Промпт-инжиниринг — одна из самых обсуждаемых профессий последних лет. Одни называют его «искусством общения с ИИ», другие — «навыком, который скоро станет ненужным». Разберёмся, что это такое на самом деле, зачем оно нужно и как освоить этот навык.
Что такое промпт-инжиниринг
Промпт (prompt) — это текстовый запрос, который вы отправляете нейросети. Промпт-инжиниринг — это умение формулировать запросы так, чтобы получать максимально точные и полезные ответы.
Простая аналогия: представьте, что вы работаете с невероятно умным, но очень буквальным сотрудником. Он знает всё на свете, но выполняет именно то, что вы сказали — не больше и не меньше. Чем точнее ваше задание, тем лучше результат.
Зачем это нужно
Разница между хорошим и плохим промптом — это разница между полезным ответом и бесполезным. Вот пример:
Плохой промпт
Напиши текст про маркетинг
Результат: общий, размытый текст без конкретики.
Хороший промпт
Напиши статью для блога B2B SaaS-компании о том, как email-маркетинг помогает увеличить LTV клиентов. Целевая аудитория — маркетологи в компаниях 50-200 человек. Тон — экспертный, но доступный. Включи 3 конкретных кейса и практические рекомендации. Объём — 1500 слов.
Результат: релевантный, структурированный текст, близкий к финальной версии.
Промпт-инжиниринг экономит время, деньги и нервы. Один хороший промпт может заменить десяток итераций.
Ключевые техники
Zero-shot (нулевой пример)
Самая базовая техника — вы просто формулируете задачу без каких-либо примеров.
Когда использовать: для простых задач, с которыми модель хорошо справляется сама.
Переведи на английский: "Нейросети меняют мир"
Few-shot (несколько примеров)
Вы показываете модели несколько примеров того, что хотите получить, и она следует паттерну.
Когда использовать: когда нужен определённый формат или стиль вывода.
Определи тональность отзыва:
"Отличный продукт, рекомендую!" → Позитивная
"Ужасное качество, не покупайте" → Негативная
"Товар пришёл вовремя, работает нормально" → Нейтральная
"Сначала понравилось, но через неделю сломался" → ?
Модель понимает паттерн и отвечает: «Негативная».
Chain-of-Thought (цепочка рассуждений)
Вы просите модель рассуждать пошагово, а не выдавать сразу финальный ответ. Это значительно повышает точность в сложных задачах.
Когда использовать: для математики, логики, сложного анализа.
Без CoT:
Сколько будет 17 × 24 + 156 ÷ 12?
С CoT:
Вычисли 17 × 24 + 156 ÷ 12. Рассуждай пошагово, показывая каждое действие.
Модель разбивает задачу на шаги и значительно реже ошибается.
Tree-of-Thought (дерево мыслей)
Расширение Chain-of-Thought, где модель рассматривает несколько путей решения и выбирает лучший.
Когда использовать: для задач с несколькими возможными решениями.
Предложи три разных стратегии выхода нашего продукта на рынок Германии.
Для каждой стратегии оцени:
1. Затраты
2. Время реализации
3. Риски
4. Потенциальную выручку за первый год
Затем выбери лучшую стратегию и обоснуй выбор.
ReAct (Reasoning + Acting)
Техника, при которой модель чередует рассуждения с действиями. Особенно полезна для ИИ-агентов, которые используют внешние инструменты.
Когда использовать: для сложных задач, требующих поиска информации и принятия решений.
Мысль: Мне нужно найти актуальные цены конкурентов
Действие: Поиск в интернете "цены [конкурент] 2026"
Наблюдение: Нашёл прайс-лист...
Мысль: Теперь нужно сравнить с нашими ценами
Действие: Анализ разницы...
Продвинутые приёмы
Ролевая установка
Задайте модели роль для получения экспертного ответа:
Ты — опытный юрист, специализирующийся на защите интеллектуальной
собственности в IT. Объясни, какие риски есть при использовании
ИИ-генерированного контента в коммерческих целях.
