reymer.ai
Новости
/
Данные
/
Инструменты
/
Знания
reymer.ai

Медиапортал об автономном бизнесе, AI-трансформации и автономизации.

hello@reymer.ai

Новости

  • Все новости
  • AI-дайджесты

Инструменты

  • Каталог
  • Коллекции
  • Сравнения
  • Промпты
  • Поиск для агентов

Данные

  • AI-рынки
  • Value Chain
  • Цены API
  • Калькулятор
  • AI Intelligence: инсайдеры и фонды

Знания

  • Вся база знаний
  • Карта профессий и AI
  • AI-агенты для бизнеса
  • AI для профессий
  • Gartner MQ анализы
  • Оценка автономизации
  • Глоссарий
  • Кейсы внедрения ИИ
  • FAQ

Справочники

  • Автономный бизнес
  • Claude Code Tips
  • Вайб-кодинг
  • MCP Protocol
  • AI-кодинг агенты
  • Agent Frameworks
  • Deep Thinking Prompts
  • Гид по AI-агентам
  • OpenClaw vs NanoClaw
  • Конституция Claude

Курсы

  • Все курсы
  • Основы AI
  • Промпт-инжиниринг
  • Claude 101
  • Claude Code
  • Claude Agent Skills
  • Perplexity Pro 101
  • OpenClaw 101
  • NanoClaw 101
  • PicoClaw 101

© 2026 reymer.ai · СТАТУС СИСТЕМЫ: РАБОТАЕТ

О проектеПолитика конфиденциальности
Промпт-инжиниринг: от основ до мастерства

Введение

  • Введение в промпт-инжиниринг10 мин

Принципы написания промптов

  • Принцип 1: Чёткие и специфичные инструкции20 мин
  • Принцип 2: Дайте модели время подумать15 мин

Итеративная разработка промптов

  • Итеративный подход к промптам15 мин

Суммирование текстов

  • Техники эффективного суммирования12 мин

Извлечение и анализ информации

  • Извлечение данных из текста15 мин

Трансформация контента

  • Преобразование и трансформация текста15 мин

Расширение и генерация

  • Генерация развёрнутого контента12 мин

Создание чат-ботов

  • Архитектура разговорных AI-систем18 мин

Лучшие практики

  • Продвинутые техники и паттерны15 мин

Заключение

  • Что дальше?8 мин
Урок 4 из 11•15 мин

Итеративный подход к промптам

Цели урока

После прохождения этого урока вы сможете:

  • 1Понять, что идеальный промпт с первого раза — это миф
  • 2Освоить цикл итеративной разработки
  • 3Научиться анализировать ошибки и улучшать промпты

Идеальный промпт с первого раза — это миф

Одна из главных идей оригинального курса: не существует универсального "идеального промпта". Промпт-инжиниринг — это итеративный процесс, похожий на разработку ПО. Вы пишете, тестируете, анализируете результат и улучшаете.

Andrew Ng: "Я не знаю ни одного эксперта, который пишет идеальный промпт с первого раза. Все мы итерируем."

Цикл разработки промпта

  • 1. Напишите первую версию промпта
  • 2. Протестируйте на нескольких примерах
  • 3. Проанализируйте, где результат не соответствует ожиданиям
  • 4. Уточните промпт: добавьте контекст, примеры, ограничения
  • 5. Повторите цикл

Практический кейс: описание товара для маркетплейса

Давайте пройдём через реальный процесс итерации. Задача: создать описание офисного кресла для Ozon.

Итерация 1: Наивный промпт

python
# Версия 1 — слишком общая
prompt_v1 = "Напиши описание офисного кресла"

# Результат: Общий текст без конкретики, не подходит для карточки товара

Проблема: Модель не знает контекст (маркетплейс), целевую аудиторию, формат.

Итерация 2: Добавляем контекст

python
# Версия 2 — добавляем контекст
prompt_v2 = """
Напиши описание офисного кресла для карточки товара на Ozon.

Характеристики кресла:
- Эргономичная спинка с поддержкой поясницы
- Регулируемые подлокотники 4D
- Газлифт класса 4
- Максимальная нагрузка: 150 кг
- Материал: сетка + экокожа
- Цвет: чёрный
"""

# Результат: Лучше, но описание слишком длинное и не структурировано

Проблема: Описание получилось на 500 слов, а в карточке товара ограничение.

Итерация 3: Добавляем ограничения

python
# Версия 3 — добавляем ограничения по формату
prompt_v3 = """
Напиши описание офисного кресла для карточки товара на Ozon.

ОГРАНИЧЕНИЯ:
- Описание: максимум 150 слов
- Стиль: продающий, но без воды
- Включи ключевые слова для поиска

Характеристики кресла:
- Эргономичная спинка с поддержкой поясницы
- Регулируемые подлокотники 4D
- Газлифт класса 4
- Максимальная нагрузка: 150 кг
- Материал: сетка + экокожа
- Цвет: чёрный
"""

# Результат: Хорошая длина, но нет структуры (буллеты, выгоды)

Итерация 4: Финальная версия

python
# Версия 4 — структурированный вывод + примеры
prompt_v4 = """
Напиши описание офисного кресла для Ozon.

ФОРМАТ ВЫВОДА:
1. Заголовок (до 100 символов, с ключевыми словами)
2. Краткое описание (2-3 предложения, фокус на выгоде для покупателя)
3. Преимущества (5 буллетов, начинай с глагола или выгоды)

СТИЛЬ:
- Продающий, но честный
- Без канцелярита и воды
- Фокус на решении проблем: боль в спине, усталость, долгая работа

ПРИМЕР ХОРОШЕГО БУЛЛЕТА:
✓ "Поддержка поясницы снимает напряжение при 8-часовой работе"
✗ "Кресло имеет поясничную поддержку"

ХАРАКТЕРИСТИКИ:
- Эргономичная спинка с поддержкой поясницы
- Регулируемые подлокотники 4D
- Газлифт класса 4
- Максимальная нагрузка: 150 кг
- Материал: сетка + экокожа
- Цвет: чёрный
"""

Анализ итераций

ВерсияЧто добавилиКакую проблему решили
v1 → v2Контекст и характеристикиМодель знает, о чём писать
v2 → v3Ограничения по длинеРезультат нужного размера
v3 → v4Структуру и примерыПравильный формат и стиль

Сохраняйте все версии промптов! Это ваша "история коммитов". Иногда нужно откатиться к предыдущей версии.

Чеклист для анализа результата

  • Длина соответствует ожиданиям?
  • Формат правильный (JSON, буллеты, абзацы)?
  • Тон и стиль подходящие?
  • Нет ли галлюцинаций (выдуманных фактов)?
  • Результат можно использовать без редактирования?

Вопросы для размышления

  • •Сколько итераций обычно требуется вам для хорошего промпта?
  • •Какие типичные ошибки вы замечаете в первых версиях своих промптов?
Принцип 2: Дайте модели время подуматьТехники эффективного суммирования
DL

Адаптация курса «ChatGPT Prompt Engineering for Developers» от DeepLearning.AI + OpenAI. © DeepLearning.AI & OpenAI