Нейросети для написания промтов. 5 лучших ИИ, 28 способов применения и фишки искусственного интеллекта

Вы наверняка слышали, что качество ответа нейросети зависит от качества запроса. Это прописная истина, которую повторяют все, кому не лень. Но вот что забавно: почти никто не говорит о следующем логичном шаге. Если нейросети так хороши в обработке текста, почему бы не использовать их для самой сложной задачи — создания идеальных запросов?

Именно об этом и пойдет речь. Забудьте о мучительных попытках угадать, какие слова понравятся машине. Существуют профессиональные подходы, где используются нейросети для написания промтов, превращая этот процесс из шаманства в технологию. Это не трюк для ленивых, а метод для умных, позволяющий экономить часы и получать на порядок более качественные результаты.

В этой статье мы разберем всю подноготную этого процесса. Вы узнаете:

• Какие 5 нейросетей являются лучшим инструментарием для этой задачи.
• 28 конкретных способов применения ИИ для создания, отладки и усиления ваших запросов.
• Неочевидные фишки и идеи, которые отделяют дилетанта от профессионала в промт-инжиниринге.

Пора перестать разговаривать с машиной на “Вы” и шепотом. Пора научиться отдавать ей четкие приказы. И лучшим помощником в этом деле станет сама нейросеть.

Арсенал промт-инженера: 5 лучших нейросетей для написания промтов

ChatGPT: Универсальный солдат

Многие до сих пор воспринимают ChatGPT как простой чат для развлечений. Это ошибка новичка. Для профессионала это, в первую очередь, невероятно гибкий инструмент для работы с текстом и логикой. Его сила в универсальности и огромной базе знаний, на которой он обучался. Он понимает контекст, умеет следовать сложным инструкциям и, что самое важное для нас, способен анализировать и генерировать структуру запросов.

В чем его основная ценность для создания промтов? ChatGPT прекрасно справляется с декомпозицией. Вы можете дать ему общую идею, а он разложит ее на составные части: роль, задачу, формат ответа, ограничения и шаги. Он выступает в роли интеллектуального спарринг-партнера, который помогает продумать все детали будущего запроса еще до того, как вы отправите его основной нейросети.

Ключевые плюсы для промт-инженера:

• Генерация структуры: Способен с нуля создать скелет сложного промта, который останется только наполнить деталями.
• Создание “персон”: Отлично генерирует ролевые модели для промтов (например, “Ты — скептичный финансовый аналитик с 20-летним опытом…”).
• Итеративное улучшение: Можно загрузить свой промт и попросить его покритиковать, найти слабые места и предложить варианты усиления.
• Большое сообщество: Легко найти готовые примеры и чужие наработки по использованию ChatGPT для улучшения промтов.

Дополнительные возможности:
Способность работать с кодом позволяет использовать его для создания промтов, которые генерируют скрипты или разметку. Также он хорошо справляется с перефразированием и поиском синонимов, что помогает сделать промт более вариативным и точным.

Gemini: Контекстуальный мыслитель

Если ChatGPT — это универсальный солдат, то Gemini — это стратег, который видит картину целиком. Его ключевое отличие и сила — в глубоком понимании мультимодального контекста. Хотя для написания промтов мы работаем в основном с текстом, эта способность к “целостному мышлению” проявляется и здесь. Gemini лучше многих улавливает тонкие нюансы и неявные связи в запросе.

Его стоит использовать, когда вам нужен не просто структурированный, а логически выверенный и глубокий промт. Gemini отлично справляется с задачами, где нужно учесть множество взаимозависимых переменных. Он может помочь спроектировать промт, в котором изменение одного параметра (например, целевой аудитории) должно каскадно менять и другие части (тональность, примеры, призыв к действию).

Ключевые плюсы для промт-инженера:

• Работа со сложными системами: Идеален для создания промтов, описывающих сложные процессы с множеством переменных и условий.
• Понимание причинно-следственных связей: Помогает выстроить логику промта так, чтобы он не просто давал инструкцию, а объяснял “почему” это нужно делать.
• Генерация сценариев и вариантов: Может предложить несколько альтернативных версий промта для разных ситуаций или протестировать одну и ту же идею с разных углов.
• Интеграция с экосистемой Google: Потенциально может использовать актуальную информацию из поиска для обогащения промтов (например, для создания запросов на генерацию контента на основе свежих трендов).

