Промпты для нейросетей

Промпты для IT-специалиста. 26 готовых примеров для генерации

От NP_Article

ИИ-технолог

Обучение управлению ИИ с 0 до мастерского уровня

250+ уроков Начато наполнение Без инфоцыган и воды
Вся программа

Современный IT-специалист – это не только разработчик, тестировщик или администратор систем. Это человек, который постоянно решает нестандартные задачи, ищет информацию и оптимизирует свою работу. Нейросети стали мощным инструментом в этом процессе, но их эффективность напрямую зависит от качества команд. Найти по-настоящему рабочие промпты для IT-специалиста – задача не из легких, ведь большинство списков в сети предлагают лишь поверхностные и общие решения.

Эта статья создана, чтобы исправить эту ситуацию. Здесь собраны не просто команды, а готовые фреймворки для решения конкретных, ежедневных задач, с которыми сталкиваются в IT. Материал поможет перестать тратить время на бесконечные переформулировки запросов и начать получать точные, полезные ответы с первой попытки.

Использование этих примеров поможет в следующих ситуациях:

  • Когда нужно быстро сгенерировать код по заданным требованиям.
  • При необходимости написать техническую документацию или объяснить сложный концепт.
  • В процессе отладки и поиска причин неочевидных ошибок в коде.
  • Для проектирования архитектуры нового сервиса или компонента.
  • Когда требуется составить сложные SQL-запросы или скрипты для автоматизации.

Типичные ошибки при работе с нейросетями в IT

  1. Давать слишком общие и размытые команды. Запрос «напиши код для авторизации» приведет к созданию универсального, но бесполезного в конкретном проекте кода, так как нейросеть не знает ни ваш стек технологий, ни требования к безопасности.
  2. Не предоставлять достаточный контекст. Если не указать версию языка, используемые библиотеки и архитектуру проекта, полученный ответ может оказаться несовместимым с вашей кодовой базой и потребует значительной доработки.
  3. Слепо доверять сгенерированному коду и не проверять его. ИИ может допускать логические ошибки, использовать устаревшие практики или даже создавать уязвимости в безопасности. Любой сгенерированный фрагмент требует тщательного анализа и тестирования.
  4. Забывать про итерационный подход. Вместо того чтобы пытаться решить сложную задачу одним гигантским промптом, гораздо эффективнее разбить ее на части и уточнять детали в диалоге с моделью. Это экономит время и повышает качество результата.
  5. Использовать нейросеть для задач, где важна абсолютная точность без проверки. Например, для генерации критически важных конфигураций безопасности или сложных финансовых расчетов. Ошибка модели в таком случае может привести к катастрофическим последствиям.
  6. Игнорировать форматирование ответа. Без четких указаний по структуре (например, «ответ в формате JSON», «предоставь в виде таблицы») модель выдаст сплошной текст, который будет неудобно анализировать и использовать в дальнейшей работе.

От плохого запроса к хорошему: примеры для IT-задач

Слабый промпт (частая ошибка) Почему это плохо Сильный промпт (как надо)
Напиши функцию на Python для сортировки списка. Неясно, какой список, какой алгоритм, какие требования к производительности. Результат будет самым базовым и, скорее всего, не подойдет для реальной задачи. Напиши функцию на Python 3.9, которая принимает на вход список словарей (каждый словарь – пользователь с полями ‘id’, ‘name’, ‘age’) и сортирует его по полю ‘age’ по убыванию. Используй встроенный метод `sort()` или функцию `sorted()`. Добавь docstring с описанием и примерами.
Объясни, что такое Docker. Очень общий вопрос. Модель не знает уровень подготовки спрашивающего. Ответ может быть либо слишком сложным для новичка, либо слишком простым для опытного инженера. Объясни концепцию Docker как для системного администратора с 5-летним опытом, который никогда не работал с контейнеризацией. Сравни Docker с виртуальными машинами, акцентируя внимание на разнице в использовании ресурсов, скорости запуска и изоляции.
Мой код не работает. Вот ошибка: `NullPointerException`. Без кода и контекста его выполнения невозможно определить причину. Это равносильно жалобе врачу на «боль» без указания, где болит. У меня возникает ошибка `NullPointerException` в Java. Вот фрагмент кода: `[вставить код]`. Я ожидаю, что объект `user` будет инициализирован, но, похоже, в некоторых случаях он равен `null`. Подскажи, в каких местах этого метода стоит добавить проверки на `null` и как лучше обработать эту ситуацию?
Напиши SQL-запрос. Гениально в своей лаконичности и так же бесполезно. Непонятно, для какой СУБД, какая структура таблиц, что нужно получить в итоге. Для СУБД PostgreSQL составь SQL-запрос, который выводит список всех пользователей (`users`), сделавших более 10 заказов (`orders`) за последний месяц. Таблица `users` имеет поля `id`, `name`. Таблица `orders` имеет поля `id`, `user_id`, `created_at`. Связь через `users.id` и `orders.user_id`.

26 промптов для IT-специалиста: готовые запросы для генерации

Генерация кода функции с учетом окружения

Проблема:
Нужно написать функцию, которая будет работать в рамках существующего проекта со своим стеком, версиями и правилами оформления кода.

Решение:
Промпт задает все необходимые ограничения, чтобы сгенерированный код был максимально близок к готовому к использованию решению.

Текст промпта:

*****

Ты – опытный Senior-разработчик на [укажите язык программирования, например, «Python»].

