Перевод с разбором · для Сони

Обзор промпт-инжиниринга

Зачем тебе это нужно

У тебя Telegram-бот для людей с СДВГ на OpenAI API, модель внутри — GPT-5.4-mini. Бот общается, помогает планировать день, поддерживает после срыва, ведёт долгосрочные цели. Всё это поведение задаётся промптами — текстовыми инструкциями, по которым модель отвечает.

Промпт-инжиниринг — про то, как формулировать эти инструкции так, чтобы модель вела себя предсказуемо и по делу, а не «как получится». Эта серия статей — практическое руководство для твоего бота.

Прежде чем тюнить промпты

Anthropic в оригинале даёт три предусловия. Они разумные и важные:

1. Ясные критерии успеха. Что значит «бот хорошо отработал»? Это нужно сформулировать в терминах, которые можно проверить. Для твоего бота: «при упоминании суицида — переключился в кризисный режим за один шаг», «после диалога пользователь получает план дня в виде конкретного списка задач», «не выдумал факты о пользователе, которые тот не сообщал».
2. Способ эмпирически проверить. Это могут быть ручные тесты («я отправляю боту 10 типичных сообщений и читаю ответы»), могут быть автотесты (отдельный модуль с заготовленными входами и проверкой выходов). Важно, чтобы это было повторяемо — каждый раз одинаково.
3. Первый черновик промпта. Без черновика нечего улучшать. Самый простой стартовый промпт: одно предложение, описывающее роль бота. Дальше будем его «обвешивать».

Когда промпт-инжиниринг — правильный инструмент

Промпт-инжиниринг управляет поведением модели. Он не решает все проблемы. Если у тебя:

• Бот тормозит — это про скорость модели и сеть, промпт тут почти ни при чём. Решается выбором другой модели или кэшированием.
• Бот стоит дорого — это про цену токенов. Иногда решается переходом на более дешёвую модель, иногда сокращением длины промпта, иногда более агрессивным сжатием истории.
• Бот выдаёт неправильный формат ответа — это решается промпт-инжинирингом (структурный промпт + примеры + низкая температура).
• Бот «ведёт себя неправильно» (грубит, пропускает кризисный протокол, забывает напомнить о цели) — это промпт-инжиниринг.

Эвристика: если нужно изменить что бот говорит — промпт-инжиниринг. Если нужно изменить сколько он стоит или как быстро отвечает — это другая задача.

Как двигаться по этой серии статей

Дальше в треке — десять адаптаций по конкретным техникам. Порядок — от простого к сложному:

1. Чётко и прямо — главное правило. «Как новому сотруднику без контекста».
2. Роли и system prompt — структура главной инструкции бота.
3. Примеры (few-shot) — показываем модели несколько образцов нужного поведения.
4. Chain-of-thought — «думай пошагово» для задач посложнее (диагностика целей, оценка перегруза).
5. XML-теги — разделение частей промпта, чтобы модель не путалась.
6. Префилл — задаём начало ответа модели, контролируем формат.
7. Цепочка промптов — большую задачу разбиваем на несколько шагов.
8. Tool use — заставляем модель «нажимать кнопки» (add_task, save_goal).
9. Снижение галлюцинаций — борьба с выдумками.
10. Оценка качества (evals) — измеряем «стало ли лучше».

Это рабочий цикл, не «прочитал и забыл». Открыла промпт бота — поправила одну вещь по одной из статей — прогнала свои тесты из evals — увидела результат — повторила.

Что не нужно делать сейчас

• Не пытайся применить все техники сразу. Промпт, в котором есть и system prompt, и chain-of-thought, и few-shot, и XML-теги, и префилл, и tool use — обычно работает хуже, чем простой и аккуратный. Каждую технику добавляй, когда видишь, что она реально нужна.
• Не оптимизируй то, что ещё не работает. Сначала «делает примерно то, что нужно», потом «делает хорошо», потом «делает дёшево и быстро». Не наоборот.
• Не учи теорию впрок. Десять техник из роадмэпа имеют смысл в твоём контексте: бот, GPT-5.4-mini, Python + aiogram + SQLite. Документацию OpenAI и Anthropic «на всякий случай» учить не надо — открывай по факту необходимости.

Что почитать рядом

• Как работают LLM: фундамент — токен, окно контекста, температура, галлюцинации, lost-in-the-middle. Без этого многое в промпт-инжиниринге кажется магией.
• Готовые шаблоны промптов под бот — после того, как пройдёшь техники, собранные шаблоны под кризисный протокол, диагностику целей и tool-вызовы.
• Полный faithful-перевод — если хочется увидеть оригинальную версию Anthropic без адаптаций.