Вы когда-нибудь задумывались, почему у одних GPT-5.2 выдает гениальные ответы, а у других — банальную воду? Секрет не в магии, а в структуре. В той самой структуре, которую OpenAI держала под замком.
Представьте, что вы говорите с шеф-поваром: "Сделай что-нибудь вкусное". Что получите? Неизвестно. А если скажете: "Я — ресторанный критик. Мне нужен рецепт веганского рамена для публикации в блоге. У меня есть тофу, грибы шиитаке и лапша удон. Без глутамата. Формат: список ингредиентов + пошаговое приготовление".
Разница очевидна. Второй запрос работает. Первый — нет.
Эти шаблоны — не теория. Их вытащили из внутреннего руководства OpenAI для партнеров. Того самого, которое утекло в конце 2025 и показало: правильный промпт увеличивает эффективность модели на 30-50%.
Что сломалось в старом подходе?
Раньше все делали так: "Напиши email клиенту". Или "Придумай идею для стартапа". И ждали чуда. Чуда не случалось.
GPT-5.2 — не телепат. Это архитектура, которая ждет четких инструкций. Без них она выбирает самый вероятный, самый средний ответ. Тот, который никого не обидит и ничему не поможет.
1 Роль: Кем ты будешь сегодня?
Не "эксперт". Конкретика. Финансовый аналитик с 10-летним опытом в финтехе. Senior Python разработчик, специализирующийся на асинхронных системах. Копирайтер, который пишет для SaaS-стартапов.
Роль задает ментальную модель. Тон, глубину, угол зрения.
Ты — data scientist в крупном ритейле. Твоя задача — анализировать продажи и находить аномалии.
Попробуйте сравнить с "Проанализируй данные". Разница как между таксистом и пилотом Формулы-1.
2 Цель: Что именно нужно сделать?
Цель — не "помочь". Цель — конкретное действие с измеримым результатом.
Плохо: "Помоги с кодом". Хорошо: "Напиши функцию, которая парсит JSON-ответ API и извлекает поле 'user_id' даже при вложенности до 3 уровней".
Чем точнее цель, тем меньше пространства для интерпретации. И тем меньше шансов получить "а вот еще пять идей, которые тебе не нужны".
3 Контекст: Что я уже знаю, а что нет?
Самая большая ошибка — предполагать, что ИИ знает ваш контекст. Он не знает.
Контекст это:
- Фоновые данные ("У нас уже есть PostgreSQL база с таблицей users")
- Ограничения проекта ("Бюджет $5000, срок 2 месяца")
- Предыдущие решения ("Мы пробовали библиотеку X, но она тормозит на больших объемах")
- Целевая аудитория ("Пишем для технических директоров, которые ненавидят маркетинговую воду")
Без контекста ИИ будет изобретать велосипед. Или рекомендовать то, что вы уже пробовали и отвергли.
4 Ограничения: Чего делать НЕЛЬЗЯ
Этот пункт большинство пропускает. А зря. Ограничения — это не запреты. Это фокус.
Примеры ограничений:
- "Не предлагай использование сторонних API"
- "Избегай технического жаргона"
- "Не упоминай блокчейн и AI в каждом предложении"
- "Максимум 500 слов"
- "Не используй библиотеки, которых нет в стандартной поставке Python"
Ограничения отсекают мусор. Они заставляют модель думать в рамках, а не распыляться.
5 Формат: Как ты мне это скажешь?
Формат — последний штрих, который превращает ответ в готовый продукт.
Нужна таблица? Скажите. Нужен JSON для интеграции с вашим API? Укажите схему. Нужны bullet points для презентации? Не проблема.
Без формата вы получите стену текста. Красивую, умную, но бесполезную для вашей конкретной задачи.
Универсальный шаблон: соберите свой конструктор
Вот тот самый шаблон из руководства OpenAI. Не просто посмотрите на него. Скопируйте. Вставьте в свой текстовый редактор. Начните использовать сегодня же.