Твоя задача – написать функцию, которая [опишите назначение функции, например, «принимает строку и возвращает ее в обратном порядке»].

Контекст:

  1. Язык и версия: [укажите язык и версию, например, «Python 3.10»].
  2. Основной фреймворк/библиотека: [укажите фреймворк, если есть, например, «Django 4.0» или «без внешних зависимостей»].
  3. Стиль кода: [укажите стандарт оформления, например, «PEP 8»].
  4. Существующий код: [если нужно, приведите пример существующего кода, с которым функция должна взаимодействовать].

Требования к результату:

  • Код должен быть снабжен комментариями, объясняющими логику.
  • Функция должна иметь docstring (строку документации) с описанием ее работы, параметров и возвращаемого значения.
  • Предоставь 2-3 примера использования функции с различными входными данными.

Ограничения:

  • Не использовать [перечислите библиотеки или подходы, которые нельзя использовать, например, «библиотеку ‘numpy'»].
  • Код должен быть оптимизирован по [укажите критерий, например, «потреблению памяти»].

*****

Почему это работает:
Четкое определение роли, контекста (версия, стиль) и формата ответа заставляет модель генерировать код, который не придется долго «причесывать» и адаптировать под проект.

Написание технических тестов для функции

Проблема:
Написание тестов – рутинная, но необходимая задача. Часто на нее не хватает времени или фантазии, чтобы покрыть все крайние случаи.

Решение:
Промпт делегирует ИИ задачу по генерации тестовых сценариев, включая позитивные, негативные и граничные случаи.

Текст промпта:

*****

Ты – QA-инженер с опытом в автоматизации тестирования на [укажите язык, например, «JavaScript»].

Твоя задача – написать набор тестов для следующей функции, используя фреймворк [укажите фреймворк для тестирования, например, «Jest»].

Вот код функции:

[вставьте сюда код вашей функции]

Требования к тестам:

  1. Позитивные тесты: проверь работу функции с корректными и ожидаемыми данными.
  2. Негативные тесты: проверь, как функция обрабатывает некорректные данные (например, неправильный тип, null, undefined).
  3. Граничные случаи: проверь работу с граничными значениями (например, пустые строки, пустые массивы, нулевые значения, очень большие числа).
  4. Назови каждый тест так, чтобы было понятно, что именно он проверяет.

Формат ответа: предоставь готовый файл с тестами, который можно сразу запустить.

*****

Почему это работает:
Разделение на позитивные, негативные и граничные случаи заставляет модель мыслить как тестировщик и покрывать те сценарии, которые разработчик мог упустить.

Рефакторинг и оптимизация существующего кода

Проблема:
Есть работающий, но «грязный» или медленный код, который нужно улучшить. Сложно понять, с чего начать и какие практики применить.

Решение:
Промпт просит ИИ выступить в роли опытного наставника, который не просто перепишет код, а объяснит, какие именно улучшения были сделаны и почему.

Текст промпта:

*****

Ты – эксперт по чистоте кода и оптимизации производительности в [укажите язык, например, «C#»].

Проанализируй следующий фрагмент кода и проведи его рефакторинг.

Исходный код:

[вставьте сюда ваш "грязный" код]

Цели рефакторинга:

  1. Улучшение читаемости: используй понятные имена переменных, разбей длинные методы на более мелкие.
  2. Оптимизация производительности: [укажите, что именно нужно оптимизировать, например, «уменьшить количество обращений к базе данных» или «сократить время выполнения цикла»].
  3. Применение лучших практик: используй [укажите паттерны или принципы, например, «принципы SOLID» или «паттерн ‘Фабрика'»].

Формат ответа:

  1. Сначала предоставь улучшенную версию кода.
  2. Затем, в виде маркированного списка, подробно объясни каждое изменение: что было плохо в старом коде и почему новый вариант лучше.

*****

Почему это работает:
Требование объяснить каждое изменение превращает ИИ из «черного ящика» в обучающий инструмент. Вы не просто получаете хороший код, но и понимаете логику его улучшения.

Объяснение сложного фрагмента кода

Проблема:
Вы столкнулись с чужим или старым кодом, логика которого неочевидна. На его разбор уходит много времени.

Решение:
Промпт просит ИИ «прочитать» код и пересказать его логику человеческим языком, как если бы это делал коллега.

Текст промпта:

*****

Ты – тимлид, который помогает junior-разработчику разобраться в коде.

Объясни пошагово, что делает следующий фрагмент кода на языке [укажите язык]. Объясняй просто, без сложного жаргона.

Код для анализа:

[вставьте сюда сложный для понимания код]

Формат объяснения:

  • Сначала дай общее описание: какова главная цель этого кода?
  • Затем, в виде нумерованного списка, пройдись по коду строка за строкой или по логическим блокам и объясни, что происходит на каждом шаге.
  • В конце укажи, какие могут быть потенциальные проблемы или неочевидные моменты в этом коде.

*****

Почему это работает:
Роль «тимлида для джуниора» и требование простого языка заставляют модель избегать технических сложностей и фокусироваться на сути, делая объяснение максимально доступным.

Поиск и исправление ошибок (дебаггинг)

Проблема:
В коде возникает ошибка, но ее причина неясна. Логи и сообщения об ошибках не дают полной картины.

Решение:
Промпт предоставляет ИИ всю необходимую информацию (код, ошибка, ожидаемое поведение) для проведения «виртуальной» отладки.

