Как писать промпты для нейросети, если с первого раза не выходит: метод с отладчиком

Как правильно составить промпт: сначала черновик, потом тесты на разных ситуациях

У меня как-то была задача собрать команду для нейросети, которая пишет правдоподобные продающие истории из практики специалиста. Смысл такой: эксперт вводит, чем он занимается и кто его клиенты, а команда выдаёт тему, историю, объяснение и решение. История показывает, что специалист знает своё дело, и продаёт его услуги через пользу. Я назвала её «Продавец-рассказчик» и потратила на неё не один час. (Думала, будет вечер. Ну да.)

Мой процесс всегда один и тот же:

1. Пишу черновик сама, своими словами, как объясняла бы задачу новому сотруднику.
2. Тестирую. Смотрю на ответы глазами читателя.
3. Когда что-то не нравится, иду к Отладчику. Это второй промпт: он разбирает первый и объясняет, где я недоговорила.
4. Когда команда почти готова, гоняю её на разных ситуациях и нишах.

Черновик не обязан быть умным: он нужен, чтобы увидеть, как нейросеть понимает задачу. А тест на одной ситуации ничего не показывает: то, что хорошо работает для коуча, может развалиться на кондитере. Поэтому его гоняют минимум на трёх ситуациях из разных миров. Если вы работаете на два рынка, пусть одна из трёх будет на втором языке: промпт, который прекрасно звучит по-русски, на иврите или английском иногда превращается в канцелярит.

Почему нейросеть пишет шаблонно: разбор первой версии «Продавца-рассказчика»

Картина знакомая многим экспертам. Психолог после трёх сессий открывает чат, просит пост, получает что-то правильное и ничьё, и пост уходит в черновики на неделю. У меня с «Продавцом-рассказчиком» было то же самое.

Первая версия выдавала то, что я называю мёртвым текстом. Всё на месте: тема, история, решение. И ничему не веришь.

В шаблонном тексте нейросеть не виновата: она сделала ровно то, что просили. Я просила «историю клиента», и модель дала самую среднюю историю клиента из возможных. Средний страх, средний бизнес, средние слова «буквально парализовал». Что делает текст настоящим, нейросеть не знает, пока вы ей это не покажете.

Поэтому следующим сообщением я отдаю ей пример целиком и пишу комментарий. Дословно было так:

И дальше показываю, как можно:

Пример в промпте работает сильнее правила, потому что по примеру нейросеть видит связь между тем, что вы дали, что хотели и что получили. Anthropic в руководстве по промптам для Claude называет примеры одним из самых надёжных способов задать формат, тон и структуру ответа. Как TEDx-спикер, я знаю, на чём держится история: на ситуации, которая переносит вас в пространство человека. Машина, час, ключи в руке. Это деталь, которую можно потрогать.

Про приёмы живого языка в самом тексте у нас есть отдельный разбор: как сделать текст нейросети живым. Здесь про другое: как довести сам промпт.

Как улучшить промпт: второй промпт-отладчик, который объясняет, что пошло не так

Когда правок становится много, я перестаю латать всё руками и открываю Отладчик. Отладчик — это отдельный промпт, которому я показываю свою команду, ответ и то, что мне не понравилось. Он отвечает: вот слабое место, вот почему оно даёт такой результат, вот правка. (Матрёшка, знаю.)

Почему не просто «перепиши лучше»? Просьбу «сделай лучше» нейросеть обычно понимает как «сделай длиннее и пафоснее». Отладчик читает не ответ, а сам промпт и ищет, где вы не договорили: не дали пример, не сказали, для кого пишем, не запретили выдумывать.

Возьмём нутрициолога. Её промпт для постов выдаёт «сбалансированное питание — ключ к здоровью». Она просит «сделай живее» и получает то же самое с тремя эмодзи. Отладчик в такой ситуации обычно замечает, что в её инструкции нет ни одного реального вопроса клиентов и ни одной сцены с кухни. Нейросети не из чего собирать живое. (Пример модельный, не кейс.)

Шаблон Отладчика ниже, в блоке интерактива. Его можно скопировать и отдать Claude.

Как написать хороший промпт для нейросети: правка через эффект, а не через инструкцию

После правки про детали нейросеть ушла в другую крайность. Истории стали кинематографичными до тошноты.

