Для создания промптов нет одной универсальной нейросети: одни модели лучше держат длинные инструкции, другие сильнее в аналитической декомпозиции задачи, третьи быстро дают рабочий черновик промпта без лишних усилий. Выбор зависит от того, что именно нужно сделать: написать промпт с нуля, улучшить слабый, разобрать задачу на части или собрать сложную инструкцию под конкретную модель.
Ниже – разбор по шести сценариям: от универсальной работы и сильного промпта до создания системных инструкций, аналитической декомпозиции, стилистической доводки и быстрого бюджетного варианта.
| Сценарий | Когда нужен | Подойдут | Что у них получается лучше всего |
| Сценарий "Универсальный" | Нужен один основной ИИ для написания, улучшения и доработки промптов под разные задачи | ChatGPT, Claude | Держат структуру промпта, помогают пройти путь от размытого запроса до четкой инструкции |
| Сценарий "По сильному промпту" | Уже есть четкое ТЗ: задача, формат ответа, ограничения, целевая модель | Claude, Qwen, ChatGPT | Лучше исполняют плотную инструкцию и точнее держат заданную рамку при генерации |
| Сценарий "Быстро и бюджетно" | Нужно много черновиков промптов, адаптаций и вариантов под разные задачи | DeepSeek, Qwen, YandexGPT | Быстро дают рабочую основу без дорогого входа |
| Сценарий "Системные инструкции и длинный контекст" | Нужно собрать сложный многоуровневый промпт из большого объема вводных, примеров и ограничений | Claude, Qwen, Kimi | Держат длинный вход, не теряют ограничения и точнее воспроизводят заданные инструкции |
| Сценарий "Аналитическая декомпозиция задачи" | Нужно разобрать сложную задачу на части, выстроить логику промпта и проверить его на прочность | Claude, DeepSeek, Qwen | Сильнее держат причинно-следственные связки и помогают найти слабые места в структуре инструкции |
| Сценарий "Стилистика, вариативность и подача" | Нужны несколько вариантов формулировок, заходов и тональностей для одного и того же запроса | ChatGPT, Gemini, DeepSeek | Лучше перестраивают язык и тон промпта, дают вариативность без полной пересборки смысла |
Таблица практических критериев ИИ
| Критерий | Что значит в контексте создания промптов | Когда особенно важен |
| Стилист Лучшие: ChatGPT, Gemini, DeepSeek |
Язык, ритм, точность формулировок, читаемость инструкции, ощущение живого и понятного запроса | Когда нужно убрать шаблонность из промпта, переписать его под другую тональность или целевую модель |
| Аналитик Лучшие: Claude, DeepSeek, Qwen |
Логика построения инструкции, декомпозиция задачи, проверка структуры промпта на слабые места | Когда промпт должен не просто звучать понятно, а вести модель по четкой логической цепочке |
| Контекстуал Лучшие: Claude, Qwen, Kimi |
Удержание длинных инструкций, точное воспроизведение ограничений, работа с многослойными вводными | Когда промпт длинный, содержит много условий, примеров и запретов, которые нельзя потерять |
| Исследователь Лучшие: Gemini, Grok, Perplexity |
Поиск актуальных данных, примеров, паттернов и внешнего контекста для обогащения промпта | Когда промпт строится на внешней фактуре: примерах из практики, актуальных форматах, реальных кейсах |
| Структуратор Лучшие: ChatGPT, Claude |
Форматирование промпта, организация блоков, схемы, разбивка на роль, задачу, ограничения и формат ответа | Когда нужно превратить хаотичный запрос в четко структурированную инструкцию |
| Генератор Лучшие: ChatGPT, Gemini |
Нестандартные углы, альтернативные формулировки, неожиданные заходы и разнообразие вариантов промпта | Когда одного варианта промпта мало и нужно быстро получить несколько разных подходов |
| Экономно Лучшие: DeepSeek, Qwen, Kimi |
Скорость и низкая стоимость при большом потоке задач по написанию и доработке промптов | Когда нужно делать много черновиков, тестов и адаптаций промптов без дорогого прогона |
Подбираем лучшие нейросети для создания промптов по разным сценариям
Ниже – точечный разбор для каждого варианта применения: какие ИИ брать, в каких ситуациях они раскрываются и где у каждого потолок.
