Шаблон идеального промпта для генерации кода: разбор структуры Роль-Контекст-Цель

Почему ваши промпты для AI — это мусор

Вы пишете "напиши функцию для парсинга JSON" и получаете что-то, что работает только в теории. Или вообще не работает. Потому что AI не телепат. Он не знает, кто вы, что вам нужно и в каком контексте будет работать код.

Вот типичная ошибка:

# Как НЕ надо делать
Напиши функцию для обработки данных

Что с этим не так? Все. AI не понимает:

• Какого уровня разработчик будет читать код
• В каком проекте это будет использоваться
• Какие ограничения по производительности
• Нужны ли тесты и документация
• Какую архитектуру предпочитает команда

Результат — код, который придется переписывать вручную. Или хуже — код, который сломает production.

Структура, которая работает: Роль-Контекст-Цель

Забудьте про односложные запросы. Работающий промпт — это мини-ТЗ. Он состоит из трех обязательных блоков, которые дают AI всю необходимую информацию.

1Роль: Кем должен быть AI

Не просто "помощник". Конкретная роль с конкретными знаниями. Senior Python разработчик с 10 годами опыта в high-load системах? Frontend-архитектор, специализирующийся на React 22? DevOps-инженер, который ненавидит сложные конфиги?

Роль определяет:

• Стиль кода (verbose vs minimalistic)
• Уровень абстракции (низкоуровневые оптимизации vs быстрое решение)
• Что считается "best practice" в этой роли
• Какие ошибки и edge cases проверять в первую очередь

Без роли AI выберет усредненный подход. А усредненный подход почти всегда плох.

2Контекст: Где будет жить код

Самый часто пропускаемый блок. А самый важный. Код не существует в вакууме. Он работает в определенной среде, с определенными зависимостями, в определенной команде.

Контекст включает:

Если не указать контекст, получится ситуация из статьи "Когда промпт длиннее мозга" — AI начнет предполагать контекст сам, и обычно ошибается.

3Цель: Что должен сделать код

Не "обработать данные". Конкретная, измеримая, тестируемая цель. С входными и выходными данными. С примерами.

Плохая цель: "Сделать авторизацию"

Хорошая цель: "Реализовать endpoint POST /api/v1/auth/login, который принимает {email: string, password: string}, проверяет в базе данных, возвращает JWT токен с expire через 24 часа и refresh токен. Обработать случаи: неверный пароль, пользователь не найден, аккаунт заблокирован."

Чем конкретнее цель, тем меньше итераций потребуется. И тем меньше шанс, что AI "додумает" что-то свое.

Готовый шаблон: копируйте и меняйте

Вот полный шаблон, который работает с GPT-5.2, Claude Code, и другими продвинутыми моделями на 18.02.2026.

# === РОЛЬ ===
Ты senior [язык/технология] разработчик с [количество] лет опыта в [специализация].
Твой код всегда:
- Production-ready с первого раза
- Имеет полную обработку ошибок
- Документирован (docstrings/comments где нужно)
- Соответствует best practices [год]
- Проходит code review без замечаний

# === КОНТЕКСТ ===
Проект: [тип проекта, например, high-load API]
Архитектура: [например, микросервисы на Docker]
Версии: [например, Python 3.12, FastAPI 0.115.0, Pydantic 2.7]
Ограничения: [например, response time < 100ms, память < 50MB]
Стиль кода: [например, black, типизация через mypy, async/await]
Команда: [например, 5 человек, code review обязателен]

# === ЦЕЛЬ ===
Задача: [конкретное что сделать]
Входные данные: [формат и пример]
Выходные данные: [формат и пример]
Обработать edge cases: [список]
Тесты: [какие нужны — unit/integration]
Дополнительно: [например, добавить метрики, логирование]

# === КОД ===
[Здесь AI генерирует код]

Пример из реальной жизни

Допустим, вам нужно добавить кэширование в существующий микросервис. Вот как будет выглядеть промпт:

