Как выжить писателям и промпт-инженерам в эпоху ИИ. Новейшие техники промптинга 2025 года

Вы боитесь, что ИИ заменит вашу работу? Не знаете, как адаптироваться к новым реалиям? Чувствуете, что не успеваете за развитием технологий? В этой статье я расскажу о самых эффективных техниках промптинга, которые помогут вам не только выжить, но и преуспеть в эпоху искусственного интеллекта. Вы узнаете, как использовать Chain-of-Draft и Prompt Grafting для создания качественного контента в 5900% быстрее, чем при использовании стандартных методов.

На связи Роман Шарафутдинов! Я маркетолог, продюсер, специалист по нейросетям и спикер. Занимаюсь стратегическим маркетингом, продюсированием, помогаю экспертам, блогерам, предпринимателям и фрилансерам внедрять нейросети в свою работу.

Подписывайтесь на мой Телеграм-канал, где я делюсь еще большим количеством полезностей из мира нейросетей и маркетинга.

Искусственный интеллект стремительно меняет ландшафт многих профессий, и писательское ремесло не исключение. Но вместо того, чтобы бояться этих изменений, давайте разберемся, как использовать новые технологии в своих интересах и какие навыки развивать, чтобы оставаться востребованными специалистами.

Промпт-инжиниринг — это искусство структурирования запросов к ИИ для получения максимально качественных результатов. За последние годы эта область прошла огромный путь развития.

Первые шаги в промпт-инжиниринге были сделаны в 2018 году, когда исследователи предложили представить все задачи обработки естественного языка как задачи ответов на вопросы в определенном контексте. Настоящий прорыв произошел в 2022 году с выпуском ChatGPT, когда промпт-инжиниринг стал рассматриваться как важный бизнес-навык.

К 2022 году было создано более 2000 публичных промптов для примерно 170 наборов данных. В том же году исследователи Google представили технику Chain-of-Thought (цепочка мысли), а к 2023 году появились обширные базы данных промптов для различных моделей.

Промпт для создания эффективной структуры статьи:

Создай детальную структуру статьи о развитии промпт-инжиниринга с 2018 по 2024 год. Включи ключевые этапы, технологические прорывы и практические примеры применения. Структура должна содержать введение, 3-5 основных разделов с подразделами и заключение.

Chain-of-Thought (CoT) — это техника, позволяющая языковым моделям решать сложные задачи пошагово, имитируя человеческий процесс рассуждения. Эта методика, представленная Google Brain в 2022 году, значительно улучшила способность ИИ к решению многоэтапных проблем.

Рассмотрим пример с арифметической задачей: "В столовой было 23 яблока. Если они использовали 20 для приготовления обеда и купили еще 6, сколько яблок у них есть?"

При использовании CoT-промпта, модель отвечает: "Изначально в столовой было 23 яблока. Они использовали 20 для приготовления обеда. Значит, у них осталось 23 - 20 = 3. Они купили еще 6 яблок, так что у них 3 + 6 = 9. Ответ: 9".

Применение CoT к языковой модели PaLM с 540 миллиардами параметров позволило достичь передовых результатов на эталоне математических рассуждений GSM8K, сделав модель сопоставимой с системами, специально настроенными на конкретные задачи.

Промпт для использования Chain-of-Thought:

Реши следующую задачу, используя пошаговое рассуждение. Покажи каждый этап решения отдельно, объясняя логику каждого шага:

[Текст задачи]

Chain-of-Draft (CoD) — это инновационная техника промптинга, разработанная исследователями из Zoom Communications. Она вдохновлена человеческими когнитивными стратегиями, где ключевые идеи сжимаются в краткие черновики вместо подробных объяснений.

В отличие от CoT, который генерирует длинные и часто избыточные объяснения, CoD предлагает максимально сжатый формат рассуждений — не более пяти слов на каждый шаг. Это позволяет:

Вернемся к примеру с арифметической задачей: "У Джейсона было 20 леденцов. Он отдал некоторые Денни. Теперь у Джейсона осталось 12. Сколько он отдал?"

Подход CoD выглядит предельно лаконично: "20 - x = 12 → x = 8
Ответ: 8"

Промпт для использования Chain-of-Draft:

Реши следующую задачу, используя технику Chain-of-Draft. Ограничь каждый шаг рассуждения максимум пятью словами. После всех шагов дай финальный ответ:

[Текст задачи]

CoD значительно сокращает количество токенов, необходимых для получения результатов. Тесты показывают, что:

Для бизнеса и фрилансеров, активно использующих API языковых моделей, это означает существенное снижение расходов при сохранении качества результатов.

Меньшая многословность переводится в более быстрые ответы. В сценариях, чувствительных к задержке, CoD обеспечивает получение информации до 76,2% быстрее, чем CoT.

Это критически важно для:

Несмотря на радикальное сокращение объема текста, CoD сохраняет или даже улучшает точность, устраняя ненужные шаги рассуждения:

Джим, известный как "AI Whisperer", разработал технику "Prompt Grafting", которая объединяет системные промпты разных моделей ИИ для создания более качественных исследовательских эссе.

Суть метода заключается в том, чтобы взять системный промпт одной модели (например, Perplexity) и использовать его как первое сообщение в чате с другой моделью (например, ChatGPT-o3-mini).

Тестирование показало впечатляющие результаты:

Хотя Deep Research генерирует более длинные тексты (8000 слов против 5800), они содержат больше "воды" и менее глубокий анализ.

Промпт для использования Prompt Grafting:

Я хочу, чтобы ты действовал как Perplexity AI при написании исследовательского эссе на тему [ТЕМА]. Используй академический стиль письма, цитируй авторитетные источники и структурируй информацию логически. Твой ответ должен быть глубоким, аналитическим и хорошо обоснованным.

