Промптинг

Теория: Промптинг

Прежде чем двигаться в сторону агентов и Claude Code, полезно научиться нормально разговаривать с моделью в обычном чате. Или по-умному это называется промпт-инжиниринг. Если промпт сформулирован плохо, модель попадет пальцем в небо и ответит чем-то общим. Если хорошо, с первого раза получите рабочий результат, или по крайней мере быстрее дойдете до нужного ответа.

Как устроен чат Claude

Claude.ai снаружи похож на любой другой чат с ИИ. Слева список разговоров, в центре поле ввода, сверху переключатель модели. Но за этой простотой прячется несколько вещей, которые важно понимать с самого начала.

Каждый чат — это отдельная история (сессия). Модель помнит все, что вы написали внутри одного разговора, и не помнит ничего из других. Это поведение по умолчанию, и оно сильно влияет на то, как стоит работать. Один разговор — одна задача. Не надо в чате про лендинг внезапно спрашивать про рецепт борща, потому что весь предыдущий контекст начнет мешать.

С запоминанием все чуть хитрее. Внутри аккаунта Claude есть встроенная память, куда заносятся все разговоры, если она включена. Поэтому в любом чате модель может вспомнить что-то из предыдущего контекста. Память можно отключить, хотя с ней обычно результат лучше.

Рядом с каждым чатом есть переключение модели. Обычно там есть несколько вариантов вроде Sonnet и Opus. Разница в скорости и "умственных способностях". Sonnet быстрее и дешевле, Opus умнее, но медленнее. Подробно про модели разберем отдельным модулем, а в чате по умолчанию имеет смысл оставить тот, что предлагает Anthropic, обычно это Sonnet. Для большинства задач его хватает с запасом.

В левой панели находится блок Projects. Это контейнеры, к которым можно прикрепить файлы и инструкции, общие для всех чатов внутри. Например, создаете проект "Email-рассылка", загружаете в него tone of voice вашего бренда, описание аудитории и примеры старых писем. Потом каждый новый чат внутри этого проекта стартует, уже зная этот контекст. Вам не надо каждый раз заново копировать инструкции — Claude видит их автоматически.

За плюсиком прячется панель с инструментами. Скрепка для загрузки файлов, переключатель веб-поиска, кнопка стилей, отправка. На разных тарифах набор немного отличается, но базовый минимум одинаковый.

Пара слов про режим Artifacts. Когда вы просите что-то структурированное (код, документ, диаграмму, маленькое приложение), Claude выносит результат в отдельную панель справа. Подробно про Artifacts будет отдельный модуль, пока достаточно знать, что они существуют и появляются автоматически. Артифактам будет посвящен свой урок.

Логика хорошего промпта: роль, контекст, формат ответа

Главная ошибка новичков в работе с моделями — это слишком короткие и обтекаемые запросы. "Напиши пост в инстаграм", "помоги с лендингом", "сделай рекламу". Модель в ответ выдает что-то усредненное, потому что больше ей не на что опереться. Да, мы можем дальше уточнить детали и направить модель в нужную сторону, но уметь структурировать свои промпты тоже полезный навык.

Хороший промпт почти всегда состоит из трех частей.

Роль — это то, чьими глазами модель смотрит на задачу. "Ты опытный email-маркетолог", "ты юрист, специализирующийся на IT-договорах", "ты редактор глянцевого журнала". Юрист и маркетолог, читая один и тот же договор, увидят разное и обратят внимание на аспекты, которые относятся к их профессии.

Контекст — это все вокруг задачи. Кто аудитория, какой продукт, какие ограничения, что уже пробовали, что нельзя. Пример. Вместо "напиши приветственное письмо подписчикам" — "у меня курс по вайбкодингу для предпринимателей, средняя аудитория 30-45 лет, без технического бэкграунда. Подписались через лендинг про автоматизацию рутины. Тон дружелюбный, без академичности, без чрезмерного маркетинга". Чем подробнее контекст, тем точнее ответ.

Формат — это то, как должен выглядеть результат. Длина, структура, наличие списков, заголовков, примеров. "Письмо до 200 слов, в начале одна цепляющая строка, в конце призыв к действию, без воды". Иначе модель сама решит, как ей удобнее, и нередко выберет вариант, который вам не подходит.

Сравните два промпта про одну и ту же задачу.

Плохо: "Напиши пост в Telegram про скидку на курс"

Хорошо: "Ты — копирайтер канала про продуктивность для предпринимателей. Контекст: запускаем курс по вайбкодингу за 15 000 рублей, до конца недели — скидка 30%, остается 3 дня. Подписчики канала — владельцы малого бизнеса, которые автоматизируют рутину. Формат: пост до 600 знаков, без эмодзи в заголовке, в конце — явная кнопка-ссылка 'Забрать со скидкой', одна короткая обоснующая мысль, почему скидка именно сейчас."

