Промпты Google для бизнеса: утечка шаблонов для sustainability | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
29 Дек 2025 • Промпт

Prompt-инжиниринг для бизнеса: утечка рабочих промптов Google для sustainability-задач

Рабочие промпт-шаблоны Google для экологических и бизнес-задач. Примеры использования, готовые промпты и советы по prompt engineering.

Зачем бизнесу промпты для sustainability?

Недавняя утечка внутренних материалов Google раскрыла "starter pack prompt templates" — готовые промпт-шаблоны, которые инженеры компании используют для решения реальных бизнес-задач в области устойчивого развития (sustainability). Эти промпты представляют собой не просто примеры, а отточенные инструменты, которые уже доказали свою эффективность в крупнейшей технологической компании мира.

В отличие от тестовых промптов для LLM, эти шаблоны решают конкретные бизнес-проблемы: анализ углеродного следа, оптимизация цепочек поставок, оценка экологических рисков и разработка стратегий устойчивого развития.

Важно: Эти промпты разработаны для Google Gemini, но могут быть адаптированы для других современных LLM (GPT-4, Claude, и др.) с минимальными изменениями.

Примеры использования промпт-шаблонов

Утечка включает несколько категорий промптов, каждая из которых решает определенный класс задач:

Категория промпта Бизнес-задача Пример применения
Carbon Footprint Analysis Анализ углеродного следа Оценка выбросов CO2 по всей цепочке поставок
Supply Chain Optimization Оптимизация логистики Поиск маршрутов с минимальным экологическим воздействием
ESG Reporting Подготовка ESG-отчетности Автоматизация сбора данных для отчетов по устойчивому развитию
Risk Assessment Оценка экологических рисков Идентификация рисков, связанных с изменением климата

Готовый промпт: анализ углеродного следа (Carbon Footprint Analysis)

Этот промпт используется для комплексного анализа углеродного следа бизнес-операций. Он следует структуре, аналогичной продвинутым промптам для тестирования, с четким разделением ролей и этапов.

# ============================================
# PROMPT TEMPLATE: Carbon Footprint Analysis
# Source: Google Internal Sustainability Starter Pack
# Version: 2.1
# ============================================

ROLE_DEFINITION = """
You are a senior sustainability analyst with 15 years of experience in carbon accounting and lifecycle assessment. You specialize in Scope 1, 2, and 3 emissions calculation according to GHG Protocol standards.

Your expertise includes:
- Manufacturing and supply chain emissions
- Energy consumption analysis
- Transportation and logistics carbon footprint
- Carbon offset strategies
- Regulatory compliance (EU ETS, SEC climate rules)
"""

TASK_DEFINITION = """
Analyze the provided business data to calculate and optimize carbon footprint.

STRUCTURED APPROACH:
1. DATA CATEGORIZATION
   - Classify all emissions into Scope 1 (direct), Scope 2 (indirect energy), Scope 3 (value chain)
   - Identify data gaps and estimation requirements

2. CALCULATION METHODOLOGY
   - Apply emission factors from recognized databases (EPA, DEFRA, IPCC)
   - Use activity-based calculation where possible
   - Apply conservative estimates for missing data

3. HOTSPOT IDENTIFICATION
   - Identify top 3 emission sources (>70% of total typically)
   - Analyze trends and year-over-year changes
   - Benchmark against industry averages

4. OPTIMIZATION RECOMMENDATIONS
   - Prioritize actions by impact and feasibility
   - Include quick wins (<6 months) and strategic initiatives (1-3 years)
   - Calculate potential reduction in metric tons CO2e

5. REPORTING PREPARATION
   - Prepare data for ESG reporting frameworks
   - Identify relevant SDG (Sustainable Development Goals) alignments
   - Draft executive summary for leadership
"""

DATA_REQUIREMENTS = """
Required input data (provide what's available):
- Energy consumption (electricity, gas, fuel) by facility
- Transportation data (vehicle types, distances, fuel types)
- Purchased goods and services spend by category
- Employee commuting and business travel data
- Waste generation and disposal methods
- Water consumption data
- Previous carbon footprint reports (if any)
"""

