Промпты для учета товара. 23 готовых примера для ChatGPT, DeepSeek, Gemini и других ИИ

Вы устали от ручного учета, который съедает часы и все равно приводит к ошибкам? Кажется, что нейросети должны помогать, но вместо четких отчетов они выдают что-то невразумительное. Проблема не в искусственном интеллекте, а в том, как мы с ним общаемся.

Именно здесь на помощь приходят правильно составленные промпты для учета товара. Это не волшебство, а точная инструкция, которая превращает ИИ в вашего самого эффективного сотрудника. Забудьте о часах рутинной работы и постоянных перепроверках.

В этой статье мы разберем не просто список команд. Мы погрузимся в логику их создания, чтобы вы могли не только копировать готовые решения, но и создавать свои собственные, идеально подходящие под ваши задачи.

Вы узнаете:

• Почему 90% запросов к ИИ по учету товара проваливаются.
• Какова анатомия идеального промпта, который понимает любая нейросеть.
• 23 готовых, полнообъемных промпта для разных этапов учета: от создания номенклатуры до анализа продаж и прогнозирования.
• Как избежать типичных ошибок, на которых спотыкаются даже опытные пользователи.
• Как адаптировать эти инструменты под такие системы, как ChatGPT, Gemini, DeepSeek и другие.

Это практическое руководство, которое поможет навести порядок на складе, оптимизировать запасы и высвободить ваше время для более важных стратегических задач. Начнем.

Главная причина неудач: почему ИИ вас не понимает

Многие сталкиваются с разочарованием, когда пытаются использовать нейросеть для задач учета. Запрос вроде “проанализируй мои продажи и скажи, что заказать” чаще всего приводит к бесполезному или обобщенному ответу. Почему так происходит? Причина кроется в корневом заблуждении.

Большинство пользователей обращаются к ИИ как к человеку, который должен догадаться о контексте. Но нейросеть — это инструмент, лишенный интуиции. Она не знает специфики вашего бизнеса, не видит вашу таблицу в “1С” или “МойСклад” и не понимает, что “ходовые позиции” для магазина электроники и для булочной — это совершенно разные вещи.

Типичная ошибка: промпт без контекста и цели

Давайте рассмотрим пример плохого промпта, который почти гарантированно приведет к провалу.

Практический пример провального запроса:
“Вот мои данные по остаткам. Найди товары, которые плохо продаются.”

Почему это не сработает?

• Неясные данные. Что значит “вот мои данные”? Это таблица? В каком формате? Какие в ней столбцы? Без четкой структуры ИИ не сможет правильно интерпретировать информацию.
• Размытая цель. Что такое “плохо продаются”? Ноль продаж за месяц? Одна продажа за квартал? Меньше, чем среднее по категории? Для ИИ это абсолютно непонятные критерии.
• Отсутствие формата вывода. В каком виде вы хотите получить результат? Списком названий? Таблицей с артикулами и количеством остатка? В виде аналитической записки?

В результате ИИ либо откажется выполнять задачу, либо выдаст случайный набор товаров, основываясь на своих внутренних, не имеющих отношения к вам, предположениях. Это как дать калькулятору стопку чеков и сказать “посчитай”. Что посчитать? Сумму? Средний чек? Количество позиций? Без точной инструкции инструмент бесполезен.

Последствия неправильного подхода

Использование неточных запросов ведет не просто к отсутствию результата. Это порождает целый каскад проблем, которые отнимают время и деньги.

Проблема	Последствие для бизнеса
Неверная классификация товаров	Путаница на складе, ошибки при сборке заказов, нерелевантная аналитика.
Ошибочный анализ продаж	Закупка неликвидного товара, дефицит ходовых позиций, замороженные в остатках деньги.
Потеря времени на переделки	Сотрудники тратят часы, пытаясь исправить или перепроверить то, что сгенерировал ИИ.
Разочарование в технологии	Формируется мнение, что “ИИ для серьезных задач не подходит”, и компания упускает мощный инструмент оптимизации.

Обратите внимание: Главный враг эффективности при работе с нейросетями — это двусмысленность. Каждое ваше слово должно быть понято однозначно. Если есть хоть малейший шанс интерпретировать инструкцию по-разному, ИИ, скорее всего, выберет не тот путь, который вам нужен.

Анатомия идеального промпта: 8 ключевых элементов

Чтобы нейросеть стала вашим надежным помощником, нужно научиться говорить на ее языке. Идеальный промпт для учета товара — это не просто вопрос, а подробное техническое задание. Он состоит из нескольких обязательных блоков, каждый из которых отсекает неверные пути интерпретации.