Сценарий "Универсальный"
Подходит, когда нужен один основной инструмент для написания, улучшения и доработки промптов под разные задачи без жесткого дробления процесса на этапы.
Важные критерии: Аналитик Структуратор Стилист
- нужно написать промпт с нуля по размытому запросу и получить рабочую инструкцию за один проход;
- есть задача, но нет понимания, как правильно ее сформулировать для нейросети;
- нужно получить базовую версию промпта и потом несколько раз ее доработать по ходу;
- один и тот же промпт потом придется адаптировать под разные модели и задачи.
Лучшие модели:
- ChatGPT – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Claude – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
ChatGPT
- быстро собирает первый рабочий промпт, если нужно пройти путь от размытой идеи до четкой инструкции без долгой раскачки;
- удобен для серии итераций: уточнить роль, добавить ограничения, поменять формат ответа, переписать под другую модель;
- хорош, когда на одной смысловой базе нужно сразу несколько вариантов промпта под разные сценарии.
Когда его брать: если нужен один основной ИИ для регулярной работы с промптами и постоянных правок по ходу.
Ограничения: при слабом входе может давать слишком общую инструкцию без нужной конкретики.
Claude
- хорошо собирает промпт из подробного брифа, где много условий, ограничений и требований к формату;
- держит логику инструкции целиком, а не только отдельные удачные блоки;
- особенно полезен, когда первый драфт промпта должен быть не просто понятным, а цельным и внутренне согласованным.
Где дает лучший результат: когда нужен один сильный промпт на базе подробных вводных, а не поток быстрых вариантов.
Ограничения: менее удобен по доступности из РФ и не самый экономичный вариант для массового производства промптов.
Сценарий "По сильному промпту"
Этот сценарий нужен, когда у вас уже есть четкое ТЗ на создание промпта: задача, целевая модель, роль, формат ответа, ограничения и обязательные блоки.
Важные критерии: Контекстуал Структуратор Аналитик
Сильный промпт для создания промптов – это инструкция, где уже прописаны: задача, которую должна решить итоговая инструкция; целевая нейросеть; роль, которую должна играть модель; требования к формату ответа; ограничения и запреты; примеры желаемого результата. Такой промпт снижает риск: расплывчатой инструкции без конкретных ограничений, потери нужных блоков при генерации, одинакового шаблонного результата для разных задач, слабой или размытой роли в системной инструкции.
- вы создаете промпты по одному шаблону для разных задач и моделей;
- в команде уже есть рабочий мета-промпт под написание инструкций;
- важно, чтобы ИИ не уходил в сторону, а держал заданную рамку и структуру;
- нужно масштабировать один подход на десятки схожих задач по написанию промптов.
Лучшие модели:
- Claude – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- ChatGPT – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
Claude
- хорошо держит длинные инструкции, где важно соблюдать порядок блоков и не терять ограничения по ходу генерации;
- подходит, когда мета-промпт уже похож на внутренний регламент, а не на короткий запрос;
- дает более собранный результат, если в задаче много условий, запретов и обязательных структурных элементов.
На чем выигрывает: на плотных мета-промптах, где важно соблюдать и смысловую рамку, и точный формат итоговой инструкции.
Ограничения: не самый рациональный выбор для простых типовых задач, где хватит более дешевого варианта.
Qwen
- берите, когда мета-промпт длинный и подробный, а его нужно гонять много раз под разные задачи;
- хорошо держит большой вход и не ломается, если в инструкции много переменных и вложенных условий;
- удобен, когда нужен недорогой рабочий вариант для повторяемых сценариев написания промптов.
Когда раскрывается лучше всего: когда шаблон уже собран и его нужно масштабировать без дорогого прогона.
Ограничения: для финальной стилистической доводки формулировок промпта может потребоваться дополнительная обработка.
ChatGPT
- хорош, если мета-промпт нужно не только исполнить, но и докрутить по ходу работы;
- удобно вести серию итераций: сначала структура промпта, потом усиление ограничений, потом перепаковка под другую модель;
- помогает быстро проверить несколько версий одной и той же инструкции.
На чем выигрывает: на работе в несколько проходов, где мета-промпт постепенно уточняется и шлифуется.