Дополнительные возможности:
Его мультимодальность открывает интересные перспективы. Например, можно загрузить скриншот интерфейса программы и попросить Gemini написать промт для создания обучающего гайда по этому интерфейсу.

Claude: Марафонец с огромной памятью

Новички часто хвалят Claude за его “вежливость” и более “человечные” ответы. Это, конечно, мило. Но профессионалы ценят его за совершенно другое качество — гигантское контекстное окно. Claude способен удерживать в “памяти” огромные объемы текста, что делает его идеальной “песочницей” для сборки и отладки монструозных, многостраничных промтов.

Там, где другие модели начинают “забывать” инструкции из начала запроса, Claude продолжает четко им следовать. Это незаменимо, когда вы создаете сложнейшие ролевые модели, детальные алгоритмы или промты с огромным количеством примеров и справочной информации. Вы можете “скормить” ему целую статью или техническую документацию и на ее основе попросить создать исчерпывающий промт.

Ключевые плюсы для промт-инженера:

• Огромное контекстное окно: Позволяет работать с очень большими и сложными промтами без потери информации.
• Идеален для “мега-промтов”: Лучший выбор для создания промтов, которые включают в себя целые базы знаний, инструкции на десятки страниц и сложные ролевые модели.
• Анализ и суммаризация документов: Можно загрузить документ и попросить Claude превратить его в структурированный промт для решения определенной задачи.
• Безопасность и предсказуемость: Модель настроена так, чтобы избегать “творческих” отклонений от инструкции, что критически важно при отладке точных запросов.

Дополнительные возможности:
Благодаря своей “памятливости”, Claude отлично подходит для ведения длинных диалогов, в ходе которых промт создается и уточняется итерация за итерацией. Он не потеряет нить разговора даже после десятков сообщений.

Grok: Провокатор со своим мнением

Grok — это антипод вежливого и услужливого ассистента. Его проектировали с долей юмора и бунтарства, а главное — с доступом к информации в реальном времени из социальной сети X. Для промт-инженера это не просто чат-бот, а ценный инструмент для стресс-тестирования и поиска нестандартных идей.

Использовать Grok для написания “правильных” промтов с нуля — не лучшая идея. Его сила в другом. Ему можно “скормить” ваш идеальный, вылизанный промт и задать вопрос в его стиле: “А найди-ка слабые места в этом запросе. Где он сломается? Какие дурацкие ответы он может выдать?”. Grok с его склонностью к сарказму и критическому мышлению с удовольствием найдет потенциальные уязвимости и предложит неожиданные граничные случаи для теста.

Ключевые плюсы для промт-инженера:

• Стресс-тестирование промтов: Идеален для поиска уязвимостей, неоднозначностей и потенциальных точек сбоя в ваших запросах.
• Генерация нестандартных идей: Может предложить креативные и провокационные концепции для промтов, которые не придут в голову более “корпоративным” моделям.
• Доступ к актуальной повестке: Поможет создавать промты, которые учитывают самые свежие мемы, тренды и обсуждения из сети.
• “Взгляд со стороны”: Помогает выйти из своего “пузыря” и посмотреть на свой промт глазами скептически настроенного пользователя.

Дополнительные возможности:
Можно попросить его написать промт в определенном, ярко выраженном стиле (например, в стиле саркастичного эксперта или восторженного фаната), и он справится с этим лучше многих других благодаря своей “личности”.

YandexGPT: Прагматик с фокусом на русскую реальность

В то время как глобальные модели мыслят общемировыми категориями, YandexGPT глубоко погружен в русскоязычный контекст. Он понимает культурные коды, локальные реалии и языковые нюансы, которые часто ускользают от его западных аналогов. Это не просто “еще одна нейросеть”, а специализированный инструмент для задач, ориентированных на российский рынок.

Для промт-инженера это означает возможность создавать запросы, которые будут генерировать контент, идеально адаптированный под местную аудиторию. Например, если вам нужен промт для создания рекламных текстов, YandexGPT лучше поймет, какие триггеры и формулировки сработают в России. Он не будет предлагать примеры с “Джоном и Мэри” или ссылаться на реалии, непонятные отечественному пользователю.

