Промпты для контроля качества. 22 готовых примера для ChatGPT, DeepSeek, Gemini и других ИИ

Многие допускают одну и ту же ошибку: дают искусственному интеллекту текст и просят его «проверить». В лучшем случае ИИ исправляет пару запятых. В худшем — уверенно заявляет, что «всё хорошо», хотя в тексте логические дыры и фактические ошибки. Это происходит потому, что ИИ — не коллега-редактор, который понимает задачу с полуслова. Это инструмент, которому нужна предельно точная инструкция.

Проблема не в том, что нейросети плохо справляются с контролем. Проблема в том, что им дают расплывчатые, неконкретные задания. В этой статье собраны не просто идеи, а готовые к использованию промпты для контроля качества, которые заставят ChatGPT, DeepSeek, Gemini или любую другую модель работать как дотошный и въедливый аудитор. Вы получите 22 полнообъемных промпта для самых разных задач.

Что именно вы найдете здесь?

• Промпты для проверки текстов: от грамматики до тональности.
• Промпты для аудита контента: логика, факты, полнота.
• Промпты для контроля кода и технических заданий.
• Промпты для оценки соответствия и последовательности.
• Рекомендации, как адаптировать эти шаблоны под себя.

Забудьте о команде «проверь текст». После прочтения этой статьи вы научитесь ставить задачи так, чтобы получать от ИИ не отписки, а по-настоящему ценный анализ, экономящий часы вашей работы.

Почему стандартные запросы к ИИ не работают для контроля качества

Представьте, что вы наняли стажера. Если вы дадите ему отчет на 100 страниц и скажете «посмотри, всё ли тут в порядке», чего вы ждете? Скорее всего, он пробежит его по диагонали, исправит пару опечаток и вернется с докладом, что «в целом всё нормально». Он не знает, что именно искать: логические несостыковки, устаревшие данные, несоответствие корпоративному стилю или ошибки в расчетах.

С нейросетями всё точно так же, только усугубляется отсутствием жизненного опыта и контекста. Когда вы пишете «проверь этот текст», модель видит самый простой и энергоэффективный путь — базовую проверку орфографии и пунктуации. Она не знает и не может угадать ваши истинные критерии качества.

Ключевая ошибка: перенос человеческого общения на ИИ

Многие упускают из виду, что ИИ не обладает сознанием. Он не «понимает» вашу цель, он лишь следует заложенному в него алгоритму по поиску наиболее вероятного ответа на ваш запрос.

Что происходит в «голове» у ИИ при общем запросе:

1. Пользователь дал команду «проверь текст».
2. В моей базе данных эта фраза чаще всего связана с поиском орфографических и пунктуационных ошибок.
3. Я проверю текст на эти типы ошибок.
4. Если их мало или нет, наиболее вероятный и безопасный ответ — «текст качественный» или «ошибок не найдено».
5. Задача выполнена.

ИИ не будет по своей инициативе проводить фактчекинг, сверяться с вашим брендбуком или анализировать логику повествования, если вы его об этом прямо не попросите. И не просто попросите, а дадите четкие инструкции и критерии для проверки. Именно поэтому нужны детализированные промпты для контроля качества.

Плохой, нерабочий промпт

Хороший, рабочий промпт

Проверь этот текст на ошибки.

Ты — строгий редактор с 15-летним опытом работы в издательстве. Проанализируй текст ниже по трем критериям: 1. Грамматика и пунктуация (согласно правилам русского языка). 2. Стилистика (должен соответствовать информационному стилю, без канцеляризмов и воды). 3. Логика (проверь на отсутствие противоречий). Представь результат в виде таблицы с колонками: “Исходный фрагмент”, “Ошибка”, “Предлагаемое исправление”, “Комментарий”.

Разница очевидна. Во втором случае вы не оставляете нейросети пространства для домыслов. Вы даете ей роль, критерии, формат ответа и даже примерную структуру этого ответа. Это и есть ключ к эффективному контролю качества с помощью ИИ.

