Иван, 21 июня 2026
ChatGPT
Claude чат
Собрали ключевые принципы промпт-инженерии из официальных гайдов OpenAI и Claude в одну практическую страницу. Без теории ради теории -- только то, что реально влияет на результат.
Источники:
6 принципов хорошего промпта
- Начинайте с результата (OpenAI)
Сначала опишите, какой артефакт нужен на выходе, для кого он делается и по каким критериям его оценивать.
- Задавайте границы и стоп-условия (OpenAI)
Не перегружайте промпт абсолютными запретами. Лучше дать правила принятия решений, ограничения и момент, когда модель должна остановиться.
- Фиксируйте бюджет поиска (OpenAI)
Если нужны факты, заранее укажите, сколько источников достаточно, что обязательно цитировать и что делать, если доказательств не хватает.
- Добавляйте контекст и мотивацию (Claude)
Claude лучше держит задачу, когда понимает, зачем нужны правила, кому нужен результат и почему важен конкретный стиль ответа.
- Разделяйте блоки XML-тегами (Claude)
Для сложных задач разнесите инструкции, контекст, входные данные, примеры и формат по отдельным тегам, чтобы снизить риск смешения.
- Показывайте 3-5 близких примеров (Claude)
Несколько релевантных и разнообразных примеров помогают закрепить тон, структуру и формат лучше, чем длинное описание вкуса.
Анатомия промпта, от сырого к рабочему
- Сырая просьба, 'Сделай нормально'
Непонятно, что именно получить, в каком формате и по каким правилам.
- Каркас, результат + контекст + правила
Модель видит задачу как рабочий процесс, а не как открытую просьбу.
- Готовый выход, ответ можно использовать
Есть структура, критерии качества и понятные следующие действия.
Формула сборки промпта
Пять блоков, из которых строится любой рабочий промпт. Последовательность важна.
Когда какой шаблон использовать
Нужно быстро получить рабочий результат. Берите outcome-first шаблон: он сразу фиксирует цель, формат и проверку.
Есть сложный контекст и несколько условий. Берите XML-шаблон: он разносит роль, инструкции, примеры и входные данные.
Нужно разобрать длинный документ. Берите long-context шаблон: он сначала строит опорные факты, затем делает вывод.
Шаблон 1. Outcome-first промпт (OpenAI)
Для ChatGPT, GPT и Codex-задач, где нужен короткий путь к конкретному результату.
Роль: ты мой рабочий редактор и аналитик. Цель: подготовь [нужный артефакт] для [аудитория]. Контекст: - Задача нужна, чтобы [зачем это делаем]. - Входные данные: [ссылки, файлы, заметки, ограничения]. - Важно сохранить: [тон, структура, факты, объем]. Правила: - Сначала дай результат, затем короткое объяснение ключевых решений. - Если фактов не хватает, задай до 3 уточняющих вопросов. - Не добавляй новые утверждения без опоры на данные. - Остановись, когда ответ закрывает основную задачу. Формат: - Язык: русский. - Длина: [примерный объем]. - Структура: [разделы, таблица, список, письмо]. Перед финалом проверь: нет ли противоречий, пустых общих фраз и неподтвержденных фактов.
Шаблон 2. Структурный XML-промпт (Claude)
Для задач с несколькими блоками: контекст, примеры, правила, входные данные и строгий формат.
<role> Ты опытный практик, который превращает сырые заметки в понятный рабочий материал. </role> <context> Материал нужен для [аудитория]. Цель: [что человек должен понять или сделать]. Важные ограничения: [что нельзя менять, удалять или додумывать]. </context> <instructions> 1. Прочитай входные данные. 2. Сохрани факты и смысл. 3. Улучши структуру, ясность и порядок. 4. Не расширяй текст рекламными обещаниями. 5. Если есть неопределенность, явно отметь ее. </instructions> <examples> <example> Вход: [пример похожего фрагмента] Хороший выход: [желаемый стиль и формат] </example> </examples> <input> [вставьте текст, документ или задачу] </input> <output_format> Верни результат в формате: [разделы / таблица / письмо / чек-лист]. </output_format>
Шаблон 3. Промпт для длинного контекста
Когда в задаче есть длинные документы, несколько источников или нужна аккуратная опора на данные.
<documents> <document index="1"> <source>[название или ссылка]</source> <document_content> [вставьте документ] </document_content> </document> </documents> <task> Сначала выпиши 5-7 коротких опорных фрагментов, на которых будет строиться ответ. Затем сделай [нужный результат] для [аудитория]. </task> <rules> - Не делай выводы, если они не следуют из документов. - Если документы противоречат друг другу, покажи противоречие отдельно. - Если данных недостаточно, напиши, какой информации не хватает. - В конце добавь короткий список решений или следующих действий. </rules> <format> [укажите нужную структуру ответа] </format>
Библиотека связанных материалов
Codex в работе, 4 сценария от папки-свалки до лендингаПромпты и путь зрителя: отчет, смета, конкуренты и лендинг из рабочей папки.
ИИ-команда маркетинга в Claude Code, агенты, skills и промптыКак собрать рабочую команду агентов, skills и правил под маркетинговые задачи.
Claude Cowork. 4 реальные задачи вместо рутиныExcel, браузерный анализ, Firecrawl, Avito и презентации в одном практическом разборе.
Создание сайта за 37 минут, от пустой папки до деплояОт пустой папки до сайта с CRM, N8N и AI-контентом.
Claude Code. 27 концепций за 27 минутPermissions, MCP, sub-agents, worktrees, CLI mode и логика работы с кодом.
50 советов Claude Code для ежедневного использованияНабор формулировок и приемов, которые можно переносить в свои задачи.Не получается повторить? Спросите помощника в Telegram. Он знает все разборы и уроки и отвечает со ссылками.
Спросить помощникаНужно так же, но под вашу задачу? Внедряю ИИ в маркетинг и учу команды.
Работа со мной
