Промпты ChatGPT в стиле Python: новый способ мыслить как разработчик, даже если ты ничего не понимаешь в коде

Структурирование промптов — это база. Почти каждое исследование в сфере prompt engineering подчёркивает: от формы подачи запроса зависит точность, логичность и полезность ответа. Я давно использую списки, markdown, XML. Но недавно наткнулся на нетривиальный подход — структурирование промптов в виде псевдокода на Python. Не нужно быть программистом, чтобы применить этот метод. Зато результат — 🔥.

Недавно я наткнулся на исследование «One-Shot is Enough», в котором описывается техника взлома LLM-моделей при помощи единственного грамотно построенного промпта, без диалоговой серии. Парадокс в том, что эти знания можно использовать в мирных целях — чтобы создавать сверхэффективные промпты.

Так я пришёл к «питонизации» — оформлению запроса как псевдокода на Python, чтобы:

задать чёткую логику;
минимизировать блуждание модели.
усилить фокусировку;

<i>Схематическая иллюстрация метода питонизации. Нарисована методом питонизации в клоде.</i>

📌 Обычный промпт:

Представь, что ты эксперт по продуктивности. Дай советы на каждый день недели, чтобы человек стал собраннее.

🐍 Питонизированный вариант:

days = [ "Понедельник", "Вторник", "Среда", "Четверг", "Пятница", "Суббота", "Воскресенье" ] for day in days: print(f"День: {day}") # Дай один совет по продуктивности с учётом баланса отдыха и работы

🧠 Модель буквально "выполняет" этот псевдокод и выдаёт логичные, распределённые по дням ответы.

📌 Было:

Проанализируй роман «1984», выдели темы, опиши героя, объясни философию тоталитаризма.

🐍 Стало:

questions = [ "Какие темы раскрываются в романе '1984'?", "Расскажи о характере Уинстона Смита", "В чём философская суть тоталитарного контроля в книге?" ] for q in questions: print(q) # Ответь глубоко, опираясь на текст

questions = [ "Опиши основные темы романа 'Война и мир'", "Проанализируй характер Пьера Безухова", "Объясни символику дуба у Андрея Болконского", "Сравни патриотизм у разных персонажей", "Сформулируй философскую идею о свободе воли" ] def analyze_war_and_peace(): for i, q in enumerate(questions, 1): print(f"Задача {i}: {q}") # Ответ должен быть подробным и академичным analyze_war_and_peace()

🎯 Такая подача не только помогает ИИ выдавать более точные ответы, но и подходит для последующей автоматизации.

Я хочу структурировать мой запрос в более эффективном формате. Пожалуйста, преобразуй следующую серию вопросов/задач в формат Pythonize (псевдокод Python). Мой многоходовой запрос: """ 1. Расскажи про основные принципы машинного обучения 2. Объясни разницу между supervised и unsupervised learning 3. Приведи три примера практического применения в бизнесе 4. Какие основные проблемы и ограничения существуют в ML? 5. Какие навыки нужны, чтобы стать ML-инженером? """ Преобразуй это в структурированный Pythonize-формат, который я смогу использовать в качестве единого промпта для получения последовательных ответов от LLM.

🧩 1. Меньше галлюцинаций Python-стиль включает «режим разработчика» у модели. Ответы становятся строже, чётче и содержательнее.

📐 2. Масштабируемость Хочешь расширить анализ — просто добавь пункт в список questions. Это гибкий и удобный каркас.

🧠 3. Единый контекст Вместо разрозненных шагов — одна логическая программа. GPT не теряет нить и работает с задачей целиком.

⚙ 4. Возможность исполнения Такой код можно адаптировать под реальный скрипт в n8n, LangChain или любом другом фреймворке.

📂 5. Повторное использование Петонизированные промпты хорошо читаются даже через месяц. Ты сразу видишь: что, зачем и как.

📌 Попробуй структурировать следующий запрос к ИИ как псевдокод — и увидишь, насколько меньше станет «воды» и насколько больше — фокусных, логичных ответов.

🔗 Полный пример и ссылка на PDF-исследование:

teletype.in

Питонизация

Промпты ChatGPT в стиле Python: новый способ мыслить как разработчик, даже если ты ничего не понимаешь в коде

Python-подход к промптам: откуда он взялся?

Как это выглядит: простой пример

Пример из анализа книги

Бонус: анализ «Войны и мира» через псевдокод

Как перевести обычный промпт в псевдокод: мини-гайд

Зачем это нужно: практические выводы

Итог