ГПТ Россия | GPT Russia
Начать бесплатно
ВойтиНачать бесплатно

Prompt engineering (промт-инжиниринг)

промт инжинирингпромпт-инжинирингprompt engineering
Кратко

Prompt engineering (промт-инжиниринг) — практика составления текстовых запросов (промптов) к нейросетям так, чтобы получать максимально точные, полезные и стабильные ответы. Хороший промпт даёт результат в 5-10 раз лучше плохого при той же модели.

Все современные нейросети работают по одному принципу: вы даёте текст (промпт) — модель его продолжает или интерпретирует. Качество ответа зависит не только от модели, но и от того, **как именно** вы задаёте вопрос.

Главные принципы prompt engineering 2026 года:

1. **Контекст перед вопросом**: укажите роль («ты опытный SEO-специалист»), цель («мне нужно...»), формат ответа («в виде таблицы»). 2. **Конкретика лучше абстракции**: «напиши пост в Telegram о ChatGPT, 200 слов, для аудитории 25-35» лучше «напиши про ChatGPT». 3. **Few-shot примеры**: дайте 1-3 примера правильного ответа, модель скопирует стиль. 4. **Constraints**: явно ограничьте «не используй markdown», «без воды», «максимум 5 пунктов». 5. **Chain of thought**: для сложных задач попросите «рассуждай пошагово» — точность выше на 20-40%.

Для image-моделей (Nano Banana, Seedream, Sora) — отдельные правила: указание стиля, освещения, композиции, разрешения, аспектного отношения. На ГПТ Россия мы собрали готовые коллекции промптов для основных моделей в разделе [промпты](/prompty).

Примеры

  • →Плохой: «напиши про маркетинг»
  • →Хороший: «Ты опытный SEO-маркетолог. Напиши пост для блога B2B-агентства о трендах SEO в 2026 году. 800 слов, h2-структура, без воды, для аудитории владельцев малого бизнеса»
  • →Image: «портрет молодой женщины, кинематографическое освещение, шёпот рассвета, плёночное зерно, 35mm, --ar 3:4»
  • →Video: «slow-motion close-up of a coffee bean falling into espresso, cinematic, 4k, dust particles in light»

Связанные термины

LLM (большая языковая модель)
LLM — это большая языковая модель, обученная на огромных корпусах текстов и способная отвечать на вопросы, писать тексты, переводить и программировать. Примеры — GPT-5.4 (OpenAI), Claude Opus 4.7 (Anthropic), Gemini 3 Pro (Google).
Трансформер (transformer)
Трансформер — это архитектура нейронных сетей, представленная Google в 2017 году в статье «Attention Is All You Need». Главное нововведение — механизм внимания (attention), который позволяет модели связывать каждое слово с любым другим в тексте. Все современные большие языковые модели — GPT, Claude, Gemini — построены на трансформерах.

Часто задаваемые вопросы

Что такое prompt engineering простыми словами?

Это умение правильно ставить задачу нейросети так, чтобы получать качественные ответы. Хорошо составленный промпт делает результат лучше в разы, без смены модели — просто за счёт точности формулировки.

Где найти готовые промпты для нейросетей?

На ГПТ Россия есть раздел [/prompty](/prompty) с коллекциями для ChatGPT, Midjourney, Sora, Nano Banana и других моделей. Все промпты протестированы и сгруппированы по типу контента (фотореализм, аниме, копирайт, код).

Нужно ли учить prompt engineering, чтобы пользоваться нейросетями?

Для базовых задач — нет, любой текстовый запрос будет работать. Но если хотите выжать максимум из GPT-5.4, Claude или Sora — стоит освоить хотя бы 5 базовых принципов: ролевая постановка, конкретика, few-shot, constraints, chain of thought.

Какая нейросеть лучше всех понимает плохо составленные промпты?

Claude Opus 4.7 — лучше всех «доделывает» намерение пользователя за минимальный промпт. GPT-5.4 — лучший в reasoning при структурированных промптах. Для image-моделей — Seedream 4.5 хорошо понимает русский «человеческий» промпт без специальных терминов.

Попробуйте нейросети на практике

30₽ при регистрации, без VPN, оплата в рублях.

Зарегистрироваться