Гаснущие окна, ледяные руки. Это уже сериал, человек так про свою жизнь не рассказывает. Я могла бы написать правило: «не используй описания погоды, освещения и частей тела». Модель выполнит запрет и найдёт новый штамп. Правило-запрет закрывает один симптом, а симптомов у мёртвого текста много.

Я написала другое:

Правка через эффект — это когда вы описываете нейросети, что должен почувствовать читатель, вместо того чтобы добавлять ещё одно правило. Что для этого поменять, мне уже пишет Отладчик. Этот стиль разговора с нейросетью я использую почти всегда. Anthropic в своём руководстве советует похожее: объяснять модели, зачем нужна инструкция, а не только запрещать, потому что из объяснения Claude сам выводит общее правило.

Ева Кац · на полях

Я давно заметила на практике: описание контекста и того, что я хочу получить в результате, работает лучше, чем правила. Обычно я описываю задачу так, как сказала бы пиарщику: «Мне надо, чтобы, прочитав текст, люди сделали вот такие выводы», — и называю какие. Работает отлично.

Ещё две правки того же рода:

• Связка «история → почему так → решение». Я попросила кратко объяснять, почему с человеком такое происходит, и только потом давать шаг. По своей практике вижу: когда объясняешь причину, читатель верит тексту больше.
• Специалист в кадре. «Как бизнес-консультант, я в первую очередь смотрю на…» Одна такая строка напоминает читателю, кто пишет и почему ему можно доверять. Без прямой продажи.

Пример хорошего промпта: что поменялось между первой и последней версией

Один и тот же запрос в обе версии команды: «Я коуч, работаю с темой выгорания у руководителей бизнеса. Мои клиенты — владельцы небольших компаний до 15 человек».

В обеих колонках ответ ИИ. Клиенты, IT-компания и цитаты придуманы моделью.

После отладки текст стал живее и собраннее. И вот что я поймала уже в «хорошей» финальной версии:

Выдуманная цифра в финальной версии — лучший аргумент за отладку, какой у меня есть. Я просила «правдоподобно», и модель честно добавила правдоподобную цифру. Нейросеть вообще любит приврать, если её об этом вежливо попросить словом «убедительно». Уйдёт такой пост от имени коуча, и спросят с коуча. Нейросеть в комментариях не отвечает.

Ева Кац · на полях

Самое опасное не то, что сеть врёт, а то, что она может спорить с вами и не признавать своё враньё. Чаще всего я ловила на этом GPT (надеюсь, он стал умнее и честнее). Поэтому даже промпт, который делает фактчек, не страхует: сеть всё равно может соврать.

Что я добавляю в промпт после такого:

• не приводить цифры, исследования и источники, если их нет во вводных;
• истории подавать как модельные («возьмём владельца небольшой компании…») или брать из реальных случаев, которые даёт специалист;
• не писать «мой клиент» и «одна клиентка рассказала» про то, чего не было.

Промпт для улучшения промпта: шаблон отладчика для Claude, ChatGPT и Gemini

Шаблон промпта-отладчика ниже написан под Claude, в котором я сейчас работаю. В ChatGPT и Gemini он тоже работает: отладчик — это обычный текст, без привязки к платформе.

Где хранить отладчик, чтобы не искать его по чатам:

• Claude. Создайте проект (claude.ai/projects → New Project). Проекты в Claude есть и на бесплатном плане, до пяти штук, полная настройка — на платной подписке. Отладчик можно вставить в инструкции проекта или загрузить файлом в базу знаний. Следующий шаг — превратить его в скилл, который Claude подгружает сам под задачу. Скиллы есть на всех планах, нужна включённая функция code execution. На практикуме Ave, AI этому отведён отдельный эфир: превращаем промпт в скилл, чтобы больше не копировать его руками.
• ChatGPT. Тоже есть Projects с файлами и инструкциями. Если ваши команды живут в Custom GPTs, учтите: 11 декабря 2026 OpenAI их отключает и переносит в плагины. Что забрать из старых GPT и куда переехать, мы разобрали в отдельной статье.
• Gemini. Gems: имя, инструкции и файлы в блоке Knowledge.