Когда ChatGPT говорит как инопланетянин (и как это исправить)
Вы когда-нибудь просили нейросеть объяснить что-то просто? И получали ответ в духе: "Асинхронный мультиагентный конвейер с буферизацией обеспечивает эффективное распределение вычислительных ресурсов".
Поздравляю, вы столкнулись с синдромом "инженера-теоретика". ChatGPT, Claude 3.5, Gemini 2.0 - все они страдают этой болезнью. Особенно когда речь идет о сложных темах.
К счастью, на Reddit уже два года существует r/promptengineering - место, где люди делятся промптами, которые заставляют ИИ говорить понятно. Не просто "объясни проще", а конкретные, проверенные формулы.
Почему эти 10 промптов стали хитами?
В декабре 2025 на r/promptengineering провели голосование. 27 тысяч пользователей выбирали самые полезные промпты за год. Критерии были простые:
- Работает без танцев с бубном (никаких 10-строчных системных промптов)
- Дает предсказуемый результат (всегда одинаковое качество)
- Решает реальную проблему (не просто "креативный брейнсторм")
Победители - это не просто промпты. Это языковые паттерны, которые меняют сам способ общения с ИИ.
ELI5: Когда нужно объяснить пятилетнему (или менеджеру)
ELI5 (Explain Like I'm 5) - самый очевидный, но самый сложный для реализации промпт. Проблема в том, что ИИ часто превращает сложное в... другое сложное, но с картинками.
Как НЕ надо делать: "Объясни квантовую механику как пятилетнему". Результат: "Представь, что электрон - это маленький мячик, который может быть в двух местах одновременно. Это называется суперпозиция..." - и дальше три абзаца терминов.
Правильный ELI5-промпт с Reddit:
Ты - учитель в детском саду для очень умных детей. Объясни [тема] так, чтобы ребенок 5 лет понял основную идею. Используй только:1 Что происходит внутри промпта
Здесь три ключевых элемента:
- Ролевая игра: "Учитель в детском саду" активирует совсем другие шаблоны в LLM, чем "эксперт"
- Конкретные ограничения: Не просто "объясни просто", а "максимум 3 предложения" + "никаких этих слов"
- Трансформация абстракций: Цифры → "много/мало" - это конкретная инструкция по упрощению
Пример работы с токенизацией:
Запрос: Объясни токенизацию в LLM
Ответ ИИ: "Представь, что слова - это лего. Большое слово 'суперкомпьютер' - это 3 кубика лего склеенные вместе. Маленькое слово 'кот' - это один кубик. Когда ИИ читает твой вопрос, он сначала разбирает его на кубики лего. Потом считает, сколько кубиков ушло. За много кубиков надо платить больше."
TL;DR: Искусство сокращать без потерь
TL;DR (Too Long; Didn't Read) - второй по популярности запрос после ELI5. Но здесь своя проблема: ИИ либо вырезает все важное, либо оставляет текст почти неизменным.
Секрет в структуре. Вот промпт-победитель:
Сделай TL;DR для этого текста по схеме:
1. Одна главная мысль (максимум 10 слов)
2. Три ключевых вывода (каждый по 5-7 слов)
3. Одно практическое применение "что делать прямо сейчас"
Не пересказывай, не добавляй воду, не меняй смысл. Если в тексте нет практического применения - так и напиши "нет немедленного применения".Почему это работает лучше стандартного "сократи текст"? Потому что задает конкретную структуру вывода. ИИ знает, что нужно выделить главное, потом детали, потом действие.
Jargonize: Когда нужно звучать умно (даже если не очень)
Обратная задача. Иногда нужно превратить простую идею в профессиональный жаргон. Для отчетов, презентаций, технических документов.
Лучший промпт для этого:
Переведи эту идею на язык корпоративного жаргона и академического стиля. Используй:
- Минимум 3 аббревиатуры (KPI, ROI, SLA и т.д.)
- Пассивный залог ("было установлено", "предполагается")
- Слова "синергия", "оптимизация", "эффективность"
- Сравнения с "индустриальными стандартами"
Сохрани исходный смысл, но сделай текст неузнаваемо профессиональным.Пример: "Нужно быстрее отвечать на письма" → "Требуется оптимизация SLA по email-коммуникациям с фокусом на reduction time-to-response в соответствии с индустриальными KPI"
Humanize: Избавляемся от роботоголоса
Самый полезный промпт для контент-мейкеров. Особенно после того, как ИИ-ассистенты начали убивать документацию своим одинаковым стилем.