Давайте разберем эту структуру на составные части. Освоив ее, вы сможете создавать мощные запросы для любой задачи.

Фундамент успешного запроса

• 1. Роль (ROLE): Вы назначаете ИИ конкретную роль. Это не игра, а способ активировать у модели нужный набор знаний и стиль поведения. Вместо “ты — ИИ”, скажите “ты — опытный менеджер по закупкам”, “ты — специалист по категорийному менеджменту”, “ты — аналитик данных”.
• 2. Задача (TASK): Четкое и однозначное описание того, что нужно сделать. Не “проанализируй”, а “рассчитай скорость оборачиваемости для каждой позиции”, “сгруппируй товары по категориям”, “найди дубликаты в номенклатуре”.
• 3. Контекст (CONTEXT): Самая важная часть. Здесь вы предоставляете всю необходимую фоновую информацию. Это могут быть данные о вашем бизнесе, описание целевой аудитории, предыдущие отчеты или сама таблица с данными.
• 4. Входные данные (INPUT DATA): Указание, где находятся данные для работы и в каком они формате. Например: “Данные для анализа находятся ниже, в формате CSV, с разделителем-запятой. Столбцы: Артикул, Наименование, Продажи_шт, Остаток_шт”.
• 5. Переменные и критерии (VARIABLES & CRITERIA): Здесь вы задаете правила игры. Например, “считай товар неликвидным, если у него было менее 5 продаж за последние 90 дней”, “присваивай категорию на основе первых двух слов в наименовании”.
• 6. Формат вывода (OUTPUT FORMAT): Детальное описание того, как должен выглядеть результат. “Выведи результат в виде таблицы с тремя столбцами: Артикул, Наименование, Предложенная_категория”, “Сформируй отчет в формате JSON”, “Напиши краткую аналитическую записку до 500 символов”.
• 7. Ограничения (CONSTRAINTS): Что ИИ не должен делать. “Не придумывай новые категории, используй только из предложенного списка”, “Не меняй исходные наименования товаров”, “Игнорируй строки с нулевым остатком”.
• 8. Пример (EXAMPLE): Один маленький пример “до и после” творит чудеса. “Например, если наименование ‘Смартфон Альфа-8 черный 128Гб’, то категория должна быть ‘Смартфоны'”. Это помогает ИИ откалибровать свою логику.

Полезная мысль: Думайте о промпте как о рецепте для повара. Вы же не скажете ему: “Приготовь что-нибудь вкусное из этих продуктов”. Вы дадите точный рецепт: какие ингредиенты, в каком количестве, в какой последовательности и что должно получиться в итоге. С ИИ тот же принцип.

Шаблон-конструктор для ваших задач

Используйте этот шаблон как основу. Просто заполните нужные блоки, и у вас получится мощный и понятный для нейросети запрос.

Роль: [Назначьте роль, например, “Ты — специалист по оптимизации складских запасов”]

Задача: [Опишите конечную цель, например, “Провести ABC-анализ товарной номенклатуры”]

Контекст: [Опишите ваш бизнес, например, “Я управляю интернет-магазином автозапчастей. Основные продажи приходятся на расходные материалы.”]

Входные данные: [Укажите, где и какие данные, например, “Ниже представлена таблица с данными о продажах за последние 6 месяцев. Столбцы: ‘Артикул’, ‘Название товара’, ‘Объем продаж в рублях’.”] [Сюда вставляете ваши данные]

Переменные и критерии: [Задайте правила анализа, например, “Группа A: товары, составляющие 80% от общего объема продаж. Группа B: следующие 15% продаж. Группа C: оставшиеся 5% продаж.”]

Формат вывода: [Опишите желаемый результат, например, “Создай таблицу с тремя столбцами: ‘Артикул’, ‘Название товара’, ‘Присвоенная группа (A, B или C)’.”]

Ограничения: [Укажите, чего делать не нужно, например, “Не включай в анализ товары с нулевыми продажами.”]

Пример: [Дайте пример для калибровки, например, “Если товар ‘Масло моторное X’ принес 10% от всей выручки, он, скорее всего, попадет в группу A.”]

Заполнив такую структуру, вы снижаете вероятность ошибки практически до нуля.

Промпты для старта: Создание и классификация номенклатуры

Хаос в учете часто начинается с самого начала — с неправильного создания и описания товаров. Ручной ввод порождает опечатки, разные стили наименований и путаницу в категориях. Давайте посмотрим, как промпты для учета товара помогают навести порядок на этом foundational этапе.

