7 ошибок промптинга, из-за которых ИИ пишет шаблонно: разбор с примерами от GPTunneL

Шаблонные ответы - это не ИИ виноват. Это вы

Каждый день я вижу одно и то же. Люди жалуются: "ИИ пишет шаблонно", "Ответы как из учебника", "Нет живости". Потом смотрю их промпты. И хочется плакать.

Проблема не в GPT-5.2 или Claude 4. Проблема в том, как вы с ними разговариваете. Представьте, что вы пришли к эксперту и говорите: "Напиши текст". Что вы получите? Шаблонный ответ.

Вот семь ошибок, которые превращают мощные LLM в бюрократических клерков.

1 Ошибка директора: слишком много указаний

Самый частый грех. Вы пишете промпт как военную инструкцию. Пункт 1, пункт 2, пункт 3. ИИ читает это и думает: "Ага, формальный запрос. Значит, формальный ответ".

Вот как НЕ надо делать:

Напиши статью о преимуществах удаленной работы.
Требования:
1. Длина 1000 слов
2. Структура: введение, 3 преимущества, заключение
3. Используй профессиональный стиль
4. Добавь статистику
5. Сделай выводы

Что получите? Текст, от которого хочется спать. Прямо как из корпоративного блога 2010 года.

Правильно - дать контекст, а не инструкции:

Ты - журналист, который только что перешел на удаленку после 10 лет в офисе. 
Пишешь личную колонку для издания о цифровом образе жизни. 
Расскажи, какие три вещи тебя больше всего удивили (хорошо и плохо). 
Не пытайся продать идею удаленки - будь честным. 
Добавь немного самоиронии.

Видите разницу? В первом случае ИИ выполняет задачу. Во втором - играет роль.

2 Ошибка школьника: "раскрой тему"

Слово "раскрой" в промпте - красная тряпка для ИИ. Оно запускает режим "учебник". Модель достает из памяти стандартные структуры и выдает обобщенные ответы.

Плохо:

Раскрой тему искусственного интеллекта в медицине. 
Расскажи о преимуществах и перспективах.

Что будет? Параграф про диагностику, параграф про лечение, параграф про этику. Скучно.

Хорошо - задать конкретный угол:

Представь, что ты хирург в 2030 году. 
Твой ассистент - ИИ. Опиши один рабочий день: 
как вы вместе принимаете решения, 
где ИИ ошибается, 
что ты как человек делаешь лучше. 
Не общие слова - конкретные сцены из операционной.

3 Ошибка копирайтера: список требований без души

Вы просите: "Сделай текст живым". А сами пишете промпт как техническое задание для робота. Ирония?

Типичный провал:

Напиши продающий текст для курса по программированию.
Требования:
- Используй эмоциональные слова
- Добавь call-to-action
- Упомяни выгоды
- Сделай текст энергичным

ИИ видит "продающий текст" + "эмоциональные слова" = стандартный набор клише. "Не упусти возможность", "измени свою жизнь", "только сегодня".

Лучше показать, а не рассказать:

Ты - разработчик, который прошел путь от новичка до senior за 2 года. 
Пишешь пост в LinkedIn для таких же новичков. 
Не продавай курс - просто честно расскажи, 
какие 3 ошибки тебе дороже всего обошлись. 
Говори как друг, а не как ментор. 
Добавь немного технических деталей, но без занудства.

4 Ошибка перфекциониста: слишком много ограничений

Худшее, что можно сделать - это задушить ИИ правилами. "Не используй слова X, Y, Z. Избегай стиля A. Не говори о B." Модель тратит всю энергию на соблюдение запретов, а не на творчество.

Ужасный пример:

Напиши описание продукта для умной лампы.
НЕ используй слова: инновационный, революционный, уникальный.
НЕ пиши про экологичность.
НЕ упоминай здоровый сон.
НЕ говори об экономии энергии.
Сделай текст оригинальным.

Вы только что запретили все стандартные ходы. Что осталось? ИИ впадает в ступор или выдает что-то настолько странное, что не подходит для продаж.

Вместо запретов - задайте направление:

Ты пишешь описание для умной лампы, 
но твоя целевая аудитория - циничные гики, 
которые ненавидят маркетинговую шелуху. 
Опиши лампу так, как будто объясняешь другу-программисту 
зачем тратить деньги на эту штуку. 
Будь конкретен: какие API, интеграции, 
можно ли написать скрипты. 
Шути над типичными описаниями "умных" устройств.

5 Ошибка новичка: вопросы вместо задач

Вы задаете вопрос. ИИ дает ответ. Все логично. Но ответ будет общим, потому что вопрос общий.

Сравните:

Какие есть методы обучения нейросетей?

Против:

Объясни методы обучения нейросетей так, 
будто рассказываешь бабушке-библиотекарю. 
Она не знает матанализа, 
но понимает, как учатся люди. 
Используй аналогии из ее мира.

В первом случае получите список: supervised, unsupervised, reinforcement learning. Во втором - историю про то, как библиотекарь учит новых сотрудников, сравнивая с тем, как нейросеть учится на примерах.

6 Ошибка формалиста: игнорирование формата

Вы хотите диалог, но не говорите об этом. Хотите список, но просите "рассказать". ИИ выбирает самый безопасный формат - сплошной текст.

