Что такое разработка запросов к ИИ?
Промпт-инжиниринг — это составление и уточнение входных данных для языковой модели, чтобы её ответ решал конкретную задачу. OpenAI Academy описывает его почти теми же словами: как составление и уточнение входных данных для получения наилучшего возможного ответа. Входными данными могут быть набранный текст, вставленный документ, файл с предоставленным доступом или изображение.
Это выражение охватывает два разных вида работы. Разработчики, создающие программное обеспечение на основе модели, пишут системные инструкции, проверяют их на оценочных наборах данных и ведут контроль версий; документация OpenAI и Anthropic для разработчиков написана в основном для них. Все остальные вводят запросы в ChatGPT, Claude, Gemini или Copilot в рамках обычной работы. Это руководство предназначено для второй группы: маркетологов, менеджеров по работе с клиентами, рекрутеров, аналитиков и сотрудников операционных подразделений, которым нужны надёжные ответы, а не новая профессия.
Для второй группы составление запросов ближе к подготовке понятного задания для компетентного коллеги, чем к программированию. Anthropic предлагает представлять модель как очень способного, но нового сотрудника, который ещё не знаком с вашими правилами и рабочими процессами. Предлагается практическая проверка: покажите запрос коллеге, который мало знает о задаче, и спросите, смог бы он его выполнить. Если он запутается, модель, скорее всего, тоже.
Что должно быть в хорошем запросе к ИИ?
Хороший запрос формулирует задачу, даёт контекст, содержит исходные материалы или ссылки на них и описывает желаемый ответ. Четыре крупнейших поставщика используют разные формулировки, но их рекомендации сводятся к одному и тому же небольшому набору элементов.
Microsoft выделяет четыре составляющие запроса к Copilot: цель, контекст, источник и ожидания, — и отмечает, что строго обязательна только чёткая цель. OpenAI Academy описывает три шага: сформулируйте задачу, добавьте полезную вводную информацию или документы и опишите желаемый результат, указав роль, аудиторию или формат. Google советует пользователям Gemini писать естественным языком, выражаться ясно и кратко, давать контекст и использовать конкретные ключевые слова. Anthropic рекомендует давать чёткие, однозначные инструкции и объяснять их причину: понимание того, почему правило важно, помогает модели его применять.
Задание
Один глагол и один конкретный результат. Составьте, обобщите, сравните, извлеките, перепишите или оцените — и укажите, что должно получиться: письмо на 150 слов, таблица, три варианта.
Контекст
Кто будет читать результат, какое решение он помогает принять и что уже произошло. Именно эту часть упускают в большинстве запросов к ИИ.
Источник
Материалы, на которые должен опираться ответ: вставленные заметки, прикреплённый файл или конкретный документ. Укажите, разрешено ли инструменту выходить за их рамки.
Ограничения
Объём, тон, факты, которые должны остаться неизменными, и то, что нельзя домысливать в ответе, например результаты, даты или имена, которых не было в исходных данных.
Формат результата
Формат, заголовки, таблица с названиями столбцов или краткий список вопросов, если информации не хватает.
Проверьте
Что вы проверите перед использованием ответа. Если записать это заранее, проверка будет объективнее.
| Рекомендации поставщиков | Их условия | Что это добавляет |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Цель, контекст, источник, ожидания | Укажите файл, письмо или страницу, которые нужно использовать; будьте готовы к уточняющим вопросам |
| OpenAI ChatGPT | Задача, контекст, желаемый результат | Нет единого идеального способа составлять инструкции для ИИ; уточняйте их в ходе диалога |
| Google Gemini | Естественный язык, ясность, контекст, ключевые слова | Разбивайте сложную работу на отдельные промпты |
| Anthropic Claude | Ясно и по делу, контекст, примеры, структура | Объясняйте, почему правило важно; задавайте формат с помощью примеров |
Как написать хороший запрос к ИИ: пошаговая инструкция?
Составьте запрос в том порядке, в котором его читал бы проверяющий: сначала задача, затем факты, затем правила и формат. Ниже эта последовательность показана на примере вымышленной транспортно-экспедиторской компании «Харбор Лейн Лоджистикс» с 40 сотрудниками, менеджеру которой нужно сообщить клиенту о задержке груза.