Ограничения: при недостаточно жесткой инструкции может сглаживать формулировки сильнее, чем нужно.
Шаблон хорошего промпта для создания промптов:
Ты – эксперт по написанию промптов для нейросетей. Напиши сильную инструкцию по данным ниже.
Если информации достаточно – сразу пиши. Если каких-то данных не хватает – все равно сначала
сделай лучшую возможную версию, а после промпта отдельно укажи, что нужно уточнить.
Данные:
Целевая модель: {ChatGPT / Claude / Gemini / DeepSeek / другая}
Задача промпта: {что должна сделать модель, получив этот промпт}
Роль модели: {кем должна выступать модель в инструкции}
Формат ответа: {список / таблица / свободный текст / структурированный вывод / код}
Обязательные блоки: {что должно быть в ответе модели без исключений}
Ограничения и запреты: {чего нельзя делать, что нельзя включать}
Тон и стиль ответа: {деловой / простой / технический / экспертный / нейтральный}
Примеры желаемого результата: {если есть – привести хотя бы один пример}
Дополнительные настройки:
Длина промпта: {короткий однострочный / средний / подробный системный}
Уровень детализации инструкции: {минимальный / стандартный / максимальный}
Нужна ли цепочка рассуждений (chain of thought): {да / нет}
Нужны ли примеры внутри промпта: {да / нет / если да – сколько}
Требования:
– не используй расплывчатые формулировки и абстрактные просьбы;
– не добавляй лишних блоков, которых нет в задаче;
– роль, задача и формат ответа должны быть согласованы внутри промпта;
– ограничения должны быть конкретными, а не общими;
– начинай промпт сразу с роли или задачи, без пустого вступления.
Что выдать:
Блок 1 – результат
1. Основная версия промпта.
2. Короткая версия промпта для быстрого использования.
3. Системная версия промпта (для system message, если применимо).
Блок 2 – улучшения
1. Два-три альтернативных угла для той же задачи.
2. Что нужно уточнить, чтобы промпт стал сильнее.
3. Какие типичные ошибки стоит избегать при использовании этого промпта.
Сценарий "Быстро и бюджетно"
Этот сценарий нужен, когда промптов нужно много, а дорогую модель нет смысла подключать к каждому первому проходу.
Важные критерии: Экономно Структуратор
- нужно быстро сделать серию черновиков промптов под разные задачи и модели;
- требуется поток вариантов для тестов, согласований и внутренних правок;
- важны доступность без VPN и большое число бесплатных ответов;
- промпт потом все равно будет редактироваться вручную или другой моделью.
Лучшие модели:
- DeepSeek – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- YandexGPT – ⭐⭐⭐☆☆ 3.5/5
DeepSeek
- дает сильный баланс между качеством, скоростью и доступностью без VPN;
- помогает быстро собрать рабочую основу промпта, которую потом легко довести вручную или отдать другой модели;
- хорош, когда нужно делать много черновиков и адаптаций инструкций без дорогой подписки.
Когда его брать: если нужен основной бюджетный инструмент для массовой работы с промптами.
Ограничения: для самых сложных задач с длинными вводными и многоуровневой структурой может быть не первым выбором.
Qwen
- берите, когда вход длинный, а тратить дорогую модель на первый проход промпта не хочется;
- помогает быстро разобрать большой бриф и собрать из него внятный каркас инструкции;
- особенно полезен, когда черновик промпта нужно делать не из пары тезисов, а из нормального массива вводных.
Где дает лучший результат: когда нужно недорого обработать объемный вход и быстро собрать рабочую основу промпта.
Ограничения: формулировки в итоговом промпте могут получаться менее точными, чем у лидеров по аналитике.
YandexGPT
- берите для черновика, когда нужно быстро сдвинуть промпт с нуля;
- годится, чтобы собрать основу: роль, задача, простые ограничения, базовый формат ответа;
- хорошо работает как первый проход, после которого промпт уже проще дотянуть вручную.
Когда его брать: если задача типовая, вход простой и нужно быстро сдвинуться с места без лишних затрат.
Ограничения: на финальную версию сложного системного промпта его лучше не оставлять.