Ключевые плюсы для промт-инженера:

• Глубокое понимание русского языка и культуры: Создает промты, которые генерируют максимально естественный и релевантный контент для русскоязычной аудитории.
• Адаптация под локальные реалии: Помогает формулировать запросы, учитывающие российское законодательство, рыночные особенности и менталитет.
• Работа с локальными сущностями: Корректно оперирует названиями российских компаний, сервисов, городов и персоналий.
• Хорошая интеграция в сервисы Яндекса: Может быть частью более сложных сценариев, завязанных на других продуктах компании.

Дополнительные возможности:
YandexGPT может быть особенно полезен для создания промтов в специфических нишах, таких как юриспруденция, бухгалтерия или маркетинг, ориентированный строго на РФ, так как его обучающая выборка содержит много релевантных локальных документов.

Сравнительная таблица нейросетей для создания промтов

Чтобы окончательно разложить все по полочкам, вот сводная таблица. Это не рейтинг “кто лучше”, а инструмент для выбора правильного молотка для конкретного гвоздя.

Модель	Ключевое преимущество для промт-инженера	В чем уступает другим	Идеальный сценарий использования
ChatGPT	Универсальность, генерация структур и ролей, итеративное улучшение.	Может “фантазировать” и отклоняться от строгих инструкций больше, чем Claude.	Создание скелета промта с нуля, мозговой штурм структуры, разработка ролевых моделей.
Gemini	Понимание сложных систем и причинно-следственных связей, генерация сценариев.	Иногда бывает излишне “академичным” или многословным в предложениях.	Проектирование сложных промтов с условной логикой, где нужно учесть множество взаимозависимых факторов.
Claude	Огромное контекстное окно, работа с “мега-промтами”, анализ документов.	Менее “творческий”, более строго следует инструкциям, что не всегда хорошо для генерации креативных идей.	Сборка и отладка очень больших, детализированных промтов, включающих целые базы знаний или большие куски текста.
Grok	Стресс-тестирование, поиск уязвимостей, генерация нестандартных идей.	Не подходит для рутинного и последовательного создания “правильных” промтов. Слишком хаотичен.	Проверка готового промта на прочность, поиск “дыр” в логике, генерация идей для провокационного контента.
YandexGPT	Глубокое понимание русскоязычного контекста и локальных реалий.	Может уступать в широте “эрудиции” по общемировым темам по сравнению с глобальными моделями.	Создание промтов для генерации контента, нацеленного исключительно на аудиторию из России и стран СНГ.

Практикум: 28 способов заставить ИИ написать промт за Вас

Теория — это прекрасно, но бесполезна без практики. Ниже — конкретные, применимые методы использования нейросетей для написания промтов. Это не просто идеи, а готовые рецепты. Берите, адаптируйте и используйте.

Генерация идей и структуры

На этом этапе мы используем ИИ как генератор идей, чтобы оттолкнуться от чего-то и получить базовую структуру будущего промта.

1. Генерация базовой структуры промта. Просим ИИ набросать основные блоки для будущего запроса.
Пример запроса: Создай структуру (скелет) промта для написания статьи на тему “преимущества капельного полива”. Включи в структуру такие блоки, как “Роль”, “Задача”, “Целевая аудитория”, “Ключевые тезисы”, “Объем”, “Стиль изложения”, “Формат вывода”.

2. Создание ролевой модели (персоны). Самая важная часть многих промтов.
Пример запроса: Разработай подробную ролевую модель “Эксперт по кибербезопасности с 15-летним стажем, параноик, который видит угрозы во всем”. Опиши его бэкграунд, профессиональные принципы и стиль речи.

3. Мозговой штурм для формата вывода. Просим ИИ предложить разные способы форматирования результата.
Пример запроса: Я хочу получить информацию о сравнении двух процессоров. Предложи 5 разных форматов вывода этой информации (например, таблица, маркированный список, эссе, JSON).

4. Генерация списка ограничений и правил. Помогаем себе не забыть важные “НЕ”.
Пример запроса: Я пишу промт для генерации коротких рекламных слоганов. Накидай список из 10 важных ограничений, которые стоит включить в промт (например, “не использовать клише”, “длина не более 5 слов”, “избегать негативных ассоциаций”).

5. Разработка цепочки шагов (Chain-of-Thought). Просим ИИ разложить задачу на последовательные шаги.
Пример запроса: Мне нужно написать промт, который будет анализировать отзывы клиентов. Разбей этот процесс на логические шаги, которые нейросеть должна будет выполнить. Например: 1. Определить тональность. 2. Выделить ключевую проблему. 3. Предложить решение.

