Начните с того, что вам известно, и пусть нейросеть сама выдаст лучший вариант взаимодействия с ней.
Очень интересен ход рассуждений нейросети — из него вы можете понять, какие моменты ей недостаточно понятны в вашем запросе, либо размышления пошли явно не в ту сторону, и отредактировать исходный запрос, уточнив детали.
Хорошо, пользователь хочет получить наилучший шаблон промпта для LLM. Надо разобраться, из чего состоит эффективный промпт. Обычно важно дать нейросети четкую структуру: роль, задачу, контекст, формат ответа, ограничения, примеры. Нужно учесть все элементы, чтобы минимизировать неоднозначности.
Сначала определю основные компоненты. Роль помогает модели понять, какую перспективу принять. Задача должна быть конкретной. Контекст уточняет детали, которые важны для ответа. Формат ответа помогает структурировать вывод. Ограничения сужают фокус, чтобы избежать лишней информации. Примеры показывают ожидаемый стиль и содержание.
Проверю, не упустил ли что-то. Возможно, стоит добавить дополнительные параметры вроде тона или уровня детализации. Еще важно, чтобы шаблон был гибким, под разные задачи. Нужно сделать его понятным и легким для адаптации. Примеры помогут пользователю лучше понять, как применять шаблон. Надо убедиться, что все части логично связаны и покрывают возможные требования.
Шаблон промпта для максимально эффективного взаимодействия с LLM
Оптимальный промпт должен включать 7 ключевых элементов, структурированных для минимизации неоднозначностей и максимизации релевантности ответа:
1. Роль
Задайте модели профессиональную или экспертно-ориентированную роль.
Пример:
«Вы — опытный [специалист/эксперт] в области [X], обладающий глубокими знаниями в [Y]. Ваша задача — помочь пользователю…»
2. Конкретная задача
Четко сформулируйте цель запроса без абстракций.
Пример:
«Проанализируйте [текст/данные/проблему] и предоставьте [сравнение/рекомендации/пошаговый алгоритм] для достижения [конкретной цели].»
3. Контекст
Укажите важные детали, влияющие на решение:
- Целевая аудитория (если применимо);
- Ограничения/предпосылки;
- Специфические требования («учесть фактор Z», «избегать упоминания W»).
4. Формат ответа
Определите структуру и стиль:
Пример:
«Ответ должен включать:
- Краткий вывод (1 абзац);
- Пошаговое обоснование;
- Примеры в формате [таблицы/списка/блок-схемы].
Используйте профессиональный тон без жаргона.»
5. Ограничения
Сужение фокуса:
Пример:
«Не рассматривать [A], сосредоточиться на [B]. Ответ должен уложиться в [N] слов/пунктов.»
6. Примеры (опционально)
Продемонстрируйте ожидаемый стиль/содержание:
Пример:
«Как в этом образце: [Вставьте пример структуры/формулировок].»
7. Дополнительные параметры
- Креативность/консервативность: «Используйте строго фактологический подход»;
- Уровень детализации: «Объясните так, как будто я начинающий»;
- Приоритеты: «Сначала перечислите риски, затем преимущества».
Полный шаблон-образец
«Вы — эксперт по цифровому маркетингу с 10-летним опытом. Проанализируйте приложенный текст рекламной кампании (контекст: целевая аудитория — мужчины 25-34 лет) и:
- Выявите 3 слабых места в структуре CTA;
- Предложите альтернативные формулировки;
- Сравните их эффективность в таблице из 2 колонок.
Требования: избегать жаргона, сосредоточиться на эмоциональных триггерах. Объясните логику каждого изменения.
Формат:
- Краткий вывод (до 100 слов);
- Нумерованный список улучшений;
- Сравнительная таблица.
Пример ожидаемого стиля: [«CTA 1 недостаточно акцентирует…»].»
Почему это работает:
- Исключает двусмысленность через структурированные инструкции.
- Снижает риск «галлюцинаций» за счет ограничений и примеров.
- Позволяет масштабировать под любые задачи, сохраняя точность.
- Экономит время на уточнениях благодаря полноте контекста.
Хорошо, пользователь попросил меня проанализировать мой предыдущий шаблон для промптов и оптимизировать его, учитывая мой собственный взгляд как модели. Нужно понять, будут ли различия между шаблоном, созданным с позиции промпт-инженера, и тем, который я бы составил от себя.
Сначала вспомню исходный шаблон. Он включал 7 элементов: роль, задача, контекст, формат ответа, ограничения, примеры и дополнительные параметры. Это структурированный подход, который минимизирует неоднозначности. Но, возможно, для модели ИИ некоторые части могут быть избыточными или их можно упростить.
