Что за POML и почему Microsoft его забросила?
Промпт-инжиниринг перестал быть уделом одиночек. Если вы пишете больше пяти однотипных запросов к языковой модели — вам нужна система. Не просто текстовый файл с копипастой, а настоящая модульная платформа. Именно такой когда-то задумывался POML (Prompt Object Markup Language) — расширение для VS Code, которое позволяло собирать промпты из переиспользуемых блоков, включать в них HTML-формы и напрямую отправлять запросы в OpenAI.
Microsoft выпустила POML в 2023 году, но быстро потеряла интерес — проект завял. Казалось, идея модульных шаблонов умрёт, не родившись. Но сообщество не простило забвения: энтузиаст (никнейм poml-reborn) поднял форк, переписал бэкенд, добавил поддержку локальных LLM через Ollama и LM Studio, а заодно причесал HTML-парсер. Теперь POML снова жив, и, похоже, второе дыхание оказалось мощнее первого.
POML не пытается заменить Cursor или Copilot — он решает другую задачу: превращает процесс написания промптов в инженерную дисциплину с версионированием, наследованием и автотестами.
Чем POML отличается от обычных промптов и сниппетов?
Давайте честно: большинство разработчиков хранят промпты в заметках или в лучшем случае в виде текстовых сниппетов. Это работает, пока у вас пять запросов. Но когда их пятьдесят, начинается ад — вы теряете контекст, не можете быстро подставить переменные, а переключение между разными моделями превращается в ручной copy-paste. POML решает это тройным ударом:
- Модульность. Вы создаёте компоненты (заголовки, инструкции, примеры) и переиспользуете их в разных шаблонах. Изменение одного блока обновляет все связанные промпты.
- HTML-разметка. Да-да, прямо внутри промпта можно вставлять формы, чекбоксы, выпадающие списки. Расширение рендерит их как интерфейс для ввода параметров — никаких JSON-конфигов.
- Документное встраивание. POML умеет прикреплять к промпту фрагменты кода, целые файлы или результаты поиска по проекту — то есть реализует примитивный RAG без внешних баз данных.
Если сравнивать с другими подходами, картина получается интересная. Взять хотя бы Cline (ныне Kilo Code) — это агентный фреймворк для автономных действий, а POML — про ручное управление и шаблонизацию. Cursor AI умер как явление, а его локальные наследники (вроде Continue.dev) работают по принципу чата — у них нет встроенной системы шаблонов. POML закрывает нишу между голым текстом и полноценным агентом.
| Критерий | POML | Текстовые сниппеты | Continue.dev (локальный чат) | Kilo Code (агент) |
|---|---|---|---|---|
| Модульные шаблоны | Да | Нет | Нет | Частично |
| Визуальные формы (HTML) | Да | Нет | Нет | Нет |
| Локальные LLM | Да (Ollama, LM Studio) | Через внешние скрипты | Да | Да |
| Встраивание документов (RAG) | Встроенный | Нет | Через плагины | Да |
| OpenAI API | Да | Нет | Да | Да |
Как работает локальный AI в POML?
Обновлённая версия POML научилась дружить с локальными рантаймами. Теперь необязательно гонять запросы в облако — всё можно делать на своей машине. Это особенно актуально на фоне тренда на отказ от ChatGPT и переезда AI на локальный компьютер. POML поддерживает два основных провайдера: Ollama (для моделей вроде Llama 3, Mistral, Qwen) и LM Studio (совместимые GGUF-модели).
Настройка занимает ровно одну строку в settings.json:
{
"poml.provider": "ollama",
"poml.model": "llama3.2:latest",
"poml.ollamaBaseUrl": "http://localhost:11434"
}После этого любой шаблон можно отправить локальной модели. Расширение подставляет контекст из открытого файла или выделенного фрагмента — прямо из редактора, без переключения окон. Для тех, кто хочет полной автономии, есть режим offline-first: расширение не делает ни одного внешнего запроса, если локальный сервер запущен. Лишний повод перечитать гайд по лучшим агентам для локальных LLM — POML в этом списке стоит на своём месте.
Пример использования: рефакторинг кода через локальную модель
Представьте: нужно отрефакторить легаси-функцию на Python. Вместо того чтобы копировать код в чат, вы создаёте шаблон POML с полями: входной код, цель рефакторинга, стиль. Шаблон выглядит так:
<template name="refactor">
<form>
<label for="code">Код для рефакторинга:</label>
<textarea id="code" placeholder="Вставьте код..."></textarea>
<label for="goal">Что улучшить?</label>
<select id="goal">
<option value="performance">Производительность</option>
<option value="readability">Читаемость</option>
</select>
</form>
<prompt>
Ты — опытный Python-разработчик. Предложи улучшения для следующего кода.
Цель: {{goal}}. Код:
```
{{code}}
```
</prompt>
</template>После заполнения формы расширение подставляет переменные, отправляет запрос локальной модели и выводит ответ прямо в редактор. Если нужно прикрепить текущий файл целиком, используется директива $attach — она автоматически вчитывает содержимое активного таба.
Аналогичный подход работает для генерации документации, перевода комментариев или написания тестов. Vibe Coding без облаков из списка семи инструментов 2026 года — POML вписывается туда как швейцарский нож для промптов.
Кому нужен POML?
Инструмент не универсален. Он не заменит Copilot в дописывании строк, не станет агентом для автономной разработки (для этого есть Kilo Code или PocketCoder). Но если вы пишете много сложных промптов, которые должны быть воспроизводимы, версионируемы и прозрачны — POML ваш выбор. Вот кто оценит расширение:
- Промпт-инженеры, уставшие от файлов с копипастой.
- Разработчики локальных LLM-решений, которые хотят тестировать модели на однотипных запросах.
- Команды, внедряющие AI-ассистентов с собственными шаблонами (POML поддерживает импорт/экспорт в JSON).
- Параноики приватности, которые запускают локальное AI-дополнение без слежки — для них локальный режим POML как бальзам на душу.
Предупреждение: POML не поддерживает streaming-ответы (пока). Ответ приходит целиком, что для длинных генераций может быть неудобно. Разработчик форка обещает добавить потоковый режим в ближайшем релизе.
Будущее POML: что дальше?
Форк живёт уже полгода, за это время закрыто 20+ issues, добавлена поддержка $attach для нескольких файлов, улучшен парсер HTML-форм. В планах — интеграция с семантическим поиском по кодовой базе (векторное встраивание на стороне расширения) и поддержка нескольких моделей в одном шаблоне (например, локальная для извлечения фактов, облачная для финального ответа).
Единственное, что смущает — отсутствие активного мейнтейнера. Проект держится на плечах одного энтузиаста. Если он уйдёт, POML снова окажется на грани забвения. Но пока пульс есть: свежие коммиты, ответы в Issues, и, что важнее, растущее сообщество. Если вы ищете способ использовать бесплатные ИИ для написания кода осмысленно, без хлама — присмотритесь к POML. Возможно, именно этот недо-редактор станет вашим основным пультом управления AI-помощниками.
Личный совет: не пытайтесь сразу обернуть весь свой промпт-арсенал в POML. Начните с одного шаблона — например, для описания баг-репортов. Когда почувствуете, как удобно менять системное сообщение в одном месте, а не в десяти файлах, назад дороги не будет. Локальный AI к тому времени уже станет привычкой.
