«Никогда не давайте нейросети большую задачу»: как разбивка на шаги делает результат в 10 раз точнее
Большой «монолитный» запрос звучит соблазнительно — «сделай продающую карточку», «написать стратегию», «сверстай презентацию». Но именно на крупных задачах нейросети чаще всего теряют смысл, контекст и точность. Причина простая: контекстное окно любой модели ограничено. Поэтому профессионалы всегда идут мелкими шагами — и получают предсказуемый, повторяемый результат.
Проблема: что ломается в «больших» промптах
- Расфокус: модель пытается удовлетворить сразу десяток требований — получается усреднённо и «ни о чём».
- Потеря контекста: важные детали вытесняются новыми сообщениями.
- Обрывки и клише: вместо глубины — банальные формулировки и недосказанность.
Вывод: чем крупнее запрос, тем больше «шума» и меньше пользы.
Принцип решения: «Сцена за сценой»
Думайте о задаче как о фильме: сначала сценарная заявка, затем сцены. В ИИ — это «обзор → план → пошаговая проработка» в отдельных сообщениях (или даже отдельных чатах/ассистентах).
Базовый каркас работы:
- Синхронизация: коротко обсудить с ИИ задачу и критерии успеха.
- План: зафиксировать этапы и артефакты на выходе.
- Декомпозиция: каждый пункт — отдельный мини-запрос.
- Сборка: соединить части и сделать финальную редактуру.
- Итерация: самопроверка модели → доработка.
Шаблоны запросов (микро-формулировки «до/после»)
Вместо: «Сделай продающую карточку товара».
Правильно, шаг 1 — Обзор: «Дай краткий обзор процесса создания продающей карточки на маркетплейсе: этапы, критерии качества, частые ошибки. Выход — список из 6–8 пунктов с краткими пояснениями.»
Шаг 2 — План: «На основе обзора собери план из 6 этапов и укажи артефакты на выходе каждого этапа (что именно должно получиться).»
Шаг 3 — Глубина по этапам (отдельные мини-промпты):
- ЦА: «Вытащи боли/возражения/мотивацию из этих отзывов [ссылка/файл]. Выход — таблица: Боль | Почему важна | Формула ответа в карточке.»
- Конкуренты: «Разбери первые фото и заголовки конкурентов [ссылки]. Дай 5 паттернов, которые реально влияют на CTR, с примерами.»
- УТП: «Сформулируй 10 УТП по AIDA/4U/JTBD. Без общих слов. Каждое ≤12 слов. Привяжи к болям из таблицы.»
- Визуал 1-го фото: «Предложи 5 концепций 1-го фото: идея кадра, надпись, выгодная деталь, запрет клише.»
- Заголовок: «Собери 10 вариантов: ключ-запрос + выгода + доказательство.»
Шаг 4 — Сборка и финальная проверка: «Собери единую карточку: 1-е фото (концепт), заголовок, 5 буллетов, мини-описание. Проверь по чек-листу: релевантность боли, конкретика, выгоды, доказательства, отсутствие клише. Предложи доработки, если видишь слабые места.»
Реальный кейс: 12 GPT-ассистентов под одну «продающую карточку»
Когда я ушла от «одного огромного промпта» к специализации, получился стек из 12 ассистентов, каждый с узкой задачей:
- Анализ фото конкурентов
- Анализ отзывов (наши/чужие)
- Распаковка ЦА (сегменты/боли/триггеры)
- Формулы УТП (AIDA/4U/JTBD)
- Заголовки/ключ-запросы
- Сценарий видео (короткие ролики/UGC)
- Rich content (инфографика/иконки)
- ТЗ дизайнеру (слайды, сетка, текст на кадрах)
- FAQ/обработка возражений
- Описание товара (структура, доказательства, микро-сториз)
- Проверка на клише/канцелярит
- Финальный чек-лист качества и соответствия маркетплейсу
Почему это работает: каждый ассистент держит свой контекст и критерии — меньше «шума», больше точности. В сумме это уже не «болтливый помощник», а слаженная команда.
Практический мини-чек-лист (сохраните)
- Задача крупная? → Разбейте на 5–8 шагов.
- На каждом шаге: одна цель, один артефакт на выходе.
- Только нужные данные в контексте (отзывы, ссылки, примеры).
- Формат вывода: таблица/список/макет, лимит слов — заранее.
- Итерации: черновик → самокритика по 5 критериям → правка.
- Финальная сборка и сквозной чек по целям/метрикам.
Частые ошибки (и поправки за 30 секунд)
- «Сделай всё сразу». → «Сначала обзор/план, затем этапы по одному».
- «Как-нибудь получше». → Дайте референсы (2–3 коротких примера) и запрет клише.
- «Пиши побольше текста». → Жёсткие лимиты и поля в форматах.
- «Оставляем первый вариант». → Встроить самопроверку и повторную редактуру.
ИИ — не волшебная палочка, а оркестр, которому нужен дирижёр. Разбейте партитуру на партии — и нейросети перестанут «путаться», выдавая точные, аккуратные и воспроизводимые решения.
Что дальше
В моём Telegram-канале —я показала, какие 12 GPT-ассистентов у меня есть для создания продающей карточки товара. Ссылка — тут!