Коротко
Ниже — 14 готовых промтов под задачи, которые встречаются чаще всего: тексты, разбор отзывов, конспект встречи, письмо, код, картинки. Каждый можно скопировать и запустить как есть — места, куда подставить своё, помечены [квадратными скобками].
Дальше — пять приёмов, которыми любой из этих шаблонов переделывается под вашу задачу, и разбор того, что в советах про промты давно не работает.
Одна честная оговорка сразу: чужой промт — это заготовка, а не готовое изделие. Он экономит вам структуру и первый черновик, но лучший результат всё равно даёт шаблон, дошлифованный на ваших примерах. Как это делать — во второй половине статьи.
Тексты и контент
1. Пост для соцсетей
Напиши пост для [Telegram-канала о недвижимости].
Тема: [почему апартаменты дешевле квартир и в чём подвох].
Аудитория: [люди, выбирающие первое жильё, без опыта покупки].
Объём: 900–1100 знаков.
Тон: спокойный, без восклицательных знаков, без слов «уникальный»,
«инновационный», «в современном мире».
Структура: цепляющая первая строка, 3–4 коротких абзаца, финальный
вопрос читателю.
Не используй эмодзи в начале строк.
Работает за счёт четырёх ограничений: аудитория, объём, стоп-слова, структура. Уберите любое — и получите средний текст «для всех».
2. Описание товара для карточки
Напиши описание товара для маркетплейса.
Товар: [название и ключевые характеристики через запятую].
Что важно покупателю: [3 вещи, из-за которых выбирают именно этот товар].
Объём: 600–700 знаков.
Формат: первый абзац — для кого и зачем; второй — характеристики,
переведённые в выгоду; третий — одно ограничение, о котором честно
предупредить.
Без превосходных степеней и без слова «качественный».
Третий абзац — не благотворительность: честное ограничение снимает часть возвратов и делает текст непохожим на соседние карточки.
3. Переписать чужой текст в свой стиль
Перепиши текст ниже в стиле этих двух примеров.
Пример 1: [абзац вашего текста]
Пример 2: [ещё один абзац вашего текста]
Сохрани все факты и цифры без изменений. Не добавляй ничего, чего
нет в исходнике. Длина — в пределах ±10% от оригинала.
Текст: [то, что переписываем]
Здесь работает главный приём всей статьи — примеры. Два абзаца вашего письма сообщают модели ритм, длину предложений и меру пафоса точнее, чем абзац описаний вроде «пиши живо, но серьёзно».
4. Заголовки
Сделай 10 заголовков для [статьи о переезде на удалёнку].
Стиль — как в примерах:
— «Отчёт на 4 часа. Скрипт на 40 секунд»
— «Excel не виноват. Виноват ручной экспорт»
Длина каждого — до 60 знаков.
Без двоеточий, без слова «как» в начале, без вопросительных знаков.
Пронумеруй.
Просите с запасом: из десяти заголовков в дело обычно идёт один-два, и это нормальный расклад.
Документы, данные, разбор
5. Разбор отзывов и обращений
Для каждого отзыва ниже верни строку таблицы:
тема (одно слово) | тональность (позитив/негатив/нейтрал) |
цитата не длиннее 10 слов | что можно исправить (или «—»).
Без вступления и без выводов в конце.
Отзывы:
[список отзывов, каждый с новой строки]
«Без вступления» — маленькая, но рабочая деталь: она убирает «Конечно! Вот анализ ваших отзывов:», за который вы платите как за токены.
6. Конспект встречи или переписки
Сделай из расшифровки три блока:
1. Решения — что решили, по пунктам.
2. Задачи — кто и что делает, с указанием срока, если он назван.
3. Открытые вопросы — что осталось нерешённым.
Если чего-то в тексте нет — напиши «не обсуждалось», не додумывай.
Каждый пункт — одна строка. Цитаты не нужны.
Расшифровка: [текст]
Строка «не додумывай» здесь не украшение. Без неё модель дописывает правдоподобные сроки, которых никто не называл, — а это самая дорогая ошибка при работе с расшифровками.
7. Выжимка из длинного документа
Ты читаешь [договор аренды] с точки зрения [арендатора].
Верни:
— 5 пунктов, которые для меня рискованны, с номером раздела;
— всё, что можно понять двояко, с предложенной формулировкой;
— чего в документе нет, но обычно есть.
Не пересказывай документ целиком. Ссылайся на номера пунктов.
Документ: [текст]
Такой промт требует большого контекста — документ целиком должен влезть в запрос. Для сотен страниц берите модель с контекстом 1M: gemini-3-pro или gemini-3.1-pro.
8. Таблица из неструктурированного текста
Извлеки из текста данные и верни CSV с колонками:
[название], [дата], [сумма], [статус].
Разделитель — точка с запятой. Первая строка — заголовки.