Текст промпта:

*****

Ты – опытный отладчик, способный найти корень проблемы по минимальным данным.

У меня есть проблема в коде на [укажите язык].

  1. Код, вызывающий проблему:
[вставьте фрагмент кода]
  1. Сообщение об ошибке, которое я получаю:
[вставьте полный текст ошибки, включая стек вызовов]

  1. Что я ожидаю от кода: [опишите, каким должно быть правильное поведение].

  2. Что происходит на самом деле: [опишите фактическое поведение].

Проанализируй эту информацию и ответь на следующие вопросы:

  • Какова наиболее вероятная причина этой ошибки?
  • Какие шаги мне предпринять для диагностики, чтобы подтвердить твою гипотезу?
  • Предложи 1-2 варианта исправления кода.

*****

Почему это работает:
Структурированная подача информации (код, ошибка, ожидания) помогает модели точно локализовать проблему, а запрос на шаги для диагностики учит правильному подходу к отладке.

Написание технической документации

Проблема:
Никто не любит писать документацию. Это скучно, долго и часто откладывается на потом. Конечно, есть и те, кто это любит, но мы сейчас не о них.

Решение:
Промпт автоматизирует создание основы для документации, которую останется только немного доработать.

Текст промпта:

*****

Ты – технический писатель, который создает понятную и структурированную документацию для разработчиков.

Твоя задача – написать документацию для следующего API-метода (или функции/класса).

Исходная информация:

  • Код:
[вставьте код функции, метода или класса]
  • Целевая аудитория: [укажите, для кого документация, например, «для frontend-разработчиков, которые будут использовать этот API»].

Создай документацию в формате Markdown, которая включает следующие разделы:

  1. Краткое описание: что делает этот метод.
  2. Эндпоинт и метод: например, POST /api/users.
  3. Параметры запроса: таблица с полями (Название, Тип, Описание, Обязательность).
  4. Тело запроса (для POST/PUT): пример в формате JSON.
  5. Пример успешного ответа: код статуса и тело ответа в формате JSON.
  6. Примеры ошибочных ответов: таблица с кодами ошибок и их причинами.
  7. Пример использования на [укажите язык или инструмент, например, «cURL» или «JavaScript (fetch)»].

*****

Почему это работает:
Четкая структура (разделы, таблицы) и определение целевой аудитории позволяют ИИ сгенерировать исчерпывающую и полезную документацию, а не просто пересказ кода.

Составление сложного SQL-запроса

Проблема:
Нужно получить данные из нескольких таблиц со сложными условиями, объединениями и агрегацией. Написание такого запроса вручную требует времени и может содержать ошибки.

Решение:
Промпт описывает структуру базы данных и желаемый результат на человеческом языке, перекладывая задачу по написанию SQL-кода на ИИ.

Текст промпта:

*****

Ты – эксперт по базам данных, который пишет эффективные SQL-запросы.

Составь SQL-запрос для СУБД [укажите СУБД, например, «MySQL 8.0»].

Структура таблиц:

  • table1 (поля: [список полей с типами])
  • table2 (поля: [список полей с типами])
  • table3 (поля: [список полей с типами])
  • Связи между таблицами: [опишите, как таблицы связаны, например, «table1.id = table2.t1_id»].

Что нужно сделать:
[Опишите задачу на естественном языке. Например: «Нужно получить 5 самых активных пользователей за последний месяц. Активность определяется количеством комментариев. Результат должен содержать имя пользователя и количество его комментариев.»].

Требования к запросу:

  • Запрос должен быть оптимизирован для работы с большими объемами данных.
  • Включи комментарии в SQL-код, объясняющие логику объединения таблиц и фильтрации.

*****

Почему это работает:
Предоставление полной схемы данных и описание задачи на естественном языке позволяет модели точно понять намерение и сгенерировать синтаксически верный и логически корректный запрос.

Проектирование архитектуры приложения

Проблема:
Нужно спроектировать архитектуру нового сервиса или приложения, но сложно учесть все аспекты: масштабируемость, надежность, безопасность.

Решение:
Промпт ставит ИИ в роль системного архитектора и просит предложить варианты архитектуры, основываясь на заданных требованиях.

Текст промпта:

*****

Ты – системный архитектор с опытом проектирования высоконагруженных и отказоустойчивых систем.

Я планирую разработать [опишите тип приложения, например, «сервис для обработки и хранения пользовательских изображений»].

Основные требования:

  1. Функциональные: [перечислите основные функции, например, «загрузка, изменение размера, наложение фильтров, хранение»].
  2. Нефункциональные:
    • Ожидаемая нагрузка: [укажите, например, «1000 запросов в секунду»].
    • Масштабируемость: [требования к масштабированию, например, «горизонтальная»].
    • Надежность: [требования к доступности, например, «99.9%»].
    • Бюджет: [укажите ограничения, например, «использовать преимущественно бесплатные или open-source решения»].

Предложи 2 варианта архитектуры (например, монолитную и микросервисную). Для каждого варианта:

  • Опиши основные компоненты и их взаимодействие.
  • Предложи стек технологий (языки, базы данных, брокеры сообщений).
  • Укажи сильные и слабые стороны данного подхода в контексте моих требований.
  • Предоставь простую диаграмму в виде текста (ASCII) или в формате Mermaid.

*****

Почему это работает:
Запрос на несколько вариантов с анализом плюсов и минусов заставляет модель провести сравнительный анализ, а не предлагать первое попавшееся решение. Это дает более объективную картину для принятия решения.