1. Определите конечный результат
Письмо представителю клиента объёмом менее 150 слов, объясняющее задержку и указывающее время следующего сообщения о ходе работы.
2. Сначала соберите факты
Предоставленные факты: контейнер задержан в порту для проверки таможенных документов; новый ориентировочный срок доставки — четверг; следующее сообщение будет отправлено до 4pm завтра. Больше ничего не известно.
3. Укажите, для кого предназначен текст
Руководитель закупок, которому нужно передать информацию своей складской команде. Ему нужны даты, а не заверения.
4. Установите границы
Не стройте предположений о причинах проверки, не обещайте, что всё точно будет готово в четверг, и не извиняйтесь больше одного раза.
5. Опишите формат результата
Тема письма, три коротких абзаца, затем одна строка с перечнем того, что менеджеру по работе с клиентами нужно подтвердить перед отправкой.
6. Прочитайте и доработайте
Сравните черновик с фактами предложение за предложением, затем дайте одно конкретное указание по доработке вместо того, чтобы начинать заново.
Как выглядят слабый и сильный запросы к ИИ в сравнении?
Слабый запрос называет тему; сильный — читателя, задачу, источник и ограничение. В примере Harbour Lane слабый вариант такой: Напиши клиенту письмо о задержке поставки. Типичный ответ на такой запрос вежлив и уверен, но содержит выдумки: причину задержки, твёрдую новую дату и предложение компенсации, которую никто не согласовывал.
Более сильный вариант: составьте письмо от менеджера по работе с клиентом руководителю отдела закупок клиента. Цель: объяснить задержку поставки, чтобы получатель мог сообщить об этом своей складской команде. Используйте только эти факты: контейнер задержан в порту для проверки таможенных документов; теперь доставка ожидается в четверг; следующую информацию мы отправим завтра до 4pm. Укажите четверг как ориентировочную дату. Не называйте причину проверки и не предлагайте компенсацию. Объём — менее 150 слов, язык простой и спокойный, не более одного извинения. После письма перечислите сведения, которые мне следует уточнить перед отправкой.
Второй запрос длиннее, но дело не в длине. Каждое добавленное предложение даёт проверяющему конкретный ориентир: использованные факты, исключённые утверждения, ограничение по объёму и поднятые вопросы. Если в черновике по-прежнему сказано, что задержка вызвана ошибкой в документах со стороны клиента, проверяющий сразу увидит, что модель вышла за рамки источника, и удалит это предложение.
Какие существуют продвинутые приёмы составления запросов?
После освоения основ важнее всего использовать примеры, задавать структуру, разбивать большие задачи, запрашивать варианты и формулировать инструкции через то, что нужно сделать. Ни один из этих приёмов не требует технических навыков.
Поставщики не во всём согласны друг с другом, и об этих различиях полезно знать. Anthropic рекомендует размещать длинные документы ближе к началу запроса, перед вопросом. Microsoft указывает, что более поздним частям запроса в Copilot, скорее всего, будет уделено больше внимания, и предлагает размещать ссылки на источники ближе к концу. В руководстве OpenAI для разработчиков также сказано, что предоставленный контекст обычно лучше размещать ближе к концу. Честный вывод: расположение зависит от инструмента, поэтому проверьте оба варианта на важной для вас задаче, а не принимайте универсальное правило.
Показать пример
Вставьте один или два примера нужного вам результата, например прошлый отчёт о ходе работы, который понравился вашему руководителю. Anthropic называет примеры одним из самых надёжных способов задать формат, тон и структуру и рекомендует для лучших результатов использовать от трёх до пяти разных примеров, если они у вас есть.
Отделите инструкции от исходного материала
Используйте заголовки или подписанные блоки, например «Инструкции», «Исходные заметки» и «Пример», чтобы модель могла отличить ваши правила от обрабатываемого текста. Anthropic рекомендует для этого теги; обычные заголовки работают в любом чате с ИИ.
Разбейте задачу на части
Попросите составить план текста, утвердите его и только затем попросите подготовить черновик. Google рекомендует разделять связанные задачи на отдельные запросы, а OpenAI Academy — разбивать крупные задачи на небольшие части.
Запрашивайте варианты и приоритеты
Запросите три варианта с указанием компромиссов для каждого и уточните, что важнее всего: точность, краткость или скорость.
