Промт-инжиниринг больше не нужен?
Нужен — но не так, как раньше. Сейчас это не про «скопировать запрос из интернета». Это про стратегию управления ИИ. В чём суть промт-инжиниринга и как добиваться от нейросетей более точных ответов
Когда вы слышите «промт-инжиниринг», что представляете? Бесконечную табличку с правилами и шаблонами? Тайное знание, открывающее ИИ-вселенную? Или просто набор команд, который вот-вот станет ненужным — ведь нейросети и так уже всё понимают?
Меня зовут Сергей Нотевский. Я AI-евангелист и разработчик команды CoPilot в Битрикс24. Уже несколько лет я не просто «общаюсь» с нейросетями, а проектирую, обучаю и внедряю их в реальные бизнес-сценарии — от работы с клиентами до автоматизации внутренних процессов. Для меня промт-инжиниринг — это не хайп, а повседневная практика.
Почему эта тема важна именно сейчас?
Да, нейросети стали умнее. Они формулируют ответы точнее, иногда даже сами задают уточняющие вопросы. Но и ожидания к ним выросли: бизнесу нужна предсказуемость, пользователям — уверенность, а командам разработки — скорость и контроль.
В 2023 году промт-инжиниринг был на пике интереса. Появлялись десятки гайдов а-ля «100 лучших фраз для ChatGPT». К 2024‑му интерес стал спадать — поисковые запросы в Google Trends по теме сократились примерно на 40%. Но промт-инжиниринг не исчез. Он эволюционировал.
Сегодня всё сводится к правильной постановке задачи нейросети. Важнее не «волшебная фраза», а умение сформулировать, что вы действительно хотите получить — и зачем. И это умение нужно как в быту, так и в разработке продуктов.
В этой статье мы разберём два популярных мифа:
- «Промт-инжиниринг — это временная мода»
- «Промт-инженер — это человек с секретной методичкой, которую можно просто скопировать и получишь такой же крутой результат»
И покажем, как всё обстоит на самом деле:
- Со стороны пользователя, который просто хочет, чтобы нейросеть поняла его с первого раза.
- Со стороны разработчика, который строит сценарии так, чтобы промты работали внутри сложной AI-логики для решения задач бизнеса.
Короче, это будет история не про команды для роботов, а про то, как мы учимся говорить с умными системами — и делать это осознанно.
Погнали!
Как это вообще работает: немного о том, что «под капотом» у нейросетей
Прежде чем погрузиться в промт-инжиниринг, давайте разберёмся с базой, чтобы мы говорили на одном языке.
Ваши любимые нейронки для генерации всего и вся относятся к LLM (Large Language Model) — это модель, которая предсказывает следующий токен. Грубо говоря, вы что-то пишете, а она — на основе уже сказанного — решает, какое слово или символ должно быть следующим. Она не «думает», как человек. Она статистически угадывает продолжение. Именно поэтому то, как вы сформулируете запрос, меняет всё: это тот самый контекст, от которого зависит, в какую сторону свернёт генерация.
Промт — это инструкция, которая сужает пространство возможных ответов. Если вы просто напишете «расскажи про искусственный интеллект», модель может уйти в философию, в программирование или в культуру футуризма 1950-х. Но если уточните: «Расскажи с примерами использования в маркетинге», — то сразу получите результат ближе к делу.
Почему модель вообще следует инструкциям? Потому что современные LLM-ки (вроде ChatGPT, DeepSeek, GigaChat и др.) обучены с помощью RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) — алгоритма обучения с подкреплением на обратной связи от человека. Это значит, что им специально показали: «Если в запросе просят говорить как эксперт — говори как эксперт». Поэтому фразы вроде «ты — маркетолог с 10-летним стажем» или «объясни, как учитель в школе» работают не случайно. Это вектор, который даёт модели направление в конкретную область для генерации более точного ответа.