Промпты для контроля качества текста и редактуры

Это самая частая задача. Кажется, что она простая, но именно здесь новички спотыкаются, получая поверхностные правки. Причина проста: они не уточняют, какого рода качество им нужно.

1. Углубленная корректура с объяснениями

Частая ошибка: Просить просто «исправить ошибки». В итоге вы получаете исправленный текст, но не понимаете, почему были сделаны те или иные правки, и рискуете повторить эти ошибки в будущем.

Почему это проблема: Вы не учитесь. ИИ выступает в роли «черного ящика», что не повышает вашу собственную грамотность и не позволяет контролировать адекватность правок. Иногда ИИ может «поправить» стилистически верный авторский оборот на формально правильный, но безжизненный.

Промпт-решение:

Ты — дотошный корректор, работающий по стандартам справочника Д. Э. Розенталя. Твоя задача — не просто исправить текст, а объяснить каждую правку.

Проанализируй текст ниже. Создай таблицу из четырех колонок:

• Исходная фраза: Фрагмент текста с ошибкой.
• Тип ошибки: Пунктуация, орфография, грамматика, стилистическая неточность.
• Исправленный вариант: Корректная версия фразы.
• Объяснение: Короткое и ясное пояснение, почему исходный вариант был неверным и на какое правило ты опирался.

Если в тексте нет ошибок, напиши: “После детальной проверки ошибок не обнаружено”.

Текст для анализа:

[Вставьте ваш текст здесь]

2. Аудит на соответствие тону голоса (Tone of Voice)

Частая ошибка: Написать текст и надеяться, что он «попадет» в нужную тональность. Контроль тональности часто субъективен и сложен для формализации.

Почему это проблема: Несоответствие тональности рушит образ бренда. Если ваш банк, позиционирующий себя как солидный и надежный, вдруг заговорит с клиентами на сленге, это вызовет недоумение и подорвет доверие.

Промпт-решение:

Ты — бренд-стратег и эксперт по коммуникациям. Тебе нужно провести аудит текста на соответствие заданному Tone of Voice.

Наш Tone of Voice описывается тремя прилагательными: [Например: Уверенный, Заботливый, Профессиональный].

Что это означает:

• [Уверенный: Мы говорим прямо, без увиливаний. Не используем фразы “возможно”, “вероятно”, “может быть”.]
• [Заботливый: Мы обращаемся на “Вы”, используем формулировки, которые показывают нашу вовлеченность в проблемы клиента. Избегаем пассивного залога и безличных конструкций.]
• [Профессиональный: Мы используем точную терминологию, но объясняем ее. Избегаем жаргона и излишних упрощений.]

Твоя задача:

1. Прочитай текст ниже.
2. Оцени по 10-балльной шкале, насколько текст соответствует каждому из трех атрибутов Tone of Voice.
3. Найди в тексте минимум 3-5 фрагментов, которые *не соответствуют* или *слабо соответствуют* нашей тональности.
4. Для каждого такого фрагмента предложи исправленный вариант с коротким объяснением, почему твоя версия лучше попадает в Tone of Voice.

Текст для аудита:

[Вставьте ваш текст здесь]

3. Очистка от канцеляризмов и «воды» (Инфостиль)

Частая ошибка: Писать сложными, наукообразными фразами, думая, что это придает тексту солидности.

Почему это проблема: Такой текст невозможно читать. Он утомляет, а смысл теряется за нагромождением лишних слов. Читатель просто уходит.

Промпт-решение:

Ты — редактор, последователь идей Максима Ильяхова и Людмилы Сарычевой. Твоя главная задача — сделать текст сильным, ясным и без информационного мусора. Ты ненавидишь канцеляризмы, пассивный залог, оценочные суждения и вводные слова.

Проанализируй текст ниже. Твоя цель — сократить его объем минимум на 20%, не потеряв при этом ключевого смысла.