Многие упускают этот шаг, думая “потом разберусь”. Это огромная ошибка. Неправильно заведенная номенклатура — это как кривой фундамент у дома. Все последующие этажи аналитики, управления закупками и отчетности будут шаткими.

1. Промпт для генерации SKU и базовых описаний

Задача: Автоматизировать создание уникальных артикулов (SKU) и стандартизированных описаний для новых товаров, чтобы избежать путаницы.

Роль: Ты — системный администратор базы данных номенклатуры в компании “ТехноМир”, которая занимается продажей гаджетов. Твоя задача — поддерживать порядок и строгую структуру.

Задача: Для списка новых товаров сгенерировать уникальные артикулы (SKU) и короткие, стандартизированные наименования.

Контекст: Мы добавляем новую партию товаров. Важно, чтобы наименования были единообразными для корректной выгрузки на сайт и в систему “МойСклад”.

Входные данные: Ниже список товаров в свободной форме.
`

• наушники беспроводные, белые, модель ZX-5
• чехол для смартфона Гамма-10, силикон, прозрачный
• зарядное устройство 65W, type-c, быстрое
  `

Переменные и критерии:

• SKU должен иметь формат: [КАТ]-[БРЕНД/МОДЕЛЬ]-[ЦВЕТ]-[ГОД]. Например, EAR-ZX5-WH-24. Используй сокращения: EAR (наушники), CASE (чехол), CHRG (зарядка), WH (белый), BLK (черный), CLR (прозрачный).
• Наименование должно иметь строгий формат: [Тип товара] [Бренд/Модель] [Ключевая характеристика], [Цвет].

Формат вывода: Представь результат в виде таблицы с тремя столбцами: “Исходное название”, “Сгенерированный SKU”, “Стандартизированное наименование”.

Ограничения: Не используй в наименовании слова “быстрое”, “новое”. Только фактические характеристики.

Пример:
Исходное: наушники беспроводные, белые, модель ZX-5
Результат: SKU: EAR-ZX5-WH-24, Наименование: Наушники беспроводные ZX-5, Белый

2. Промпт для автоматической категоризации товаров

Задача: Распределить существующий список товаров по категориям на основе их наименований. Это экономит десятки часов ручной работы.

Роль: Ты — опытный категорийный менеджер в интернет-магазине “СтройДом”. Ты отлично разбираешься в строительных материалах и инструментах.

Задача: Разделить список товаров на категории на основе их названий и ключевых слов.

Контекст: У нас есть выгрузка из старой системы, где все товары свалены в одну кучу. Нужно навести порядок перед импортом в новую базу данных.

Входные данные: Список наименований товаров ниже.
[Список из 50-100 наименований, например: "Дрель ударная Bosch 550W", "Краска для стен Tikkurila белая матовая 9л", "Молоток слесарный 500г", "Лак паркетный глянцевый 2.5л"]

Переменные и критерии:

• Используй следующий список категорий: “Электроинструменты”, “Краски и эмали”, “Ручной инструмент”, “Крепеж”, “Лаки и пропитки”.
• Анализируй ключевые слова в названии: “дрель”, “шуруповерт” -> “Электроинструменты”; “краска”, “эмаль” -> “Краски и эмали”; “молоток”, “отвертка” -> “Ручной инструмент”.
• Если категорию определить невозможно, присвой значение “Требует ручной проверки”.

Формат вывода: Таблица из двух столбцов: “Наименование товара” и “Предложенная категория”.

Ограничения: Не создавай новые категории. Если сомневаешься, лучше пометь для ручной проверки.

3. Промпт для извлечения атрибутов из текста

Задача: Превратить сплошное текстовое описание в структурированный набор характеристик (атрибутов), которые можно использовать для фильтров на сайте.

Роль: Ты — контент-менеджер, который готовит карточки товаров для маркетплейса. Твоя задача — максимально подробно и структурировано заполнить все характеристики.

Задача: Извлечь из сплошного текста-описания ключевые атрибуты товара и представить их в формате “ключ: значение”.

Входные данные: Текстовое описание товара.
"Представляем новый ноутбук 'Горизонт-15'. Оснащен мощным процессором Intel Core i5 12-го поколения, 16 ГБ оперативной памяти DDR4 и быстрым SSD-накопителем на 512 ГБ. Диагональ экрана 15.6 дюйма с разрешением Full HD. Корпус выполнен из алюминия, цвет — серебристый."

Переменные и критерии: Извлеки следующие атрибуты: “Процессор”, “Объем ОЗУ”, “Тип ОЗУ”, “Объем SSD”, “Диагональ экрана”, “Разрешение”, “Материал корпуса”, “Цвет”.