Классические методы промтирования из 2023 года:
- Act as... — задание роли. «Ты — эксперт», «Ты — редактор», «Ты — шеф-повар». Сильно меняет стиль и точность ответа.
- Chain of thought — пошаговое рассуждение. Этот метод заставляет модель раскладывать задачу на логически связанные этапы и решать её приближено к человеческому мышлению.
- «Сделай глубокий вдох и работай над этой проблемой шаг за шагом» — такая команда помогает получить более продуманный результат.
Что изменилось в 2024 году? Современные ризонинг-модели вроде o3/o3 от OpenAI, DeepSeek R1, Grok3 уже умеют «думать» сами. Уточняют вопросы, сами выбирают структуру ответа. У них под капотом уже встроены механизмы reasoning цепочек (логического рассуждения, построенного на пошаговом анализе). Поэтому «думай пошагово» иногда не помогает, а мешает: модель начинает дублировать то, что и так умеет.
Тем не менее, точная постановка задачи остаётся важнейшим элементом. Особенно если вы работаете с:
- исследованиями, которые проводятся в несколько итераций (при использовании Deep Research);
- длинными цепочками действий (создание агента для решения задачи);
- сценарием, где ошибка может стоить времени и денег бизнесу (разработка AI-продуктов для внутреннего использования).
Всё это — про умение «настроить» ИИ под задачу. И здесь промт-инжиниринг по-прежнему рулит.
Посмотрим, каким он должен быть в работе конечного пользователя с нейросетью: для решения рабочих или бытовых задач.
Часть 1. Как специалисты общаются с нейросетями: от запроса до результата
«Ввести хороший промт» — это не просто скопировать шаблон
Благодаря инфобизнесу с их бесконечными «Скачай 100 промтов для нейросетей бесплатно», сложилось ощущение, что достаточно найти нужную формулировку — и нейронка решит задачу как спец уровня senior. Но это было временное восприятие — его ограниченность вскрылась довольно быстро.
Промт — это не кнопка. Это часть архитектуры задачи. Когда вы работаете с нейросетью, вы не просто бросаете фразу в черный ящик. Вы задаёте рамки, в которых модель будет искать решение. Причём работает это даже у самых продвинутых LLM: GPT-4o, DeepSeek, Claude. Без контекста, без цели, без нужного формата даже самая умная модель выдаст не то, что вам нужно.
Более того, вопрос не в сложности фразы, а в уместности и логике конструкции. Именно поэтому копипаст «чужого» промта сейчас слабо работает — его писали под другую задачу, с другими вводными, другой целью и другим стилем. Придётся думать своей головой и подтягивать весь свой профессиональный бэкграунд
Развитие LLM вышло на такой уровень, что они способны выдавать нереально крутые результаты. Если кто-то всё ещё смеется над нейронками, потому что они «выдают ерунду» — скорее всего этот человек всё ещё использует готовые промты образца 2023го.
Контекст и формулировка: бриф для ИИ как управленческий навык
Если у вас завалялся диплом с какого-нибудь курса повышения квалификации на тему «Делегируй. Управляй. Ставь задачи нормально» — можете себя похвалить за то, что качали эти навыки, потому что сейчас они важны как никогда.
В классическом менеджменте плохая постановка задачи — причина большинства конфликтов и коммуникационного напряжения. В работе с AI то же самое. Нейросеть — это стажёр (хоть и очень начитанный) с относительно плохой памятью, которому нужно каждый раз объяснять, что, зачем и как делать. Не просто «сделай красиво», а: «Подготовь email в спокойном, уверенном тоне, объясни перенос дедлайна, упомяни, что команда держит ситуацию под контролем. Не грузи деталями, фокус на ценности».
Это и есть промт как бриф. Чёткая цель, формат, тональность, ограничения. Это не сложность ради сложности, это — перевод ваших мыслей на машинно-читаемый язык. Причём не программный, а контекстуально грамотный.