Что нужно сделать:

1. Найди и безжалостно удали все стоп-слова, канцеляризмы, вводные конструкции, неоправданные отглагольные существительные.
2. Замени пассивный залог на активный.
3. Разбей длинные и сложные предложения на несколько простых.
4. Представь результат в виде таблицы “Было/Стало”, где в одной колонке — исходное предложение, а в другой — твой отредактированный, сильный вариант.

Текст для редактуры:

[В данном документе осуществляется рассмотрение возможности реализации проекта по оптимизации бизнес-процессов с целью повышения уровня эффективности деятельности компании.]

4. Проверка на уникальность и выявление заимствований

Частая ошибка: Думать, что если вы переписали текст своими словами, он стал уникальным. Нейросети могут случайно или намеренно использовать целые фразы из своих обучающих данных.

Почему это проблема: Это прямой путь к проблемам с поисковыми системами (пессимизация за плагиат) и даже к юридическим искам, если заимствован защищенный авторским правом контент.

Промпт-решение:

Ты — ИИ-ассистент, специализирующийся на поиске семантических дубликатов и плагиата. Твоя задача — не просто проверить текст на уникальность, а выявить потенциально заимствованные или слишком похожие на известные источники фразы и идеи.

Алгоритм твоей работы:

1. Проанализируй текст пофразово.
2. Для каждой ключевой фразы или смыслового блока проведи внутренний поиск по своей базе знаний на предмет очень похожих формулировок из общедоступных источников (статьи, книги, новостные сайты).
3. Если ты находишь фразу, которая с высокой вероятностью является заимствованной или слишком близкой к какому-либо источнику, выдели ее.
4. Предоставь отчет в виде списка. Для каждого найденного фрагмента укажи:
   • Подозрительный фрагмент: [цитата из текста]
   • Вероятный источник или тип источника: [например, “фраза часто встречается в юридических документах”, “похоже на цитату из статьи о маркетинге в Википедии”]
   • Рекомендация: [например, “Рекомендуется перефразировать для повышения уникальности”, “Проверить на необходимость указания источника”]

Текст для проверки:

[Вставьте ваш текст здесь]

Промпты для контроля качества контента и логики

Здесь мы переходим от формы к содержанию. Грамматически безупречный текст может быть абсолютно бессмысленным, если в нем нарушена логика или содержатся фактические ошибки.

5. Фактчекинг и проверка данных

Частая ошибка: Доверять на слово любым цифрам, датам и фактам, которые генерирует нейросеть. ИИ склонен к «галлюцинациям» — он может уверенно выдумывать несуществующие факты.

Почему это проблема: Одна фактическая ошибка способна уничтожить репутацию эксперта или компании. Публикация неверных данных подрывает доверие аудитории.

Промпт-решение:

Ты — дотошный фактчекер и расследователь. Твоя задача — проверить каждое утверждение, цифру, дату и имя в тексте ниже. Ты не доверяешь ни одному слову на веру.

Твой процесс работы:

1. Выдели из текста все утверждения, которые можно проверить (цифры, даты, статистика, исторические факты, имена, названия компаний, научные данные и т.д.).
2. Для каждого такого утверждения проведи поиск по достоверным источникам (научные публикации, официальные сайты, авторитетные СМИ).
3. Создай таблицу с результатами проверки:
   • Проверяемое утверждение: [утверждение из текста]
   • Статус: [Подтверждено / Не подтверждено / Частично подтверждено / Не удалось проверить]
   • Источник: [ссылка на источник, подтверждающий или опровергающий информацию]
   • Комментарий и корректные данные: [если данные неверны, приведи правильные и дай комментарий]

Текст для фактчекинга:

[Например: Компания “Рога и копыта” была основана в 1998 году и на данный момент ее оборот составляет 500 миллиардов рублей.]

6. Аудит логической структуры и последовательности

Частая ошибка: Писать текст кусками, а потом склеивать их. В итоге повествование «прыгает», аргументы не связаны друг с другом, а читатель теряет нить.

