Грамотный промт. Как ускорить работу разработчика?

Всем привет! Меня зовут Чащин Сергей, я CEO и основатель компании по разработке ПО и внедрению ИИ — BVM. В прошлой статье я рассказывал, как нейросети меняют подход к работе разработчика, и получил кучу вопросов. Сегодня раскроем эту тему ещё подробнее. Если вы её не читали — сейчас отличный шанс наверстать.

Итак, повторим базу. Промт — это запрос, который вы отправляете к LLM модели для получения ответа. Разница между гугловским запросом и запросом в ChatGPT очевидна, но не всем. В первом случае вы все ищите самостоятельно: копаетесь в ссылках и находите ответы на вопросы. Во втором нейросеть все сделает за вас и преподнесет ответ на блюдечке. Сила и слабость этой штуки — в ваших руках: что спросили, то и получили. Впрочем, результат часто так себе. Думали, будет коротко и по делу? А получили полный бред.

Почему? Виноват промт, господа и дамы. Научиться писать промты – дело тонкое, своего рода искусство. Но любому из вас по силам. Так что, обо всем по порядку.

Представьте, что вы попросили написать «код для сортировки массива чисел». Результат? Базовый алгоритм.

Теперь уточните: «Напиши на Python код для сортировки методом Bubble Sort, добавь комментарии к каждой строке».

Два запроса — результат, как небо и земля. Первый выдаст вам что-то типичное. Второй — уже конкретный, с комментариями, где все разложено по полочкам. Вот и разница.

Мы выделили три основных составляющих эффективного промта:

Четкость и лаконичность

Плохой пример: «Напиши программу для анализа данных, чтобы она читала CSV-файл, делала таблицу и чтобы всё можно было видеть, а также чтобы сортировалась информация и делалась фильтрация».

Хороший пример: «Напиши Python-функцию, которая считывает данные из CSV-файла и выводит таблицу с возможностью сортировки и фильтрации».

Всё просто: не добавляйте воды. Говорите конкретно, и нейросеть не будет грузить вас лишним.

Роль модели

Не забывайте задавать ей роль. Это важный шаг. Например, "Представь, что ты опытный Python-разработчик" или "Будь экспертом по базам данных."

Формат ответа

Чётко скажите, в каком виде нужен ответ: «Ответ в виде функций, где каждая функция выполняет отдельную задачу». Чем больше чёткости, тем меньше шансов, что нейросеть уйдёт в самодеятельность.

А теперь отвечаем на ваши вопросы. Мы пользуемся ChatGPT и две модели оттуда. С первой мы, как и все пользователи, общаемся в общем окне, где можно задать любой вопрос.

На собственном опыте мы вывели несколько правил для идеальных промтов:

Минимум деталей, максимум сути

Первые наши запросы были как графомания — длинные и непонятные. Мы верили, что лишние объяснения помогут ИИ лучше понять задачу. В итоге сами себя запутывали. Теперь описываем проблему в двух предложениях. Это экономит нервы и время.

Чёткая структура ответа

Формат — это всё. Ответ будет точным, только если первый пункт будет выполнен. Идеальный вариант для нас — запросы в JSON. А еще, OpenAI добавил функцию с structured output. Это спасло кучу времени и уменьшило количество дозапросов для четкого формата словаря. https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs/

Роль модели

Без нее всё разваливается. Указали роль — задали основу для структуры, краткости и качества ответа.

Скажем честно, ChatGPT реально экономит нам время. Представьте: новая интеграция, документация на кучу страниц и опытные разработчики, у которых и так очередь из задач.

В работе мы используем пару трюков: прикрепляем нужные библиотеки и даем модели подсказки по коду. Не будем врать, иногда нейросеть выдает отсебятину по модулям в библиотеке. Поэтому просим ее глянуть типовые ошибки на форуме API. И указываем: использовать только конкретные модули, без самодеятельности.

Итого: правильный промт — не просто запрос, это навык, который экономит время и выдает решение. Четко ставьте задачу, и все будет, как надо.

Написать в Telegram

Перейти на наш сайт