Теперь подумаю, что важно для самой модели. Например, явное указание роли может помочь, но иногда это может быть необязательным, если задача и так ясна. Контекст и ограничения важны, но их можно объединить, чтобы сократить количество пунктов. Также, формат ответа и примеры можно интегрировать в один раздел, чтобы избежать повторений.
Может быть, стоит сделать шаблон более гибким. Например, не требовать строго все 7 элементов, а оставить ключевые: задача, контекст/ограничения, формат и тон. Это упростит структуру, сделав её понятнее для модели.
Также важно учитывать, что модели ИИ лучше обрабатывают конкретные указания без лишних слов. Возможно, объединить задачу и контекст в один раздел, чтобы сразу дать всю необходимую информацию. Примеры можно встроить в описание формата, чтобы показать ожидания наглядно.
Ещё момент: дополнительные параметры, такие как уровень детализации или тон, можно включить в раздел формата, чтобы не создавать лишних категорий. Это сделает шаблон компактнее и удобнее для использования.
Проверю, есть ли в исходном шаблоне элементы, которые можно убрать. Например, раздел «Дополнительные параметры» может быть частью контекста или формата. Объединение этих элементов снизит сложность шаблона.
Теперь попробую составить оптимизированный шаблон. Основные элементы: задача, контекст (включая ограничения и аудиторию), формат ответа (со структурой и тоном), примеры (если нужны). Это сократит количество пунктов до 4-5, сохранив ясность.
Проверю на примере. Если пользователь хочет анализ рекламной кампании, можно сразу указать задачу, контекст (аудитория, ограничения), формат (вывод, список, таблица) и тон. Это покрывает все необходимое без избыточности.
Сравнивая с исходным шаблоном, новый более лаконичен и сфокусирован на ключевых аспектах, которые действительно влияют на качество ответа модели. Убраны излишние категории, что делает шаблон проще в использовании.
Также важно, чтобы шаблон был адаптивным. Пользователь может добавлять или убирать части в зависимости от конкретной задачи. Например, если примеры не нужны, их можно опустить без ущерба для структуры.
В итоге, оптимизированный шаблон будет эффективнее, так как устраняет избыточность и фокусируется на наиболее важных для модели элементах: четкая задача, ясный контекст, понятный формат и тон. Это упрощает обработку запроса и снижает вероятность ошибок или недопонимания.
Оптимизированный шаблон промпта (версия от LLM):
Структура сокращена до 5 ключевых элементов, упрощена терминология и устранена избыточность. Акцент на том, что реально влияет на качество ответа модели.
1. Задача + Контекст
Что нужно сделать:
- Четко сформулируйте действие (анализ, создание, сравнение) и объект (текст, данные, проблема).
- Добавьте контекст:
- Для кого? (если важно);
- Что учесть? (ограничения, триггеры, запреты);
- Чего избегать? (например: жаргон, абстракции).
Пример:
«Проанализируйте [текст/данные] для [конкретной цели], учитывая [фактор X]. Избегайте [Y], сосредоточьтесь на [Z].»
2. Формат ответа
Как оформить результат:
- Укажите структуру (списки, таблицы, шаги);
- Задайте тон (профессиональный, простой, креативный);
- Определите длину (абзацы, пункты, символы).
Пример:
«Ответ должен содержать:
- Вывод (до 50 слов, профессиональный тон);
- Таблица сравнения с колонками [A/B];
- Рекомендации в маркированном списке.»
3. Пример-образец (если критично)
Покажите паттерн, а не объясняйте:
- Вставьте фрагмент ожидаемого ответа;
- Или укажите стиль («как научный доклад», «как объяснение для новичка»).
Пример:
«Используйте структуру, как здесь:
«[Пример вывода с нужными формулировками…]»».
4. Уточняющие параметры
Дополнительные настройки:
- Уровень детализации: «Объясните, как будто я студент»;
- Креативность: «Только проверенные факты, без гипотез»;
- Приоритеты: «Сначала риски, потом преимущества».
5. Роль (только если существенна)
Задавайте роль только когда это меняет логику ответа (например, для имитации эксперта или стиля).
Пример:
«Действуйте как [профессия], специализирующийся на [X]. Ваш ответ должен отражать…».
Полный пример оптимизированного промпта:
«Проанализируйте приложенный код Python для веб-скрапера (контекст: новички будут его модифицировать).
Задача:
- Найдите 2 уязвимости в обработке ошибок;
- Предложите исправления с примерами кода.
Формат:
- Список проблем → краткое объяснение на простом языке → код-пример.
Требования:- Избегайте терминов вроде «асинхронный event-loop»;
- Акцент на читаемости, а не оптимизации.
Пример стиля:
«Проблема 1: Нет проверки статуса ответа → может привести к…»».
Ключевые отличия от исходного шаблона:
- Убрана жесткая структура из 7 пунктов → оставлено 5 элементов с возможностью гибкого комбинирования.