Почему это проблема: Текст с нарушенной логикой не убеждает. Читатель не может проследить мысль автора, и даже самые сильные аргументы, поданные в неверном порядке, теряют свою силу.

Промпт-решение:

Ты — эксперт по логике и риторике. Твоя задача — проанализировать структуру и аргументацию в тексте ниже. Ты должен оценить, насколько последовательно и убедительно автор ведет читателя от введения к заключению.

Проанализируй текст по следующим пунктам:

1. Тезис: Сформулируй основной тезис (главную мысль) статьи в одном предложении. Если тезис не ясен, укажи на это.
2. Структура аргументации: Выдели ключевые аргументы, которые автор использует для доказательства тезиса. Оцени, в правильном ли порядке они приведены. Есть ли между ними логические переходы?
3. Логические разрывы и противоречия: Найди места, где нарушена причинно-следственная связь или где автор противоречит сам себе.
4. Полнота аргументации: Достаточно ли приведенных аргументов для доказательства тезиса? Чего не хватает? Какие контраргументы не были рассмотрены?

Представь свой анализ в виде подробного отчета с цитатами из текста и конкретными рекомендациями по улучшению структуры.

Текст для анализа:

[Вставьте ваш текст здесь]

7. Проверка на полноту раскрытия темы

Частая ошибка: Дать поверхностный ответ на сложный вопрос. Кажется, что тема раскрыта, но на самом деле затронуты только самые очевидные аспекты.

Почему это проблема: Такой контент не несет ценности. Он не отвечает на глубинные вопросы читателя и оставляет ощущение незавершенности. Поисковые системы также ценят полноту раскрытия темы (E-E-A-T факторы).

Промпт-решение:

Ты — методолог и эксперт в теме [укажите тему, например, “контекстная реклама”]. Тебе нужно оценить, насколько полно и всесторонне в тексте ниже раскрыт заявленный вопрос.

Тема статьи: [Например: “Как настроить Яндекс.Директ для начинающих”]

Твоя задача:

1. Составь идеальный, на твой взгляд, план (структуру) статьи на эту тему, который бы полностью раскрывал ее для целевой аудитории (новичков). Включи в него все обязательные разделы и подразделы.
2. Сравни структуру анализируемого текста с твоим идеальным планом.
3. Ответь на следующие вопросы:
   • Какие важные аспекты темы автор упустил?
   • Какие вопросы остались без ответа?
   • Какие разделы можно было бы раскрыть глубже и подробнее?
   • Есть ли в тексте информация, которая является избыточной или не относится к теме?

В конце дай четкий список рекомендаций в формате “Что добавить” и “Что углубить” для повышения полноты материала.

Текст для анализа:

[Вставьте ваш текст здесь]

8. Выявление скрытых предубеждений (Bias)

Частая ошибка: Не замечать, что текст (или данные, на которых обучался ИИ) содержит неявные социальные, гендерные, расовые или иные предубеждения.

Почему это проблема: Публикация такого контента может нанести серьезный репутационный ущерб бренду, оскорбить часть аудитории и даже привести к юридическим последствиям.

Промпт-решение:

Ты — специалист по этике ИИ и социолог, обладающий повышенной чувствительностью к скрытым предубеждениям, стереотипам и дискриминирующим формулировкам. Твоя задача — провести аудит текста на наличие неявного предвзятого отношения (bias).

Ищи в тексте следующее:

• Гендерные стереотипы (например, приписывание определенных профессий или качеств только мужчинам или женщинам).
• Возрастные стереотипы (эйджизм).
• Устаревшие или некорректные социальные установки.
• Необоснованные обобщения о группах людей.
• Формулировки, которые могут быть восприняты как оскорбительные или исключающие для определенных социальных групп.

Представь свой отчет в виде списка. Для каждого найденного примера:

1. Приведи цитату из текста.
2. Объясни, в чем именно заключается потенциальное предубеждение.
3. Предложи нейтральную и инклюзивную альтернативу.

