ТОП-10 лайфхаков промт-инжиниринга, которые превратят ChatGPT из простого генератора ответов в точного и креативного соавтора.
Вместо абстрактных теорий вы увидите реальный процесс: от первых набросков промта до получения эталонного результата через итерации, уточнения и продуманные техники. Спикер не просто рассказывает — он мыслит вслух, демонстрируя, как каждое слово в промте влияет на качество итога.
Этот материал — не шаблон, а мастер-класс по мышлению, который поможет вам выйти за рамки базовых запросов и начать управлять ИИ на профессиональном уровне.
Интересно прочитать: Что такое ChatGPT. Какие задачи решает и как использовать.
ТОП-10 лайфхаков для ChatGPT
1. Использование шкалы в промте
Задавайте параметры с указанием значения по шкале от 1 до 10.
Этот приём выполняет три функции:
- Привлекает особое внимание модели к параметру (например, «креативность — 10 из 10»).
- Позволяет тонко регулировать интенсивность характеристики (как «крутилку» — не включить/выключить, а плавно настроить).
- Особенно полезен при создании агентов — можно запрашивать у пользователя желаемое значение по шкале.
Пример из текста:
«Рилс должны быть креативными по шкале креативности 10 из 10». «По шкале структурности 6 из 10»
2. Прописывание желаемых эмоций у аудитории
Чётко укажите, какие эмоции должен вызывать контент у зрителя.
Вместо общих формулировок вроде «сделай интересно» — прямо задайте эмоциональный отклик: удивление, интерес, желание взаимодействовать и т.д. Это экономит время и делает результат точнее.
Пример из текста:
«Reels должен вызывать у аудитории следующие эмоции: удивление, искренний интерес, желание взаимодействовать с архитектурным бюро, восхищение»
«Reels должен запоминаться. У зрителя должно появиться желание вновь вернуться к аккаунту»
3. Детальное описание аудитории (уровень понимания + тип)
Описывайте не только демографию, но и уровень экспертизы аудитории в теме.
Указание уровня понимания продукта (например, «высокий») помогает модели адаптировать сложность и глубину контента. Также важно обозначить тип аудитории — например, «владельцы малого и среднего бизнеса».
Пример из текста:
«Аудитория: бизнес-аудитория, владельцы малого и среднего бизнеса… Уровень понимания продукта: высокий». «…аудитория, которая не нуждается в объяснении, как рисуют чертежи»
4. Предоставление лучших и худших примеров (референсов)
После первой генерации отберите удачные и неудачные примеры и включите их в следующий промт как референсы.
Это создаёт «общее поле понимания» между вами и моделью. Особенно важно, когда стиль или тон трудно описать словами. Обязательно уточните: «Привожу в качестве референса. Не нужно их копировать или использовать как шаблон».
Пример из текста:
«Лучшие примеры идей Reels: “Эволюция стиля за 60 секунд”, “5 ошибок, которые делают даже профессионалы”…».«Плохие примеры: “Два стула — выбери свой интерьер” — непонятно, нет большой идеи»
5. Чёткое описание формата результата
Укажите структуру итогового ответа: заголовок, описание, триггер и т.д.
Это делает результат зрелищным и готовым к использованию (например, для отправки клиенту). Формат повышает качество и упрощает дальнейшую работу.
Пример из текста:
«Предоставь результат в формате: идея Reels, короткое описание (до 200 символов), ключевой триггер аудитории». «Создай для каждой идеи привлекательный, информативный заголовок»
6. Последовательный подход через CastDev (исследование → контент)
Разбейте задачу на этапы: сначала исследование аудитории, затем создание контента на основе этого исследования.
Сначала ChatGPT выступает в роли исследователя (например, «проведи CastDev-исследование аудитории архитекторов»), затем — в роли сценариста, использующего эти данные.
Пример из текста:
«Ты специалист по кастдеву. Проведи исследование аудитории профессиональных архитекторов. Выдели ключевые боли, задачи, потребности… Сформируй список из 30 пунктов». «Теперь ты специалист архитектурного бюро… Создай 20 идей YouTube-видео на основе результатов, которые ты привёл выше»
7. Уточнение через примеры правильных и неправильных векторов тем
Вместо оценки конкретных идей — задайте правильные и неправильные направления (векторы) для генерации.
Это помогает модели понять глубину и специфику темы, особенно в профессиональных нишах.
Пример из текста:
«Примеры правильных форматов идей: технологические решения, тренды и новейшие разработки, законодательство и нормы, логи и программные решения». «Примеры слабых форматов идей: креативность (в данном контексте — неуместна)»
8. Анализ и отбор лучших идей через второго “эксперта”
После генерации идей поручите ChatGPT проанализировать их от лица другого специалиста (например, контент-аналитика).
Модель оценивает идеи по заданным критериям и выбирает лучшие, что помогает сузить выбор до самых сильных вариантов.
Пример из текста:
«Ты контент-аналитик. Проанализируй 20 идей видео… Выбери три лучших по критериям: востребованность у аудитории архитекторов, применимость, привязка к бизнесу архитектурного бюро, интересность, соответствие формату YouTube». «Проставь баллы по каждому критерию и отбери три варианта с наибольшим количеством баллов»
9. Использование универсальных творческих фреймов (гипотезы, перспективы и др.)
Генерируйте идеи через фиксированные творческие рамки: перспектива времени, географии, гипотезы, неочевидные решения.
Эти фреймы работают в любой теме и помогают получать свежие, нестандартные идеи.
Пример из текста:
«Перспектива времени: “Как будет выглядеть ваш офис через 10 лет?”». «Гипотеза: “А что если современные небоскрёбы делались в стиле барокко?”». «Неочевидные решения: “Пять вещей в вашем офисе, которые мешают развиваться в бизнесе”»
10. Итеративная доработка через коррекционные промты
Никогда не принимайте первый результат как итоговый. Всегда улучшайте его через уточнения и повторные генерации.
Любой результат — это черновик. Для получения эталонного результата требуется редактура, регенерация или коррекционный промт.
Пример из текста:
«Ни один результат не является итогом. Любая генерация требует прочтения, лёгкой редактуры или регенерации с коррекционным промтом». «Я бы в 2 секунды скорректировал бы это коррекционным промтом, но хочу, чтобы промт был масштабируемый»
Завершение
Таким образом, эффективная работа с ChatGPT — это не магия и не везение, а системный подход, в котором каждая деталь промта имеет значение. От задания эмоций и уровня сложности до описания аудитории и использования референсов — всё это инструменты, которые позволяют не просто получить ответ, а сформировать именно тот результат, который вы представляете в голове.
Главный посыл остаётся неизменным: «Ни один результат не является итоговым». Истинное мастерство промт-инжиниринга раскрывается в умении анализировать, корректировать и итеративно улучшать — превращая черновик в эталон. Используя описанные техники, вы сможете не просто работать с ИИ, а диалогически сотрудничать с ним, получая контент, который действительно работает.
