1. Контекст: что модели действительно нужно знать
Укажите роль проекта, аудиторию, исходные данные и уже принятые решения. Не пересказывайте всю историю, если она не меняет ответ.
Полезный контекст проверяем: файл, ссылка, фрагмент текста, ограничение рынка. Фраза «ты лучший эксперт» не добавляет фактов.
2. Задача: один наблюдаемый результат
Замените «помоги с сайтом» на конкретное действие: провести аудит первого экрана, предложить три варианта заголовка или исправить ошибку и добавить тест.
Если результатов несколько, задайте порядок. Модель должна понимать, что считать завершением текущего шага.
3. Ограничения: что нельзя менять и придумывать
Перечислите границы по данным, файлам, тону, сроку и внешним действиям. Для текста запретите неподтверждённые обещания. Для кода укажите, какие модули и инфраструктуру нельзя затрагивать.
Слишком широкая роль без ограничений увеличивает пространство догадок. Короткий запрет часто полезнее длинного описания идеального результата.
4. Формат и проверка результата
Укажите структуру ответа, допустимый объём и evidence. Например: сначала вывод, затем таблица рисков, затем точный список файлов и результаты тестов.
Формат не является украшением. Он помогает сравнить ответ с критериями и заметить пропущенную часть.
Как выглядит промпт до и после?
До: «Сделай мне сильный лендинг». После: «Проанализируй текущий первый экран для владельца малого бизнеса. Сохрани светлый стиль и цены. Предложи один benefit-first заголовок, подзаголовок с путём продукта и два CTA. Не обещай рост продаж. Результат дай как готовый текст и пять причин выбора».
Второй запрос не длиннее ради длины. В нём видны аудитория, результат, сохранённые условия, запрет и формат приёмки.
Что делает Effort и где всё равно нужен человек?
Effort помогает разложить исходную мысль на более ясную постановку. Он не знает скрытый замысел владельца и не может подтвердить факты, которых нет во входе.
Перед отправкой усиленного запроса проверьте, сохранилась ли цель, не добавились ли лишние полномочия и можно ли проверить результат.
Источники
У каждой опоры есть дата проверки. Если источник изменится, материал нужно пересмотреть.
-
01
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API OpenAI Help Center · проверено 1 сентября 2026 г.
Сверены рекомендации о ясных инструкциях, контексте, примерах и уточнении результата.
-
02
Prompting best practices Anthropic · проверено 1 сентября 2026 г.
Сверены рекомендации о контексте, ясных шагах, примерах и явном формате ответа.
-
03
Effort Нейроквалификатор · проверено 1 сентября 2026 г.
Сверен реальный интерфейс перевода исходной задачи в структурированный запрос.