Сценарий "Системные инструкции и длинный контекст"
Этот сценарий нужен, когда промпт собирается из большого объема вводных: примеров, ограничений, кейсов, описаний ролей и многослойных требований к поведению модели.
Важные критерии: Контекстуал Аналитик Структуратор
- нужно собрать системный промпт из нескольких больших документов с требованиями и примерами;
- есть длинная распаковка задачи и отдельные заметки по ограничениям, которые надо свести в одну инструкцию;
- на входе много сырого материала, из которого надо вытащить смысловые опоры для промпта;
- одну инструкцию нужно собрать сразу на базе нескольких сценариев использования или типов задач.
Лучшие модели:
- Claude – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- Kimi – ⭐⭐⭐⭐☆ 4/5
Claude
- сохраняет больше важных деталей, когда вход большой и разнородный: примеры, запреты, описания ролей, форматы;
- хорошо собирает один цельный системный промпт из нескольких источников, не теряя ограничений;
- полезен, когда нельзя потерять нюансы по поведению модели, форматированию или запрещенным паттернам.
Где дает лучший результат: когда нужно перейти от хаоса исходников к одной собранной системной инструкции без потерь по смыслу.
Ограничения: менее удобен по доступности из РФ и не всегда нужен на этапе грубой первичной очистки материалов.
Qwen
- хорош, когда материалов для промпта много, а запускать дорогую модель на каждом проходе не хочется;
- держит длинный вход и помогает быстро разложить его в понятный каркас системной инструкции;
- подходит и для промежуточной сборки, и для основного черновика сложного промпта.
На чем выигрывает: на длинных вводных, где нужен баланс между объемом входа и стоимостью работы.
Ограничения: по точности формулировок в финальном промпте может потребовать дополнительной доводки.
Kimi
- берите, когда сначала нужно расчистить большой массив текста, а уже потом собирать из него промпт;
- помогает сжать длинные материалы, вытащить главное и убрать шум до финальной сборки инструкции;
- особенно полезен как промежуточный слой перед основным драфтом системного промпта.
Когда раскрывается лучше всего: на этапе предварительной очистки, сжатия и извлечения смысла из большого массива вводных.
Ограничения: чаще полезен как промежуточный слой, а не как главный инструмент для финальной версии промпта.
Сценарий "Аналитическая декомпозиция задачи"
Нужен, когда слабое место промпта – не тон и не длина, а сама логика: как именно разбита задача, насколько последовательны шаги и насколько инструкция устойчива к разным интерпретациям.
Важные критерии: Аналитик Структуратор Контекстуал
- задача для промпта сложная и многосоставная, ее сначала надо декомпозировать, а потом формулировать;
- промпт уже написан, но дает нестабильные результаты – нужно найти слабые места в логике;
- нужно проверить, насколько инструкция устойчива к разным интерпретациям модели;
- промпт рассчитан на рациональную цепочку рассуждений, а не на одноходовую генерацию.
Лучшие модели:
- Claude – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- DeepSeek – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4/5
Claude
- хорошо разбивает сложную задачу на части и выстраивает из них логичную последовательность шагов для промпта;
- помогает убрать смысловые провалы между блоками инструкции, если логика сложная или многоуровневая;
- нужен там, где промпт должен выдерживать рациональную проверку, а не только казаться понятным на первый взгляд.
На чем выигрывает: на задачах, где нужно укрепить логику промпта и убрать слабые места в структуре инструкции.
Ограничения: не самый экономичный вариант для постоянных массовых прогонов.
DeepSeek
- помогает развернуть задачу в прямые и понятные шаги без лишней обертки;
- хорошо подходит для технических и деловых промптов, где важна ясность структуры, а не декоративность;
- дает сильную рабочую основу, если нужно быстро собрать логически выверенный черновик инструкции.
Когда его брать: когда нужна логика, внятная структура и нормальный темп работы без дорогого входа.
Ограничения: если вход очень длинный и многослойный, могут быть более сильные варианты.
Qwen
- хорош, когда декомпозиция строится на большом брифе, а не на коротком запросе;
- помогает сначала разложить задачу, роли и ограничения, а потом уже собирать из них промпт;
- удобен как доступный вариант для смысловой сборки перед финальной редактурой.