Формат вывода: Выведи результат в виде списка:

• Процессор: [значение]
• Объем ОЗУ: [значение]
• … и так далее.

Ограничения: Если какой-то атрибут не найден в тексте, укажи для него значение “не указано”. Не придумывай информацию.

4. Промпт для создания иерархического дерева категорий

Задача: На основе плоского списка товаров построить логичную и вложенную структуру категорий, удобную для навигации.

Роль: Ты — UX-проектировщик, разрабатывающий структуру каталога для крупного интернет-магазина одежды.

Задача: На основе предоставленного списка товаров создать трехуровневое иерархическое дерево категорий.

Контекст: Нам нужно организовать каталог так, чтобы покупателям было легко находить нужные вещи.

Входные данные: Список товаров.
[Список: "Футболка мужская хлопок синяя", "Джинсы женские скинни", "Платье вечернее шелк", "Кроссовки мужские для бега", "Туфли женские на каблуке", "Рубашка мужская классическая"]

Переменные и критерии:

• Первый уровень: “Мужская одежда”, “Женская одежда”, “Мужская обувь”, “Женская обувь”.
• Второй уровень (пример): в “Мужской одежде” могут быть “Футболки и поло”, “Джинсы”, “Рубашки”.
• Третий уровень (пример): в “Футболках и поло” могут быть “Хлопковые”, “Синтетические”.
• Структура должна быть логичной и последовательной.

Формат вывода: Представь дерево категорий с использованием отступов для обозначения вложенности.

Ограничения: Максимальная глубина вложенности — 3 уровня.

5. Промпт для стандартизации данных от поставщиков

Задача: Привести разношерстные данные из прайс-листов разных поставщиков к единому внутреннему стандарту.

Роль: Ты — аналитик данных, ответственный за чистоту и консистентность данных в ERP-системе.

Задача: Стандартизировать данные из файла поставщика согласно внутреннему формату компании.

Контекст: Мы получили новый прайс-лист. Названия и единицы измерения там отличаются от наших. Нужно все привести к единому виду перед загрузкой.

Входные данные:

• Наш формат: Столбцы: `SKU`, `FullName`, `Stock_pcs`, `Price_rub`.
• Файл поставщика (пример строки): `Арт. 582-B; Кабель силовой ВВГ 3х1,5 (бухта 100м); Наличие: много; Цена за метр: 35.20`

Переменные и критерии:

• Из ‘Арт.’ извлечь `SKU`.
• Из названия извлечь базовое наименование, убрав детали в скобках. `FullName` должно быть “Кабель силовой ВВГ 3х1,5”.
• “Наличие: много” конвертировать в `Stock_pcs` = 100 (условное значение для большого остатка).
• “Цена за метр” переименовать в `Price_rub`.

Формат вывода: Строка в нашем формате: 582-B; Кабель силовой ВВГ 3х1,5; 100; 35.20

Ограничения: Если не удается распарсить строку, пометь ее как “ОШИБКА” для ручного разбора.

Обратите внимание: Главная сила этих промптов — в их способности брать на себя самую нудную, рутинную и подверженную ошибкам работу. Освободившееся время можно потратить на анализ, а не на механическое перебивание данных.

Промпты для оперативного управления и анализа

Когда номенклатура приведена в порядок, начинается самое интересное — управление запасами. Здесь ошибки стоят дорого: неликвид замораживает деньги, а дефицит ходовых позиций приводит к упущенной прибыли. Искусственный интеллект может стать мощным инструментом для анализа и прогнозирования, если правильно ставить ему задачи.

Многие боятся доверять ИИ анализ, опасаясь неточностей. Но причина неточностей — снова в плохих запросах. Предоставив четкие критерии и данные, вы получите анализ, на который у человека ушли бы дни.

6. Промпт для выявления неликвидных товаров

Роль: Ты — финансовый аналитик, твоя задача — найти “замороженные” в товаре деньги и предложить пути их высвобождения.

Задача: Проанализировать отчет по продажам и остаткам и выявить неликвидные товары.

Контекст: Наш склад переполнен, и мы хотим провести распродажу, чтобы освободить место и вернуть часть оборотных средств. Нужно понять, какие товары в первую очередь должны попасть в акцию.

Входные данные: Таблица с данными за последние 180 дней. Столбцы: Артикул, Наименование, КоличествоПродаж, ТекущийОстаток_шт, ЗакупочнаяЦена.
[Таблица с данными]

Переменные и критерии:

• Товар считается неликвидным, если `КоличествоПродаж` за 180 дней меньше 3.
• Товар считается залежалым, если `ТекущийОстаток_шт` хватит более чем на 365 дней продаж (рассчитывается как `ТекущийОстаток_шт` / (`КоличествоПродаж` / 180)).
• Рассчитай “замороженную” сумму для каждого такого товара как `ТекущийОстаток_шт` * `ЗакупочнаяЦена`.

