Большинство разочарований в нейросетях выглядят одинаково: человек написал запрос, получил обтекаемый ответ ни о чём, пожал плечами и решил, что технология переоценена.
Проблема почти всегда в формулировке. Модель не читает мысли — она достраивает наиболее вероятное продолжение вашего текста. Чем расплывчатее текст, тем усреднённее продолжение.
Разберу пять приёмов, которые мы используем каждый день, и один сдвиг в мышлении, который меняет больше, чем все приёмы вместе.
Приём первый: дайте роль и контекст
Самое частое, чего не хватает запросу, — понимания, для кого и зачем это пишется.
Плохо: «Напиши текст про наши услуги».
Хорошо: «Ты пишешь текст для сайта производственной компании. Читатель — директор завода, который выбирает подрядчика и не разбирается в технологиях. Задача текста — объяснить, чем мы отличаемся от конкурентов, без технического жаргона».
Разница в результате колоссальная, и объясняется она просто. В первом случае модель усредняет всё, что видела про «услуги» — получается текст, который подошёл бы кому угодно. Во втором у неё есть рамки: кто читает, что он знает, чего вы добиваетесь.
Правило: если ответ вышел общим, скорее всего вы не сказали, для кого он.
Приём второй: покажите пример вместо описания
Объяснять словами, какой стиль вам нужен, — долго и неточно. Куда быстрее показать образец.
Вместо «напиши в деловом, но дружелюбном тоне» вставьте два своих письма и напишите: «пиши так же». Модель схватывает манеру с одного-двух примеров лучше, чем с абзаца описаний.
Это работает вообще со всем: структура документа, формат таблицы, тон ответов клиентам, оформление коммерческого предложения. Один пример заменяет полстраницы инструкций.
Отсюда практический совет: заведите файл с тремя-четырьмя эталонными образцами того, что вы часто просите. Вставлять их в запрос — секунда, а качество поднимается сразу.
Приём третий: скажите, чего делать не надо
Запреты работают не хуже указаний, а иногда лучше.
Модели свойственно добавлять то, чего вы не просили: вводные абзацы про важность темы, обобщающие выводы, восклицательные знаки, слова вроде «инновационный» и «в современном мире». Если это мешает — скажите прямо.
«Без вступления, начни сразу с сути. Не используй слова «инновационный», «уникальный», «в современном мире». Не делай вывод в конце».
Кстати, именно этим приёмом лечится ощущение, что «текст пахнет нейросетью». Оно возникает из-за десятка типовых оборотов, и если их запретить списком, текст сразу становится живее.
Приём четвёртый: просите варианты, а не ответ
Один ответ вы будете править. Три варианта вы будете выбирать — а это принципиально другая работа, быстрее и приятнее.
«Дай три варианта заголовка: один с цифрой, один с вопросом, один с обещанием результата».
Плюс здесь ещё и в том, что варианты показывают диапазон. Иногда видишь третий и понимаешь, что задача была поставлена не так — и переформулируешь. С единственным ответом такого понимания не возникает.
Приём пятый: попросите задать вам вопросы
Мой любимый приём, и почти никем не используемый.
Прежде чем получить результат, напишите: «Прежде чем писать, задай мне пять вопросов, ответы на которые нужны, чтобы сделать это хорошо».
Дальше происходит интересное. Модель спрашивает про аудиторию, цель, ограничения, формат — то есть про то, что вы забыли указать. Вы отвечаете и получаете результат совсем другого качества.
Приём особенно выручает, когда задача сложная и вы сами не до конца понимаете, чего хотите. Пять вопросов помогают это сформулировать.
Главный сдвиг: от промта к делегированию задачи
Теперь про то, что важнее всех пяти приёмов.
Сергей Ионцев в августовском разборе на vc.ru сформулировал перемену, которая произошла с нейросетями за последний год: главный вопрос сменился с «какая нейросеть лучше» на «какую работу я могу ей делегировать».
Разница вот в чём. Промт — это просьба сделать один шаг: напиши текст, сделай выжимку, придумай заголовки. Делегирование задачи — это цепочка: изучи аудиторию, найди её проблемы, предложи идеи, выбери сильнейшую, напиши черновик, вычисти штампы, адаптируй под три площадки.
Современные модели умеют держать такую цепочку целиком. И результат на выходе несопоставим с тем, что даёт одиночный запрос, — просто потому, что каждый следующий шаг опирается на предыдущий, как это делал бы человек.
Практически это означает: перестаньте писать запросы и начните описывать работу. Не «напиши пост», а «вот наш продукт и аудитория; разбери, какие у неё возражения; выбери самое частое; напиши пост, который его снимает; проверь, нет ли штампов».
Где заканчиваются промты и начинается разработка
Приёмы выше решают задачу одного человека за одной вкладкой. У них есть предел, и он наступает быстрее, чем кажется.
Признак первый: одну и ту же цепочку запросов вы повторяете каждую неделю руками. Второй: этим должны пользоваться пять человек, и у каждого получается по-разному — потому что промт у каждого свой. Третий: в запрос надо подставлять данные из вашей системы, и сотрудник копирует их вручную.
В этот момент правильное решение — не учить всех писать промты лучше, а зашить проверенную цепочку в инструмент. Тогда сотрудник нажимает кнопку, данные подставляются сами, а результат получается одинаковым независимо от того, кто нажал. Цепочка при этом остаётся вашей и хранится у вас, а не в переписке каждого отдельного менеджера.
Порог понятный: пока вы пишете промты сами и для себя, никакая разработка не нужна — хватит файла с удачными формулировками. Как только это становится частью рабочего процесса отдела, дешевле собрать инструмент, чем каждый раз надеяться на память сотрудника.