Где дает лучший результат: когда логика промпта должна опираться на длинный вход и большое число вводных условий.
Ограничения: финальные формулировки промпта могут потребовать отдельной стилистической обработки.
Сценарий "Стилистика, вариативность и подача"
Этот сценарий нужен, когда логика промпта уже собрана, но формулировки звучат шаблонно, слишком технически или не дают достаточно разных вариантов подачи задачи.
Важные критерии: Стилист Генератор
- нужно переписать один и тот же промпт в нескольких тональностях под разные целевые модели;
- инструкция получилась слишком сухой, тяжеловесной или похожей на технический регламент;
- нужны разные формулировки роли, задачи и ограничений для тестирования нескольких версий промпта;
- важно протестировать несколько углов подачи одной задачи на одной смысловой базе.
Лучшие модели:
- ChatGPT – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Gemini – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- DeepSeek – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
ChatGPT
- хорошо подходит, когда на одной смысловой базе нужно быстро получить несколько вариантов формулировок промпта;
- помогает переписать инструкцию в другой тон без полной пересборки логики;
- особенно удобен, если нужно сравнить несколько версий одного промпта и быстро выбрать рабочую.
Когда раскрывается лучше всего: когда нужна вариативность на базе уже собранной логики и структуры промпта.
Ограничения: без жесткой конкретики может делать формулировки слишком универсальными и гладкими.
Gemini
- хорош, когда нужны еще три-пять вариантов формулировки задачи в промпте, а не еще одна почти такая же версия;
- помогает найти другой угол подачи, нестандартные формулировки роли и менее однотипные заходы;
- стоит брать как дополнительный слой, если базовые варианты промпта уже получились слишком похожими друг на друга.
На чем выигрывает: на поиске свежих формулировок и дополнительных вариантов подачи задачи в промпте.
Ограничения: доступ из РФ может требовать VPN, как единственный основной инструмент уступает универсальным лидерам.
DeepSeek
- хорошо переписывает сухой технический промпт в более живую инструкцию, не разваливая логику;
- помогает сменить подачу задачи, но сохранить роль, ограничения и ключевые требования;
- особенно хорош там, где таких правок много и нужен внятный результат без дорогого прогона.
Когда его брать: если нужна стилистическая доводка промпта без дорогой подписки и без потери логики.
Ограничения: для максимальной вариативности формулировок может быть не таким сильным, как лидеры по генеративности.
Сильные ИИ-связки для создания промптов
Одной модели часто хватает для черновика, но на сложных задачах лучше работают связки, где роли разделены по этапам.
Связка 1: Внешняя фактура + финальная инструкция
Связка: Grok + Claude или ChatGPT
Когда полезна: нужно написать промпт под задачу, которая опирается на актуальные паттерны, свежие примеры или реальный контекст из открытых источников.
- Шаг 1: Grok собирает актуальные примеры, паттерны и контекст по теме задачи.
- Шаг 2: Claude или ChatGPT превращают эту фактуру в структурированный промпт с ролью, задачей и ограничениями.
Результат: промпт опирается не только на внутренние тезисы, но и на актуальный внешний контекст.
Связка 2: Очистка длинных материалов + финальная сборка промпта
Связка: Kimi + Claude
Когда полезна: на входе большой массив вводных – описания задач, примеры, ограничения, кейсы, которые надо свести в одну инструкцию.
- Шаг 1: Kimi сжимает вход, вытаскивает ключевые требования, ограничения и смысловые блоки.
- Шаг 2: Claude собирает из этой выжимки цельный системный промпт.
Результат: меньше шума, меньше ручной склейки, меньше потерь по смыслу в финальной инструкции.
Связка 3: Бюджетный черновик + стилистическая доводка
Связка: DeepSeek + ChatGPT
Когда полезна: нужно быстро и недорого собрать основу промпта, а потом усилить формулировки.
- Шаг 1: DeepSeek делает каркас, логику и базовый черновик инструкции.
- Шаг 2: ChatGPT дает несколько вариантов формулировок, тональностей и альтернативных заходов.
Результат: хороший баланс между экономичностью и качеством финальной подачи промпта.
Связка 4: Основной промпт + критический разбор
Связка: Claude + DeepSeek
Когда полезна: промпт важный и перед запуском нужно проверить его на прочность и найти слабые места.