Формат вывода: Создай таблицу с названием “Отчет по неликвидам”. Столбцы: Артикул, Наименование, Причина (Неликвид/Залежалый), Заморожено_руб. Отсортируй по убыванию “Заморожено_руб”.

Ограничения: Не включай в анализ товары, добавленные менее 90 дней назад.

7. Промпт для прогнозирования спроса

Роль: Ты — специалист по планированию закупок. Твоя цель — обеспечить наличие товара, избегая излишков.

Задача: На основе данных о продажах за прошлый период спрогнозировать спрос на следующие 30 дней.

Контекст: Мы готовим заказ поставщику и должны точно рассчитать необходимое количество товара.

Входные данные: Таблица с еженедельными продажами по каждому товару за последние 3 месяца. Столбцы: Артикул, Неделя1_Продажи, Неделя2_Продажи, … Неделя12_Продажи.
[Таблица с данными]

Переменные и критерии:

• Используй метод простого скользящего среднего за последние 4 недели для расчета средне-недельного спроса.
• Учти сезонный коэффициент. Для категории “Садовый инвентарь” примени коэффициент 1.5, для “Новогодние украшения” — 0.2 (так как не сезон).
• Прогноз на 30 дней = (Средне-недельный спрос * Коэффициент) * 4.3.

Формат вывода: Таблица: Артикул, Средненедельный_спрос, Прогноз_на_30_дней_шт.

Ограничения: Если данных по продажам меньше 4 недель, в прогнозе укажи “Недостаточно данных”.

8. Промпт для расчета точки заказа

Роль: Ты — автоматизированная система управления запасами (inventory management system).

Задача: Для каждого товара рассчитать точку заказа (reorder point) — минимальный остаток, при достижении которого нужно делать новый заказ.

Входные данные: Таблица с данными. Столбцы: Артикул, СреднедневныеПродажи_шт, СрокПоставки_дни, СтраховойЗапас_шт.
[Таблица с данными]

Переменные и критерии: Точка заказа рассчитывается по формуле: (СреднедневныеПродажи_шт * СрокПоставки_дни) + СтраховойЗапас_шт.

Формат вывода: Таблица: Артикул, Расчетная_точка_заказа_шт.

9. Промпт для проведения ABC-анализа

Роль: Ты — бизнес-аналитик, специализирующийся на оптимизации ассортимента.

Задача: Провести ABC-анализ товарной номенклатуры по объему выручки.

Входные данные: Таблица с товарами и их выручкой за квартал. Столбцы: Артикул, Выручка_руб.
[Таблица с данными]

Переменные и критерии:

• Рассчитай общую выручку.
• Отсортируй товары по убыванию выручки.
• Рассчитай долю каждого товара в общей выручке и накопительную долю.
• Группа A: товары, формирующие первые 80% выручки.
• Группа B: товары, формирующие следующие 15% выручки (от 80% до 95%).
• Группа C: остальные товары, формирующие последние 5% выручки (от 95% до 100%).

Формат вывода: Таблица: Артикул, Выручка_руб, Доля_в_выручке_%, Накопительная_доля_%, ABC_Группа.

10. Промпт для оптимизации размещения на складе

Роль: Ты — логист-оптимизатор, проектирующий топологию склада.

Задача: На основе данных ABC-анализа предложить оптимальное размещение товаров на складе.

Контекст: У нас паллетный склад с зонами A (близко к зоне отгрузки), B (средняя удаленность) и C (дальние стеллажи). Нужно разместить товары так, чтобы минимизировать пробег комплектовщиков.

Входные данные: Список товаров с присвоенными ABC-группами. Столбцы: Артикул, ABC_Группа.
[Таблица с данными]

Переменные и критерии:

• Товары группы A должны быть размещены в зоне A.
• Товары группы B — в зоне B.
• Товары группы C — в зоне C.

Формат вывода: Таблица: Артикул, ABC_Группа, Рекомендуемая_зона_хранения.

11. Промпт для генерации писем поставщикам

Роль: Ты — менеджер по закупкам. Вежливый, но настойчивый.

Задача: На основе списка товаров, требующих пополнения, сгенерировать текст письма для поставщика.

Входные данные:

• Поставщик: ООО “ОптТорг”, контактное лицо: Иван Петров.
• Список для заказа:
  – Артикул 105-A, “Фильтр масляный”, 50 шт.
  – Артикул 215-B, “Свеча зажигания”, 200 шт.