Говорите, что нужно делать, а не только чего избегать
Microsoft и Anthropic рекомендуют формулировать инструкции утвердительно. Пишите «используйте короткие абзацы и простой язык», а не «не используйте маркированные списки». Оставляйте запреты только для фактов или утверждений, которые ни в коем случае не должны появиться в ответе.
Предложите задать вопросы
Завершите так: прежде чем готовить текст, задайте мне до трёх вопросов, если не хватает важных сведений. Это выявит пробелы, которые модель иначе заполнила бы догадками.
Почему первый ответ редко позволяет завершить задачу?
Первый ответ — это черновик, на который нужно отреагировать, и поставщики говорят об этом прямо. Microsoft отмечает, что первый результат часто не является окончательным или лучшим ответом и что стоит рассчитывать на несколько обменов сообщениями. OpenAI Academy рекомендует дорабатывать ответ в ходе диалога, а не начинать заново.
Хороший уточняющий запрос указывает конкретную проблему. Просьба сделать текст короче менее полезна, чем указание: уберите второй абзац, который повторяет первый, и перенесите срок следующего сообщения о ходе работы в первое предложение. Microsoft также отмечает, что один и тот же запрос может каждый раз давать разные результаты, поэтому один удачный ответ не доказывает, что запрос будет работать всегда. Для повторяющейся задачи проверьте его на нескольких наборах исходных данных, прежде чем считать надёжным.
Хотите узнать, как это связано с конкретной должностью?
Ознакомиться с планируемой пробной программой для команды ↗Нужны ли разные запросы для ChatGPT, Claude, Copilot и Gemini?
Основы одинаковы для всех помощников; различается то, к какой информации имеет доступ каждый инструмент. Чёткая задача, реальный контекст, ограниченный круг источников и заданный формат улучшат результаты во всех четырёх.
Практические различия связаны с интеграцией. В Microsoft 365 Copilot можно сослаться на конкретные файлы, встречи, людей и письма, введя косую черту, хотя доступные ссылки зависят от лицензии и настроек. Помощники, встроенные в офисный пакет, например Gemini в Google Workspace, могут получать доступ к рабочим файлам в зависимости от тарифа и настроек администратора. Отдельные чат-помощники в основном работают с тем, что вы вставляете или загружаете, если ваша организация не подключила другие источники. Прежде чем написать в запросе «используйте актуальную таблицу цен», проверьте, действительно ли у инструмента есть к ней доступ; иначе он может ответить на основе общих знаний, не сообщив об этом.
Примеры для конкретных инструментов приведены в статьях о рабочих запросах для ChatGPT и запросах для Copilot, а также в общем руководстве по инструментам ИИ для работы.
Какие ошибки чаще всего допускают в рабочих запросах к ИИ?
Типичные ошибки — просить улучшить текст, не предоставив фактов, полагаться на волшебные фразы и доверять уверенно сформулированному ответу. Каждую из них легко заметить, если знать, что искать.
Роль без конкретного содержания
Фраза «Действуйте как маркетолог мирового уровня» задаёт модели образ, а не задачу. Краткое описание роли может помочь задать тон, но не заменяет сведений об аудитории, фактов и ограничений.
Источник отсутствует
Просьба подготовить обзор рынка без исходных материалов ведёт к общим утверждениям, а иногда и к вымышленным цифрам.
Правка без чётких указаний
Просьба сделать лучше не задаёт направления. Укажите предложение, проблему и нужное изменение.
Один огромный запрос
Если объединить поиск информации, анализ, подготовку текста и оформление в одном запросе, ошибки будет сложнее обнаружить. Разбейте запрос на части.
Вставка данных, которые нельзя передавать
Договоры с клиентами, персональные данные и неопубликованные показатели можно вводить только в инструменты, которые ваша компания одобрила для работы с такими данными.
Принятие гладкости изложения за доказательство
Даже хорошо написанный ответ может содержать ложное утверждение. Сверьте его с источником.
Как проверять полученный ответ?
Сверяйте каждое предложение с фактическими утверждениями с предоставленным вами источником, а всё, чего в источнике не было, проверяйте дважды. Здесь составление запросов смыкается с проверкой: запрос с чёткими рамками ускоряет проверку, поскольку вы точно знаете, что разрешалось утверждать в ответе.
