подходы и оптимизировать работу с моделью.
Давайте более детально разберем каждый пункт и посмотрим на примеры
1. Чёткость и конкретность
Когда промт сформулирован ясно и конкретно, он убирает любую двусмысленность и заметно повышает качество ответа. LLM не «угадывают» ваши намерения — им нужны прямые и детальные указания. Чем точнее вы описываете задачу, тем ближе результат к тому, что вы ожидаете. Указывайте язык и версию, нужную функциональность, формат входных и выходных данных, как должна работать обработка ошибок и любые другие важные детали.
Примеры:
- Слабый промт: «Напиши функцию для работы с датами.»
- Улучшенный промт: «Напиши функцию на JavaScript (ES6), которая принимает две даты в формате 'YYYY-MM-DD' и возвращает количество рабочих дней между ними, исключая выходные и стандартные американские праздники. Обработай случаи с некорректными входными данными.»
2. Контекст и роли
Контекст и роли задают модели рамки, в которых она должна работать. Если указать роль, модель подстроит стиль, глубину и уровень технических деталей под конкретную аудиторию. Контекст же помогает понять, зачем вам нужен ответ и какие части задачи важнее всего. Это особенно полезно в обучающих материалах, где уровень подготовки читателей может сильно отличаться.
Примеры:
- Слабый промт: «Объясни, как работает рекурсия.»
- Улучшенный промт: «Ты — преподаватель программирования, объясняющий концепцию рекурсии студентам первого курса, которые только начали изучать алгоритмы. Используй простые примеры из повседневной жизни, а затем постепенно переходи к программному коду на Python. Твоя цель — сделать концепцию понятной и запоминающейся.»
3. Ограничение ответа
Ограничения позволяют держать ответ в нужных рамках. Без них LLM легко уходит либо в лишние детали, либо в слишком общий обзор. Когда вы заранее задаёте допустимую длину, формат или глубину разбора, модель выдаёт именно тот объём информации, который вам нужен. Это особенно удобно при подготовке обучающих материалов, где важно соблюдать конкретный формат или уложиться в заданное время.
Примеры:
- Слабый промт: «Расскажи о паттернах проектирования.»
- Улучшенный промт: «Опиши три наиболее часто используемых UML-паттерна проектирования. Для каждого предоставь: краткое определение (1–2 предложения), аргументацию применения, пример реализации на Java (не более 15 строк кода) и один реальный пример использования в популярных фреймворках.»
4. Пошаговые инструкции
Пошаговый подход помогает модели мыслить структурированно и двигаться к решению последовательно. Это особенно ценно в обучении программированию, где логика выполнения шагов критически важна. Когда задача разбита на этапы, снижается риск пропустить что-то важное, а весь процесс становится понятнее и более системным.
Примеры:
- Слабый промт: «Напиши программу для анализа текста.»
- Улучшенный промт: «Разработай программу на Python для анализа текста, следуя этим шагам: i. Сначала напиши функцию для чтения текстового файла и удаления знаков препинания. ii. Затем создай функцию для подсчёта частоты слов и сохранения результатов в словаре. iii. Добавь функцию для визуализации 10 наиболее часто встречающихся слов с помощью библиотеки matplotlib. iv. Наконец, объедини всё в основную функцию с параметром пути к файлу. Для каждого шага предоставь код и краткое объяснение его работы.»
5. Форматирование и структура
Хорошее форматирование делает ответ заметно удобнее для чтения и восприятия. Когда информация подана структурировано — в виде списков, таблиц или чётких блоков — её проще анализировать и использовать в обучении. Если заранее указать, в каком виде вы хотите получить результат, модель выстраивает материал логично и наглядно. Это особенно помогает при разборе сложных тем или сравнении разных подходов.
Примеры:
- Слабый промт: «Расскажи о различиях между SQL и NoSQL базами данных.»
- Улучшенный промт: «Создай сравнительную таблицу SQL и NoSQL баз данных со следующими категориями: i. Структура данных ii. Масштабируемость iii. Случаи использования iv. Производительность для различных операций v. Примеры популярных систем После таблицы добавь раздел с краткими рекомендациями (3–5 пунктов), когда предпочтительнее использовать каждый тип БД.»