Почему это важно даже за пределами бизнеса
Можно подумать: «Ну, мне-то зачем? Я же просто хочу придумать текст поздравления для коллеги или план поездки». Но именно здесь и происходит главное — в быту мы чаще всего взаимодействуем с ИИ в «живом» диалоге здесь и сейчас. Нас не ограничивают рамки задачи, спущенной боссом сверху — мы творим для себя. Так тренируется тот самый навык, который потом пригодится в любой профессиональной среде: формулировать, уточнять, работать итеративно, донастраивать запросы «на лету».
Так промт становится не единичной командой, а диалогом. Вы двигаетесь вместе с моделью, дорабатывая запрос по мере развития идеи.
Это и есть микро-промт-инжиниринг. Умение не только задать вопрос, но и понять, что не так с ответом — и как это скорректировать. Это уже не про слабо прогнозируемый результат, а про управляемый процесс.
Чтобы понимать, как этот процесс контролировать, нужно ещё и разбираться в разнице между популярными LLM.
Чат с CoPilot в Битрикс24: чем отличается от других нейросетей и как с ним работать
CoPilot в Битрикс24 — это не просто чат с нейросетью. Это набор готовых к работе AI-ассистентов, настроенных под конкретные роли: маркетолога, юриста, аналитика, руководителя и других. За каждым таким ассистентом стоит промт-сценарий, спроектированный продуктовой командой. Это значит, что CoPilot уже «знает», в каком стиле говорить, какой пул задач решать и какие данные учитывать.
Но результат всё равно зависит от вашего запроса. Почему?
Потому что CoPilot работает с разными языковыми моделями: BitrixGPT (наша собственная модель), GigaChat, ЯндексGPT, ChatGPT. А у каждой из них — свои особенности восприятия и ограничения по контексту.
Что делать, чтобы CoPilot выдавал действительно классный результат:
- Сформулируйте чёткую цель. Не просто «напиши текст», а «подготовь приветствие клиенту, который заинтересовался новым тарифом».
- Добавьте контекст. Кто целевая аудитория? Какой стиль нужен? Есть ли ограничения по длине?
- Проверяйте и уточняйте. CoPilot умеет адаптироваться: если что-то не так — уточните задачу или задайте наводящий вопрос.
Пример.
Плохо: Напиши пост в соцсети про наш продукт.
Лучше: Напиши короткий пост в деловом стиле для соцсети. Продукт — новый онлайн-конструктор лендингов. Цель — вызвать интерес у маркетологов. Упор на экономию времени.
Такой запрос с высокой вероятностью даст результат, близкий к ожиданиям — потому что вы задали фрейм и контекст.
В CoPilot многое сделано за пользователя. Но смысловой точностью всё ещё управляете вы. И это тоже часть промт-инжиниринга — просто в более дружелюбной обёртке.
Часть 2. Промт-инжиниринг как часть разработки AI-продукта
Пользовательский промт против продуктового: в чём разница
Если вы задаёте вопрос нейросети лично — всегда можно уточнить на ходу. Не то получил? Пояснили, переформулировали, продолжили. Это гибкий, живой процесс.
А вот в продукте такой роскоши нет. Нейросеть должна отработать сценарий с первой попытки. Автоматически. Без уточняющих диалогов. Поэтому промт здесь — это не просто запрос. Это кодовая инструкция, встроенная в архитектуру продукта.
От продуктового промта требуется:
- Строгий формат ответа. Чаще всего — JSON, чтобы можно было достать конкретные поля и вставить их в систему.
- Прогнозируемость и стабильность. Чтобы при вводе одного и того же промта результат был максимально похожим.
- Никаких вольностей. Эмоджи, восклицания, «а может, вы имели в виду…» — оставим это чатам с нейросетями для генерации контента.
Пример: сценарии CoPilot в CRM Битрикс24
В CRM Битрикс24 встроен CoPilot. Какие задачи он помогает автоматизировать в рамках работы с CRM:
- Создавать текстовые расшифровки звонков клиентам.
