JSON - промптинг

В последнее время, почти все промпты для LLM пишу в формате JSON - как-то привык после плотной работы с N8N. И знаете, такие инструкции модели выполняют намного лучше. Да и у меня в голове, как-то лучше структурируются.

Выглядит это вот так:

{

"task": "recommend books",

"topic": "thinking clearly",

"audience": "entrepreneurs",

"output_format": "list of 5 with one-sentence summaries"

}

Вот на русском, для понимания (но составлять лучше на английском):

{

"задача": "сократить эту статью",

"аудитория": "студенты",

"длина": "100 слов",

"тон": "любознательный"

}

Почему это хорошо работает?

LLM не «понимают» язык так, как люди. Они следуют паттернам и структуре. JSON — ультраструктурированный формат, в нём нет двусмысленности. Вы не просите, вы точно указываете, что вам нужно.

Представьте это так:

Обычный промпт: «Можешь написать твит о дофаминовом детоксе?»

Стиль JSON:

{

"task": "write a tweet",

"topic": "dopamine detox",

"style": "viral",

"length": "under 280 characters"

}

Хотите более точных результатов? Используйте вложенный JSON:

{

"task": "write a thread",

"platform": "twitter",

"structure": {

"hook": "strong, short, curiosity-driven",

"body": "3 core insights with examples",

"cta": "ask a question to spark replies"

},

"topic": "founder productivity systems"

}

Почему модели любят JSON?

GPT, Claude, Gemini - все они обучались на коде, API и структурированных данных. JSON выглядит как то, чем их «кормили» во время обучения. Чем меньше им приходится угадывать, тем лучше результат.

Просто сравните:

Обычный промпт: «Посоветуй книги, которые помогут мне мыслить яснее»

JSON-промпт:

{

"task": "recommend books",

"topic": "thinking clearly",

"audience": "entrepreneurs",

"output_format": "list of 5 with one-sentence summaries"

}

Кстати, особенно круто это работает в Perplexity, для поиска конкретной информации на определенную дату. Например:

{

"task": "find stock market data",

"company": "NVIDIA",

"stock_symbol": "NVDA",

"date": "2025-07-28",

"data_points": [

"opening_price",

"closing_price",

"day_high",

"day_low",

"trading_volume"

],

"source_preference": "financial news outlets or stock market data providers"

}

Еще одна причина купить годовой Pro-аккаунт Perplexity за несколько баксов. Пока лавочку не закрыли.

Подписывайтесь на Telegram Силиконовый Мешок.

1
Начать дискуссию