OUTPUT_FORMAT = """
Provide analysis in this exact structure:

## EXECUTIVE SUMMARY
[2-3 paragraph summary for leadership]

## TOTAL CARBON FOOTPRINT
- Scope 1: [value] tCO2e ([%]% of total)
- Scope 2: [value] tCO2e ([%]% of total)
- Scope 3: [value] tCO2e ([%]% of total)
- **Total**: [value] tCO2e
- Intensity metric: [tCO2e/revenue or product unit]

## EMISSION HOTSPOTS
1. [Source 1]: [value] tCO2e, [%]%
   - Analysis and trend
2. [Source 2]: [value] tCO2e, [%]%
   - Analysis and trend
3. [Source 3]: [value] tCO2e, [%]%
   - Analysis and trend

## REDUCTION OPPORTUNITIES
### Quick Wins (<6 months)
1. [Opportunity 1]: [potential reduction] tCO2e, [estimated cost]
2. [Opportunity 2]: [potential reduction] tCO2e, [estimated cost]

### Strategic Initiatives (1-3 years)
1. [Initiative 1]: [potential reduction] tCO2e, [ROI timeline]
2. [Initiative 2]: [potential reduction] tCO2e, [ROI timeline]

## DATA GAPS & NEXT STEPS
- Critical data missing
- Recommended measurement improvements
- Timeline for next assessment
"""

# ============================================
# END PROMPT TEMPLATE
# ============================================
💡
Этот промпт демонстрирует профессиональный подход к prompt engineering: четкое определение роли, структурированная методология, явные требования к данным и формату вывода. Подобная структура может быть применена и в других областях, например, для анализа сложного кода.

Как адаптировать промпты Google для своего бизнеса

1 Анализ текущих бизнес-процессов

Прежде чем использовать промпт, определите, какие данные уже доступны в вашей компании. Соберите информацию об энергопотреблении, логистике, закупках и других процессах, влияющих на углеродный след.

2 Кастомизация под отрасль

Измените промпт с учетом специфики вашей отрасли. Например, для IT-компании акцент сместится на энергопотребление дата-центров, а для производства — на сырье и транспорт.

3 Итеративное улучшение

Как и в случае с промптами для автономных систем, начинайте с базовой версии, затем добавляйте специфичные для вашей компании элементы на основе полученных результатов.

Предупреждение: Хотя эти промпты разработаны экспертами Google, всегда проверяйте результаты с помощью специалистов по устойчивому развитию. AI-модели могут допускать ошибки в расчетах или интерпретации данных.

Практические советы по использованию

  • Начинайте с малого: Используйте промпт для анализа одного подразделения или продукта, прежде чем масштабировать на всю компанию
  • Валидируйте данные: Сравните результаты AI-анализа с ручными расчетами для проверки точности
  • Документируйте изменения: Ведите журнал модификаций промпта для отслеживания улучшений
  • Интегрируйте с существующими системами: Свяжите выводы AI с вашими системами отчетности и управления
  • Обучайте команду: Разработайте внутренние руководства по использованию промптов, как это делается для креативных задач

Будущее промпт-инжиниринга для бизнеса

Утечка промптов Google демонстрирует важную тенденцию: крупные компании переходят от экспериментального использования AI к систематическому внедрению промпт-шаблонов в бизнес-процессы. Эти шаблоны становятся стандартизированными инструментами, аналогичными шаблонам документов или скриптам автоматизации.

В ближайшие годы мы увидим появление:

  1. Отраслевых библиотек промптов (для финансов, здравоохранения, производства)
  2. Сертифицированных промпт-инженеров для бизнес-задач
  3. Интеграции промпт-шаблонов в корпоративные системы (CRM, ERP, SCM)
  4. Автоматической оптимизации промптов на основе результатов выполнения

Утечка рабочих промптов Google — это не просто интересный инцидент, а сигнал для бизнеса: prompt engineering становится критически важным навыком для конкурентного преимущества в эпоху AI.

←
На главную