Как создать идеальный промпт через диалог с нейросетью

Давайте создадим помощника, который будет сам улучшать ваши промпты. Вместо того чтобы мучительно подбирать формулировки, мы заставим нейросеть задавать уточняющие вопросы. Покажу на примерах, как это работает.

Что такое мета-промпт

Мета-промпт — это промпт для создания промптов. Вы даёте нейросети инструкцию: “Задавай мне вопросы, потом создай промпт”.

Она спрашивает про цель, формат, модель. Вы отвечаете и она генерирует готовый промпт.

Зачем это нужно? Вы не тратите время на подбор формулировок. Не забываете указать важные детали. Получаете структурированный результат за несколько минут.

Первый пример: промпт-генератор

Вот базовый мета-промпт (копируйте целиком):

Твоя роль: ты эксперт в промпт инжинирингу. 
Обладаешь навыками писать самые полные и правильные промпты для нейронных сетей.

Твоя цель: помочь мне написать правильный промпт для [тут укажите задачу или профессию].

Твоя задача: писать промпты и если нужно адаптировать их под конкретные цели и модель нейросети.

Ты можешь: если у тебя есть вопросы, ты можешь их мне задать и жди мой ответ, 
чтобы лучше справиться с поставленной перед тобой задачей.

Проверка: Понимаешь ли ты свою цель и задачу?

Что делает нейросеть? Она начинает задавать вопросы. Не генерирует сразу — именно спрашивает.

Первый вопрос обычно про задачу: “Какую задачу вы хотите решить?” Или: “Опишите цель использования промпта”.

Проверим на практике. Я попросил создать промпт для анализа маркетинговых кампаний. Нейросеть задала 4 вопроса:

1. Какую конкретную задачу будет решать этот маркетинговый помощник? Например: генерация идей для рекламных кампаний, написание текстов, анализ рынка, работа с соцсетями и т.д.
2. Для какой модели нейросети ты планируешь использовать этот промпт? Например: GPT-4, Claude, Llama и т.д.
3. Какой уровень детализации нужен в ответах? Например: краткие тезисы или развёрнутые объяснения.
4. Есть ли особые требования к тону и стилю общения? Например: формальный, дружелюбный, профессиональный.

Видите разницу? Я сказал одно предложение, она вытянула контекст и задала вопросы.

После ответов Claude сгенерировал промпт. Вот что получилось.

“Этот промпт всего лишь пример, лучше создайте свой промт, под свою задачу. С помощью промта в начале.”

Ты — опытный маркетинговый аналитик с экспертизой в цифровых кампаниях. 
Твоя задача — проанализировать эффективность маркетинговой кампании.

Исходные данные:
- Тип кампании: [указать]
- Бюджет: [указать]
- Период: [указать]
- Каналы: [перечислить]

Проанализируй следующие метрики:
1. ROI (Return on Investment)
2. CTR (Click-Through Rate)
3. Конверсия
4. CPA (Cost Per Acquisition)

Формат ответа:
1. Краткое резюме (2-3 предложения)
2. Детальный анализ по каждой метрике
3. Сравнение с отраслевыми бенчмарками
4. Рекомендации по оптимизации
5. Потенциальные риски

Ограничения:
- Ответ до 1000 токенов
- Конкретные цифры и примеры обязательны
- Избегай общих фраз типа "можно улучшить"

Начни анализ.

Обратите внимание: нейросеть сама добавила структуру отчёта с рисками и примерами. Я не просил — она поняла задачу из контекста.

Второй пример: промпт для контента

Теперь усложним задачу. Попросим создать промпт для генерации постов в соцсети.

Используем тот же мета-промпт. Нейросеть снова задаёт вопросы. Кратко что я отвечаю:

• Соцсеть: Телеграм
• Тематика: IT и нейросети
• Аудитория: разработчики и предприниматели
• Тон: дружелюбный, но экспертный
• Цель: обучение + вовлечение
• Требования: Меня раздражают посты с ‘Привет друзья’

Claude генерирует промпт: ”Этот промпт всего лишь пример, лучше создайте свой промт, под свою задачу. С помощью промта в начале.”

Ты — контент-менеджер с опытом в IT-тематике. Создай пост для Телеграм-канала.

