Промт-инжиниринг - это навык формулировать запросы к нейросети так, чтобы получать нужный результат с первого-второго раза, а не с десятой попытки. Систематический обзор университета Мэриленд, выполненный вместе с исследователями OpenAI и Microsoft, насчитал свыше 200 задокументированных техник промтинга. Но для практики хватает пяти-семи базовых, и в этой статье разберем три главных: zero-shot, few-shot и chain-of-thought, с примерами плохого и хорошего промта под каждую.
Три базовые техники промт-инжиниринга - zero-shot, few-shot и chain-of-thought - закрывают большинство рабочих задач с нейросетью. Zero-shot экономит время на простых запросах, few-shot задает формат через примеры, chain-of-thought снижает ошибки на многошаговых задачах. Ниже - примеры каждой и разбор роли контекста в промте.
Что такое zero-shot промтинг и когда он работает?
Zero-shot - это запрос к нейросети без единого примера решения задачи, только формулировка. Работает, если задача стандартная и попадает в область уверенных знаний модели.
Модель получает задачу напрямую, без демонстрации того, как ее решать. Она опирается на знания, накопленные при обучении, а не на подсказку из промта. Подходит для перевода текста, краткого пересказа статьи или ответа на общий вопрос, когда высокая точность формата не критична.
Разница видна на простом примере. Плохой промт: "напиши заголовок для статьи про нейросети". Хороший zero-shot промт: "напиши цепляющий заголовок для статьи про промт-инжиниринг для новичков, длина до 60 символов, без кликбейта, с конкретной цифрой". Задача та же, но во втором случае модели не нужно угадывать формат, аудиторию и длину.
Слабое место техники в том, что без примеров модель часто выбирает усредненный, предсказуемый вариант. Для задач, где важна точность стиля или структуры, одного zero-shot обычно мало, и тут в игру вступает следующая техника.
Чем few-shot промтинг лучше zero-shot?
Few-shot добавляет в промт несколько примеров желаемого результата прямо перед задачей. Модель ориентируется на образец, а не угадывает формат, и результат получается заметно точнее.
В промт добавляются 2-4 примера в том формате, который нужен на выходе, а сама задача формулируется по аналогии с ними. Автор одного из разобранных нами роликов по промт-инжинирингу сравнил разницу так: заголовки, сгенерированные по zero-shot, звучат обобщенно, а заголовки по few-shot почти неотличимы от тех, что писал бы человек, знакомый с темой заранее.
Пример трансформации. Задача: написать пункт резюме. Zero-shot: "напиши достижение для резюме маркетолога". Few-shot: даем модели пример "Увеличил конверсию лендинга на 34% через A/B-тест заголовков за 3 недели" и просим по этому шаблону написать пункт про снижение стоимости заявки. Модель копирует структуру "действие + инструмент + цифра + срок", а не выдумывает произвольную формулировку.
Few-shot особенно выручает там, где нужен не самый очевидный для модели формат: юридические формулировки, стиль бренда, специфичная структура ответа службы поддержки.
Что такое chain-of-thought и почему он снижает ошибки ИИ?
Chain-of-thought (CoT) - это просьба к модели показать пошаговое рассуждение перед финальным ответом. Снижает вероятность ошибки на задачах с несколькими логическими шагами: математика, код, многоступенчатая логика.
Большие языковые модели устроены так, что предсказывают следующий токен, а не проверяют истинность утверждения. Отсюда и галлюцинации: модель выдает уверенный, но неверный ответ, если генерирует его напрямую. Добавление одной фразы в промт меняет картину.
Плохой промт: "сколько будет 17% от 340 минус 12". Хороший CoT-промт: "реши задачу пошагово: сначала посчитай 17% от 340, затем вычти 12, покажи каждый шаг перед финальным ответом". Простая фраза "думай шаг за шагом" заставляет модель разложить задачу на промежуточные шаги, и на каждом из них проще поймать ошибку, чем в одном угаданном числе.