6. Создание системы оценки. Заставляем ИИ придумать критерии для оценки своей же будущей работы.
Пример запроса: Придумай 5-балльную шкалу для оценки качества сгенерированного ответа на промт. Опиши, что означает каждый балл, от 1 (полный провал) до 5 (идеальное выполнение).

7. Вариации на тему. Просим создать несколько разных по смыслу промтов для одной задачи.
Пример запроса: Моя задача — придумать название для нового кофейного бренда. Создай 3 разных промта для этой задачи: один с фокусом на премиальность, второй — на экологичность, третий — на скорость обслуживания.

Уточнение и детализация

Здесь мы берем уже существующую идею или черновик промта и с помощью ИИ насыщаем его деталями, делая более точным и мощным.

8. Обогащение промта примерами. Просим ИИ подобрать релевантные примеры для встраивания в запрос.
Пример запроса: Я пишу промт про “объяснение сложных тем простым языком”. Подбери 3 примера того, как можно объяснить “черную дыру” пятилетнему ребенку. Эти примеры я вставлю в свой промт.

9. Расширение ролевой модели. Добавляем “персоне” глубины.
Пример запроса: У меня есть роль “опытный маркетолог”. Добавь к этой роли 5 неочевидных деталей: любимые профессиональные книги, ненавистный маркетинговый тренд, личный девиз, хобби и т.д.

10. Детализация формата вывода. Уточняем структуру ответа.
Пример запроса: Я указал в промте формат вывода “таблица”. Детализируй этот пункт. Опиши точные названия столбцов для таблицы сравнения двух смартфонов: “Модель”, “Цена”, “Диагональ экрана”, “Объем батареи”, “Оценка камеры (1-10)”.

11. Конкретизация задачи. Превращаем абстрактную цель в конкретное ТЗ.
Пример запроса: Моя задача в промте звучит как “написать хороший текст”. Переформулируй эту задачу, сделав ее конкретной и измеримой. Включи в нее упоминание целевой аудитории, ключевой цели текста и желаемой реакции читателя.

12. Добавление аналогий и метафор. Просим ИИ найти яркие образы для объяснения.
Пример запроса: Я пишу промт, который должен объяснять, что такое API. Придумай 3 яркие и понятные аналогии для объяснения этого термина (например, “официант в ресторане”, “переводчик”, “электрическая розетка”).

13. Генерация LSI-ключей и синонимов. Помогаем нейросети лучше понять тему.
Пример запроса: Мой промт посвящен теме “здоровое питание”. Сгенерируй список из 20-30 связанных слов и терминов (LSI), которые помогут нейросети глубже раскрыть эту тему (например, “нутриенты”, “БЖУ”, “гликемический индекс”, “клетчатка”).

14. Усиление призыва к действию.
Пример запроса: В моем промте для генерации рекламного поста есть призыв “купить сейчас”. Предложи 5 более сильных и креативных альтернатив этому призыву.

Анализ и отладка

На этом этапе мы используем ИИ как инструмент контроля качества, чтобы найти и исправить ошибки в уже готовом промте.

15. Критика и анализ промта. Прямо просим найти слабые места.
Пример запроса: Вот мой промт: [вставить текст вашего промта]. Проанализируй его как опытный промт-инженер. Укажи на 3-5 слабых мест, неоднозначных формулировок или потенциальных проблем.

16. Стресс-тестирование. Просим придумать “вредные” запросы, чтобы сломать логику.
Пример запроса: Мой промт предназначен для ответа на вопросы клиентов о доставке. Придумай 5 каверзных или абсурдных вопросов, на которых этот промт может “сломаться” или дать неверный ответ.

17. Упрощение и сокращение. Боремся с многословием.
Пример запроса: Вот мой промт: [вставить длинный текст вашего промта]. Он слишком громоздкий. Сократи его на 30% без потери ключевого смысла. Убери всю “воду” и оставь только суть.

18. Поиск неоднозначностей. Ищем фразы, которые можно понять двояко.
Пример запроса: Проанализируй этот текст промта и найди все фразы, которые могут быть истолкованы несколькими способами. Для каждой такой фразы предложи более точную формулировку.

19. Сравнение двух версий промта. Помогаем себе выбрать лучший вариант.
Пример запроса: У меня есть две версии промта для одной и той же задачи. Проанализируй их и скажи, какая версия, по-твоему, сработает лучше и почему. Укажи на плюсы и минусы каждой.