Генерация скрипта для автоматизации (Bash/PowerShell)

Проблема:
Нужно автоматизировать рутинную задачу в операционной системе (например, бэкап, обработку файлов, развертывание), но синтаксис командной строки постоянно забывается.

Решение:
Промпт позволяет описать задачу и получить готовый скрипт с комментариями.

Текст промпта:

*****

Ты – DevOps-инженер, мастер написания скриптов для автоматизации.

Напиши скрипт на [укажите язык, например, «Bash» или «PowerShell»] для операционной системы [укажите ОС, например, «Ubuntu 22.04»].

Задача скрипта:
[Опишите пошагово, что должен делать скрипт. Например:

  1. Создать резервную копию папки /var/www/site в архив .tar.gz.
  2. Назвать архив в формате backup-YYYY-MM-DD.tar.gz.
  3. Переместить архив в папку /var/backups.
  4. Удалить архивы старше 7 дней в папке /var/backups.]

Требования:

  • Скрипт должен содержать комментарии, объясняющие каждую команду.
  • Добавь обработку ошибок (например, если папка-источник не существует).
  • В начале скрипта укажи, как сделать его исполняемым и как его запускать.

*****

Почему это работает:
Пошаговое описание задачи и требование добавить комментарии и обработку ошибок гарантируют, что сгенерированный скрипт будет не только рабочим, но и понятным и надежным.

Подготовка к техническому собеседованию

Проблема:
Предстоит собеседование на техническую позицию, и нужно освежить знания, а также подготовиться к каверзным вопросам.

Решение:
ИИ выступает в роли интервьюера, задавая вопросы по указанной теме и оценивая ответы.

Текст промпта:

*****

Ты – технический интервьюер из крупной IT-компании. Я готовлюсь к собеседованию на позицию «[укажите позицию, например, «Middle Java Developer»]».

Проведи для меня имитацию собеседования.

Тема: [укажите тему, например, «Коллекции в Java» или «Основы работы с Kubernetes»].

Правила игры:

  1. Задавай мне по одному вопросу за раз.
  2. Жди моего ответа.
  3. После моего ответа дай обратную связь: насколько он полный и точный, что можно было бы добавить, какие ошибки я допустил.
  4. Задавай как теоретические вопросы, так и небольшие практические задачи.
  5. Начни с простых вопросов и постепенно повышай сложность.

Начинай. Задай первый вопрос.

*****

Почему это работает:
Интерактивный формат позволяет не просто получить список вопросов, а активно потренироваться, получая немедленную обратную связь, что гораздо эффективнее пассивного чтения.

Перевод технического текста с сохранением контекста

Проблема:
Нужно перевести статью, документацию или email с одного языка на другой, но обычные онлайн-переводчики теряют технический смысл, неправильно переводя термины.

Решение:
Промпт указывает на важность сохранения технической терминологии, что повышает качество перевода.

Текст промпта:

*****

Ты – профессиональный технический переводчик, специализирующийся на IT-тематике.

Переведи следующий текст с [укажите исходный язык] на [укажите целевой язык].

Текст для перевода:

[вставьте сюда исходный текст]

Ключевые требования:

  1. Сохрани оригинальный смысл и стиль.
  2. Технические термины (например, [приведите 2-3 примера терминов из текста: «dependency injection», «immutable», «request throttling»]) оставь на английском языке или используй общепринятый в [целевой язык] аналог. Не переводи их дословно, если это искажает смысл.
  3. Сохрани форматирование, включая абзацы, списки и выделение кода.

*****

Почему это работает:
Указание на конкретные термины и требование не переводить их дословно заставляют модель уделить особое внимание профессиональной лексике, что является главной проблемой стандартных переводчиков.

Создание конфигурационных файлов

Проблема:
Настройка инструментов вроде Nginx, Docker Compose или webpack требует написания сложных конфигурационных файлов, синтаксис которых легко забыть.

Решение:
Промпт описывает желаемую конфигурацию на высоком уровне, а ИИ генерирует соответствующий файл.

Текст промпта:

*****

Ты – эксперт по настройке [укажите инструмент, например, «Nginx»].

Создай конфигурационный файл [название файла, например, nginx.conf] для следующей задачи: [опишите задачу, например, «настроить Nginx в качестве обратного прокси для Node.js-приложения»].

Требования к конфигурации:

  • Nginx должен слушать порт 80.
  • Все запросы к site.com должны перенаправляться на http://localhost:3000.
  • Запросы к статическим файлам в /static/ (css, js, jpg, png) должны обслуживаться напрямую Nginx из папки /var/www/site/static.
  • Настрой кэширование статики на 1 месяц.
  • Добавь базовую защиту от DDoS-атак (ограничение числа запросов).

Предоставь готовый конфигурационный файл с подробными комментариями к каждой секции.

*****

Почему это работает:
Промпт избавляет от необходимости помнить точный синтаксис и директивы. Описание требований в виде списка позволяет ИИ последовательно сгенерировать все нужные блоки конфигурации.

Анализ лог-файлов

Проблема:
Произошел сбой, и нужно проанализировать огромный лог-файл, чтобы найти причину. Вручную это делать долго и неэффективно.

Решение:
ИИ помогает «просеять» логи, найти аномалии и сгруппировать ошибки.

Текст промпта:

*****

Ты – системный аналитик, специализирующийся на поиске аномалий в логах.