Для сложных задач работает связка с декомпозицией: сначала попросить модель перечислить подзадачи, а уже потом решать каждую по отдельности. Это тот самый принцип "разделяй и властвуй", который применим и в разработке, и в написании текста.
Как эти три техники сравнить между собой
| Техника | Когда использовать | Пример задачи | Риск без нее |
|---|---|---|---|
| Zero-shot | Простая стандартная задача, скорость важнее точности | Краткий пересказ статьи | Средний по качеству, обобщенный результат |
| Few-shot | Нужен конкретный формат или стиль | Пункт резюме по шаблону STAR | Модель угадывает формат наугад |
| Chain-of-thought | Задача в несколько логических шагов | Расчеты, код, многоступенчатая логика | Уверенная, но неверная галлюцинация |
Какую роль играет контекст в промте?
Контекст - это все, что модель знает о задаче помимо самой формулировки: роль, стиль ответа, ограничения по формату, примеры и история переписки. Чем точнее контекст, тем меньше модель угадывает.
Хороший промт обычно закрывает четыре вопроса. Роль: кто должен отвечать (маркетолог, юрист, редактор техподдержки). Стиль и тон: какое чувство должен вызывать ответ у читателя. Формат: структура, длина, наличие таблиц или списков. Ограничения: что нельзя делать, какие слова не использовать, какой объем не превышать.
На практике это выглядит так: вместо "напиши пост про наш продукт" пишем "ты редактор Telegram-канала для предпринимателей 30-45 лет, напиши пост на 800 знаков в разговорном тоне без канцелярита, в конце - вопрос к аудитории". Контекст здесь не украшение, а инструкция, которая закрывает все белые пятна задачи.
Важно и то, что каждая новая задача заслуживает нового чата. Длинная история переписки постепенно "тупит" модель, потому что она вынуждена держать в памяти весь предыдущий контекст, включая нерелевантные детали.
Как превратить плохой промт в хороший: разбор на примере
Плохой промт формулирует только тему, хороший добавляет роль, контекст аудитории, формат и ограничения. Разница в результате - не косметическая, а структурная.
Возьмем задачу "написать текст про наш продукт" - классический плохой промт из практики промт-инжиниринга. Он не называет аудиторию, тон, длину и цель, поэтому модель выдает случайный по стилю и формату результат.
Хороший вариант выглядит так: "ты копирайтер SaaS-продукта для бухгалтеров. Напиши текст для лендинга, 150-200 слов, объясни продукт через боль клиента (много рутины в закрытии месяца), тон уверенный, без превосходных степеней, заверши призывом попробовать бесплатно 7 дней". Каждый добавленный элемент убирает одну неопределенность: кто аудитория, какая структура, какой тон, какая длина, какой финал.
Максим: «Я уверен полностью, что языки программирования вообще не нужно изучать. Нейросети обучены на 80+ языках. Нужно погружаться в архитектуру: фронт, бэк, база данных.»
Этот принцип работает не только в разработке. Чем точнее вы описываете архитектуру задачи в промте, тем меньше модели приходится угадывать.
Промт-инжиниринг для AI-агентов: чем отличается от промтинга в чате?
В агентах вроде Codex или Claude Code промт описывает не только "что получить", но и логику достижения результата. Императивный подход - как именно действовать - снижает число нерабочих итераций.
Для чата с нейросетью обычно достаточно декларативного промта: описал желаемый результат, получил ответ. С AI-агентами, которые пишут и запускают код, разница в подходе становится критичной. Декларативный промт "сделай телеграм-бота для модерации чата" оставляет агенту слишком много решений. Императивный промт расписывает логику: какие сообщения фильтровать, куда писать лог, что делать при ошибке API, какие тесты прогнать перед завершением.
Здесь же играет роль контекстное окно: для больших задач стоит закладывать в промт петли самопроверки, чтобы агент перечитывал собственный результат перед финалом, а не просто выдавал первую рабочую версию.