Ограничения и форматирование
Укажите чёткие границы и желаемый формат:
Напиши 5 заголовков для рекламного баннера фитнес-приложения.
Требования:
- Не более 7 слов каждый
- Использовать глаголы действия
- Без восклицательных знаков
- Формат: нумерованный список
Итеративное уточнение
Не пытайтесь получить идеальный результат с первого раза. Стройте диалог:
- Базовый запрос → получаете черновик
- «Сделай тон более неформальным» → корректировка стиля
- «Добавь конкретные цифры и примеры» → обогащение контента
- «Сократи до 500 слов, сохранив ключевые мысли» → финальная версия
Системные промпты
Для API-интеграций важны системные промпты — инструкции, которые задают поведение модели для всей сессии:
Системный промпт: Ты — ассистент интернет-магазина электроники.
Отвечай кратко и по делу. Если не знаешь ответ — предложи
связаться с менеджером. Никогда не обсуждай товары конкурентов.
Всегда предлагай сопутствующие товары.
Примеры хороших и плохих промптов
Для написания кода
Плохо: «Напиши функцию сортировки»
Хорошо: «Напиши функцию на Python, которая сортирует список словарей по ключу "created_at" (формат ISO 8601) в обратном хронологическом порядке. Обработай случаи с отсутствующим ключом и невалидной датой. Добавь type hints.»
Для анализа
Плохо: «Проанализируй этот текст»
Хорошо: «Проанализируй этот отзыв клиента. Определи: 1) основную проблему, 2) эмоциональную тональность (шкала 1-5), 3) конкретные претензии к продукту, 4) предложи ответ от лица поддержки.»
Для генерации идей
Плохо: «Придумай идеи для бизнеса»
Хорошо: «Предложи 5 идей для микро-SaaS продукта в нише HR-Tech. Бюджет на разработку — до $5000. Целевая аудитория — компании 10-50 сотрудников в России. Для каждой идеи укажи: проблему, решение, модель монетизации, конкурентов.»
Карьера в промпт-инжиниринге
Текущая ситуация
В 2026 году промпт-инжиниринг — это скорее навык, чем отдельная профессия. Он полезен для:
- Разработчиков: настройка ИИ-ассистентов, работа с API, создание ИИ-агентов
- Маркетологов: эффективное использование ИИ для контента
- Аналитиков: извлечение инсайтов из данных через LLM
- Продакт-менеджеров: прототипирование и исследования с ИИ
Зарплаты
Специалисты по промпт-инжинирингу в корпорациях получают $80,000-150,000 в год (данные по США). В российских компаниях — 150,000-400,000 ₽/мес для опытных специалистов.
Перспективы
Модели становятся умнее и лучше понимают «плохие» промпты. Но это не убивает промпт-инжиниринг — просто сдвигает фокус с базовых техник на архитектуру сложных систем (агенты, пайплайны, RAG).
Ресурсы для обучения
Бесплатные
- Learn Prompting (learnprompting.org) — лучший бесплатный курс, переведён на русский
- Prompt Engineering Guide (promptingguide.ai) — академический подход
- OpenAI Cookbook — примеры и рецепты от OpenAI
- Anthropic Prompt Engineering Guide — руководство от создателей Claude
Платные
- DeepLearning.AI — курс от Andrew Ng на Coursera
- Udemy — множество практических курсов
Практика
Лучший способ научиться — практика. Вот упражнение для начала:
- Возьмите любую рабочую задачу
- Сформулируйте промпт
- Оцените результат
- Улучшите промпт, используя техники из этой статьи
- Сравните результаты
Повторяйте этот цикл — через несколько недель вы заметите значительное улучшение.
Заключение
Промпт-инжиниринг — это не магия и не профессия будущего. Это практический навык эффективного общения с ИИ, который уже сейчас повышает продуктивность в любой профессии. Освоить базовые техники можно за несколько дней. Главные принципы просты: будьте конкретны, давайте контекст, указывайте формат и не бойтесь итерировать. Начните применять эти принципы уже сегодня — и вы удивитесь, насколько лучше станут ваши результаты с ИИ.