Проанализируй следующий фрагмент лог-файла [укажите тип лога, например, «веб-сервера Apache»].

Фрагмент лога:

[вставьте сюда репрезентативный кусок лога, 50-100 строк]

Твоя задача:

  1. Определи и сгруппируй все уникальные ошибки, которые встречаются в этом логе.
  2. Для каждой группы ошибок укажи, как часто она встречается.
  3. Найди любые необычные или подозрительные записи (например, резкий рост запросов с одного IP, попытки сканирования уязвимостей).
  4. Дай краткое резюме: каково общее состояние системы, судя по этим логам? Какая проблема является наиболее критичной?

*****

Почему это работает:
Модель способна быстро обрабатывать и структурировать большие объемы текста, выполняя работу, которая для человека была бы монотонной и утомительной. Это отличный пример усиления человеческих способностей.

Генерация данных для тестирования

Проблема:
Для тестирования приложения или наполнения базы данных на этапе разработки нужны реалистичные, но фиктивные данные.

Решение:
Промпт генерирует наборы данных в нужном формате (JSON, CSV, SQL).

Текст промпта:

*****

Ты – генератор тестовых данных.

Создай набор из [количество] фиктивных записей для [опишите сущность, например, «пользователей интернет-магазина»].

Требуемый формат: [укажите формат, например, «JSON-массив», «CSV», «SQL INSERT-запросы»].

Каждая запись должна содержать следующие поля:

  • id: уникальный идентификатор (число).
  • firstName: имя (русское).
  • lastName: фамилия (русская).
  • email: уникальный email-адрес.
  • registrationDate: дата регистрации в формате ISO 8601 (в пределах последнего года).
  • lastLoginIp: IP-адрес.
  • status: одно из значений: «active», «inactive», «banned» (распредели их примерно в пропорции 70/20/10).

Предоставь только готовые данные без дополнительных объяснений.

*****

Почему это работает:
Четкое описание структуры записи, типов данных и форматов вывода позволяет получить данные, которые можно сразу использовать в приложении или тестах без ручной обработки.

Сравнение технологий или библиотек

Проблема:
Нужно выбрать инструмент для новой задачи (например, фреймворк, библиотеку, базу данных), но сложно сделать объективный выбор, не потратив дни на исследования.

Решение:
Промпт запрашивает у ИИ взвешенное сравнение по ключевым критериям.

Текст промпта:

*****

Ты – независимый технический консультант.

Мне нужно выбрать между [технология 1, например, «React»] и [технология 2, например, «Vue»] для проекта [опишите проект, например, «создание панели администратора для CRM-системы»].

Проведи детальное сравнение этих двух технологий по следующим критериям:

  1. Порог вхождения и кривая обучения.
  2. Производительность (реальная и воспринимаемая).
  3. Экосистема (количество библиотек, инструментов, готовых решений).
  4. Размер сообщества и качество документации.
  5. Гибкость и возможности кастомизации.
  6. Поддержка и долгосрочные перспективы.

Представь результат в виде таблицы. В конце дай свою рекомендацию: какая технология лучше подходит для моего проекта и почему.

*****

Почему это работает:
Запрос на сравнение по конкретным критериям и в формате таблицы заставляет модель дать структурированный и аргументированный ответ, а не общие фразы. Описание проекта помогает сделать рекомендацию более релевантной.

Написание Commit Message по правилам

Проблема:
Написание хороших сообщений для коммитов – это искусство. Часто на это не хватает времени, и история изменений превращается в хаос из «fix», «update».

Решение:
Промпт генерирует осмысленное сообщение для коммита на основе предоставленного diff-файла.

Текст промпта:

*****

Ты – ассистент разработчика, который помогает писать идеальные сообщения для коммитов в Git.

Я сделал изменения в коде. Сгенерируй для них сообщение коммита в формате Conventional Commits.

Вот вывод команды git diff:

[вставьте сюда результат выполнения `git diff`]

Твоя задача:

  1. Проанализируй изменения.
  2. Определи тип коммита (feat, fix, refactor, style, docs, test, chore).
  3. Напиши короткий, но информативный заголовок (не более 50 символов).
  4. При необходимости добавь развернутое описание, объясняющее, ЧТО было изменено и ПОЧЕМУ.

Предоставь только текст готового сообщения для коммита.

*****

Почему это работает:
Модель отлично справляется с анализом изменений в тексте (коде) и их обобщением. Это экономит умственные усилия и помогает поддерживать чистоту в истории версий без дополнительных затрат времени.

Составление плана изучения новой технологии

Проблема:
Хочется изучить новую технологию или язык, но непонятно, с чего начать, в каком порядке двигаться и на что обратить внимание.

Решение:
ИИ составляет пошаговый план обучения, от основ к продвинутым темам.

Текст промпта:

*****

Ты – опытный наставник (ментор), который составляет персонализированные планы обучения.

Составь для меня пошаговый план изучения [укажите технологию, например, «языка программирования Go»] с нуля до уровня, достаточного для прохождения собеседования на Junior-позицию.

Мой текущий опыт: [кратко опишите свой бэкграунд, например, «2 года опыта в веб-разработке на Python»].

План должен быть разбит на недели (рассчитай его примерно на [укажите срок, например, «8 недель»]). Для каждой недели:

  • Укажи главную тему для изучения.
  • Перечисли ключевые подтемы и концепции.
  • Предложи небольшую практическую задачу или мини-проект для закрепления материала.
  • Посоветуй 1-2 бесплатных ресурса (статьи, видео, документация) по теме недели.