Где потренироваться на готовых примерах промтов
Теория закрепляется практикой на реальных формулировках. Для текстовых промтов подойдет библиотека на guide.neuroscribe.ru - готовые структуры под разные задачи, от постов до писем. Для генерации изображений есть подборка из более чем 2000 промтов на gobanana.ru/l/1700prompts. Оба ресурса удобно разбирать построчно: смотришь готовый промт, находишь в нем роль, контекст, формат и ограничения, о которых говорили выше.
Если хочется применить технику промт-инжиниринга не в тексте, а в коде, на vibecoderz.ru/item/claude-code и vibecoderz.ru/item/cursor собраны обзоры с примерами реальных рабочих промтов для этих инструментов.
Что дальше zero-shot и few-shot: продвинутые техники
Self-consistency запускает несколько независимых цепочек рассуждения и выбирает совпадающий ответ большинства - полезно там, где цена ошибки высока. Tree of Thoughts разворачивает не одну линию рассуждения, а дерево вариантов, из которых модель выбирает лучший путь. ReAct чередует рассуждение и действие: модель думает, делает шаг (например, поиск), смотрит на результат и думает дальше. Согласно официальному руководству по промт-инжинирингу от OpenAI, эти форматы прямых инструкций дают более полезные и предсказуемые ответы модели, а Google в своем 68-страничном практическом руководстве по промтингу отдельно разбирает подбор качественных примеров как одну из ключевых практик few-shot подхода.
Для большинства рабочих задач хватает связки zero-shot, few-shot и chain-of-thought. Продвинутые техники стоит подключать точечно, когда простая связка перестала давать стабильный результат.
Глоссарий терминов промт-инжиниринга
| Термин | Значение |
|---|---|
| Промт | Текстовый запрос к нейросети, который задает задачу |
| Токен | Минимальная единица текста, которую обрабатывает модель |
| Контекст | Вся информация, доступная модели: история переписки, документы, примеры |
| Температура | Параметр случайности ответа: ниже - предсказуемее, выше - разнообразнее |
| Zero-shot | Запрос без примеров решения |
| Few-shot | Запрос с несколькими примерами желаемого формата |
| Chain-of-thought | Промт с просьбой показать пошаговое рассуждение |
| Галлюцинация | Уверенный, но фактически неверный ответ модели |
Частые вопросы про промт-инжиниринг
Нужно ли знать программирование для промт-инжиниринга?
Нет, для базовой работы с чатом программирование не нужно. Для автоматического промт-инжиниринга через API и для сложных AI-агентов пригодятся навыки разработки, но большинство техник из этой статьи применяются в обычном текстовом интерфейсе.
Сколько техник промт-инжиниринга реально нужно знать новичку?
Хватает трех-пяти: zero-shot, few-shot, chain-of-thought и понимание роли контекста. Остальные из 200+ задокументированных техник закрывают узкие случаи и подключаются по мере необходимости.
Chain-of-thought работает во всех нейросетях одинаково?
Принцип похож, но формулировка триггера может отличаться. В одних моделях достаточно фразы "думай шаг за шагом", в других лучше явно попросить показать промежуточные вычисления перед ответом.
Почему один и тот же промт дает разные ответы?
Из-за параметра температуры и общей вариативности генерации. Один и тот же промт с температурой 0.2 даст более предсказуемый результат, чем с температурой 1.
Можно ли использовать few-shot без хороших примеров?
Не стоит. Слабый или нерелевантный пример в промте сбивает модель сильнее, чем его отсутствие. Лучше взять один точный пример, чем три посредственных.
Как понять, что промт нужно переписать?
Если результат обобщенный, не по делу или не в том формате - не переписывайте с нуля, а добавьте один недостающий элемент: роль, пример или ограничение по формату. Часто хватает одной правки.
Если нужна помощь с настройкой промтов под конкретную задачу бизнеса, можно обсудить это на консультации с Максимом, либо сразу посмотреть каталог инструментов на vibecoderz.ru/ide, где собраны разборы IDE и агентов с примерами реальных промтов.
Обновлено: сентябрь 2026.