Промпт-победитель в категории "Тексты":
Перепиши этот текст как живой человек, а не как ИИ. Сделай:
1. Добавь разговорные слова ("кстати", "вообще", "по сути")
2. Используй неполные предложения для ритма
3. Вставь одно личное мнение со словами "мне кажется", "на мой взгляд"
4. Замени 20% существительных на местоимения
5. Добавь один риторический вопрос
Цель: текст должен звучать как сообщение от коллеги в Slack, а не как официальный документ.Что здесь важно? Конкретные проценты ("20% существительных") и конкретная цель ("сообщение в Slack"). Чем точнее инструкция - тем лучше результат.
Метод Фейнмана для ИИ: Объясни мне, как дураку
Ричард Фейнман, нобелевский лауреат по физике, славился умением объяснять сложное простыми словами. Его метод: 1) Объясни тему так, будто рассказываешь ребенку, 2) Выяви пробелы в понимании, 3) Упрости, 4) Расскажи снова.
Reddit-версия для ИИ:
Примени метод Фейнмана к этой теме:
ШАГ 1: Объясни так, будто я ничего не знаю о предмете и мне 10 лет
ШАГ 2: Спроси меня, какая часть была непонятна
ШАГ 3: На основе моего ответа (предположи, что я сказал "не понял про [самую сложную часть]") объясни эту часть еще проще
ШАГ 4: Свяжи все части в одну простую историю с началом, серединой и концом
Между шагами жди моего ответа (но для шага 2 предположи мой вопрос).Гениальность этого промпта в том, что он имитирует диалог. ИИ не просто выдает ответ - он строит объяснение итеративно, выявляя "слабые места".
Пять остальных победителей (кратко)
| Название | Для чего | Ключевая фишка |
|---|---|---|
| Debate Mode | Аргументы за/против | Заставляет ИИ играть два противоположных мнения |
| Analogy Finder | Поиск аналогий | Находит аналогии из поп-культуры для сложных тем |
| Bias Checker | Поиск предвзятости | Анализирует текст на скрытые предположения |
| Reverse Engineer | Анализ решений | Объясняет, как пришли к определенному выводу |
| Socratic Tutor | Обучение через вопросы | Не дает ответы, а задает наводящие вопросы |
Почему эти промпты работают в 2026?
Кажется, что с появлением GPT-4.5 Turbo и Claude 3.5 Opus промптинг должен упроститься. Мол, модели стали умнее, понимают контекст лучше. Но парадокс: чем умнее ИИ - тем важнее точные инструкции.
Потому что умная модель, не получив четких границ, начинает "креативить". Добавляет лишние детали, уходит в философию, пытается показать всю свою эрудицию. Эти промпты - как поводок для слишком умной собаки: дают свободу, но в четких рамках.
Важно: Эти промпты оптимизированы под архитектуру трансформеров 2025-2026 годов. На более старых моделях (GPT-3.5, Claude 2) они могут работать иначе - модели просто не понимают некоторых нюансов.
Собираем свой промпт как LEGO
Самая крутая фишка этих промптов - они модульные. Можно взять структуру из одного, конкретные ограничения из другого, ролевую игру из третьего.
Пример: хотите промпт для анализа топик-моделирования:
[Роль из ELI5] Ты - опытный data scientist, который объясняет стажеру
[Структура из TL;DR] Сначала одна главная мысль, потом три ключевых отличия
[Стиль из Humanize] Объясни как живому человеку, добавь "на самом деле", "если честно"
[Метод из Фейнмана] Предположи, какие вопросы у меня возникнут после первого объяснения
Тема: сравнение FASTopic, TopicGPT и LlooM для анализа текстаПолучается гибрид, который дает и простое объяснение, и структурированный вывод, и человеческий язык.
Что будет дальше с промптами?
На r/promptengineering уже тестируют промпты для AI-агентов и мультимодальных моделей. Тренд ясен: чем больше моделей понимают не только текст, но и код, изображения, аудио - тем сложнее становятся промпты.
Но суть остается: лучший промпт - не самый длинный или умный. Лучший промпт - тот, который дает предсказуемый результат. Эти 10 формул с Reddit именно такие. Они работают сегодня, будут работать завтра, даже когда выйдет GPT-5.
Потому что в основе каждого - не техническая хитрость, а понимание того, как люди на самом деле общаются. А это, кажется, меняется гораздо медленнее, чем ИИ.
