В этой статье
Промпт для ChatGPT — это не магическая фраза и не пароль от «правильного ответа». Это короткое техническое задание: что нужно сделать, на каких данных, в каком виде и с какими ограничениями. Если в запросе есть только «напиши хорошо», модель вынуждена угадывать почти всё существенное.
Рабочий промпт обычно выглядит так:
Задача: [что нужно сделать]
Контекст: [для кого, зачем и на основе каких данных]
Входные данные: [текст, список, цифры или ссылки]
Результат: [что должно получиться]
Формат: [структура, объём, таблица или список]
Ограничения: [что нельзя менять или добавлять]
Проверка: [что проверить перед финальным ответом]
Не все поля обязательны. Для простого вопроса хватит задачи и контекста. Но чем дороже ошибка и чем сложнее результат, тем полезнее явно назвать формат, ограничения и проверку. OpenAI также рекомендует формулировать задачу ясно, добавлять контекст и при необходимости уточнять запрос после первого ответа: рекомендации по составлению промптов для ChatGPT и рекомендации OpenAI по структуре промпта.
Если вам нужен платный доступ к ChatGPT, можно отдельно посмотреть оформление подписки ChatGPT через Amber Market. В карточке есть варианты ChatGPT Go, Plus и Pro на один месяц для аккаунта покупателя; это не пополнение OpenAI API. Оплата указана через СБП; условия продления проверьте перед заказом. Перед заказом перепроверьте в карточке наличие, условия и итоговую цену. Шаблоны выше можно использовать и без подписки, поэтому покупка не является условием их применения.
Из каких частей состоит хороший промпт
Начните с глагола действия. «Сравни», «перепиши», «извлеки», «составь», «объясни» задают модели работу точнее, чем расплывчатое «помоги с текстом».
Затем добавьте контекст. Один и тот же текст для клиента, руководителя и школьника будет устроен по-разному. Полезно указать аудиторию, цель, исходную ситуацию и то, что уже известно.
После этого передайте входные данные. Если ChatGPT должен переработать текст, вставьте сам текст. Если нужно выбрать вариант, перечислите варианты и критерии. Поле «данные ниже» без самих данных — не контекст, а вежливое приглашение к угадыванию.
Отдельно опишите результат: что именно должно быть на выходе. Здесь же задайте формат, объём и тон. Например, «таблица из четырёх столбцов», «до 800 знаков», «без рекламных обещаний» — это проверяемые требования, а не украшения.
Наконец, добавьте ограничения и проверку. Ограничение отвечает на вопрос «чего не делать», проверка — «как понять, что ответ годится». Эта последняя часть особенно полезна: гладкий текст может содержать неверные числа, пропустить пункт или нарушить заданный формат.
Если хочется разобраться именно в логике постановки задачи, а не только в её форме, пригодится отдельный разбор составления и уточнения промптов.
Шаблон для переписывания текста
Перепиши текст ниже для [аудитория].
Цель: [что должен понять или сделать читатель].
Сохрани: [факты, числа, названия, смысловые ограничения].
Измени: [тон, длину, структуру или сложность языка].
Не добавляй факты, которых нет в исходнике.
Формат ответа:
1. Заголовок.
2. Переписанный текст в [количество] абзацах.
3. Короткая пометка: какие места были изменены существенно.
Перед ответом проверь, что все числа и условия совпадают с исходником.
Исходный текст:
[вставьте текст]
Ключевое здесь — глагол «сохрани». Без него модель может улучшить стиль ценой смысла. А фраза «не добавляй факты» задаёт границу: переписывание не превращается в сочинение.
Шаблон для краткого содержания
Сделай краткое содержание текста для [читатель или цель].
Исходный текст:
[вставьте текст]
Нужно:
- выделить главную мысль;
- перечислить [количество] важных фактов;
- отдельно указать решения, сроки и риски, если они есть;
- не делать выводов, которых нет в тексте.
Формат: [список / таблица / 5 абзацев].
Объём: не более [число] слов.
В конце добавь раздел «Что проверить по исходнику» и перечисли неоднозначные места.
Такой запрос просит не просто «сжать» материал, а разделить его на типы информации. Если сроки и риски важны, их лучше назвать заранее: иначе при сокращении они легко исчезнут вместе со второстепенными подробностями.
