Промты для создания промт-инжиниринга
Настройте технику и модель — получите готовый промт-шаблон
- Готовые шаблоны под CoT, ReAct и Tree-of-Thoughts
- Промты оптимизированы под конкретные LLM и их лимиты
- Встроенные guardrails против prompt injection и утечек
Конструктор мета-промтов для LLM
Выберите технику (CoT, ReAct) и целевую модель — получите промт под вашу задачу
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Специалист по нейросетям тратит по 2–3 часа на ручную сборку промтов под каждую новую задачу, а результат в ChatGPT и Claude всё равно плавает от запуска к запуску. Наш бесплатный генератор собирает промты под конкретные сценарии промт-инжиниринга: создание промта с нуля, рефакторинг существующего, декомпозицию на цепочку и отладку галлюцинаций. Укажите уровень инженера и целевую модель — получите промт с техникой Chain-of-Thought, ReAct или Few-shot, готовый к вставке в ChatGPT, Claude или любую другую нейросеть. Такой подход снимает большую часть рутины по переписыванию формулировок и ускоряет A/B-тест вариантов, давая воспроизводимые ответы ИИ вместо случайных. Заполните форму и получите промт, оптимизированный под вашу задачу — с нужным приоритетом по точности, экономии токенов или обходу галлюцинаций.
Промты для промт-инжиниринга: инструкция
Выберите уровень и технику
Укажите Уровень инженера, Тип задачи и Технику — это задаст структуру мета-промта под вашу модель.
Настройте тон и формат вывода
Выберите тон коммуникации и формат вывода. Например: экспертный тон плюс XML-разметка для Claude.
Опишите сценарий и проблемы
Впишите Сценарий (чат-бот поддержки SaaS) и Проблемы (галлюцинации) — промт станет точнее под ваш кейс.
Скопируйте промт и запустите
Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT или Claude — получите рабочий мета-промт для инженерии.
Для кого генератор промт-инжиниринга
Генератор помогает новичкам, продакт-инженерам, senior-разработчикам и архитекторам создавать промты в ChatGPT и Claude
Начинающий промт-инженер
Пишу промт по наитию, а модель галлюцинирует в 7 ответах из 10
Собирайте zero-shot промт по шаблону без риска галлюцинаций
Middle Prompt Engineer
Трачу полдня на рефакторинг старых промтов под новую модель GPT-4o
Переписывайте промт под GPT-4o или Claude 3.5 за 3 минуты
Senior-разработчик LLM-продуктов
Цепочка из 6 промтов ломается на проде, а отладка съедает весь спринт
Декомпозируйте задачу на Chain-of-Thought и находите слабое звено
Архитектор промт-систем
Токены жгут бюджет: клиент платит за 40к токенов там, где хватит 8к
Проектируйте ReAct-агентов с приоритетом на экономию токенов
Ещё промты для промт-инжиниринга
Промты дополняют генератор смежными задачами. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT или Claude.
Аудит библиотеки промтов компании с оценкой качества
Аудит промтовРоль: Ты Senior Prompt Engineer с 4 годами опыта в промт-инжиниринге для корпоративных LLM-пайплайнов. Экспертиза: методология OpenAI Prompt Engineering Guide, Anthropic Prompt Library, система оценки промтов по Clarity-Specificity-Constraints. Контекст: Я [моя роль] в [тип компании]. У нас накоплена библиотека промтов для задач [типы задач: классификация/суммаризация/RAG]. Текущие данные: [количество промтов в библиотеке], [целевая модель — GPT-4o/Claude 3.5 Sonnet], [средняя длина промта в токенах], [метрика качества ответов — accuracy/faithfulness], [доля галлюцинаций по выборке]. Задача: Провести аудит библиотеки и выдать рейтинг промтов с приоритетом на рефакторинг. Выявить антипаттерны (размытые инструкции, противоречия, отсутствие формата вывода). Формат вывода: (1) Таблица: промт — оценка 1-10 по Clarity/Specificity/Constraints/Output-format — итог. (2) Топ-5 антипаттернов с цитатами и исправлениями. (3) Дорожная карта рефакторинга на 30 дней с приоритетами P0/P1/P2. Детали: Используй критерии Anthropic (XML-теги, role priming, chain-of-thought). Избегай общих советов — только конкретные замены фрагментов. Указывай токен-экономию после рефакторинга.