20. Генерация чек-листа для проверки. Создаем инструмент для будущей самопроверки.
Пример запроса: Создай чек-лист из 10 пунктов для проверки качества любого промта перед использованием. Включи в него пункты о четкости цели, наличии роли, конкретности формата и т.д.

Трансформация и адаптация

Здесь мы используем ИИ, чтобы переделать существующий промт под новые задачи или условия.

21. Адаптация промта под другую нейросеть.
Пример запроса: У меня есть промт, написанный для ChatGPT. Адаптируй его для Claude, учитывая его сильные стороны (большое окно контекста) и особенности (“вежливый” стиль).

22. Изменение тональности (голоса) промта.
Пример запроса: Вот мой промт. Сейчас он написан в нейтральном стиле. Перепиши его так, чтобы он задавал тон “заботливого наставника”, а затем перепиши в стиле “строгого без компромиссов критика”.

23. “Перевод” промта для другой аудитории.
Пример запроса: Этот промт написан для генерации текста для IT-специалистов. Измени его так, чтобы он генерировал текст на ту же тему, но для гуманитариев, которые не разбираются в технических терминах.

24. Создание “легкой” и “продвинутой” версии промта.
Пример запроса: На основе этого промта создай две его версии: “Lite-версию” для новичков с минимумом инструкций, и “Pro-версию” для экспертов с кучей дополнительных правил, параметров и примеров.

25. Генерация промта из примера результата. Обратный инжиниринг.
Пример запроса: Вот пример текста, который я хочу получать: [вставить идеальный текст-результат]. Напиши промт, который с высокой вероятностью сгенерирует именно такой текст.

26. Конвертация сплошного текста в структурированный промт.
Пример запроса: У меня есть статья о том, как варить кофе. Преврати этот текст в структурированный промт для нейросети, которая будет играть роль бариста и отвечать на вопросы о кофе.

27. Создание промта для генерации изображений из текстового описания.
Пример запроса: Я хочу получить изображение “киберпанк-рыцарь в неоновом лесу”. Преврати это простое описание в детализированный промт для нейросети, генерирующей изображения. Добавь детали про освещение, стиль, композицию, цвета.

28. Создание “мастер-промта” (шаблона).
Пример запроса: Создай шаблон промта для написания обзоров на гаджеты. Используй плейсхолдеры (например, [НАЗВАНИЕ ГАДЖЕТА], [КЛЮЧЕВАЯ ФИШКА], [ЦЕНА]) вместо конкретных данных, чтобы я мог легко адаптировать его в будущем.

Фишки для искушенных: Неочевидные приемы работы с промтами

Если 28 способов выше — это надежная база, то то, что вы прочтете ниже — это уже высший пилотаж. Эти приемы позволяют не просто создавать хорошие промты, а строить целые системы и подходить к процессу как настоящий архитектор, а не простой каменщик.

Прием 1: “Промпт-деконструктор”

Суть проста: вы не просто просите ИИ покритиковать ваш промт, а заставляете его провести полный “технический разбор”. Это как отдать автомобиль на полную диагностику в сервис, а не просто спросить у соседа, почему он стучит.

Как это работает: Вы подаете на вход свой, возможно, не очень удачный промт и даете нейросети роль “Главного инженера по качеству промтов”. Ее задача — не просто сказать “тут плохо”, а разложить все по полочкам.

Практический пример:
“Ты — ведущий специалист по промт-инжинирингу. Твоя задача — провести полную деконструкцию промта, который я предоставлю ниже.
План анализа:
1. Анализ цели: Насколько четко и однозначно сформулирована конечная цель? Есть ли измеримый результат?
2. Анализ роли: Присутствует ли роль (персона)? Насколько она детализирована и релевантна задаче?
3. Анализ контекста: Достаточно ли предоставлено контекста для качественного выполнения задачи? Чего не хватает?
4. Анализ ограничений: Четко ли прописаны “красные флажки” и то, чего делать НЕ нужно?
5. Поиск “слабых звеньев”: Найди 3-5 самых неоднозначных или расплывчатых формулировок, которые могут привести к неверной интерпретации.
6. Предложения по улучшению: Для каждого найденного слабого места предложи конкретную, улучшенную формулировку.
7. Итоговая оценка: Оцени промт по 10-балльной шкале и дай краткое резюме.