# === РОЛЬ ===
Ты senior Python разработчик с 8 годами опыта в high-load системах и микросервисах.
Твой код всегда:
- Production-ready с первого раза
- Имеет полную обработку ошибок и retry логику
- Документирован (типизация, docstrings для сложной логики)
- Соответствует best practices 2026 года
- Проходит code review в строгой команде

# === КОНТЕКСТ ===
Проект: Микросервис для рекомендаций пользователям
Архитектура: 15 микросервисов, общение через gRPC, кэш — Redis 7.2
Версии: Python 3.12, FastAPI 0.115.0, redis-py 5.2.0, pydantic 2.7
Ограничения: 95-й перцентиль latency < 50ms, доступность 99.95%
Стиль кода: black, типизация через mypy (strict), async/await везде где можно
Команда: 7 человек, каждый PR проходит review 2 коллег

# === ЦЕЛЬ ===
Задача: Добавить кэширование результатов функции get_user_recommendations(user_id: int) -> List[Recommendation]
Входные данные: user_id от 1 до 10_000_000
Выходные данные: Список из 10 Recommendation объектов (имеют поля id, title, score)
Кэш: Redis, TTL = 300 секунд, стратегия: cache-aside
Обработать edge cases:
- Redis недоступен (fallback к прямой загрузке, но с метрикой)
- Данные в кэше повреждены (инвалидация + retry)
- user_id не существует (возвращать пустой список, тоже кэшировать)
Тесты: unit тесты для кэширования, integration тест с Redis mock
Дополнительно: Добавить метрики cache_hit_rate и cache_miss_latency в Prometheus

# === КОД ===

Такой промпт даст вам готовый к использованию код, а не заготовку для долгой доработки.

Что делать, когда контекст огромный

Иногда нужно сгенерировать код в существующем проекте с кучей файлов. Просто скопировать все в промпт нельзя — упретесь в лимиты токенов.

Решение — RAG (Retrieval-Augmented Generation). Но не любой, а специально настроенный для кода. Как в статье "KodaCode vs Context7".

Краткий алгоритм:

1. Извлекайте только релевантные файлы (по импортам, вызовам)
2. Добавляйте архитектурные диаграммы как контекст
3. Используйте специальные промпты для RAG из готовой подборки
4. Всегда проверяйте, что AI не "галлюцинирует" несуществующие модули

Итеративный подход: не один гигантский промпт, а диалог

Самый большой миф: идеальный промпт решает задачу с одной попытки. Неправда. Даже с идеальной структурой вам может понадобиться 2-3 итерации.

Как это выглядит на практике:

• Промпт 1: Роль-Контекст-Цель → получаете базовую реализацию
• Промпт 2: "Добавь обработку вот этого специфичного edge case, который я забыл упомянуть"
• Промпт 3: "Оптимизируй запрос к базе данных, я вижу N+1 проблему"
• Промпт 4: "Перепиши документацию на русский, код остается на английском"

Каждая итерация уточняет детали. Главное — сохранять контекст диалога. Современные модели вроде Claude Code (см. обзор архитектуры) специально заточены под такой диалоговый режим.

Чего избегать в промптах для кода

Есть вещи, которые гарантированно испортят результат:

Особенно критично для enterprise-проектов. Методики из статьи "SDD для 1С" работают и для других legacy систем.

Будущее: промпты станут короче, но структура останется

К 2027 году модели научатся лучше понимать контекст из нескольких слов. Но фундаментальная проблема останется: AI нужно четко понимать, что вы хотите.

Роль-Контекст-Цель — это не временный хак, а фундаментальный принцип коммуникации с любой AI системой. Даже когда модели станут в 100 раз умнее, они все равно будут требовать ответа на три вопроса:

1. Кто я в этой задаче? (Роль)
2. Где это будет работать? (Контекст)
3. Что именно нужно сделать? (Цель)

Начните использовать эту структуру сегодня. Сохраните шаблон. Адаптируйте под свои проекты. Первые несколько промптов займут больше времени, чем обычно. Но потом вы получите код, который можно сразу коммитить. Без правок. Без рефакторинга. Без сломанного production.

И да, это работает даже с играми. Проверено в практическом руководстве по геймдеву.