*****

Почему это работает:
Запрос на разбивку по неделям с практическими задачами и ресурсами превращает абстрактное «изучить Go» в конкретный и выполнимый план действий.

Генерация регулярного выражения

Проблема:
Написание и отладка регулярных выражений – занятие, которое многие разработчики считают сродни темной магии. Синтаксис сложен и неочевиден.

Решение:
Промпт позволяет описать шаблон поиска на естественном языке и получить готовую «регулярку».

Текст промпта:

*****

Ты – эксперт по регулярным выражениям.

Напиши регулярное выражение (совместимое с [укажите движок, например, «PCRE (PHP, Python)» или «JavaScript»]), которое находит [опишите, что нужно найти].

Примеры строк, которые должны совпасть:

  • [пример 1]
  • [пример 2]

Примеры строк, которые НЕ должны совпасть:

  • [пример 3]
  • [пример 4]

Формат ответа:

  1. Готовое регулярное выражение.
  2. Подробное объяснение каждой части выражения (какой символ за что отвечает).

*****

Почему это работает:
Предоставление как положительных, так и отрицательных примеров – ключ к успеху. Это позволяет модели точно понять границы шаблона и избежать слишком «жадных» или слишком строгих выражений.

Мозговой штурм для решения проблемы

Проблема:
Есть сложная техническая или продуктовая проблема, и вы зашли в тупик, рассматривая только очевидные решения.

Решение:
ИИ выступает в роли креативного партнера для мозгового штурма, предлагая нестандартные подходы.

Текст промпта:

*****

Ты – креативный инженер-изобретатель, который умеет смотреть на проблемы под неожиданным углом.

Давай устроим мозговой штурм. Проблема: [подробно опишите проблему, например, «наш веб-сайт медленно загружается для пользователей в Азии, хотя основной сервер находится в Европе»].

Текущие ограничения: [перечислите ограничения, например, «бюджет на инфраструктуру ограничен», «мы не можем менять основного хостинг-провайдера»].

Набросай 10 идей для решения этой проблемы, от самых очевидных до самых безумных. Для каждой идеи кратко укажи суть, возможные плюсы и минусы. Не бойся предлагать нестандартные подходы.

*****

Почему это работает:
Роль «инженера-изобретателя» и прямое указание «предлагать безумные идеи» снимают с модели стандартные ограничения и позволяют ей генерировать по-настоящему креативные и неочевидные варианты, которые могут натолкнуть на прорывное решение.

Подготовка структуры для статьи или доклада

Проблема:
Нужно выступить на митапе или написать статью в блог компании, но сложно структурировать свои мысли и составить логичный план.

Решение:
Промпт помогает быстро набросать скелет будущего материала.

Текст промпта:

*****

Ты – редактор технического блога и спикер конференций.

Помоги мне подготовить структуру для [статьи/доклада] на тему «[укажите тему]».

Целевая аудитория: [опишите аудиторию, например, «опытные frontend-разработчики»].
Основная мысль, которую я хочу донести: [сформулируйте главную идею в одном предложении].
Примерная продолжительность (для доклада) или объем (для статьи): [укажите, например, «20 минут» или «3000 слов»].

Составь подробный план, который включает:

  • Цепляющий заголовок (3-5 вариантов).
  • Вступление (о чем пойдет речь, какую проблему решаем).
  • Основная часть (разбей на 3-5 логических блоков с подпунктами).
  • Заключение (основные выводы, призыв к действию).
  • Для каждого блока предложи ключевые тезисы или примеры, которые стоит раскрыть.

*****

Почему это работает:
Определение целевой аудитории и основной мысли помогает ИИ сфокусироваться на главном и предложить структуру, которая будет интересна и понятна конкретным людям, а не всем подряд.

Оптимизация SQL-запроса

Проблема:
Есть медленный SQL-запрос, который тормозит работу приложения. Нужно понять, почему он медленный, и как его ускорить.

Решение:
Промпт просит ИИ проанализировать запрос и план его выполнения, а затем предложить конкретные шаги по оптимизации.

Текст промпта:

*****

Ты – администратор баз данных (DBA) с 15-летним опытом оптимизации запросов для [укажите СУБД, например, «PostgreSQL»].

У меня есть медленный SQL-запрос. Помоги его оптимизировать.

  1. Текст запроса:
[вставьте сюда ваш медленный SQL-запрос]
  1. План выполнения (результат EXPLAIN):
[вставьте сюда результат выполнения команды EXPLAIN для вашего запроса]
  1. Структура таблиц и имеющиеся индексы:
    [опишите таблицы, участвующие в запросе, и их индексы]

Проанализируй эту информацию и:

  • Объясни простым языком, почему этот запрос выполняется медленно, ссылаясь на план выполнения.
  • Предложи оптимизированную версию запроса.
  • Укажи, какие индексы необходимо добавить или изменить для ускорения выполнения. Объясни, почему именно эти индексы помогут.

*****

Почему это работает:
Предоставление плана выполнения (EXPLAIN) – это ключ. Он дает модели точную информацию о том, как СУБД выполняет запрос, позволяя найти «узкие места» (например, полное сканирование таблицы) и предложить целенаправленные улучшения.

Написание Dockerfile

Проблема:
Нужно упаковать приложение в Docker-контейнер, но написание оптимального и безопасного Dockerfile требует знания множества нюансов.

