KERNEL: формула идеального промпта для ChatGPT, Gemini и других ИИ. Работает всегда.
Я хочу дать вам волшебную таблетку в виде KERNEL, чтобы вылечить ваши промпты. Инженеры уже давно пользуются этим подходом — кто-то осознанно, кто-то интуитивно. Хорошие результаты в ИИ не случайность, а следствие правильно сформулированного запроса. Теперь этот принцип доступен и нам, простым смертным.
Лично я работаю с ChatGPT и другими нейросетями на этой веб-платформе и в этом боте. В SYNTX AI можно попробовать промпты по принципу KERNEL в любой нейронке и сравнить, какая вам нравится больше. ВАЖНО! По промокоду SLEZAMNEVERIT первые 50 человек получат скидку 15% на любой тариф.
Большинство пользователей спрашивают ИИ «по-человечески» и получают в ответ что-то между фантазией, пересказом Википедии и вдохновенным хаосом. Но проблема не в ChatGPT или Gemini, проблема в вашем промпте. KERNEL, это простая формула, которая превращает любой запрос в понятное задание и заставляет ИИ отвечать точно, предсказуемо и по делу.
Самое приятное: KERNEL работает одинаково хорошо в ChatGPT, Claude, Gemini, Llama и любых других моделях, потому что он основан на безупречной логике.
Если упростить до абсурда — KERNEL превращает любой запрос в структурированное техническое задание, которое ИИ не может интерпретировать неправильно. И вот здесь начинается настоящая магия = точные ответы, меньше токенов, меньше доработок и минимум сюрпризов.
Шесть принципов KERNEL
Фреймворк KERNEL основан на шести простых правилах, которые помогают формулировать любой запрос так, чтобы модель понимала его точно и буквально. Вот эти принципы:
- Keep it simple — простота.
- Easy to verify — проверяемый результат.
- Reproducible — воспроизводимость.
- Narrow scope — одна задача за раз.
- Explicit constraints — чёткие ограничения.
- Logical structure — логичная структура запроса.
Keep it simple: краткость — сестра таланта (и ваша лучшая подруга в ИИ)
Большинство пользователей перегружают промпты ненужными подробностями, словно рассказывают ИИ предысторию сериала, вместо того чтобы сказать, что конкретно нужно сделать. Моделям не нужно знать всю вашу бизнес-драму. Им нужна одна чёткая цель.
Например: «Напиши технический туториал по Redis caching для новичков.»
Такое задание даёт модели ясную траекторию. Чем меньше шума, тем меньше шансов, что ответ уедет в сторону.
Easy to verify: ИИ работает лучше, когда знает, как вы будете проверять его работу
Фразы вроде «сделай интереснее» не говорят модели ровным счётом ничего. «Интересно» для ИИ — это абстракция. Но «добавь три примера и короткий вывод», это уже конкретика.
Проверяемые критерии превращают задачу в чёткое задание, которое модель может выполнить предсказуемо.
Reproducible: задавайте рамки и результат перестанет прыгать
Просьбы вроде «последние тренды» или «актуальная аналитика» вводят модель в зону неопределённости. Лучшее решение, это ограничить контекст:
«Опиши тренды фронтенда, актуальные для 2024 года.»
Это гарантирует стабильный результат как сегодня, так и через месяц. Особенно важно, если вы работаете с ИИ регулярно и строите процессы на его ответах.
Narrow scope: одна задача за раз = меньше ошибок, больше пользы
Искушение «сделай всё и сразу» велико, но это главный способ получить хаос. Модель должна решать одну задачу за раз.
Сначала код → потом документация → затем тесты. Так ИИ не смешивает роли и не теряет фокус.
Explicit constraints: ограничения это не жесткость, это навигация
Когда вы даёте модели свободу без рамок, она начинает творить, иногда красиво, но чаще мимо цели. Ограничения убирают лишние вариации и делают результат точнее.
Примеры удачных ограничений:
- «до 40 строк кода»
- «без внешних библиотек»
- «строгий деловой стиль»
- «ответ в виде списка»
Это как установить бамперы в боулинге — шар всё равно летит вперёд, но уже по нужной дорожке.
Logical structure: подайте мысль так, как её любят модели
ИИ лучше всего понимает задачи, оформленные как мини-ТЗ. Это не случайность, модели обучаются на структурированных данных.
Идеальная структура KERNEL:
Context → Task → Constraints → Output → Verify
Такие промпты дают резкие скачки качества: ответ становится ясным, логичным и без сюрпризов.
Универсальный шаблон KERNEL-промпта
Этот шаблон работает во всех моделях: ChatGPT, Claude, Gemini, Llama и будущих поколениях ИИ.
Цепочки промптов по KERNEL
Ниже вы найдёте три рабочие цепочки, которые можно использовать прямо сейчас.
Пример 1: код
Скрипт
Документация
Тесты
Пример 2: аналитика
Очистка данных
SQL
Аналитические выводы
Пример 3: маркетинг
Сегментация
Рекламный текст
Email-воронка
FAQ (коротко и по делу)
Работает ли KERNEL во всех моделях?
Да. Это структурный подход, а не модельная особенность.
Почему ИИ иногда “фантазирует”?
Потому что вы оставили ему пространство для воображения. Уберите его и ответы станут точными.
Подходит ли KERNEL новичкам?
Не просто подходит, он идеально для них создан.
KERNEL это культура формулировки задач
Шесть правил, которые превращают любой запрос в понятную, чёткую инструкцию. ИИ перестаёт угадывать и начинает работать как инструмент: стабильно, предсказуемо и точно.
Когда KERNEL становится привычкой, работа с ИИ превращается из хаотичного общения в отлаженный процесс. Это заметно экономит время, токены и нервы, и резко повышает качество результата.