ГлавнаяМатериалы к YouTube-видеоПромпты
Промпты

3 новые привычки промтинга в 2026

С появлением Claude Opus 4.8 и GPT-5 модели стали воспринимать запросы буквально. Старые приёмы («ты эксперт мирового уровня…») теперь работают против тебя.

Содержание4 глав
  1. 01Привычка 1. Убрать роль — или свести к минимуму
  2. 02Привычка 2. Называть файлы прямо
  3. 03Привычка 3. Требовать отчёт по шагам
  4. 04Шаблон правильного промта и чек-лист
Раньше
Модель угадывала, достраивала контекст и охотно отыгрывала «эксперта»
Сейчас
Модель выполняет ровно то, что написано — ни больше, ни меньше

Привычка 1. Убрать роль — или свести к минимуму

  • На роль — минимум слов, максимум на контекст
  • «Эксперт по постам для автобизнеса» → лучше, чем «эксперт мирового уровня»
  • Конкретика важнее громкости

✅ Новый промт: «Дай три варианта цены, каждый с одним конкретным компромиссом и источником»

Привычка 2. Называть файлы прямо

  • Переименовать файлы по сути содержимого
  • В промте указывать: какой файл для чего
  • Skills в Claude — упоминать явно, не рассчитывать на автоподключение
❌ Плохо
book.pdf
✅ Хорошо
книга-по-управлению-командой.pdf + указание в промте

Привычка 3. Требовать отчёт по шагам

  • Модели теперь работают до 10 часов подряд (Claude Code, Codex).
  • Один запрос — десятки операций. Без явного требования отчёта агент может выполнить часть задач и сказать «всё готово».
  • Общий счет задач (сколько задач заявлено), выполнено и не выполнено с описанием причины

Шаблон правильного промта и чек-лист

ЗАДАЧА: [Что конкретно нужно сделать]

КОНТЕКСТ: [Данные, цифры, условия]

ИСТОЧНИКИ:

  • [Файл 1] — для чего использовать
  • Используй Skill [название] если применимо

ОГРАНИЧЕНИЯ:

  • Не выдумывай цифры без источников
  • Если данных не хватает — спроси, не догадывайся

ФОРМАТ ОТВЕТА: [таблица / документ / список]

ОТЧЁТ (для больших задач):

  • Сделано / не сделано / требует доработки

  • Я дал конкретные данные, а не намекнул?

  • Я указал формат ответа на выходе?

  • Я запретил выдумывать цифры?

  • Нет ролей уровня «Нобелевская премия»?

  • Если есть файлы — указал для чего?

  • Skills упомянуты явно в промте?

  • Для больших задач запросил отчёт?

  • Указал, что нельзя пропускать пункты?

Главный вывод
Модели уже достаточно умные — им не нужны детские подсказки и звания. Им нужны данные.

Рабочий блок

## Привычка 1. Убрать роль — или свести к минимуму - На роль — минимум слов, максимум на контекст - «Эксперт по постам для автобизнеса» → лучше, чем «эксперт мирового уровня» - Конкретика важнее громкости > ✅ Новый промт: «Дай три варианта цены, каждый с одним конкретным компромиссом и источником» ## Привычка 2. Называть файлы прямо - Переименовать файлы по сути содержимого - В промте указывать: какой файл для чего - Skills в Claude — упоминать явно, не рассчитывать на автоподключение ## Привычка 3. Требовать отчёт по шагам - Модели теперь работают до 10 часов подряд (Claude Code, Codex). - Один запрос — десятки операций. Без явного требования отчёта агент может выполнить часть задач и сказать «всё готово». - Общий счет задач (сколько задач заявлено), выполнено и не выполнено с описанием причины ## Шаблон правильного промта и чек-лист ЗАДАЧА: [Что конкретно нужно сделать] КОНТЕКСТ: [Данные, цифры, условия] ИСТОЧНИКИ: - [Файл 1] — для чего использовать - Используй Skill [название] если применимо ОГРАНИЧЕНИЯ: - Не выдумывай цифры без источников - Если данных не хватает — спроси, не догадывайся ФОРМАТ ОТВЕТА: [таблица / документ / список] ОТЧЁТ (для больших задач): - Сделано / не сделано / требует доработки - [ ] Я дал конкретные данные, а не намекнул? - [ ] Я указал формат ответа на выходе? - [ ] Я запретил выдумывать цифры? - [ ] Нет ролей уровня «Нобелевская премия»? - [ ] Если есть файлы — указал для чего? - [ ] Skills упомянуты явно в промте? - [ ] Для больших задач запросил отчёт? - [ ] Указал, что нельзя пропускать пункты?
Скачать материал