6. Ограничения и условия
Чёткие условия и ограничения позволяют получать решения, максимально приближённые к реальным задачам. В разработке почти всегда есть рамки: производительность, объём памяти, требования к совместимости. Если учитывать их прямо в промте, ответы модели становятся практичнее. Для студентов это ещё и способ научиться мыслить в условиях ограничений, с которыми им неизбежно предстоит работать в профессии.
Примеры:
- Слабый промт: «Напиши алгоритм сортировки.»
- Улучшенный промт: «Разработай алгоритм сортировки на C++, который: • Оптимизирован для работы с большими массивами (миллиона элементов) • Использует не более O(log n) дополнительной памяти • Сохраняет стабильность (элементы с одинаковыми ключами сохраняют исходный порядок) • Имеет предсказуемую производительность даже на почти отсортированных данных Объясни, почему выбранный алгоритм соответствует этим требованиям и какие компромиссы были сделаны.»
7. Итеративное улучшение
Промт-инжиниринг — это циклический процесс, где запрос постепенно доводится до идеала. Первая формулировка почти никогда не бывает точной. Разработчик анализирует ответы, корректирует промт и получает всё более качественный результат. Такой подход сам по себе отражает реальный процесс разработки: итерации, проверка гипотез и улучшение решения шаг за шагом.
Примеры:
- Начальный промт: «Объясни, как работает нейронная сеть.»
- Итерация 1: «Объясни принципы работы простой нейронной сети для распознавания рукописных цифр. Используй аналогии из реального мира.»
- Итерация 2: «Объясни принципы работы сверточной нейронной сети для распознавания рукописных цифр. Сравни с человеческим зрительным опытом. Включи простую диаграмму архитектуры и объяснение ключевых слов: сверточного, подвыборки, нормализации.»
- Итерация 3: «Объясни принципы работы сверточной нейронной сети для распознавания рукописных цифр студенту без опыта в машинном обучении. Сравни с человеческим зрительным опытом. Включи простую диаграмму архитектуры, объяснение ключевых слов и пошаговый процесс обучения на наборе данных MNIST.»
8. Использование примеров (few-shot)
Few-shot примеры помогают модели понять нужный формат и стиль. Когда нужно получить структурированный ответ или выдержать определённый шаблон, 2–3 чётких примера работают лучше любых объяснений. Они снимают неоднозначность и заставляют модель ориентироваться на конкретный стандарт.
Примеры:
- Слабый промт: «Напиши документацию для функции.»
- Улучшенный промт: «Создай документацию в стиле JSDoc для следующих JavaScript функций. Следуй формату из примера:»
Пример:
Теперь создай документацию для следующих функций:
- function multiply(a, b) {...}
- function divide(a, b) {...}
- function power(base, exponent) {...}
9. Стиль и тон
Стиль и тон ответа сильно влияют на то, как информация воспринимается. Аудитории бывают разные: профессионалы ждут техничности, новички — простых объяснений, а образовательные проекты — более вдохновляющего тона. Если задать стиль заранее, модель выдаёт результат, который лучше попадает в цель.
Примеры:
- Слабый промт: «Расскажи о принципах чистого кода.»
- Улучшенный промт: «Объясни принципы чистого кода в стиле опытного ментора, который проводит код-ревью для младшего разработчика. Используй доброжелательный, но профессиональный тон. Включи примеры ‘до и после’ для каждого принципа, показывая, как можно улучшить реальный код. Заверши объяснение мотивирующим сообщением о важности этих принципов для долгосрочного успеха в карьере разработчика.»
10. Проверка и тестирование
Регулярное тестирование промтов на разных задачах позволяет понять, какие из них действительно работают. Так постепенно формируется библиотека надёжных шаблонов под разные типы запросов. Важно оценивать не субъективные впечатления, а конкретные параметры: точность, полноту, соответствие требованиям и понятность для аудитории. Систематическое тестирование также помогает вовремя заметить, как поведение моделей меняется после обновлений.
