[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fyUfaPBeOe-jcOXhCr_5Gfarh_HCcpbwBCplw43bYhd8":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"Основы промпт-инжиниринга","osnovy-prompt-inzhiniringa","Как превратить расплывчатый запрос в чёткий промпт и вытащить из модели стабильный результат.","## Что вообще делает промпт\nМодель не читает мысли, она продолжает текст по вероятностям. Чем точнее вы задали контекст, роль и формат, тем предсказуемее ответ. 80% плохих результатов лечатся переписыванием запроса, а не сменой модели.\n\n## Дайте роль и задачу\nНачните с одной строки, кто модель и что делает. Сравните «расскажи про налоги» и «ты бухгалтер, объясни ИП на УСН, какие налоги платить в 2026 году». Второй промпт отсекает воду и попадает в нужный регистр.\n\n## Задайте формат ответа\nСкажите прямо, что хотите на выходе: список из 5 пунктов, таблицу, JSON с полями. Модель охотно структурирует, если её попросить. Без этого она выберет формат сама, и он редко совпадёт с вашим.\n\n## Покажите примеры\n1-2 примера пары вход-выход поднимают качество сильнее любых уговоров. Это называется few-shot. Модель подхватывает стиль, длину и тон из ваших образцов и повторяет их на новых данных.\n\n## Разбейте сложное на шаги\nДля задач с рассуждением попросите думать поэтапно: «сначала разбери условие, потом посчитай, потом дай ответ». Пошаговый разбор снижает число ошибок в логике и арифметике.\n\n## Итерируйте, а не угадывайте\nНе переписывайте промпт целиком после первой неудачи. Меняйте по одному элементу и смотрите, что сдвинулось. Соберите 10 сложных примеров и гоняйте промпт на них, пока результат не станет стабильным.\n\n## Частые грабли\nДлинный промпт не равно хороший. Противоречивые инструкции путают модель. Отрицания вроде «не пиши формально» работают хуже, чем позитивная формулировка «пиши разговорно». Проверяйте, что важное стоит в начале и в конце, середину модель помнит слабее.\n\n## Соберите свою библиотеку промптов\nУдачные промпты не держите в голове. Заведите файл с рабочими шаблонами под частые задачи: разбор текста, выжимка, перевод. Через месяц у вас будет набор заготовок, который экономит время на каждом запросе и держит стиль ровным.","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fbdd08abb-d9e7-4912-a056-b64f190ff45c","guide",3,"2026-07-06T08:47:12.000Z",{"name":14},"Гайды",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Кирилл Иванцов","kirill-ivancov","редактор","Отвечает за инфраструктуру, железо и безопасность ИИ. Объясняет, почему модель в лаборатории и модель в проде ведут себя по-разному.",[21,26,31],{"title":22,"slug":23,"reading_minutes":11,"published_at":24,"category":25},"Как выбрать LLM под задачу","kak-vybrat-llm-pod-zadachu","2026-07-05T08:47:12.000Z",{"name":14},{"title":27,"slug":28,"reading_minutes":11,"published_at":29,"category":30},"Как оценивать модели и читать бенчмарки","otsenka-modeley-benchmarki","2026-07-04T08:47:12.000Z",{"name":14},{"title":32,"slug":33,"reading_minutes":11,"published_at":34,"category":35},"Локальный запуск модели на своём железе","lokalnyy-zapusk-modeli","2026-07-03T08:47:12.000Z",{"name":14}]