Prompt Engineering

Prompt Engineering — практика составления текстовых запросов (промптов) к большим языковым моделям (Claude, GPT, Gemini) для получения нужного результата.

В 2024-м слово стало хайповым, в 2026-м оно почти ругательное в индустрии — потому что 80% «гайдов по промпт-инжинирингу» — это банальные советы вида «будьте конкретны». Реальная практика — глубже.

Хороший промпт в моих проектах содержит: - Role / context: «Ты — performance-маркетолог с 9 годами опыта» - Task: «Напиши 5 заголовков для VK Ads» - Constraints: «Каждый ≤30 знаков, без emoji, в стиле бренда» - Examples: 2–3 примера хороших и плохих заголовков - Format: «Ответ — JSON массив строк»

Главное правило, которое я узнал: промпт — это не магическая формула, это спецификация задачи. Чем точнее ты можешь описать желаемый результат словами, тем лучше LLM справится. Если ты сам не знаешь, что хочешь — никакой промпт-инжиниринг не поможет.

Промпт-инжиниринг устаревает: модели Claude 4.7 и GPT-5 в 2026 уже не нуждаются в десятках страниц промптов. Они понимают намерение из 2-3 предложений. Подробнее про мой AI-стек — в обзоре инструментов 2026.