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 3 из 11•15 мин

Принцип 2: Дайте модели время подумать

Цели урока

После прохождения этого урока вы сможете:

  • 1Понять, почему модели нужно "время на размышление"
  • 2Освоить технику пошаговых инструкций
  • 3Научиться просить модель проверять собственные решения

Почему модели нужно "думать"

Когда вы просите человека решить сложную задачу "в уме" за секунду — он ошибается. То же самое с языковыми моделями. Если вы хотите получить правильный ответ на сложный вопрос, дайте модели возможность "подумать" — разбить задачу на шаги.

Chain of Thought (CoT) — техника, когда модель рассуждает шаг за шагом. Это значительно повышает точность на сложных задачах.

Тактика 1: Укажите шаги для выполнения задачи

Разбейте сложную задачу на явные шаги. Модель будет следовать им последовательно, и каждый шаг будет информировать следующий.

❌ Плохо: Проанализируй этот бизнес-план и скажи, стоит ли инвестировать.

✅ Хорошо: Проанализируй бизнес-план по следующим шагам:
1. Выдели ключевые метрики (размер рынка, unit-экономика, команда)
2. Оцени риски (конкуренция, регуляторика, технические)
3. Сравни с аналогичными проектами на рынке
4. Сделай вывод с рекомендацией: инвестировать / не инвестировать / нужна доп. информация

Практический пример: анализ резюме кандидата

python
prompt = """
Проанализируй резюме кандидата для позиции Senior Python Developer.

Выполни анализ по шагам:

ШАГ 1 — ОПЫТ:
- Сколько лет коммерческого опыта?
- В каких компаниях работал?
- Какие проекты реализовал?

ШАГ 2 — ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ:
- Соответствует ли стек нашим требованиям? (Python, FastAPI, PostgreSQL)
- Есть ли опыт с нужными инструментами?
- Какие пробелы в навыках?

ШАГ 3 — КРАСНЫЕ ФЛАГИ:
- Частая смена работы (< 1 года)?
- Пробелы в карьере?
- Несоответствия в датах?

ШАГ 4 — ИТОГОВАЯ ОЦЕНКА:
- Оценка от 1 до 10
- Рекомендация: пригласить на интервью / отказать / запросить доп. информацию
- Вопросы для интервью (если рекомендуете пригласить)

РЕЗЮМЕ:
"""{resume_text}"""
"""

Тактика 2: Попросите модель найти собственное решение

Перед тем как оценивать чужое решение, попросите модель сначала решить задачу самостоятельно. Это предотвращает "заражение" неправильным ответом.

❌ Плохо: Правильно ли решена задача?
Задача: 15% от 80
Ответ ученика: 8

✅ Хорошо:
1. Сначала реши задачу самостоятельно
2. Затем сравни своё решение с ответом ученика
3. Определи, правильный ли ответ ученика

Задача: 15% от 80
Ответ ученика: 8

Практический пример: проверка кода

python
prompt = """
Проверь код на наличие ошибок.

ВАЖНО: Сначала реши задачу самостоятельно, затем сравни с предложенным кодом.

Задача: Написать функцию, которая находит все простые числа до N.

ШАГ 1: Напиши свою реализацию функции

ШАГ 2: Проанализируй код ученика

ШАГ 3: Сравни решения и найди ошибки

ШАГ 4: Дай оценку и рекомендации

КОД УЧЕНИКА:
"""{student_code}"""
"""

Магическая фраза: "Давай подумаем шаг за шагом"

Исследования показали, что простое добавление фразы "Let's think step by step" (Давай подумаем шаг за шагом) значительно улучшает точность ответов на сложные задачи.

ЗадачаБез CoTС CoT
Математические задачи~60%~90%
Логические головоломки~40%~80%
Анализ кода~70%~85%

На русском языке работают фразы: "Давай рассуждать пошагово", "Реши задачу шаг за шагом", "Сначала проанализируй, потом ответь".

Когда НЕ нужно просить думать пошагово

  • Простые фактологические вопросы: "Какая столица Франции?"
  • Задачи на перевод простых фраз
  • Генерация креативного контента (там пошаговость может мешать)
  • Когда важна скорость, а не точность

Вопросы для размышления

  • •Вспомните случай, когда AI дал неправильный ответ. Помогла бы техника CoT?
  • •Какие задачи в вашей работе требуют пошагового анализа?
Принцип 1: Чёткие и специфичные инструкцииИтеративный подход к промптам
DL

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