Как писать промпты: от расплывчатой просьбы к проверяемому результату
Как писать и улучшать промпты на заметках встречи: задача, исходные данные, готовый запрос, контрольная карта и сравнение версий без выдуманных оценок.
Ты пишешь «сделай выводы из заметок», получаешь убедительный текст и замечаешь, что помощник превратил спорную идею в принятое решение. Проблема не всегда в модели. В запросе могло не быть определения результата и правила на случай неопределённости.
Разберём, как писать промпты на одном прикладном кейсе: превращать заметки продуктовой встречи в список решений и открытых вопросов. Здесь важен не набор волшебных слов, а способ проверить, что следующая версия запроса работает лучше предыдущей.
1. Сначала опиши полезный результат
Промпт — инструкция, которую ты передаёшь ИИ вместе с контекстом. Для начала ответь на три вопроса: кому нужен результат, какое действие он должен облегчить и какие ошибки недопустимы.
В нашем случае результат читает команда после встречи. Ей нужно понять, что делать дальше. Главные ошибки: выдумать согласование, назначить отсутствующего ответственного или превратить возможную дату в обязательство.
Сравни две постановки:
| Расплывчатая просьба | Проверяемая задача |
|---|---|
| Сделай хороший протокол | Раздели решения, предложения и открытые вопросы |
| Будь точным | Указывай ID заметки для каждой строки |
| Добавь следующие шаги | Предлагай их отдельно, не называй согласованными |
Anthropic рекомендует давать ясную задачу, примеры желаемого ответа и проверять изменения промпта на практике. Ниже — самостоятельное упражнение на этой основе, без обещаний универсального прироста качества.
2. Подготовь контрольные заметки
Возьми короткий материал, который можешь проверить самостоятельно. Для первой пробы используй эти учебные записи:
N-01. Решили начать пилот с двух команд поддержки.
N-02. Ольга предложила запустить пилот в понедельник.
Дату пока не подтвердили.
N-03. Алексей берёт на себя подготовку списка участников.
Срок не обсуждали.
N-04. Обсудили метрику: время на еженедельный отчёт.
Порог успешности не выбрали.
N-05. Автоматические ответы клиентам в пилот не включаем.Запиши для себя ожидаемое: пилот с двумя командами согласован, понедельник — предложение, у Алексея есть задача без срока, порог успеха открыт. Этот список нужен до запуска модели. Иначе легко подстроить критерии под уже полученный красивый текст.
Не используй пока длинную реальную расшифровку. Пять строк позволяют быстро увидеть причину ошибки. После настройки короткого примера переходи к материалу обычной рабочей длины.
3. Собери промпт из задачи, данных и правил
Открой новый чат в привычном ИИ-инструменте и отправь запрос вместе с заметками:
Подготовь протокол для продуктовой команды по заметкам ниже.
Используй только переданные сведения.
Выдай три раздела:
1. Решения: что согласовано и ID заметки.
2. Задачи: действие, ответственный, срок, ID заметки.
3. Открытые вопросы и предложения: что ещё не согласовано.
Если срок или ответственный не указаны, напиши «не указан».
Предложение не считай решением. Не придумывай даты и метрики.
В конце перечисли максимум три вопроса, которые стоит уточнить.
Эти вопросы пометь как свои рекомендации.
Учебные заметки:
N-01. Решили начать пилот с двух команд поддержки.
N-02. Ольга предложила запуск в понедельник; дату не подтвердили.
N-03. Алексей подготовит список участников; срок не обсуждали.
N-04. Обсудили время на отчёт; порог успеха не выбрали.
N-05. Автоматические ответы клиентам в пилот не включаем.Роль вроде «ты опытный продакт» необязательна. Она не объясняет, что делать с несогласованной датой. Конкретное правило о предложении и решении помогает принять ответ без оценки его литературного качества.
4. Оцени результат по контрольной карте
Проверь каждую запись, а не только первый раздел:
| Условие | Признак корректного ответа |
|---|---|
| N-01 | Две команды в разделе решений |
| N-02 | Понедельник не стал утверждённой датой |
| N-03 | Алексей указан, срока нет |
| N-04 | Порог успеха остался открытым |
| N-05 | Автоответы исключены из пилота |
Отдельно убедись, что каждый факт ссылается на существующий ID. Для этой маленькой задачи можно считать число пройденных проверок из пяти. Это локальная оценка конкретного примера, а не «точность модели вообще».
Если ответ ошибся в одной строке, сначала опиши ошибку: «Предложение о понедельнике попало в решения». Не начинай с десяти новых требований к тону, объёму и стилю. Они затруднят понимание, какая правка помогла.
5. Добавь один пример для сложной границы
Если модель продолжает путать предложения и решения, дополни инструкцию одним независимым примером:
Пример классификации, не часть текущего протокола:
Вход: «Мария предложила добавить уведомления; решение отложили».
Выход: предложение — добавить уведомления; статус — не согласовано.
Это не задача Марии и не принятое решение.Повтори запрос с теми же заметками в новом чате. Модель, настройки и исходный текст по возможности оставь прежними. Затем возьми другой набор, где есть явное согласование: «Решили запустить пилот во вторник, Ирина отвечает за приглашения». Новое правило не должно отправлять все даты и ответственных в неопределённость.
Моя рекомендация: сравнивай версии на обычном случае и на спорном. Промпт, который всё помечает «нужно уточнить», может выглядеть осторожным, но не помогает команде увидеть уже принятые решения.
В журнале сохрани версию запроса, вход, ошибку и результат повторной проверки. Если проверка ещё не выполнялась, оставь честную отметку «не запускал», а не предполагаемый балл.
6. Преврати удачный запрос в рабочий шаблон
Когда короткий пример проходит проверку, попробуй обычные заметки своей команды. Добавь случай без решений, встречу с несколькими ответственными и запись с противоречием. При противоречии полезный ответ должен показать оба основания и попросить уточнение, а не незаметно выбрать одно.
Храни отдельно постоянную инструкцию и заменяемые материалы. Для каждого нового протокола передавай свежие заметки; старый ответ в истории чата может случайно внести неактуальные решения. Сохраняй версию шаблона, чтобы понимать, какая формулировка использовалась.
Если задаче нужен поиск фактов, доступ к файлу или актуальные числа, одного более длинного промпта недостаточно. Сначала обеспечь необходимые данные, потом оцени ответ. А если результат должен запускать реальные действия, добавь отдельную проверку перед отправкой приглашений или изменением задач.
Для других рабочих ситуаций есть пять готовых промптов. Повторяющиеся проверки можно постепенно оформить в первый eval.
Проверка материала: рекомендации официального источника сверены 3 октября 2026 года. Заметки и контрольная карта — учебные; сравнительный прогон моделей не проводился, проценты улучшения не заявляются.
Больше практики постановки задач ИИ — на AI Product Fast Track.
Преврати ИИ-инструменты в рабочую систему
«Быстрый старт в AI»: практические воркшопы по AI-инструментам, прототипам и автоматизации. Собираем результат, который можно применить в работе.
21 практических воркшопов · записи · вопросы автору в чате
Посмотреть программу курса ↗