Промпт как ТЗ: фреймворк RTF для постановки задач ИИ
В прошлом гайде мы настроили Custom Instructions - задали ИИ роль, тон и правила ответа. Но даже правильно настроенная модель не спасёт, если на вход поступает размытая просьба вида:
- Посмотри текст
- Что думаешь?
- Помоги с презентацией
- Сделай красиво
На такие запросы нейросеть часто отвечает симметрично: много слов + мало пользы.
Главное узкое место при делегировании задач ИИ - формат вводных. Мы ждём от модели результата как от Senior-специалиста, но ставим ТЗ как случайному знакомому в мессенджере.
Чтобы сократить количество итераций и быстрее получать рабочий артефакт, используйте прагматичный фреймворк RTF: Role, Task, Format.
Фреймворк RTF
R — Role (Роль)
Кем должен быть ИИ в этой задаче? Роль задаёт оптику и отсекает нерелевантный контекст. Один и тот же текст редактор, юрист и финансовый директор будут читать по-разному.
❌ Плохо: «Помоги с договором»
✅ Лучше: «Действуй как корпоративный юрист с фокусом на защиту IP-прав»
T — Task (Задача и контекст)
Что конкретно нужно сделать? Никаких сочинений, а только жёсткие вводные: цель, данные, ограничения и то, что точно не нужно делать.
❌ Плохо: «Посмотри конкурентов, что думаешь?»
✅ Лучше: «Проанализируй список фичей 3-х конкурентов. Найди два слабых места в их UX и предложи 4 новых идеи для нашего B2C-продукта»
F — Format (Формат)
В каком виде вы хотите получить результат? Формат - пожалуй, самый недооценённый элемент промта. Если его не задать, ИИ сгенерирует стену из текста и создаст вам лишнюю работу по ручной переупаковке смыслов.
❌ Плохо: «Напиши ответ»
✅ Лучше: «Выведи результат в виде таблицы с колонками: Фича | Риск | Что улучшить | Приоритет»
Как это работает на практике
Разница между обычным запросом и RTF - это разница между абстрактной просьбой и постановкой чёткого ТЗ.
Обычный запрос:
Помоги сделать презентацию по итогам месяца.
Запрос по RTF:
[R] Действуй как бизнес-редактор и операционный аналитик.
[T] Из моих сырых тезисов собери структуру презентации для руководства по итогам месяца. Цель: показать динамику, ключевые проблемы, риски и следующие шаги. Не добавляй мотивационные формулировки и общие фразы.
[F] 7 слайдов в формате: Название | Главный вывод | Динамика метрик | Что сработало | Проблемы и риски | План на следующий месяц | Какие решения нужны от руководства.
Во втором случае модель понимает не только тему, но и роль, аудиторию, критерии качества и форму конечного результата.
Ограничения фреймворка
RTF не лечит галлюцинации модели. Он не отменяет фактчекинг и не гарантирует 100% достоверный ответ. Цифры, бенчмарки, ссылки и юридически значимые формулировки всё равно требуют ручной проверки человеком.
Второе ограничение: размер контекстного окна. RTF отлично работает для коротких и средних задач. Но как только мы загружаем в ИИ массивные данные (объёмные отчёты, транскрипты интервью), то начинаются проблемы - модель теряет фокус, забывает стартовые вводные и может уверенно выдумывать факты, которых не было в исходнике.
В следующий раз разберу алгоритм декомпозиции: как правильно дробить большие тексты и какие промты использовать для аналитики лонгридов без потери качества.
Пишу об операционном управлении, процессах и системном подходе к работе с AI. Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующий гайд.