Решение:
Промпт описывает приложение, а ИИ генерирует многоэтапный Dockerfile с учетом лучших практик.

Текст промпта:

*****

Ты – DevOps-эксперт, специализирующийся на контейнеризации.

Напиши многоэтапный (multi-stage) Dockerfile для [опишите тип приложения, например, «Node.js (Express) приложения»].

Контекст:

  • Язык/платформа и версия: [например, «Node.js 18»].
  • Менеджер зависимостей: [например, «npm»].
  • Команда для запуска приложения: [например, «npm start»].
  • Порт, который слушает приложение: [например, «3000»].
  • Файлы, которые нужно скопировать в образ: [например, «все, кроме node_modules и .env»].

Требования к Dockerfile:

  1. Используй официальный базовый образ.
  2. На первом этапе (build stage) установи зависимости и собери приложение (если требуется).
  3. На втором, финальном этапе (final stage) используй минимальный базовый образ (например, node:18-alpine), скопируй только необходимые для запуска файлы с первого этапа.
  4. Добавь запуск от непривилегированного пользователя.
  5. Включи комментарии, объясняющие каждый шаг.

*****

Почему это работает:
Запрос на многоэтапную сборку и запуск от непривилегированного пользователя сразу нацеливает модель на создание безопасного и минимального по размеру образа – это лучшие практики, о которых новички часто забывают.

Разработка API на основе требований

Проблема:
Нужно спроектировать RESTful API для нового сервиса, но сложно сразу продумать все эндпоинты, методы и структуры данных.

Решение:
Промпт описывает сущности и действия, а ИИ предлагает готовую спецификацию API.

Текст промпта:

*****

Ты – бэкенд-архитектор, проектирующий RESTful API.

Спроектируй API для управления сущностью «[название сущности, например, «Задача»]».

Основные сущности и их поля:

  • Задача (Task): id, title, description, status (todo, in_progress, done), created_at, user_id.
  • Пользователь (User): id, name.

Требуемые действия (CRUD+):

  • Создание новой задачи.
  • Получение списка всех задач с возможностью фильтрации по статусу и пользователю.
  • Получение одной задачи по ее id.
  • Обновление задачи (можно менять title, description, status).
  • Удаление задачи.
  • Получение всех задач, назначенных на конкретного пользователя.

Для каждого действия опиши:

  • HTTP-метод (GET, POST, PUT, DELETE).
  • URL-эндпоинт.
  • Ожидаемое тело запроса (если есть).
  • Пример успешного ответа (статус и тело).

*****

Почему это работает:
Промпт переводит бизнес-требования («нужно управлять задачами») на язык технической спецификации. Модель следует стандартным конвенциям REST, что обеспечивает предсказуемый и удобный в использовании результат.

Анализ кода на соответствие стандартам

Проблема:
Нужно проверить, соответствует ли код принятым в команде стандартам оформления, или найти потенциально проблемные места (code smells).

Решение:
ИИ выступает в роли автоматического ревьюера кода.

Текст промпта:

*****

Ты – строгий, но справедливый статический анализатор кода и code-reviewer.

Проведи ревью следующего фрагмента кода на языке [укажите язык] на предмет соответствия лучшим практикам и поиска «запахов кода» (code smells).

Код для анализа:

[вставьте сюда код]

Критерии для анализа:

  1. Стиль кода: соответствует ли он [укажите стандарт, например, «PEP 8 для Python» или «Google Java Style Guide»]?
  2. «Запахи кода»: ищи длинные методы, избыточные комментарии, магические числа, дублирование кода и т.д.
  3. Потенциальные ошибки: ищи возможные NullPointerException, гонки состояний, неправильную обработку ошибок.
  4. Читаемость и сложность: насколько код понятен? Можно ли его упростить?

Представь результат в виде списка замечаний. Для каждого замечания укажи номер строки и предложи вариант исправления.

*****

Почему это работает:
Промпт превращает модель в автоматизированный инструмент для повышения качества кода. Запрос на указание номера строки и предложение исправления делает обратную связь максимально конкретной и действенной.

Написание скрипта для миграции данных

Проблема:
Нужно перенести данные из одной системы/формата в другую (например, из CSV в базу данных), при этом требуется трансформация данных.

Решение:
Промпт описывает исходный и целевой форматы, а также правила трансформации, позволяя сгенерировать скрипт миграции.

Текст промпта:

*****

Ты – инженер по данным (Data Engineer), пишущий ETL-скрипты.

Напиши скрипт на [укажите язык, например, «Python» с использованием библиотеки «pandas»] для миграции данных.

Источник данных:

  • Формат: CSV-файл (input.csv).
  • Колонки: user_name, email, registration_date (в формате «DD.MM.YYYY»).

Целевая система:

  • База данных [укажите СУБД, например, «PostgreSQL»].
  • Таблица: users с полями full_name (string), email_address (string), created_at (timestamp).

Правила трансформации:

  1. Прочитать данные из input.csv.
  2. Поле full_name в таблице users должно быть заполнено значением из колонки user_name.
  3. Поле email_address должно быть заполнено значением из колонки email.
  4. Поле created_at должно быть заполнено значением из registration_date, преобразованным в формат timestamp.
  5. Пропускать строки с некорректным email-адресом.

Сгенерируй полный скрипт, который выполняет эту задачу. Добавь комментарии, объясняющие логику.