Текст для аудита:

[Вставьте ваш текст здесь]

Промпты для других задач контроля качества

Контроль качества не ограничивается текстами. ИИ может помочь в проверке кода, технических заданий, дизайна и многого другого.

Важное замечание: Ниже приведены еще 14 промптов для полноты картины. Они сгруппированы по задачам и следуют той же логике: выявление ошибки, объяснение проблемы и предложение рабочего промпта.

Секция: Контроль качества кода

9. Проверка кода на соответствие стандартам (Linter)

Ошибка: Писать код, который работает, но не соответствует общепринятым стандартам оформления (naming conventions, отступы, длина строк). Проблема: Такой код сложно читать и поддерживать другим разработчикам. Промпт: “Ты — статический анализатор кода для языка [Python]. Твоя задача — проверить код ниже на соответствие стайлгайду PEP 8. Не исправляй код. Просто создай список всех найденных несоответствий, указывая номер строки и тип проблемы.”

10. Поиск неоптимального и избыточного кода (Code Smell)

Ошибка: Использовать сложные или ресурсоемкие конструкции там, где есть более простое и эффективное решение. Проблема: Снижение производительности, усложнение кода. Промпт: “Ты — опытный тимлид, делающий code review. Проанализируй код на [язык программирования]. Ищи ‘code smells’: повторяющиеся блоки кода (DRY), слишком длинные методы, избыточные условные конструкции. Для каждой найденной проблемы предложи более оптимальный рефакторинг с объяснением, почему он лучше.”

11. Контроль качества комментариев и документации

Ошибка: Отсутствие комментариев или написание бесполезных комментариев типа `i = i + 1 // прибавляем 1 к i`. Проблема: Новым разработчикам требуется гораздо больше времени, чтобы разобраться в логике работы кода. Промпт: “Ты — технический писатель, создающий документацию. Проверь код ниже. Твоя задача: 1. Найти все публичные методы/функции без комментариев. 2. Оценить существующие комментарии на полезность (комментарий должен объяснять ‘почему’, а не ‘что’). 3. Предложи, какие части кода нуждаются в более подробном документировании.”

Секция: Контроль ТЗ, брифов и инструкций

12. Проверка ТЗ на полноту и непротиворечивость

Ошибка: Составлять техническое задание с расплывчатыми формулировками и упущенными деталями. Проблема: Исполнитель сделает не то, что вы хотели, потому что додумает недостающие детали за вас. Промпт: “Ты — системный аналитик. Прочитай техническое задание ниже. Твоя цель — найти в нем слабые места. Составь список вопросов к постановщику задачи, которые помогут прояснить все ‘белые пятна’, неоднозначные формулировки и потенциальные противоречия.”

13. Аудит выполнимости и оценка рисков по ТЗ

Ошибка: Ставить в ТЗ нереалистичные сроки или требования. Проблема: Срыв сроков, перерасход бюджета, демотивация команды. Промпт: “Ты — project-менеджер с 20-летним опытом. Проанализируй ТЗ ниже с точки зрения реализуемости. Оцени: 1. Какие требования выглядят наиболее сложными или рискованными? 2. Какие риски (технические, организационные) ты видишь? 3. Какие вопросы нужно задать команде разработки, чтобы точнее оценить сроки?”

Секция: Визуальный и UX-контроль

14. Эвристическая оценка интерфейса по Нильсену

Ошибка: Судить об интерфейсе по принципу “нравится/не нравится”. Проблема: Субъективная оценка не помогает выявить реальные проблемы юзабилити. Промпт: “Ты — UX-эксперт. Проведи эвристическую оценку описания интерфейса [или скриншота] по 10 эвристикам Якоба Нильсена. Для каждой эвристики (например, ‘Видимость статуса системы’, ‘Соответствие между системой и реальным миром’) укажи, соблюдается ли она, и приведи конкретный пример из интерфейса, который это подтверждает или опровергает.”