Microsoft прямо указывает, что ответы Copilot могут быть неточными и их нужно проверять и подтверждать. Это относится к любому помощнику. Ищите добавленные причины, даты, имена, числа и обещания. Самостоятельно пересчитывайте важные показатели. Если модель ссылается на источник, откройте его и найдите соответствующий фрагмент. В руководстве по проверке фактов в ответах ИИ этот процесс подробно разобран.
Как команды учатся составлять запросы к ИИ?
Команды быстрее всего учатся составлять запросы, когда практикуются на собственных регулярных задачах и сравнивают результаты с понятным стандартом. Общий курс по шаблонам запросов менее полезен, чем многократные попытки с проверкой на примерах писем, сводок и аналитических материалов, которые каждый сотрудник действительно готовит.
Полезный цикл практики состоит из четырёх частей: реалистичная задача с исходными фактами, первый запрос, доработка и короткая заметка с объяснением, что человек изменил и почему. Руководитель или коллега проверяет не только итоговый текст, но и эту заметку. Обучение составлению запросов, в котором пропускают этап проверки, обычно поощряет длинные запросы, а не взвешенные решения.
В основу Tosheo.ai закладывается именно такой цикл. Планируемый продукт предлагает каждому сотруднику короткую проверку начального уровня, затем уроки для его должности длительностью от 10 до 15 минут. Каждый урок заканчивается практическим заданием в реальном инструменте ИИ с оценкой по открытым критериям и конкретной обратной связью. Разработка продукта ещё не началась, поэтому здесь описаны планы, а не результаты. Если вы сначала хотите увидеть, как это применяется к рабочим задачам, в сопутствующем руководстве по составлению запросов для бизнеса есть дополнительные разобранные примеры.
Когда работа над запросами к ИИ не решает проблему?
Промпт-инжиниринг не поможет, если для задачи нужны данные, которых нет у инструмента, решение, которое может принять только человек, или если сам инструмент не подходит для этой работы. В обзоре Anthropic прямо отмечается, что не каждый сбой лучше всего устранять с помощью промптов: иногда нужно сменить модель, инструмент или процесс.
Если в кратком изложении постоянно пропадают цифры, причина может быть в файле, который помощник не может корректно прочитать, а не в вашей формулировке. Если черновик постоянно не соответствует стилю бренда, возможно, нужны полноценное руководство по стилю и примеры, а не дополнительные прилагательные. Если результат влияет на чью-либо оплату труда, права, здоровье или правовое положение, более качественный запрос не отменяет необходимости проверки квалифицированным специалистом.
Tosheo.ai тоже подойдёт не всем, кто этому учится. Он планируется для нетехнических сотрудников в командах от 5 до 200 человек. Инженерам, создающим приложения на основе программного интерфейса модели, больше подойдут документация для разработчиков OpenAI и Anthropic, где рассматриваются системные инструкции, оценка и контроль версий, а также бесплатное интерактивное руководство Anthropic по составлению запросов.
К какому разделу этого руководства перейти дальше?
Каждое руководство в этом разделе отвечает на один практический вопрос. Начните с того, которое соответствует вашему инструменту или текущей задаче.
Шаблоны промптов
Шаблоны и схемы для многократного использования при подготовке кратких изложений, писем, сравнений и переработке текстов, а также рекомендации по поддержанию командной библиотеки в актуальном состоянии.
Запросы к ChatGPT для работы
Готовые к адаптации запросы для ChatGPT для типовых задач: для каждого указано, какие факты нужно предоставить и какие проверки выполнить.
Инструкции для Copilot
Промпты для Microsoft 365 Copilot в Outlook, Teams, Word и Copilot Chat, включая инструкции о том, как указать Copilot нужный файл.
Промпт-инжиниринг для бизнеса
Разобранный пример рабочего запроса к ИИ, его доработки и комментария по результатам проверки.
Подготовка деловых текстов с помощью ИИ
Как превратить черновик, созданный ИИ, в сообщение, под которым вы готовы подписаться.
Источники и границы рассмотрения
OpenAI Academy, материал по составлению запросов, дата обращения: 16 October 2026 ↗
Документация OpenAI API, составление запросов, дата обращения: 16 October 2026 ↗