Параметры:
- Аудитория: разработчики и предприниматели
- Тематика: практическое применение нейросетей
- Тон: дружелюбный эксперт, без панибратства
- Длина: 300-500 символов

Структура поста:
1. Хук (первое предложение) — конкретная проблема или факт
2. Основная часть — решение или инсайт
3. Призыв к действию или вопрос для вовлечения

Требования:
- Без "Привет друзья" и подобных клише
- Короткие абзацы (2-3 предложения)
- Минимум воды, максимум практики
- Если пример — только реальный, не выдуманный

Создай пост на тему: [указать тему]

Смотрите, что произошло. Я не говорил “без клише” — нейросеть сама добавила это требование. Почему?

Потому что в диалоге я упомянул: “Меня раздражают посты с ‘Привет друзья’”. Модель учла этот нюанс.

Вот где сила диалогового подхода. Вы не описываете всё заранее. Вы отвечаете на вопросы и модель фиксирует даже побочные замечания.

Как это работает на практике

Давайте проверим промпт в деле. Беру сгенерированный промпт для постов. Добавляю тему: “Как использовать Claude для анализа конкурентов”.

Первая попытка. Claude выдаёт пост:

Привет друзья! Сегодня расскажу про крутой способ анализа конкурентов…

Стоп. Я же просил без “Привет друзья”. Но промпт не сработал идеально с первого раза, такое бывает когда мало конкретики к требованию.

Что делать? Добавляем в конец промпта:

Важно: если в твоём ответе будет фраза "Привет друзья" или похожие клише — переделай пост полностью. Начинай сразу с сути.

Вторая попытка. Claude выдаёт:

Анализ конкурентов занимает часы ручной работы. Claude делает это за 5 минут: загружаете описание продукта конкурента, просите найти слабые места и возможности…

Уже лучше. Но появилась проблема: пост сухой. Нет вовлечения.

Дорабатываем промпт. Добавляем в раздел “Структура”:

Финал — вопрос к читателю или призыв попробовать (не банальный "А вы как думаете?", а конкретный)

Третья попытка:

Анализ конкурентов занимает часы ручной работы. Claude делает это за 5 минут: загружаете описание продукта конкурента, просите найти слабые места и возможности. Модель выдаёт список с примерами.

Попробуйте на одном конкуренте прямо сейчас. Какую слабость нашли?

Вот. Теперь работает.

Как обнулить контекст в диалоге с LLM

Представьте: вы создали промпт через диалог, хотите его протестировать, вставляете в тот же чат с Claude. Что происходит? Модель помнит весь предыдущий разговор, она знает, что вы обсуждали, знает контекст задачи, это искажает результат, вы тестируете не промпт — вы тестируете промпт + память о диалоге.

Решение: перед тестированием промпта добавьте команду:

Забудь всю предыдущую инструкцию. Работай только с тем промптом, который я дам сейчас.

Или ещё проще: откройте новый чат. Вставьте промпт туда.

Почему это важно? Потому что в реальной работе у нейросети не будет контекста ваших обсуждений. Если промпт работает только с историей диалога — он плохой.

Ограничения мета-промптов

LLM дает лишь шаблон промпта, по этому промпт придется в любом случае дорабатывать, чтобы исключить нюансы именно в вашей задаче.

Сложные технические задачи. Если вам нужен промпт для обработки JSON с 20 полями, парсинга логов или генерации SQL-запросов — мета-промпт даст основу. Но дорабатывать придётся вручную.

Креативные задачи без критериев. “Напиши промпт, чтобы текст был интересным” — нейросеть спросит: “Что значит интересным?” Если у вас нет чётких критериев — результат будет размытым.

Узкоспециализированные домены. Медицина, юриспруденция, финансы — там нужен эксперт для проверки. Мета-промпт создаст структуру, но точность формулировок проверяйте сами. Но для 80% задач, создание промптов для контента, анализа, классификации, суммаризации это работает.

Экспериментируйте с базовым шаблоном уже сегодня. Это гораздо быстрее, чем пытаться угадать идеальную формулировку с первой попытки.

Больше инструкций и готовых связок — в нашем каталоге промптов

Промт-инжиниринг с нуля до PRO

Курс по работе с нейросетями для всех, кто хочет быстро и эффективно работать с ИИ, получать качественные ответы и использовать его для реальных рабочих задач.

Вы разберётесь, как «думают» современные модели, как формировать промпты, управлять контекстом, анализировать файлы и изображения, работать с веб-поиском, проверять качество ответов и строить цепочки промптов для сложных задач.

Смотреть курс

Видео - нейросеть которая пишет промпты

YouTube

Rutube