Стратегия построения RAG-системы промтов для knowledge base
RAG-стратегияРоль: Ты Архитектор промт-систем с 5 годами опыта в построении RAG-пайплайнов на LangChain и LlamaIndex. Экспертиза: retrieval-augmented generation, re-ranking (Cohere/BGE), контекстное окно GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Контекст: Я [моя роль] в [тип организации] с базой знаний [объём документов]. Продукт: [внутренний ассистент/support-бот]. Текущие данные: [эмбеддинг-модель — OpenAI/BGE-M3], [размер чанка в токенах], [top-k при retrieval], [целевая модель — Claude 3.5 Sonnet/GPT-4o], [приоритет — точность фактов/экономия токенов]. Задача: Спроектировать архитектуру системных промтов для RAG с разделением ролей retriever-reader-critic. Учесть защиту от галлюцинаций и prompt injection. Формат вывода: (1) Схема пайплайна с шагами и ролями промтов. (2) Три системных промта (retriever query rewrite, reader с контекстом, critic для проверки faithfulness) с XML-структурой. (3) Чек-лист тестовых кейсов: релевантность, галлюцинации, отказ при отсутствии данных. Детали: Применяй технику Chain-of-Verification и Self-Consistency. Укажи температуру и max_tokens. Избегай zero-shot без контекста.
Анализ промтов конкурентов и лучших практик из open-source
БенчмаркингРоль: Ты Исследователь LLM с 3 годами опыта в сравнительном анализе промт-техник и публикациях на arXiv. Экспертиза: benchmarking MMLU/HELM, анализ системных промтов Anthropic Claude, OpenAI GPT, Perplexity, Cursor. Контекст: Я [моя роль] в [продуктовая команда]. Мы разрабатываем [AI-фича — copilot/ассистент/классификатор]. Текущие данные: [наш текущий промт в 100 словах], [целевая модель — GPT-4o/Claude 3.5 Sonnet], [ключевая метрика — accuracy/latency/cost], [3-5 конкурентов для бенчмарка], [доступные leaked-промты или open-source аналоги]. Задача: Провести сравнительный анализ промтов конкурентов и open-source проектов, выделить переиспользуемые приёмы для нашей задачи. Формат вывода: (1) Таблица: конкурент — техника (CoT/ReAct/ToT) — сильные стороны — применимость к нам. (2) Три гипотезы улучшения нашего промта с обоснованием из источников. (3) План A/B-теста гипотез с метриками и sample size. Детали: Опирайся на статьи по Chain-of-Thought (Wei 2022), ReAct (Yao 2023), Tree-of-Thoughts (Yao 2023). Не копируй промты дословно — адаптируй. Указывай лицензию источника.
Программа обучения команды промт-инжинирингу на 4 недели
ОнбордингРоль: Ты Senior Prompt Engineer с опытом менторства junior-команд в промт-инжиниринге. Экспертиза: методика Anthropic Prompt Engineering Interactive Tutorial, DeepLearning.AI курсы, практика код-ревью промтов. Контекст: Я [моя роль] в [тип компании]. Команда: [N человек — аналитики/разработчики/продакты]. Текущий уровень: [начинающий/Middle Prompt Engineer], [опыт работы с GPT-4o или Claude], [типичные задачи — суммаризация/классификация/генерация], [основная целевая модель], [ключевая боль — галлюцинации/нестабильность/перерасход токенов]. Задача: Разработать 4-недельную программу обучения с практикой, довести команду до уровня Middle Prompt Engineer с навыком Chain-of-Thought и Few-shot. Формат вывода: (1) План по неделям: тема — теория — практическое задание — критерии оценки. (2) Список из 10 практических кейсов с эталонными промтами и рубрикой оценки. (3) Финальный ассессмент: 5 задач и шкала оценки Clarity/Specificity/Constraints. Детали: Включи техники Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Каждая неделя — 4 часа теории + 6 часов практики. Избегай абстрактных лекций без разбора живых промтов.
6 правил промтов для промт-инжиниринга
Применяйте правила, чтобы получать рабочие мета-промты и шаблоны в ChatGPT и Claude без лишних итераций
Задайте роль мета-промт-инженера
Вместо 'Ты эксперт по AI' напишите: 'Ты senior prompt engineer с опытом сборки промтов под Claude Opus и GPT-4o через CoT и ReAct'. Модель сразу включит нужные техники.
Указывайте модель и лимиты токенов
В промте для генерации промтов фиксируйте: целевая модель (Claude 3.5, GPT-4o), context window, temperature, лимит токенов ответа. Без этого мета-промт ломается на проде.