Формат вывода: Сгенерируй текст email-письма. Тема: “Заказ на поставку №789 от [сегодняшняя дата]”. Текст должен быть вежливым, содержать таблицу с заказом и просьбу подтвердить наличие и сроки поставки.

12. Промпт для анализа эффективности поставщиков

Роль: Ты — руководитель отдела закупок.

Задача: Сравнить двух поставщиков по нескольким критериям.

Входные данные:

• Поставщик 1 “Надежный”: Средний срок поставки 3 дня, % выполнения заказа 98%, цена за единицу товара X – 100 руб.
• Поставщик 2 “Дешевый”: Средний срок поставки 7 дней, % выполнения заказа 85%, цена за единицу товара X – 90 руб.

Формат вывода: Краткая аналитическая записка, сравнивающая поставщиков. Укажи плюсы и минусы каждого. Сделай вывод, какой поставщик предпочтительнее для товаров группы А, а какой — для группы С.

13. Промпт для создания процедуры инвентаризации

Роль: Ты — ревизор, составляющий инструкции для складского персонала.

Задача: Написать пошаговую инструкцию по проведению локальной инвентаризации для зоны “Мелкий крепеж” (стеллажи B2-B5).

Контекст: Персонал новый, инструкция должна быть максимально четкой и простой.

Формат вывода: Нумерованный список шагов. Включи пункты: подготовка (получение ведомостей, сканеров), процесс пересчета, действия при нахождении расхождений, завершение и сдача документов.

Ограничения: Не используй сложную терминологию. Пиши простым языком.

Промпты для отчетности и улучшения данных

Сбор и анализ данных — это только половина дела. Не менее важно правильно представить результаты руководству и использовать их для улучшения качества информации. Эти промпты для учета товара помогут автоматизировать рутинную отчетность и обогатить ваши данные.

14. Промпт для генерации еженедельного отчета

Роль: Ты — аналитик данных, готовящий еженедельную сводку для руководителя отдела продаж.

Задача: На основе предоставленных данных составить краткий и емкий отчет о состоянии складских запасов.

Входные данные:

• Общая стоимость склада на начало недели: 1 500 000 руб.
• Общая стоимость склада на конец недели: 1 450 000 руб.
• Топ-5 товаров по продажам (названия и кол-во).
• Список новых неликвидов (появилось 3 товара на сумму 25 000 руб).
• Количество позиций с нулевым остатком (out-of-stock): 15.

Формат вывода: Сгенерируй текст отчета (3-4 абзаца), который включает:

• Общую динамику стоимости склада.
• Ключевые “герои” и “антигерои” недели.
• Основные риски (рост неликвидов, дефицит).
• Рекомендации на следующую неделю (например, “запустить акцию на выявленные неликвиды”).

15. Промпт для создания продающих описаний для залежалого товара

Роль: Ты — креативный маркетолог, которому нужно срочно продать товар, залежавшийся на складе.

Задача: Написать привлекательное маркетинговое описание для товара, чтобы стимулировать его продажи в рамках акции.

Контекст: Товар “Подставка для ноутбука, пластик, серая” плохо продается. Нужно сместить фокус с его скучных характеристик на пользу для покупателя.

Входные данные:

• Товар: Подставка для ноутбука.
• Характеристики: пластик, угол наклона 15 градусов, подходит для моделей до 15 дюймов.
• Проблема: Не продается.

Переменные и критерии: В описании сделай акцент на решении проблем клиента: “устала спина и шея от работы за ноутбуком?”, “ноутбук перегревается на коленях?”. Подчеркни пользу: “работайте с комфортом где угодно”, “продлите жизнь вашему гаджету, обеспечив охлаждение”.

Формат вывода: Текст для карточки товара (2-3 абзаца) и три варианта коротких слоганов для баннера.

16. Промпт для перевода описаний товаров

Роль: Ты — профессиональный переводчик, специализирующийся на технической локализации для e-commerce.

Задача: Перевести описание товара с русского на английский язык, адаптировав его для западного рынка.

Входные данные: “Чайник электрический, 1.7 литра, нержавеющая сталь, мощность 2200 Вт, автоматическое отключение при закипании”.

Переменные и критерии: Перевод должен быть не дословным, а естественным для носителя языка. Единицы измерения (литры) можно оставить. Мощность указать как “2200W”.

Формат вывода: Переведенное описание на английском языке.

17. Промпт для поиска аномалий в данных

Роль: Ты — аудитор баз данных. Твоя задача — находить нелогичности и ошибки.