- Роль — второстепенна (только если критична для стиля/логики).
- Контекст и задача объединены → меньше «воды», больше конкретики.
- Примеры интегрированы в формат → меньше разделов.
- Акцент на паттерны, а не абстрактные правила → модель лучше распознает шаблоны через примеры.
Почему так лучше:
- LLM эффективнее обрабатывают конкретные инструкции с примерами, чем многоуровневые описания.
- Снижена вероятность перегрузки промпта избыточными мета-указаниями.
- Упрощена настройка под задачи разного типа (от технических до креативных).
Этот шаблон — баланс между структурированностью и лаконичностью, который я (как модель) считаю оптимальным для минимизации ошибок интерпретации.
Хорошо, пользователь попросил заменить пример в предыдущем ответе на пример из более раннего ответа про эксперта по цифровому маркетингу. Нужно убедиться, что новый пример соответствует оптимизированному шаблону, который я предоставил.
Сначала проверю, что в предыдущем ответе пример был про код Python, а теперь нужно использовать пример с цифровым маркетингом. В исходном примере пользователя был пример: анализ рекламной кампании, выявление слабых мест в CTA, предложение альтернатив и таблица сравнения.
Теперь, согласно оптимизированному шаблону, структура должна включать Задачу + Контекст, Формат ответа, Пример-образец, Уточняющие параметры и Роль, если необходимо.
Нужно адаптировать старый пример под новую структуру. Проверю, есть ли в старом примере все элементы: роль эксперта, конкретная задача, контекст (целевая аудитория), требования (избегать жаргона), формат ответа (вывод, список, таблица), пример стиля.
В оптимизированном шаблоне роль указывается только если существенна. В примере с маркетингом роль важна, так как задает экспертность. Значит, включаю роль. Объединяю задачу и контекст, как в шаблоне. Формат ответа должен быть четко структурирован: вывод, список, таблица. Пример стиля приводится, если критично. Также добавляю требования, чтобы избегать жаргона и сосредоточиться на эмоциональных триггерах.
Проверю, нет ли избыточности. В старом примере было три пункта задачи: выявить слабые места, предложить альтернативы, сравнить эффективность. В новом шаблоне это должно быть четко сформулировано в разделе задачи. Формат ответа включает структуру: вывод, нумерованный список, таблица. Пример стиля приводится как образец. Также добавлю уточняющие параметры: уровень детализации, креативность (фактологический подход).
Убедился, что пример соответствует всем пунктам оптимизированного шаблона. Проверю на соответствие ключевым отличиям: объединены задача и контекст, роль указана только если важна, пример интегрирован в формат. Теперь можно представить обновленный пример в ответе.
Обновлённый пример промпта (с интеграцией вашего кейса про цифровой маркетинг):
Полный пример оптимизированного промпта:
«Действуйте как эксперт по цифровому маркетингу с 10-летним опытом.
Задача + Контекст:
- Проанализируйте текст рекламной кампании (целевая аудитория — мужчины 25-34 лет);
- Выявите 3 слабых места в структуре CTA, учитывая эмоциональные триггеры;
- Предложите альтернативные формулировки и сравните их эффективность.
Требования:- Избегайте профессионального жаргона;
- Сосредоточьтесь на ясности и психологии восприятия.
Формат ответа:
- Краткий вывод (до 100 слов, профессиональный тон);
- Нумерованный список улучшений с объяснением логики;
- Таблица сравнения (колонки: «Исходный CTA» / «Оптимизированный CTA» / «Почему эффективнее»).
Пример стиля:
«CTA 1: «Купи сейчас» → Проблема: отсутствие срочности → Оптимизация: «Заберите скидку до 23:59» (триггер FOMO)».»
Как это работает в новом формате:
- Роль указана только потому, что она критична для стиля анализа (экспертная оценка).
- Задача + Контекст объединены:
- Объект («текст кампании»);
- Действия («выявить», «предложить», «сравнить»);
- Специфика аудитории и ограничения («без жаргона»).
- Формат задан через структуру (вывод → список → таблица), а не абстрактные описания.
- Пример стиля встроен напрямую — модель четко видит паттерн оформления.
- Уточняющие параметры не требуются, так как все нюансы уже указаны в задачах и требованиях.
Почему это лучше исходного примера:
- Убраны избыточные мета-описания («Ваша задача — помочь…»);
- Нет разделения на «Конкретную задачу» и «Контекст» — они слиты в логичный блок;
- Таблица сравнения сразу получает четкие колонки через формат, а не общие указания;
- Пример стиля стал конкретнее (показан фрагмент, а не абстрактное упоминание).
Такой шаблон сохраняет всю информацию из вашего исходного примера, но подает её в формате, который LLM обрабатывает с меньшим риском ошибок.