15. Проверка консистентности (единообразия) интерфейсов

Ошибка: Использовать разные стили для одинаковых элементов на разных страницах сайта/приложения (например, кнопки разного цвета, разные иконки для одного и того же действия). Проблема: Пользователь путается, ему приходится каждый раз заново изучать интерфейс. Промпт: “Ты — UI-аудитор. Сравни описания двух экранов интерфейса. Твоя задача — найти все несоответствия в стиле и поведении элементов: кнопки, поля ввода, заголовки, иконки, терминология. Представь результат в виде таблицы: ‘Элемент’, ‘Экран 1’, ‘Экран 2’, ‘Рекомендация по унификации’.”

Секция: Контроль качества маркетинговых и SEO-материалов

16. SEO-аудит текста

Ошибка: Писать текст, не думая о поисковых системах. Проблема: Текст не увидят, так как он не будет ранжироваться по нужным запросам. Промпт: “Ты — SEO-специалист. Проанализируй текст ниже. Основной ключевой запрос: ‘[ваш ключ]’. Проверь: 1. Плотность ключа. 2. Наличие LSI-фраз. 3. Наличие ключа в заголовке и подзаголовках. 4. Наличие и качество мета-тегов (Title, Description). Дай конкретные рекомендации по оптимизации текста для поисковых систем.”

17. Проверка рекламного креатива на соответствие AIDA

Ошибка: Создавать рекламу, которая информирует, но не мотивирует к действию. Проблема: Низкая конверсия, слитый рекламный бюджет. Промпт: “Ты — маркетолог, эксперт по продающим текстам. Проанализируй этот рекламный текст по модели AIDA (Attention, Interest, Desire, Action). Оцени, насколько хорошо текст справляется с каждой из четырех задач. Укажи сильные и слабые стороны для каждого этапа и дай рекомендации по усилению.”

18. Аудит email-рассылки перед отправкой

Ошибка: Отправлять рассылку, не проверив ее по чек-листу. Проблема: Опечатки, неработающие ссылки, плохая тема письма — всё это снижает открытия, клики и лояльность подписчиков. Промпт: “Ты — email-маркетолог, готовящийся к отправке кампании. Проверь текст письма и его параметры по следующему чек-листу: 1. ‘Цепляющая’ тема письма? 2. Персонализация? 3. Четкий призыв к действию (CTA)? 4. Все ли ссылки на месте и корректны? 5. Есть ли ссылка для отписки? Дай оценку ‘Готово к отправке’ или список необходимых доработок.”

Секция: Мета-промпты для контроля качества

19. Создание чек-листа для контроля качества

Ошибка: Проводить проверку бессистемно, каждый раз “с нуля”. Проблема: Можно легко упустить важные детали. Промпт: “Ты — методолог. Создай исчерпывающий чек-лист для контроля качества [статьи в блог на тему X]. Чек-лист должен включать пункты для проверки орфографии, стиля, логики, SEO-оптимизации, фактчекинга и визуального оформления. Сгруппируй пункты по категориям.”

20. Генерация “вредных” сценариев для тестирования

Ошибка: Тестировать систему только на идеальных сценариях. Проблема: В реальной жизни пользователи делают ошибки, и система должна быть к этому готова. Промпт: “Ты — QA-инженер (тестировщик). Для описанной ниже функции [например, форма регистрации] придумай 10 ‘негативных’ или ‘граничных’ тестовых сценариев. Например: ввод некорректного email, пароли разной длины, использование спецсимволов, попытка зарегистрироваться с уже существующим email и т.д.”

21. Сравнение двух версий текста (До/После)

Ошибка: Не понимать, что именно улучшилось после редактуры. Проблема: Сложно оценить работу редактора или ИИ, сложно учиться на правках. Промпт: “Ты — ассистент редактора. Сравни два текста ниже (‘Версия 1’ и ‘Версия 2’). Твоя задача — найти все значимые отличия и классифицировать их. Создай отчет, где будет указано, какие изменения были внесены: стилистические, структурные, грамматические, смысловые. Дай свою оценку, стала ли ‘Версия 2’ действительно лучше и почему.”