Вот промт для анализа: ‘Напиши статью про новые телефоны, чтобы было интересно читать’.”

Такой подход превращает ИИ из простого помощника в мощный диагностический инструмент.

Прием 2: “Многоэтапная сборка”

Вместо того чтобы пытаться написать один гигантский промт за раз, профессионалы часто “собирают” его по частям, используя ИИ на каждом этапе. Это похоже на сборку сложного механизма: сначала делаем детали, потом узлы, и только потом — финальная сборка.

Как это работает: Вы разбиваете создание промта на несколько последовательных запросов к нейросети.

• Шаг 1: “Создай мне 5 вариантов ролевых моделей для промта, который будет писать тексты для Telegram-канала о путешествиях”.
• Шаг 2 (выбрав лучшую роль): “Отлично, берем роль ‘цифровой кочевник-минималист’. Теперь для этой роли создай структуру (план) статьи на тему ‘Как путешествовать по Азии с одним рюкзаком'”.
• Шаг 3: “Хороший план. Теперь для каждого пункта плана предложи по 1-2 примера из личного опыта этого ‘кочевника'”.
• Шаг 4: “Супер. Теперь собери все это вместе: роль, задачу (написать статью по плану), план, примеры и добавь финальные инструкции по стилю (легкий, ироничный) и формату (разбивка на короткие абзацы) в один финальный промт”.

Этот метод позволяет контролировать каждый элемент промта и добиваться максимального качества на каждом шаге, вместо того чтобы исправлять ошибки в огромном монолитном запросе.

Прием 3: “Динамические промты” с переменными

Это уже шаг в сторону автоматизации. Суть в том, чтобы создать “мастер-промт” (шаблон), а затем использовать другой, более простой вызов ИИ, чтобы заполнять в этом шаблоне переменные.

Как это работает:

1. Вы создаете очень мощный, детализированный промт-шаблон. Например, для генерации описаний товаров для маркетплейса. В нем вы используете плейсхолдеры: [ТОВАР], [ЦЕЛЕВАЯ_АУДИТОРИЯ], [КЛЮЧЕВЫЕ_ПРЕИМУЩЕСТВА], [БОЛЬ_КЛИЕНТА].

2. Затем, когда вам нужно создать описание для конкретного товара, вы делаете быстрый запрос к ИИ: “Мне нужно заполнить шаблон для товара ‘робот-пылесос’. Целевая аудитория — ‘занятые владельцы домашних животных’. Ключевые преимущества — ‘тихая работа, собирает шерсть’. Боль клиента — ‘нет времени на уборку’. Сгенерируй мне текст для каждого плейсхолдера”.

3. ИИ выдает вам готовые текстовые блоки, которые вы просто подставляете в свой мастер-промт.

Этот подход позволяет, имея один раз хорошо написанный сложный промт, генерировать на его основе десятки вариаций под разные задачи, не переписывая его каждый раз с нуля.

Заключение: От ремесла к мастерству

Работа с промтами прошла долгий путь от интуитивных попыток “угадать” правильные слова до системного инжиниринга. Использование нейросетей для написания промтов — это не уловка и не обман. Это фундаментальный сдвиг в подходе, который отделяет любителя от профессионала.

Ремесленник тратит часы, пытаясь вручную выточить идеальный запрос. Мастер же строит “станок” — систему из самих нейросетей, которая помогает ему проектировать, отлаживать и производить эти запросы быстро и предсказуемо.

Что делать прямо сейчас?

1. Выберите свой инструмент: Определитесь с 1-2 нейросетями из списка выше, которые лучше всего подходят под ваши текущие задачи. Не нужно осваивать все сразу.
2. Начните с малого: Возьмите 3-4 способа из списка “28 Практических способов” и попробуйте применить их к своим рабочим задачам уже сегодня. Например, попросите ИИ покритиковать ваш последний промт или сгенерировать для него роль.
3. Мыслите системно: Перестаньте думать о промте как о единичном артефакте. Начните воспринимать его как систему, которую можно и нужно проектировать. Попробуйте применить “многоэтапную сборку” для вашей следующей большой задачи.

Машины уже здесь. Они готовы работать на нас с поразительной эффективностью. Единственный вопрос — научимся ли мы говорить с ними на одном, профессиональном языке. И лучший учитель этого языка — сама машина.