Вот заметил, что многие заморачиваются промптингом, но натыкаются на одинаковые косяки, из-за которых нейросеть выдаёт фигню или совсем не то, что хотели. Например, слишком короткий или нечеткий запрос — модель тупо не понимает контекст. Или наоборот, вваливают кучу лишних деталей, которые мешают выделить главное. Часто забывают уточнять стиль, формат вывода или нужный язык.

Чтобы не сливать время, полезно делать так: сначала прогоняешь базовый промпт, смотришь, что выходит. Если ответ не айс — добавляешь конкретику, например, «кратко», «научным языком», «в стиле комикса» и т.п. Важно проверить, чтобы не было противоречий в промпте — вроде просишь кратко, а потом «подробно расписать» или «два варианта».

Еще частый косяк — отсутствие системного промпта для настроя модели, особенно когда нужен стабильный результат. Без него нейросеть гуляет по шаблонам и может выдавать разное на похожие запросы. Пробуйте фиксировать тон и формат через отдельный системный промпт, это не сложно и сильно помогает.

Короче, если промпт малопродуктивный, делайте так: 1) четче задайте цель, 2) разделите запрос на части, 3) проверьте, что не пишете абсурдных противоположностей, 4) добавьте стиль/формат, 5) используйте системный промпт, если работаете с одним приложением.

У кого еще были такие затыки с промптами? С чем боролись?