- Предлагать на их основе готовые скрипты для будущих звонков.
- Извлекать из текста важные данные: имя клиента, запрос, интересующий товар, срок доставки.
- Автоматически заполнить ими карточку клиента в CRM.
Всё это работает на основе сценарного промта. Он не просто говорит «проанализируй текст», а задаёт чёткую схему:
- какие поля нужно найти;
- в каком формате их вернуть;
- как действовать, если данных не хватает;
- в каком порядке и стиле подавать информацию.
Баланс между краткостью, качеством и стоимостью
Написать промт для продукта — это всегда про баланс:
Краткость = меньше токенов — дешевле (в случаях, когда бизнес платит за каждый токен для обращения к LLM).
Подробность = выше точность и надёжность.
Повторяемость = возможность кэшировать часть промта → экономия и ускорение.
Например, если у части сценариев обращения к нейросети одинаковое начало промта, это можно закэшировать. То есть, не платить каждый раз за повторяющийся текст. Но для этого нужно очень грамотно выделить повторяющуюся и переменную часть.
Один символ может всё сломать
Реальный случай: в промте стояла задача — заполнить определённые поля на основе текста. Модель действовала чётко по инструкции: даже если нужного значения не находилось, она всё равно включала соответствующее поле в ответ с пометкой null (null — это специальное обозначение «пусто», когда значение отсутствует). В результате структура ответа в формате JSON разрасталась до сотен строк, где большинство значений были пустыми. Это перегружало систему, замедляло обработку и увеличивало стоимость запроса. После добавления дополнительной инструкции — «не выводи поле, если нет значения» — поведение модели изменилось, и всё заработало как нужно.
Решение: поменяли на «не выводи поле, если нет значения». Всё заработало как надо.
Вывод: каждый символ промта влияет на логику, стоимость, надёжность.
Промт-инжиниринг — это не про текст. Это про часть архитектуры
Промты в продукте:
- пишутся под конкретный сценарий и бизнес-логику;
- адаптируются под каждую модель (что работает с GPT, может не сработать с GigaChat);
- пересматриваются при каждом релизе или изменении функциональности.
Это не «однажды написали и забыли». Это — динамическая часть продукта, которая живёт и развивается вместе с ним.
Пример: после выхода модели GPT-4.1, которая по формальным метрикам превосходит GPT-4o, пользователи неожиданно стали жаловаться на ухудшение качества ответов. Как выяснилось, дело было не в самой модели, а в промтах: формулировки, которые хорошо работали с предыдущими версиями, для GPT-4.1 стали менее эффективны. OpenAI даже выпустили отдельную методичку с рекомендациями, как адаптировать промты под новую архитектуру. Это ещё раз подчёркивает: промт — не универсальная формула, а живая настройка под конкретную модель и задачу
Промты «под капотом» CoPilot — это не просто инструкции. Это блоки логики, которые определяют, что получит пользователь. Поэтому в продуктовой разработке промт-инжиниринг — это не про креатив, а про надёжность, масштабируемость и повторяемость.
Заключение: промт-инжиниринг — не тренд, а новая форма цифровой грамотности
Промт-инжиниринг — это не «прошлый тренд», а новая форма цифровой грамотности. Как в своё время мы учились писать письма, формировать поисковые запросы или брифовать подрядчиков, так теперь учимся говорить с ИИ.
Да, модели становятся умнее. Но и задачи становятся сложнее. А значит, всё по-прежнему зависит от того, как вы формулируете мысль. ИИ не читает мысли — он работает с тем, что вы ему дали. А если вы дали чётко, структурно и понятно — получаете не просто «ответ», а полезный результат.
Для бизнеса промт-инжиниринг — это управление рисками, оптимизация процессов и снижение затрат.
Для пользователя — это способ быстрее, точнее и увереннее решать задачи, от креатива до планирования и общения.
Удачи с AI-экспериментами!