Примеры:
- Процесс тестирования: «Создайте набор из 5 промтов для генерации функций сортировки на разных языках программирования. Для каждого промта: i. Запустите его 3 раза и оцените стабильность результатов ii. Проверьте корректность сгенерированного кода, запустив его на тестовых данных iii. Оцените читаемость и соответствие стандартам языка iv. Сравните производительность с эталонной реализацией v. Создайте таблицу результатов с оценками по 10-балльной шкале На основе этого анализа определите, какие элементы промта наиболее влияют на качество результата, и создайте улучшенный шаблон промта для генерации алгоритмов.»
Еще примеры с комментариями
Пример 1: Чёткость и конкретность
Промт: Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает их сумму.
Комментарий: Здесь запрос сформулирован максимально ясно: указан язык, формат входных данных и ожидаемое действие. Никаких размытых формулировок — модель сразу понимает, что от неё требуется, и выдаёт точный результат.
Пример 2: Контекст и роли
Промт: Ты — опытный разработчик. Объясни, как работает механизм обработки исключений в Java.
Комментарий: Указание роли («опытный разработчик») задаёт тон и глубину ответа. Модель понимает, что нужно объяснить механизм на профессиональном уровне, а не в формате «для новичка».
Пример 3: Ограничение ответа
Промт: Напиши код на JavaScript, который создаёт объект пользователя с полями имя и возраст. Ответ должен быть в формате JSON.
Комментарий: Формат JSON задаёт жёсткую рамку для итогового ответа. Это снижает вероятность получения лишнего кода или неверного представления данных.
Пример 4: Пошаговые инструкции
Промт: Опиши, какие шаги нужно выполнить, чтобы установить библиотеку NumPy в Python.
Комментарий: Разбивка задачи на шаги заставляет модель сформулировать понятную инструкцию, что идеально подходит для учебных материалов.
Пример 5: Форматирование и структура
Промт: Составь список основных принципов ООП (объектно-ориентированного программирования) с кратким описанием каждого:
- Инкапсуляция
- Наследование
- Полиморфизм
Комментарий: Использование списка делает ответ структурированным и простым для изучения. Такой формат подходит для объяснения базовых концепций.
Пример 6: Ограничения и условия
Промт: Напиши функцию на Python, которая сортирует список строк, но не должна использовать встроенные функции сортировки.
Комментарий: Ограничение на использование встроенных функций заставляет модель предложить альтернативные алгоритмы. Это полезно в учебных задачах и при отработке алгоритмического мышления.
Пример 7: Итеративное улучшение
Промт: Напиши функцию, которая проверяет, является ли строка палиндромом. Если можешь, добавь обработку регистра и пробелов.
Комментарий: Хороший пример того, как запрос можно постепенно уточнять. Изначально задача простая, а затем добавляются новые условия — это помогает добиться более качественного решения.
Пример 8: Использование примеров (few-shot)
Промт: Напиши функцию, которая принимает число и возвращает его квадрат. Например: – Вход: 2 → Выход: 4 – Вход: 3 → Выход: 9
Комментарий: Приведённые примеры служат ориентиром, показывая модели конкретный формат ввода и вывода. Такой подход заметно повышает точность результата.
Пример 9: Стиль и тон
Промт: Объясни, что такое REST API, как будто я новичок в программировании.
Комментарий: Задание стиля помогает получить объяснение, адаптированное под уровень аудитории — без перегруженной терминологией подачи.
Пример 10: Проверка и тестирование
Промт: Напиши тесты для функции, которая вычисляет факториал числа. Убедись, что тесты охватывают крайние случаи, такие как 0 и отрицательные числа.
Комментарий: Промт подчёркивает важность тестов и охвата крайних случаев. Это делает ответ более практичным и приближённым к реальной разработке.
Эти примеры показывают, как разные приёмы промт-инжиниринг помогают получать точные, структурированные и полезные ответы от LLM при работе с программным кодом. Каждая техника повышает качество результата и делает взаимодействие с моделью предсказуемым и эффективным.
Если вы прочитали до конца, поздравляю, значит, вы действительно интересуетесь этой темой! По всем вопросам можете написать в Telegram: @catonmars
Меня зовут Артем, я основатель аи-стартапа AINOVA. Занимаюсь разработкой ИИ-агентов, мультиагентных систем и AI-сайтов