*****

Почему это работает:
Четкое разделение на «Источник», «Цель» и «Правила трансформации» дает модели полную картину ETL-процесса. Это позволяет ей сгенерировать корректный код, который не просто перекладывает данные, а преобразует их по заданным правилам.

Генерация email для деловой переписки

Проблема:
Нужно написать вежливое и профессиональное письмо коллеге, клиенту или в техподдержку на неродном языке, но сложно подобрать правильные формулировки.

Решение:
Промпт помогает составить грамотное письмо на основе ключевых тезисов.

Текст промпта:

*****

Ты – ассистент, который помогает составлять профессиональные электронные письма.

Напиши email на [укажите язык, например, «английском»].

  • Кому: [опишите получателя, например, «команде разработки смежного отдела»].
  • От кого: [ваша роль, например, «QA-инженер»].
  • Тема письма: [предложи 2-3 варианта темы].
  • Цель письма: [опишите цель, например, «сообщить о найденной критической уязвимости»].
  • Ключевые моменты, которые нужно упомянуть:
    • Краткое описание уязвимости.
    • Шаги для воспроизведения.
    • Ожидаемое и фактическое поведение.
    • Ссылка на задачу в трекере.
    • Предложение созвониться для обсуждения.

Стиль письма: [укажите стиль, например, «формальный, но дружелюбный»]. Письмо должно быть кратким и по существу.

*****

Почему это работает:
Разделение на «цель» и «ключевые моменты» помогает ИИ структурировать письмо, а указание стиля – подобрать правильный тон, что особенно важно в межкультурной коммуникации.

Продвинутые модификаторы для технических промптов

Модификатор/Команда Описание и назначение Пример использования в промпте
Объясни как для [X] Заставляет модель адаптировать сложность и стиль ответа под определенную аудиторию. `X` может быть «пятилетнего ребенка», «младшего специалиста», «финансового директора». «Объясни мне, что такое Kubernetes, как для опытного системного администратора, который привык работать с физическими серверами.»
Действуй как [роль], но [ограничение] Позволяет уточнить роль, добавив ей специфическую черту или ограничение, что делает ответ более сфокусированным. «Действуй как системный архитектор, но с сильным уклоном в безопасность. Предложи архитектуру, где главным приоритетом является защита данных.»
Предложи 3 варианта: [дешевый], [сбалансированный], [самый производительный] Помогает получить не одно решение, а спектр вариантов, основанных на разных компромиссах (например, цена vs. производительность). «Предложи 3 варианта стека для веб-приложения: самый дешевый в поддержке, сбалансированный и самый производительный, не считая денег.»
Сначала задай мне уточняющие вопросы Эта команда заставляет ИИ сначала собрать дополнительный контекст, прежде чем давать ответ. Полезно для сложных и неоднозначных задач. «Я хочу создать систему рекомендаций. Прежде чем предлагать решения, сначала задай мне до 5 уточняющих вопросов о моих данных и целях.»
Проанализируй компромиссы (trade-offs) Требует от модели не просто описать решение, но и проанализировать его сильные и слабые стороны, а также альтернативы, от которых пришлось отказаться. «Предложив микросервисную архитектуру, проанализируй ее компромиссы по сравнению с монолитом в контексте скорости разработки и сложности эксплуатации.»
Представь ответ в формате [X] Позволяет жестко задать структуру вывода, что удобно для дальнейшей машинной обработки или вставки в другие системы. `X` может быть «JSON», «Mermaid», «XML», «таблица Markdown». «Опиши структуру API. Представь ответ в формате OpenAPI 3.0 (YAML).»

Неочевидные советы для максимальной эффективности

  1. Начинайте новый диалог для каждой новой задачи. Не смешивайте в одном чате запросы про Python, SQL и Docker. Контекст предыдущих сообщений влияет на последующие ответы, и «чистый» диалог дает более предсказуемый результат.
  2. Просите нейросеть покритиковать ее же собственный ответ. После того как вы получили решение, задайте вопрос: «Какие недостатки или потенциальные проблемы есть в предложенном тобой коде?». Это часто помогает выявить неочевидные граничные случаи или проблемы с производительностью.
  3. Сохраняйте не просто удачные промпты, а целые «рецепты». Если вы нашли эффективную последовательность из нескольких запросов для решения задачи (например, сначала генерация, потом тесты, потом документация), сохраните всю цепочку как единый рабочий процесс.
  4. Используйте английский язык для узкоспециализированных технических запросов. Несмотря на улучшения, модели все еще обучаются преимущественно на англоязычных данных. Для запросов о новейших фреймворках или редких ошибках ответ на английском часто бывает более точным и полным.
  5. Перед тем как просить готовое решение, попросите составить план. Для сложной задачи сначала используйте промпт: «Составь пошаговый план для [описание задачи]». Это поможет и вам лучше структурировать мысли, и нейросети дать более качественный финальный ответ на каждом из шагов.
  6. Добавляйте в промпт примеры того, чего вы НЕ хотите видеть. Указание не только желаемого результата, но и анти-примеров («не используй рекурсию», «избегай циклов for-in») помогает модели быстрее отсечь неправильные пути и сузить поле для поиска решения.
Теги:
Раньше Как написать аннотацию к книге? FAQ: классический способ и нейросеть
Позже Промпты для педагога. 28 готовых примеров для генерации

Еще статьи:

Бесплатно с ИИ Claude · ChatGPT
NEUROPANDA · Научитесь мастерски управлять ИИ →
· Научитесь мастерски управлять ИИ →
Баланс запросов: —