Задача: Проверить предоставленный фрагмент базы данных на наличие аномалий.

Входные данные: Таблица: Артикул, Наименование, Остаток_шт.
[Таблица, в которой есть строки типа: "Арт-1, Товар-1, 10", "Арт-2, Товар-2, -5", "Арт-3, Товар-3, 99999", "Арт-1, Товар-1-дубль, 20"]

Переменные и критерии: Идентифицируй следующие типы аномалий:

• Отрицательные остатки (`Остаток_шт` < 0).
• Неправдоподобно большие остатки (`Остаток_шт` > 10000).
• Дубликаты по артикулу (`Артикул` повторяется).

Формат вывода: Список найденных аномалий с указанием артикула и типа проблемы.

18. Промпт для анализа отзывов по доступности товара

Роль: Ты — аналитик клиентского опыта.

Задача: Проанализировать массив отзывов и выбрать только те, которые касаются наличия или отсутствия товара на складе.

Входные данные: Список отзывов.
["Отличный товар, но вечно его нет в наличии.", "Доставка быстрая, все супер!", "Почему товар числится на сайте, если его нельзя заказать?", "Качество хорошее, рекомендую."]

Формат вывода: Выведи таблицу из двух столбцов: “Отзыв, связанный с наличием” и “Тональность” (Негативная/Нейтральная).

19. Промпт для расчета оборачиваемости запасов

Роль: Ты — финансовый контролер.

Задача: Рассчитать коэффициент оборачиваемости запасов (Inventory Turnover Ratio).

Входные данные:

• Себестоимость проданных товаров (COGS) за год: 5 000 000 руб.
• Средняя стоимость запасов за год: 500 000 руб.

Переменные и критерии: Коэффициент оборачиваемости = COGS / Средняя стоимость запасов. Также рассчитай период оборота в днях = 365 / Коэффициент.

Формат вывода: Краткая справка: “Коэффициент оборачиваемости: [значение]. Период оборота: [значение] дней.” и краткое пояснение, что означают эти цифры.

Продвинутые и креативные промпты

Когда вы освоите базовые операции, можно переходить к более сложным и творческим задачам. Эти промпты показывают, что ИИ способен не только на рутинные расчеты, но и на моделирование ситуаций, генерацию идей и даже обучение персонала.

20. Промпт для симуляции влияния акции на запасы

Роль: Ты — симулятор рыночных условий.

Задача: Спрогнозировать, как акция “скидка 30% на категорию ‘Кофе'” повлияет на складские запасы.

Входные данные:

• Текущий остаток кофе: 200 кг.
• Среднесуточные продажи без акции: 5 кг.
• Предполагаемый рост продаж во время акции: +150%.
• Длительность акции: 7 дней.
• Срок следующей поставки: 10 дней.

Формат вывода: Сделай пошаговый расчет:

1. Прогноз продаж в день во время акции.
2. Общий объем продаж за время акции.
3. Прогнозируемый остаток на конец акции.
4. Вывод: хватит ли текущих запасов до следующей поставки или возникнет дефицит.

21. Промпт для создания обучающего кейса

Роль: Ты — методист, разрабатывающий обучающие материалы для новых сотрудников склада.

Задача: Создать практический кейс (ситуационную задачу) на тему “Действия при обнаружении брака при приемке товара”.

Формат вывода: Опиши ситуацию (например, “Пришла поставка от ООО ‘Фокус’, в коробке с артикулом X вместо 10 единиц оказалось 8 целых и 2 разбитых”). Затем поставь вопросы для обучающегося: “Каковы ваши первые действия? Какие документы нужно оформить? Кого необходимо уведомить?”. В конце дай правильный алгоритм действий.

22. Промпт для поиска идей для товарных комплектов (бандлов)

Роль: Ты — маркетолог-аналитик, ищущий способы увеличить средний чек.

Задача: На основе данных о совместных покупках предложить 3-5 идей для товарных комплектов (бандлов).

Входные данные: Список пар товаров, которые часто покупают вместе:

• Смартфон + Чехол
• Кофемашина + Зерновой кофе
• Принтер + Бумага для печати
• Шампунь + Бальзам-ополаскиватель

Формат вывода: Для каждой пары предложи название для комплекта (например, “Набор ‘Идеальная печать'”) и идею для выгоды (например, “Скидка 15% при покупке вместе” или “Пачка бумаги в подарок”).

23. Промпт для разработки политики утилизации

Роль: Ты — юрист и эколог, разрабатывающий внутренние регламенты компании.

Задача: Написать черновик политики по обращению с неликвидными и просроченными товарами для компании, торгующей продуктами питания.