Шаблон для сравнения вариантов
Сравни варианты [A], [B] и [C] для ситуации [описание ситуации].
Мои приоритеты по важности:
1. [критерий]
2. [критерий]
3. [критерий]
Используй только данные ниже:
[характеристики, цены, условия]
Сделай таблицу со столбцами:
- вариант;
- плюсы;
- минусы;
- кому подходит;
- что может изменить выбор.
После таблицы дай рекомендацию для моих условий и объясни её двумя-тремя предложениями.
Если данных не хватает для честного сравнения, сначала перечисли пробелы, а не заполняй их предположениями.
Последняя строка защищает от ложной определённости. ChatGPT может уверенно сравнить вещи, для которых в исходных данных нет одного важного параметра. Просьба назвать пробелы полезнее, чем безоговорочное «выбери лучший».
Шаблон для извлечения полей
Извлеки из текста данные в JSON.
Нужные поля:
- name: имя или название;
- date: дата в исходном виде;
- amount: сумма и валюта;
- status: статус;
- source_quote: короткая цитата, подтверждающая извлечение.
Требования:
- не исправляй данные по догадке;
- если поле не найдено, используй null;
- не создавай лишних полей;
- верни только корректный JSON без пояснений.
Текст:
[вставьте текст]
Здесь формат — часть задачи, а не просьба «для красоты». null лучше выдуманного значения, а подтверждающая цитата помогает быстро сверить результат с оригиналом. Для реальной автоматической обработки всё равно нужно проверить, что JSON действительно разбирается программой и что названия полей совпадают с вашей схемой.
Как проверять ответ
Проверяйте не впечатление от текста, а несколько конкретных вещей:
- Исходные данные. Все ли числа, имена, даты и условия перенесены без подмены?
- Полнота. Отвечает ли результат на каждый пункт задания? Не исчезло ли ограничение при сокращении?
- Формат. Соблюдены ли требуемые поля, порядок, объём и тип ответа?
- Границы. Не появились ли ссылки, факты и выводы, которых не было в материалах?
- Цель. Помогает ли результат именно вашему читателю, клиенту или процессу?
Можно попросить ChatGPT выполнить отдельную проверку:
Проверь предыдущий ответ по этому чек-листу:
- все исходные факты сохранены;
- ни один пункт задания не пропущен;
- формат соблюдён;
- неподтверждённые утверждения отмечены;
- ограничения не нарушены.
Верни таблицу «критерий / результат проверки / что исправить».
Не переписывай весь ответ, если ошибка не найдена.
Но такая проверка не заменяет сверку с первоисточником. Модель может проверить текст по собственному же ошибочному выводу. Поэтому числа, юридические условия, медицинские сведения и другие важные данные нужно сопоставлять с исходным документом или надёжным источником. В рекомендациях OpenAI акцент сделан на ясности, контексте, заданном формате и итеративном уточнении; конкретный шаблон не гарантирует правильность результата: как создавать хороший промпт и рекомендации OpenAI по формату промптов.
Что делать, если задача большая
Не обязательно помещать весь проект в один гигантский запрос. Разделите работу: сначала попросите выделить факты и неизвестные, затем — подготовить черновик, потом — проверить его по критериям. После каждого шага смотрите, не потерялся ли исходный смысл.
Например:
Шаг 1. Выдели из материала факты, решения и неизвестные данные.
Шаг 2. На основе подтверждённых фактов составь план ответа.
Шаг 3. Напиши ответ по плану в формате [формат].
Шаг 4. Проверь ответ по исходным данным и перечисли найденные расхождения.
Разбиение не делает модель безошибочной. Оно просто показывает, на каком этапе появилась проблема, и позволяет исправить промпт точнее.
Итак, промпт в рабочем виде — это задача, контекст, данные, ожидаемый результат и понятные ограничения. Квадратные скобки в шаблонах — места для ваших значений, а не обязательный текст запроса. Подставьте конкретного читателя, исходные материалы, формат и критерии проверки — и получите запрос, который можно осмысленно улучшать после первого ответа.
Если нужен расширенный контроль перед использованием, откройте чек-лист проверки промпта. А если задача уже переросла обычный диалог и нужен программный вызов, это отдельный маршрут: первый запрос к OpenAI API на Python. Пользовательский промпт в чате и настройки API — разные вещи, их не стоит смешивать в одном шаблоне.