Если значения нет — пустая ячейка, не «нет данных».
Никакого текста до и после CSV.
Текст: [исходник]
Если такой разбор нужен не разово, а потоком, просить формат словами — ненадёжно. Есть параметр response_format, который даёт формат гарантией, а не просьбой, — /docs/structured-outputs/.
Код
9. Ревью кода
Проверь функцию ниже. Твой критерий: она попадёт в продакшн, и
чинить её будет человек, который её не писал.
Верни:
— ошибки, которые проявятся на реальных данных, с примером входа;
— места, где поведение неочевидно и нужен комментарий;
— что упростить без изменения поведения.
Не переписывай функцию целиком, покажи только правки.
Язык: [Python 3.12]. Контекст: [функция вызывается из воркера,
на вход приходят данные из внешнего API].
Код:
[код]
Роль здесь задана через критерий («чинить будет другой человек»), а не через должность. Это меняет то, что модель ищет, а не только её интонацию.
10. Объяснить чужой код
Объясни, что делает код ниже, по шагам.
Уровень читателя: [умею писать скрипты, но не знаю этот фреймворк].
После объяснения назови 3 места, где он может сломаться,
и что при этом произойдёт.
Без общих слов вроде «этот код обрабатывает данные».
Код: [код]
Картинки и видео
11. Фотореалистичный кадр
портрет женщины 30 лет у окна кафе, плёночная фотография,
средний план, боковой мягкий свет, неглубокая резкость,
тёплые тона, зерно 35мм
12. Иллюстрация или обложка
плоская векторная иллюстрация, [курьер с коробкой у двери],
ограниченная палитра из трёх цветов [зелёный, песочный, тёмно-серый],
крупные простые формы, без текста, белый фон, много воздуха по краям
Здесь работает не рассуждение, а перечисление: что + как снято + свет + стиль. «Красивое фото девушки» не содержит ни одного из четырёх элементов, поэтому и результат каждый раз разный.
13. Промт для видео
[кофе наливается в стеклянную чашку крупным планом],
камера медленно отъезжает, естественный свет из окна слева,
пар над чашкой, замедленная съёмка, без текста и логотипов
У видео описывайте движение — камеры и объекта. Модель, которой не сказали про движение, сделает почти статичный кадр. И учтите: hailuo-2.3 работает только из готовой картинки, текстом с нуля она не генерирует.
14. Письмо, которое неудобно писать
Напиши письмо [клиенту], который [третью неделю не отвечает
на согласование макета].
Цель: [получить ответ, не испортив отношения].
Тон: спокойный, без пассивной агрессии, без «как я уже писал ранее».
Объём: до 700 знаков.
Дай два варианта: помягче и пожёстче.
Подпись: [Имя, должность].
Просить два варианта разного градуса дешевле, чем два раза переписывать: вы всё равно выбираете, но выбираете сразу.
Как переделать любой шаблон под себя
Шаблоны выше держатся на пяти приёмах. Зная их, вы соберёте промт под задачу, которой в списке нет.
1. Конкретика вместо вежливости. Модели не нужна мотивация — ей нужны ограничения. «Напиши хороший текст» не несёт информации: слово «хороший» ничего не сужает. Аудитория, объём, тон, стоп-слова, концовка — каждое ограничение отрезает лишнее.
2. Примеры — самый сильный приём. Один показанный образец заменяет три абзаца объяснений. Модели хорошо копируют и плохо угадывают вкус. Если у вас есть два своих текста, которые нравятся, — они и есть ваш промт.
3. Роль — когда она задаёт критерий. «Ты профессиональный редактор с 20-летним опытом» меняет интонацию и почти ничего больше. «Твой критерий — читатель должен выполнить инструкцию с первого раза, всё двусмысленное помечай и предлагай замену» меняет то, что модель делает.
4. Формат ответа — задавайте явно. Если формат не задан, модель выберет развёрнутый текст со вступлением. Просите ровно ту форму, которая нужна дальше: строку таблицы, CSV, три блока, десять пронумерованных вариантов.
5. Разбивайте задачу. Один промт «прочитай 40 отзывов, сгруппируй по темам, посчитай тональность и напиши выводы для руководства» даёт посредственный результат по всем четырём пунктам. Три шага — разметка, агрегация, выводы — дают заметно лучше и вдобавок отлаживаются по отдельности: видно, какой шаг сломался.
Что из советов про промты не работает
Заклинания. «Пообещай модели чаевые», «скажи, что от этого зависит твоя карьера», «попроси вежливо». Часть этого давала эффект на моделях 2023 года, часть не давала никогда. На нынешних не даёт ничего.
Списки «100 магических промтов». Хороший промт содержит ваш контекст: вашу аудиторию, ваши стоп-слова, ваш формат. Именно это и делает его хорошим — а значит, в чужом списке этого по определению нет. Шаблоны выше поэтому и написаны с [скобками]: без подстановок это половина промта.