Неявно:

Расскажи о преимуществах Python для анализа данных

Явно:

Создай диалог между senior data scientist и junior разработчиком. 
Junior спрашивает, почему все используют Python, а не R или Julia. 
Senior отвечает с примерами из реальных проектов. 
Диалог должен быть живым, с техническими шутками.

Или еще лучше:

Напиши Twitter-тред из 5 твитов о Python для датасайенс. 
Каждый твит - отдельная мысль. 
Используй хештеги, но не переборщи. 
Добавь один твит с провокационным мнением.

7 Ошибка минималиста: слишком короткий промпт

"Напиши статью" - это не промпт. Это лень. Современные LLM вроде GPT-5.2 способны понимать сложные контексты, но им нужно что-то работать.

Плохо:

Код для парсинга сайта

Что получите? Общий шаблон на Python с requests и BeautifulSoup. Без обработки ошибок, без асинхронности, без учета антибот-систем.

Хорошо:

Напиши код парсера для сайта с динамическим контентом (React). 
Условия:
- Сайт блокирует частые запросы
- Нужно обходить Cloudflare
- Данные обновляются каждые 5 минут
- Сохранять в SQLite с timestamp
- Добавить обработку ошибок и повторные попытки
- Использовать асинхронность

Объясни, почему выбрал именно эту библиотеку для обхода защиты.

Универсальный шаблон, который работает в 2026 году

После тысяч тестов с разными моделями я вывел формулу. Она не гарантирует гениальность, но убирает шаблонность.

Роль: [Конкретная роль, не "эксперт"]
Задача: [Что нужно сделать, не "раскрыть тему"]
Контекст: [Для кого, зачем, где будет использоваться]
Ограничения: [Что НЕ делать, но лучше сказать "сделай так..."]
Формат: [Как именно оформить ответ]
Голос: [Тон, стиль, примеры слов]
Пример плохого: [Что считается шаблонным в этой теме]

Дополнительно: [Технические требования, если нужны]

Пример для технической документации:

Роль: Разработчик, который ненавидит документацию, но вынужден ее писать
Задача: Описать API метод /users/{id}/permissions
Контекст: Для внешних разработчиков, которые интегрируются с нашей платформой
Ограничения: Не использовать корпоративный жаргон, не писать очевидные вещи
Формат: Раздел в OpenAPI спецификации + примеры запросов на curl
Голос: Сухой, технический, но с редкими пояснениями в скобках
Пример плохого: "Данный метод позволяет осуществлять получение пермишенов"

Дополнительно: Указать коды ошибок 400, 403, 404, лимиты запросов

Что делать, если все равно получается шаблонно?

Бывает. Даже с хорошим промптом. Вот три приема, которые вытащат любой ответ из болота шаблонов.

Прием 1: Конкретный противовес

Если ИИ выдает общее, попросите крайнюю конкретику. Не "примеры", а "пример из вашего опыта".

Вместо: "Приведи примеры ошибок в коде"
Используй: "Опиши самую глупую ошибку в коде, которую ты совершил на прошлой неделе. Со всеми деталями: время, проект, что думал, что получилось."

Прием 2: Формат как ограничитель

Необычный формат ломает шаблонное мышление. Твиттер-тред, диалог в Slack, записка на салфетке, голосовое сообщение в Telegram.

Напиши не статью, а расшифровку подкаста. 
Два эксперта спорят о микросервисах. 
Один фанат, второй ненавидит. 
С аргументами, перебиваниями, эмоциями.

Прием 3: Негативная инструкция

Скажите, что считать плохим ответом. Иногда это работает лучше, чем описание хорошего.

Если в ответе будут фразы "в современном мире", 
"нельзя не отметить" или "следует подчеркнуть" - 
начинай сначала. Это запрещенные клише.

Почему это все еще работает в 2026?

Вы думаете: "Но модели стали умнее! GPT-5.2 понимает контекст лучше людей!" Да, понимает. Но тренировались они все равно на интернете. А в интернете полно шаблонных текстов.

LLM учатся вероятностям. Какое следующее слово вероятнее после "нельзя не отметить"? Правильно, "важность". Цепочка клише.

Ваш промпт - это начальное условие. Если вы даете шаблонное условие, получите шаблонный ответ. Физика.

Самый опасный миф о промптинге

"Чем умнее модель, тем меньше нужно писать в промпте". Полная ерунда. Обратная зависимость.

GPT-3 хватало "напиши текст". GPT-4 нужен был контекст. GPT-5.2 требует деталей. Почему? Потому что он может их использовать.

Представьте, что вы нанимаете стажера и senior разработчика. Стажеру говорите: "Сделай кнопку". Senior'у: "Сделай кнопку с анимацией нажатия, accessibility тегами, темной темой, иконкой из нашей дизайн-системы, обработкой ошибок".

Чем больше может человек (или ИИ), тем конкретнее должны быть требования. Иначе получите минимальное выполнение.

Что будет дальше?

К 2027 году промптинг станет еще тоньше. Модели научатся считывать подтекст. Ирония, сарказм, скрытые инструкции - все это будет работать.

Но принцип останется: чтобы получить нешаблонный ответ, нужно дать нешаблонный запрос. Все просто.

Самый честный тест вашего промпта: прочитайте его вслух. Звучит как живая речь или как бюрократический документ? Если второе - переписывайте.

И помните: ИИ не пишет шаблонно. Он отражает шаблонность вашего мышления. Неудобная правда, но с ней нужно жить.