- Шаг 1: Claude пишет первую полную версию промпта.
- Шаг 2: DeepSeek получает задачу разобрать инструкцию на слабые формулировки, провалы в логике, лишние блоки и неустойчивые ограничения.
Результат: промпт проходит внутреннюю проверку до запуска в работу.
Если нужен быстрый выбор
- Если нужен один основной ИИ для написания промптов – ChatGPT
- Если важнее собранность, логика и длинные вводные – Claude
- Если нужен лучший бюджетный вариант без VPN – DeepSeek
- Если нужно обработать большой массив вводных перед сборкой промпта – Kimi или Qwen
- Если промпт строится по подробному шаблону и сильному мета-промпту – Claude, Qwen или ChatGPT
- Если нужно усилить логику и аргументацию внутри инструкции – Claude или DeepSeek
- Если нужны варианты формулировок, тональностей и заходов – ChatGPT, Gemini или DeepSeek
- Если нужны актуальные примеры и внешний контекст для промпта – Grok как вспомогательный слой
Список лучших ИИ для создания промптов из этой статьи
| Модель | Адрес | VPN из РФ | Бесплатный доступ | Комментарий |
| ChatGPT | chatgpt.com | Да | Мало | Универсальный, итерации, вариативность |
| Claude | claude.ai | Да | Мало | Длинный вход, логика, системные промпты |
| Qwen | chat.qwen.ai | Нет | Много | Длинный контекст, мета-промпты, бюджетно |
| DeepSeek | chat.deepseek.com | Нет | Много | Черновики, логика, доводка – без VPN |
| Kimi | kimi.com | Нет* | Много | Разбор больших массивов, промежуточный слой |
| Gemini | gemini.google.com | Да* | Средне | Вариативность формулировок, новые заходы |
| Grok | grok.com | Да* | Мало | Актуальные примеры, внешний контекст |
| YandexGPT | ya.ru/ai | Нет | Много | Быстрый черновик, простые задачи |
| GLM | chatglm.cn | Нет | Средне | Структура, аналитика, бюджетный вход |
| MiniMax | hailuoai.video | Нет* | Средне | Базовые промпты, доступный вариант |
*Стоит проверить актуальность (данные меняются в обе стороны)
Практические советы перед работой с нейросетью по созданию промптов
Как не получить шаблонный результат
- Не начинайте с запроса "напиши промпт" без указания задачи, целевой модели и нужного формата ответа – почти всегда получится общая и слабая инструкция.
- Сразу задавайте контекст: для какой модели промпт, что она должна делать, какой результат ожидается на выходе.
- Просите не один вариант, а минимум два-три: основную версию, короткую и альтернативный угол подачи задачи.
- Добавляйте ограничения: без расплывчатых формулировок, без лишних вступлений, без додумывания данных.
- Если промпт адресный, сразу давайте контекст целевой модели: ее сильные стороны, поведение, особенности восприятия инструкций.
Как строить работу по шагам
- Не просите сразу финальный промпт, если задача сложная: сначала декомпозиция, потом структура, потом полный черновик, потом стилистическая доводка.
- На первом проходе полезно просить не готовый промпт, а каркас: роль, задача, ограничения, формат ответа, примеры.
- Если исходников много, сначала дайте задачу на сжатие и структурирование, а уже потом на написание инструкции.
- Не смешивайте в одном запросе декомпозицию задачи, написание промпта, его критику и стилистическую доводку.
- Для тестовых задач сначала собирайте базовую смысловую версию промпта, а уже потом заказывайте несколько стилистических вариаций.
Что обязательно перепроверять
- Роль модели: именно там чаще всего появляются либо слишком общие формулировки, либо внутренние противоречия с задачей.
- Все ограничения и запреты: модель должна их соблюдать, а не обходить при первой возможности – проверяйте, насколько они конкретны.
- Логику перехода между блоками: роль, задача, контекст, ограничения, формат ответа должны быть согласованы между собой.
- Формулировки задачи: в них часто появляются размытые глаголы вместо конкретного ожидаемого действия.
- Формат ответа: он должен быть прописан явно, иначе модель выберет его самостоятельно – и не всегда удачно.