Переменные и критерии: Политика должна включать разделы:

• Критерии признания товара не подлежащим продаже.
• Возможные пути реализации (глубокая уценка, передача на благотворительность).
• Процедура списания и утилизации в соответствии с законодательством РФ.
• Ответственные лица.

Формат вывода: Структурированный текст документа (черновик).

Рекомендации по работе с разными ИИ

Хотя предложенная структура промптов универсальна, разные модели могут реагировать на нее с нюансами.

Модель ИИ	Особенность и рекомендация
ChatGPT (OpenAI)	Отлично следует сложным инструкциям и форматам. Не бойтесь давать ему многошаговые задачи в одном промпте. Хорошо работает с ролью и креативными задачами.
Gemini (Google)	Очень хорош в работе с табличными данными и кодом. Если вам нужно получить вывод в формате JSON, CSV или другом структурированном виде, Gemini часто справляется лучше.
DeepSeek и другие открытые модели	Могут требовать более простых и атомарных инструкций. Вместо одного огромного промпта лучше разбить задачу на 2-3 последовательных запроса. Уделяйте больше внимания блоку “Пример”, он им сильно помогает.

Ключевой инсайт: Не бойтесь экспериментировать. Если результат вас не устраивает, не удаляйте промпт, а попробуйте его улучшить: добавьте больше контекста, уточните формат вывода или переформулируйте задачу. Часто небольшое изменение в одном из блоков кардинально меняет качество ответа.

Заключение: От хаоса к контролю

Мы разобрали, как превратить искусственный интеллект из непонятного “черного ящика” в мощный и предсказуемый инструмент для управления товарными запасами. Становится очевидно, что магия заключается не в самой нейросети, а в качестве инструкций, которые мы ей даем. Небрежный запрос порождает хаос, а продуманный промпт для учета товара — порядок и эффективность.

Давайте подведем итоги и закрепим ключевые мысли.

Главные выводы из этой статьи:

• Точность важнее краткости. Лучше потратить пять минут на составление детального промпта, чем час на исправление неверного результата.
• Структура решает все. Восьмикомпонентная структура (Роль, Задача, Контекст и т.д.) — это ваш универсальный ключ к пониманию с любой нейросетью.
• ИИ — это не экстрасенс. Он не знает специфики вашего бизнеса. Чем больше деталей и контекста вы ему предоставите, тем более релевантной будет его помощь.
• Начните с фундамента. Автоматизация хаоса приводит лишь к автоматизированному хаосу. Используйте промпты для наведения порядка в номенклатуре и классификации — это окупится многократно.
• От простого к сложному. Начните с простых задач, таких как категоризация или стандартизация, и постепенно переходите к аналитике, прогнозированию и симуляциям.

Не стоит воспринимать предложенные 23 промпта как незыблемую догму. Это, в первую очередь, конструктор и сборник паттернов. Ваша настоящая суперсила появится тогда, когда вы начнете их модифицировать, комбинировать и создавать свои собственные, заточенные под уникальные процессы вашего бизнеса.

Вопрос-ответ:

Что делать, если ИИ все равно не понимает мой промпт?

Скорее всего, в запросе осталась двусмысленность. Попробуйте упростить задачу: разбейте один сложный промпт на два простых. Или добавьте еще один, более детальный пример в блок “Example”. Иногда помогает “подумать вслух” вместе с ИИ, дав ему команду “проговори свой план действий шаг за шагом, прежде чем выполнять задачу”.

Можно ли доверить ИИ работу с конфиденциальными данными о продажах?

Здесь нужна осторожность. Публичные версии моделей, такие как ChatGPT, по умолчанию могут использовать ваши данные для обучения. Для коммерческих данных лучше использовать платные API-версии с соответствующими настройками приватности или корпоративные решения, развернутые на закрытых серверах. Всегда читайте политику конфиденциальности сервиса, который используете.

Сколько времени экономит такой подход?

На рутинных задачах, таких как первичная обработка прайс-листа на 1000 позиций, экономия может достигать 80-90% рабочего времени. Вместо 4-5 часов ручного труда сотрудник тратит 30 минут на подготовку данных, составление промпта и проверку результата. В аналитических задачах выгода измеряется не только временем, но и глубиной анализа, на которую у человека просто не хватило бы ресурсов.

Начните внедрять этот подход уже сегодня. Возьмите одну из самых болезненных и рутинных задач в вашем учете, адаптируйте под нее один из предложенных промптов и посмотрите на результат. Это первый шаг к созданию интеллектуальной, эффективной и по-настоящему контролируемой системы управления запасами.