Еще пара полезных приемов. Если результат должен быть в виде таблицы, прямо так и пишите: "формат — таблица с колонками А, Б, В". Если вы хотите несколько вариантов, скажите "дай три варианта, разных по тону". Если ответ должен опираться на конкретный документ, добавьте его в чат и попросите "отвечай только опираясь на этот файл, если не знаешь — так и скажи".

На каком языке писать промпты? Как вам удобно. Можно на английском, можно на русском. Разница не принципиальна, главное, чтобы удобно было вам.

Контекст-инжиниринг

Насколько критично делать только так? В действительности можно сделать даже еще лучше. Вместо того чтобы придумывать все самостоятельно, можно поставить дорогую модель Opus с высоким Effort и попросить что-то такое:

Расспрашивай меня о каждом аспекте этого плана, пока мы не придем к общем Для каждого вопроса предлагай рекомендуемый ответ.

Запускаю курс по вайбкодингу

Так мы переходим из режима One-Shot Prompting к понятию Context Engineering, когда вместо попытки сразу получить готовый результат проводится сессия планирования, когда мы подробно обсуждаем задачу с чатом и только после этого просим его собрать все вместе и создать план.

Это гораздо более эффективная техника, которая особенно актуальна в мире агентов (мы про это поговорим). В таком случае не так важно, как конкретно вы напишите первый промпт, важнее, куда вы направите разговор и какой соберется контекст через ваши ответы и приложенные документы или через поиск, который сделает Claude самостоятельно.

Во время процесса сбора контекста можно искать в интернете, читать файлы, анализировать картинки и выполнять любые другие действия, которые помогут точнее понять, какой нам нужен результат и чего мы хотим добиться в конце концов. Причем, что важно, задача в том, чтобы наполнить контекст только тем, что поможет принять правильное решение. Загружать в него всю доступную информацию подряд не нужно. Лишняя информация делает только хуже.

А что касается формата ответа, об этом можно поговорить в конце, постоянно прося чат выдать ответ в том или ином виде:

А теперь верни ответ в виде таблички

Ниже мы поговорим о том, как можно собирать необходимый контекст.

Чат с интернетом: поиск и хождение по сайтам

Модель сама по себе знает много, но ее знания обрываются на дате обучения. Она не знает, что произошло вчера или сегодня, какая сейчас цена на услугу и в худшем случае придумывает правдоподобный ответ.

Чтобы этого не было, у Claude в чате есть веб-поиск. Когда поиск активен, Claude в процессе ответа сам ищет нужное в интернете, открывает страницы, читает их и ссылается на источники прямо в ответе. Вы видите аккуратные ссылочки рядом с утверждениями, по которым можно проверить, откуда модель это взяла.

user: какие сейчас тарифы у Tilda?

claude: проверяю на tilda.cc... читаю страницу с тарифами...

• На июнь 2026 года тарифы такие:
• Personal — X руб/мес [1]
• Business — Y руб/мес [2]
• ...

[1] https://tilda.cc/ru/pricing/ [2] https://tilda.cc/ru/pricing/

Это меняет характер задач, которые имеет смысл доверять чату. Можно попросить "собери для меня сравнение трех CRM с актуальными ценами, фичами и ссылками". Можно "найди мне три статьи на тему X за последний год и сделай выжимку". Можно "зайди на сайт моего конкурента и расскажи, какие услуги они продают и по каким ценам". Все это раньше требовало отдельной ручной работы с поисковиком и десятка вкладок.

Несколько тонкостей. Веб-поиск не решает все задачи разом. Модель ходит по конкретным страницам, но не везде и не всегда добирается до нужного. Если вы видите, что в ответе есть утверждение без ссылки, относитесь к нему скептически — возможно, модель догадалась, а не нашла. Всегда полезно перепроверять цифры, особенно цены и даты, кликнув по приведенным ссылкам.

Еще одна тонкость связана с тем, что модель видит страницу как обычный читатель. Если на сайте важная информация спрятана за входом или подгружается JavaScript-ом, Claude ее может не увидеть. В таких случаях полезнее сохранить страницу в PDF и загрузить в чат (про это в следующем разделе).

Загрузка файлов в чат (PDF, картинки, таблицы)

Большинство реальных задач в работе связано с конкретными документами. Договор от клиента, таблица с продажами, скриншот ошибки, отчет из CRM. Чтобы Claude мог с ними работать, файлы можно подгрузить в чат.