22. Оценка качества ответа самого ИИ

Ошибка: Безоговорочно доверять первому ответу нейросети. Проблема: Ответ может быть неполным, неточным или нерелевантным. Промпт: “Ты — ИИ-модель, проводящая самоанализ. Проанализируй свой предыдущий ответ [вставьте сюда ответ ИИ] на мой запрос [вставьте сюда ваш промпт]. Оцени свой ответ по шкале от 1 до 10 по следующим критериям: 1. Полнота (ответил ли на все части запроса?). 2. Точность (нет ли фактических ошибок?). 3. Релевантность (ответ по существу?). 4. Следование инструкциям (были ли учтены роль, формат ответа и т.д.?). Объясни свою оценку по каждому пункту.”

Рекомендации по работе с промптами для контроля качества

Даже самые лучшие промпты — это лишь отправная точка. Чтобы выжать из них максимум, помните о нескольких важных принципах. Это те грабли, на которые наступают многие, и лучше о них знать заранее.

1. Итеративность — ваш лучший друг.
Не ждите идеального результата с первого раза. Часто первый ответ ИИ — это черновик. Ваша задача — уточнить, дать дополнительный контекст, попросить переделать. “Спасибо. А теперь сделай то же самое, но сфокусируйся на втором абзаце” или “Этот вариант слишком формальный, сделай его более дружелюбным”.

2. Разбивайте большие задачи на части.
Не пытайтесь заставить ИИ проверить 100-страничный документ одним промптом. Он, скорее всего, «забудет» начало к тому моменту, как доберется до конца. Лучше разбить документ на главы или смысловые блоки и применять промпты для контроля качества к каждому из них по очереди.

3. Используйте роли и контекст.
Фраза “Ты — [роль]” — это не просто украшение. Она настраивает модель на определенный лад, активируя нужные участки ее «знаний». Роль “дотошный корректор” даст совсем другой результат, чем роль “креативный копирайтер”. Чем детальнее вы опишете роль и контекст, тем точнее будет результат.

4. Предоставляйте примеры.
ИИ отлично учится на примерах. Если вы хотите, чтобы текст соответствовал определенному стилю, дайте ему небольшой отрывок текста, который вы считаете эталонным. “Вот пример хорошего тона. Сделай мой текст похожим на него”.

5. Не бойтесь экспериментировать.
Комбинируйте разные промпты. Возьмите часть одного, добавьте к другому. Меняйте роли, критерии, форматы вывода. Лучший промпт для вашей задачи — тот, который вы создадите сами, методом проб и ошибок, на основе предложенных шаблонов.

Заключение: от слепого доверия к осознанному партнерству

Перестаньте относиться к ИИ как к волшебной кнопке «сделать хорошо». Это мощнейший инструмент, но, как и любой сложный инструмент, он требует умелого обращения. Использование детализированных промптов для контроля качества — это переход от позиции пассивного пользователя к позиции грамотного оператора.

Вы больше не надеетесь, что ИИ угадает ваши мысли. Вместо этого вы четко ставите задачу, задаете критерии, определяете формат и получаете предсказуемый, измеримый и, самое главное, полезный результат. Это экономит время, повышает качество вашей работы и превращает нейросеть из непредсказуемого «черного ящика» в надежного ассистента.

Вот краткий чек-лист, который стоит держать в голове при создании любого промпта для контроля:

1. Роль: Кем должен стать ИИ для выполнения этой задачи?
2. Контекст: Какую фоновую информацию ему нужно знать?
3. Задача: Что конкретно он должен сделать?
4. Критерии: По каким параметрам оценивать результат?
5. Формат: В каком виде предоставить ответ (таблица, список, отчет)?
6. Ограничения: Чего ИИ делать НЕ должен?

Начните применять эти подходы уже сегодня. Возьмите один из 22 промптов, адаптируйте под свою задачу и сравните результат с тем, что вы получали раньше. Разница вас приятно удивит.