«Поставьте temperature 0.2 для фактов и 0.9 для творчества». Совет устарел не полностью, но применим уже не везде: современные модели GPT-5.x и Claude сэмплинг-параметры не принимают вообще. temperature, top_p, seed работают у Gemini и Grok — у GPT и Claude на разброс ответа влияет промт, а не ручка.
Две настройки, из-за которых промт «не сработал»
Часть проблем, которые списывают на промт, — это про запрос, а не про текст.
Ответ обрывается на полуслове. Это max_tokens — лимит длины ответа. Если он не задан, запрос режется на 4096 токенах. Для длинных текстов ставьте значение явно, иначе будете винить формулировку. У Claude потолок вывода 8192, и модель отвечает ошибкой 400 на большее значение, а остальные молча ограничивают сверху.
Модель забывает правила к десятому сообщению. Постоянные правила — «пиши только на русском», «никогда не используй слово X», формат вывода — это системное сообщение, а не начало каждого запроса. В system они действуют на весь диалог.
Ещё одна вещь, которую стоит знать про картинки: у моделей разные ручки, и «промт не сработал» иногда означает «у модели нет параметра, который вам нужен». У qwen-image есть negative_prompt (что не рисовать), guidance_scale (насколько буквально следовать промту) и seed — при фиксированном seed один промт даёт повторяемый результат, что незаменимо, когда подбираете формулировку. У Google-моделей набор аскетичнее: aspect_ratio, resolution, seed.
Полный справочник параметров по моделям — /docs/parameters/, список ручек каждой модели — на её странице в каталоге.
Чек-лист
Перед тем как винить модель, проверьте:
- В промте есть аудитория, объём, тон и формат?
- Есть хотя бы один пример желаемого результата?
- Роль задаёт критерий, а не просто интонацию?
- Правила лежат в
system, а не растворены в переписке? max_tokensвыставлен явно — или ответ обрывается на 4096?- Нужен JSON — стоит
response_format, а не просьба в тексте? - Задача не слишком большая для одного шага?
Проверять шаблоны дешевле всего в песочнице кабинета: один промт, три модели, сравнение рядом. За подтверждённый Telegram на баланс падает $1 — на текстовых моделях этого хватает надолго. Каталог моделей · регистрация.
FAQ
Где взять готовые промты для нейросети?
В этой статье собраны 14 шаблонов под частые задачи: посты и описания товаров, разбор отзывов, конспект встречи, выжимка из договора, извлечение таблицы, ревью кода, картинки и видео, деловое письмо. Каждый рассчитан на подстановку своих данных в местах, помеченных квадратными скобками, — без этой подстановки любой готовый промт даёт усреднённый результат.
Как писать промты, чтобы они работали?
Пять приёмов дают почти весь результат: конкретика вместо вежливости, примеры желаемого ответа прямо в промте, роль, задающая критерий а не тон, явно заданный формат ответа и разбивка большой задачи на шаги. Всё остальное — надстройки над этим.
Какой приём самый сильный?
Примеры в промте. Показать два-три образца того, как должен выглядеть ответ, работает лучше любого объёма словесных описаний: модель воспроизводит структуру, длину и тон по образцу, а не пытается угадать их из инструкции.
Помогает ли роль вроде «ты профессиональный редактор с 20-летним опытом»?
Практически нет — такая формулировка меняет тон, но не содержание. Работает роль, которая задаёт критерий проверки: например, «твой критерий — читатель должен выполнить инструкцию с первого раза, всё двусмысленное помечай и предлагай замену».
Как написать промт для генерации картинки?
Работает перечисление, а не рассуждение: что изображено, как снято, какой свет, какой стиль. «Красивое фото девушки» не содержит ни одного из этих элементов, поэтому результат каждый раз разный; «портрет женщины 30 лет у окна кафе, плёночная фотография, средний план, боковой мягкий свет, тёплые тона, зерно 35мм» задаёт кадр однозначно.
Почему ответ модели обрывается на середине?
Потому что исчерпан max_tokens — лимит длины ответа. Это не ошибка: код ответа успешный, просто модель остановилась на потолке. Если параметр не задан явно, запрос режется на 4096 токенах, поэтому для длинных текстов его стоит выставлять руками.
Работают ли приёмы вроде «пообещай модели чаевые»?
Нет. Часть таких заклинаний давала эффект на моделях 2023 года, часть не давала никогда, а на моделях 2026 года они не меняют результат. Разницу дают ограничения и примеры, а не мотивация.
Куда класть общие правила — в каждый запрос или отдельно?
В системное сообщение: там правила действуют на весь диалог и не мешаются с конкретной задачей. Помните, что системный промпт уходит на сервер в каждом запросе и оплачивается каждый раз, поэтому длинные инструкции стоит держать компактными.