Поддерживается практически все, что бывает в офисной жизни. PDF (договоры, отчеты, статьи), картинки в PNG и JPG (скриншоты, фотографии документов, диаграммы), Excel и CSV (таблицы), Word, текстовые файлы, Markdown. Видео и аудио пока нет, но это вопрос времени.

Самый частый сценарий — анализ документа. Загружаете PDF договора и пишете "разбери глазами юриста: с какими пунктами стоит быть аккуратнее, что выглядит подозрительно, что обычно для таких договоров, а что нет". Claude читает документ от начала до конца и дает развернутый ответ со ссылками на конкретные пункты.

Второй сценарий — работа со скриншотами. Кинули скриншот рабочего экрана и спросили "что не так с этим интерфейсом, как улучшить юзабилити". Claude видит изображение, понимает, что на нем, дает рекомендации. Аналогично работает с

фотографиями документов, графиков, схем.

Третий сценарий — таблицы. Загружаете Excel или CSV с данными, и Claude умеет с ними считать, фильтровать, строить выводы. "Найди в этой таблице товары, у которых падают продажи второй месяц подряд", "посчитай средний чек по каждому менеджеру", "сравни эти два прайса и покажи где у нас цены выше". Работает не как полноценный аналитический инструмент, но базовые задачи закрывает уверенно.

У загрузки есть пара ограничений, о которых стоит помнить. Чем больше файл, тем больше токенов улетает на его прочтение, а значит и больше съедается лимит вашего тарифа. Огромные документы лучше дробить на части. Если в PDF плохо распознается текст (например, скан плохого качества), Claude его прочтет частично или вообще не прочтет — тогда стоит сначала пропустить документ через OCR.

И главное правило, которое экономит часы. Когда у вас есть конкретный документ, всегда полезнее загрузить его в чат, чем пересказывать содержимое своими словами. Модель работает с оригиналом точнее, чем с вашим пересказом, и не теряет деталей, которые могут оказаться важными.

На этом базовый цикл работы с чатом замыкается. Промпт с явной ролью, контекстом и форматом. Сессия планирования с моделью, когда задача сложнее одного запроса. Веб-поиск, когда нужна свежая информация. Загрузка документов, когда на руках готовый файл — договор, таблица, скриншот. Этих навыков хватает, чтобы закрыть восемьдесят процентов задач, для которых вообще нужен ИИ. Дальше мы выходим за пределы чата. Сначала подготовим площадку для будущих проектов на GitHub, а потом перейдем к агентам, где модель сама делает работу за вас.

Самостоятельная работа

Каждое задание выполняйте в отдельном чате.

Хороший промпт

Напишите промпт по схеме "роль + контекст + формат" для реальной задачи из вашей работы. Пример: "Ты опытный email-маркетолог. Напиши приветственное письмо подписчикам моей рассылки про курсы по вайбкодингу. Формат: тема письма (до 60 символов) + текст до 200 слов + 3 варианта CTA-кнопки".

Проверка: в ответе видно роль (тон письма как у маркетолога), учтен ваш контекст и соблюден заданный формат. Если чего-то не хватает, допишите недостающую часть промпта и повторите.

Веб-поиск и загрузка файла

Откройте https://saas-rating.ru/ — это рейтинг SaaS-сервисов на российском рынке. Выберите страницу категории по своей профессии (CRM, email-маркетинг, аналитика) и сохраните ее целиком как PDF (Cmd/Ctrl + P, затем "Сохранить как PDF"). Загрузите PDF в чат и попросите: "Вытащи из документа список сервисов в этой категории. По каждому сходи на сайт компании и собери таблицу: название, ссылка на сайт, что предлагают сейчас, открытая ли цена, чем актуальное предложение отличается от того, что в документе".

Проверка: в таблице рядом с сервисами стоят ссылки на сайты, а колонка с актуальным предложением заполнена данными из интернета, а не из памяти модели.

Анализ скриншота или договора

Загрузите в чат либо скриншот рабочего экрана (переписка с клиентом, дашборд, отчет), либо PDF договора, который у вас под рукой. Попросите: "Просмотри документ глазами [твоя роль] и выдели три главных риска или подозрительных места. Объясни простыми словами, почему каждый из них может быть проблемой". Если договора под рукой нет, возьмите шаблон с https://www.consultant.ru.

Проверка: Claude ссылается на конкретные места в вашем документе, а не отвечает общими словами.

После каждого задания посмотрите на ответ Claude и спросите себя, можно ли его применить в работе как есть, или остались общие места и придется уточнять промпт.

Дополнительные материалы

ИИ и нейросети для начинающих