Запрашивайте формат по CRISPE или RTF
Просите вывод в структуре CRISPE (Capacity, Role, Insight, Statement, Personality, Experiment) или RTF (Role-Task-Format). Это готовый скелет промта, который легко переиспользовать.
Фиксируйте технику: CoT, ReAct, few-shot
Явно указывайте технику промтинга: 'Собери few-shot промт с 3 примерами' или 'Добавь Chain-of-Thought через Lets think step by step'. Иначе получите плоский zero-shot.
Итерируйте через A/B мета-промтов
После первой версии уточняйте: 'Сделай вариант B с ReAct вместо CoT' или 'Сократи системный промт до 500 токенов, сохранив guardrails против prompt injection'.
Избегайте абстрактных мета-задач
До: 'Напиши промт для классификации текстов'. После: 'Собери промт для GPT-4o-mini: классификация тикетов в 5 категорий, few-shot на 4 примерах, JSON-ответ, temperature 0.2'.
FAQ: промты для промт-инжиниринга
Промты для промт-инжиниринга — это мета-инструкции, которые помогают создавать, отлаживать и декомпозировать другие промты для моделей вроде ChatGPT и Claude 3.5 Sonnet. Такой промт задаёт роль Senior Prompt Engineer, фиксирует технику (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought или ReAct) и критерии качества: точность фактов, воспроизводимость, экономия токенов. Например, вы описываете задачу, вставляете 2-3 примера и просите ChatGPT оценить финальный промт по чек-листу из 7 пунктов. Далее итеративно улучшаете формулировку, пока галлюцинации не уйдут ниже 5%. Скопируйте базовый шаблон из генератора GUSAROV и вставьте его в нейросеть, чтобы собрать собственный промт за минуту.
Чтобы собрать Chain-of-Thought промт в ChatGPT, задайте роль Middle Prompt Engineer, опишите задачу и добавьте инструкцию 'рассуждай пошагово, перечисляя предпосылки перед выводом'. Структура: 1) контекст и ограничения, 2) 2-3 few-shot примера с промежуточными шагами, 3) стоп-критерий «если данных недостаточно — верни NULL». Такой подход снижает галлюцинации GPT-4o на 30-40% по бенчмарку TruthfulQA. Добавьте поле 'самопроверка': модель оценивает каждый шаг по шкале 1-5 и отбрасывает ответы ниже 4. Готовый шаблон можно сгенерировать в бесплатном генераторе GUSAROV — просто выберите технику CoT и целевую модель, а затем вставьте результат в ChatGPT.
Генератор экономит 60-80% времени на рутинной сборке промтов и даёт воспроизводимый результат на разных моделях — от Claude 3.5 Sonnet до Gemini 1.5 Pro. Специалист по нейросетям получает библиотеку заготовок под 4 типа задач: создание с нуля, рефакторинг, декомпозиция на цепочку, отладка галлюцинаций. Вместо ручной подгонки под каждый проект вы выбираете уровень инженера, технику (ReAct, CoT) и приоритет (точность или экономия токенов). Это снижает стоимость итерации в 3-5 раз и убирает человеческий фактор при масштабировании. Попробуйте бесплатный генератор GUSAROV, чтобы собрать системный промт под свою модель за 30 секунд.
Промты для рефакторинга улучшают существующий текст инструкции: убирают двусмысленности, сокращают токены и добавляют явные ограничения, сохраняя исходную задачу. Промты для декомпозиции, наоборот, разбивают одну большую задачу на 3-7 последовательных шагов, каждый со своим промежуточным промтом и форматом вывода. Рефакторинг подходит, когда Claude или GPT-4o уже даёт ответ, но нестабильно — экономия токенов до 40%. Декомпозиция нужна при сложных ReAct-сценариях, где модель должна вызвать инструменты или собрать отчёт по шагам. Выберите нужный тип задачи в генераторе GUSAROV и используйте готовый шаблон под вашу нейросеть.
Промты из генератора адаптированы под GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro и Llama 3.1, а также совместимы с YandexGPT и GigaChat при минимальных правках. Для западных моделей используйте техники ReAct и Chain-of-Thought без ограничений — они стабильно держат контекст до 128k токенов. Для YandexGPT и GigaChat уменьшите количество few-shot примеров до 2-3 и избегайте длинных системных ролей: российские модели лучше реагируют на прямые инструкции и короткие списки. Перед продакшеном прогоните промт на 10 тестовых запросах и замерьте точность. Вставьте в нейросеть готовый шаблон из бесплатного генератора GUSAROV и выберите целевую модель в настройках.