Роль: [Кто ты? Будь конкретен]
Цель: [Что именно нужно сделать? Измеримая задача]
Контекст: [Что уже известно? Фон, ограничения, аудитория]
Ограничения: [Чего избегать? Технические, стилистические, ресурсные]
Формат: [Как представить результат? Структура, язык, детали]
Теперь заполните его для своей задачи. Не пропускайте пункты. Даже если кажется, что "и так понятно".
| Тип задачи | Пример заполнения |
|---|---|
| Написание кода | Роль: Senior Python разработчик Цель: Написать асинхронный парсер Контекст: Есть API с rate limit 100 запросов/мин Ограничения: Только asyncio, без сторонних библиотек Формат: Функция с type hints и докстрингом |
| Бизнес-анализ | Роль: Консультант по SaaS Цель: Проанализировать метрики удержания Контекст: Churn rate вырос на 15% за квартал Ограничения: Не предлагать найм новых сотрудников Формат: Таблица причин + 3 приоритетных действия |
Живой пример: от мусора к бриллианту
Давайте посмотрим, как работает шаблон на реальной задаче. Допустим, вам нужно настроить ИИ-ассистента для кода.
Плохой промпт: "Напиши код для обработки ошибок"
Что получите? Общие рассуждения о try-except. Возможно, пару примеров. Никакой конкретики.
Хороший промпт по шаблону:
Роль: Senior Python разработчик, специализирующийся на production-ready коде
Цель: Создать декоратор для логирования и обработки ошибок в асинхронных функциях FastAPI
Контекст:
- У нас есть микросервис на FastAPI с 20+ эндпоинтами
- Все ошибки сейчас обрабатываются вручную в каждом обработчике
- В системе уже используется structlog для логирования
- Нужно централизовать обработку и логирование ошибок
Ограничения:
- Декоратор должен работать с async функциями
- Не нарушать существующую логику логирования
- Не использовать глобальные переменные
- Сохранять оригинальные сигнатуры функций
- Обрабатывать только исключения уровня приложения (не системные)
Формат:
1. Полный код декоратора с type hints
2. Пример использования на конкретном эндпоинте
3. Пример лога при ошибке
4. Краткое объяснение ключевых решений
Чувствуете разницу? Второй промпт даст готовый к использованию код. Не обсуждение. Не теорию. Конкретное решение вашей конкретной проблемы.
Этот же шаблон работает для локальных opensource-моделей. Структура универсальна — меняется только глубина контекста в зависимости от возможностей модели.
Три ошибки, которые все совершают (и как их избежать)
Даже зная шаблон, можно наступить на грабли. Вот самые частые косяки:
Ошибка 1: Слишком общая роль
"Эксперт" — это ничего. "Маркетолог" — тоже ничего. Будьте конкретны: "Performance-marketer с опытом запуска кампаний в B2B SaaS на сумму $50k+".
Ошибка 2: Контекст без деталей
"У нас есть сайт" — плохо. "У нас есть WordPress-сайт на хостинке Timeweb, 10k посещений в месяц, основная аудитория — владельцы малого бизнеса 35-50 лет" — хорошо.
Ошибка 3: Формат как послеthought
Не "пришли ответ". А "пришли ответ в формате JSON с полями: title, description, steps (массив), complexity (low/medium/high)".
А что насчет других моделей?
Шаблон работает везде. С GPT-5.2, с IQuest-Coder-V1, с Claude, с Gemini. Разница только в том, насколько глубокий контекст они потянут.
Для локальных моделей из топа opensource-решений 2025 контекст нужно делать компактнее. Но структура та же.
Попробуйте. Возьмите свою текущую задачу. Разберите ее по шаблону. Заполните каждый пункт. Отправьте в GPT-5.2.
Результат вас удивит. Не потому что ИИ стал умнее. А потому что вы наконец-то научились с ним разговаривать.
P.S. Если думаете, что это слишком много писанины для каждого запроса — вы правы. Первые 10 раз. Потом это становится привычкой. Как чистка зубов. Только вместо кариеса вы получаете работающие решения.