Retrieval-augmented generation (RAG) — это техника, которая позволяет генеративным моделям искусственного интеллекта извлекать и включать новую информацию из внешних источников.

В отличие от традиционных языковых моделей, которые полагаются только на статические обучающие данные, RAG извлекает релевантный текст из баз данных, загруженных документов или веб-источников. По сути, это "смешивание процесса LLM с веб-поиском или другим процессом поиска документов, чтобы помочь LLM придерживаться фактов".

Развитием этой технологии стал GraphRAG (термин, введенный Microsoft Research) — подход, который расширяет RAG с использованием графа знаний для соединения разрозненных частей информации, синтеза идей и целостного понимания семантических концепций в больших массивах данных.

Промпт для использования RAG:

Используя информацию из следующих документов, ответь на вопрос [ВОПРОС]. Цитируй источники и объединяй информацию логически:

[ДОКУМЕНТ 1]

[ДОКУМЕНТ 2]

[ДОКУМЕНТ 3]

Низкая стоимость контента, генерируемого ИИ, создает значительное давление на писателей, заставляя их снижать ставки для конкуренции. Кроме того, ИИ по своей природе благоприятствует стилям письма, ориентированным на SEO и стандартные показатели читабельности, что может привести к однообразию контента.

Автоматизация таких задач, как редактирование и корректура, снижает спрос на эти услуги. Возникают также этические дилеммы и проблемы с аутентичностью, требующие от писателей дополнительных усилий для доказательства оригинальности их работы.

Ключ к успеху — не противостояние ИИ, а его грамотное использование. Вот несколько стратегий:

Промпт для анализа своих конкурентных преимуществ:

Проанализируй мои навыки и опыт как писателя в области [НИША] и определи:

1. Мои уникальные сильные стороны, которые сложно воспроизвести с помощью ИИ

2. Области, где я могу использовать ИИ для усиления своих возможностей

3. Потенциальные ниши, где ценится человеческий подход и экспертиза

ИИ — впечатляющий универсал, но ему трудно писать о тонкостях конкретных профессиональных областей. Писатели со специализированными, отраслевыми знаниями имеют значительное преимущество. Если вы эксперт в своей области, это работает в вашу пользу, так как никакой ИИ не может заменить ваш практический опыт и глубокое понимание предмета.

С ростом объема контента, генерируемого ИИ, большая его часть будет низкокачественной и одноразовой. Сейчас идеальное время для писателей сосредоточиться на создании оригинальной, хорошо исследованной работы, которая выделяется на фоне массы шаблонного контента.

Стратегия "меньше, но лучше" может оказаться выигрышной в эпоху информационного перенасыщения. Один глубокий, тщательно проработанный материал может принести больше пользы и признания, чем десятки поверхностных статей.

Письмо, которое исходит из личного опыта и затрагивает эмоции, резонирует с читателями на совершенно ином уровне. Личные анекдоты, истории из практики, уникальные наблюдения — все это добавляет глубину и текстуру даже самым стандартным произведениям.

Поскольку ИИ не имеет личного опыта жизни, он не может написать эти ориентированные на человека моменты, которые делают текст по-настоящему запоминающимся. Вам не нужно полностью раскрывать свою личность, но добавление персонального элемента значительно повышает ценность контента.

Промпт для добавления персонального элемента в текст:

Помоги мне интегрировать личный опыт в статью о [ТЕМА]. Предложи 3-5 мест, где я мог бы добавить короткие личные истории или наблюдения, которые усилят основные тезисы и сделают материал более аутентичным.

Языковые модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), построены на архитектуре трансформеров — типе нейронных сетей, которые отлично справляются с пониманием контекста и генерацией связных ответов.

Эти модели обучены на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им предсказывать и генерировать текст на основе получаемого ввода. Важно понимать, что они не "понимают" текст в человеческом смысле, а работают на основе статистических закономерностей.

Расплывчатость: Слишком общие промпты приводят к неконкретным ответам

Чрезмерная детализация: Перегруженные деталями запросы могут запутать модель

Предположение о контексте: ИИ не "помнит" предыдущие разговоры

Предположение о контексте: ИИ не "помнит" предыдущие разговоры, если они не включены в текущий промпт, поэтому важно предоставлять необходимый контекст

Буквальная интерпретация: ИИ часто понимает запросы буквально, поэтому метафоры и образные выражения могут привести к неожиданным результатам

Игнорирование ограничений модели: Каждая модель имеет свои сильные и слабые стороны, которые нужно учитывать при составлении промптов

Специфичность и контекст критически важны для получения желаемых результатов от ИИ. Рассмотрим пример улучшения промпта:

Слабый промпт: "Напиши статью о маркетинге"

Улучшенный промпт: "Напиши подробную статью о стратегиях контент-маркетинга для B2B SaaS-компаний в 2024 году. Включи статистику, примеры успешных кейсов и практические рекомендации для маркетологов с ограниченным бюджетом."

Второй вариант дает ИИ гораздо больше информации о том, что именно вы хотите получить, и значительно повышает шансы на качественный результат.

Промпт для улучшения существующих промптов:

Проанализируй следующий промпт и предложи 3 улучшенные версии, которые сделают его более специфичным, контекстуальным и эффективным:

[ИСХОДНЫЙ ПРОМПТ]

Современные платформы позволяют создавать полноценные приложения на основе промптов без глубоких технических знаний. Например, Graft предлагает интуитивно понятный процесс создания таких приложений:

Промпт для планирования приложения на основе ИИ:

Помоги мне спланировать приложение на основе ИИ для [ЦЕЛЬ]. Оно должно решать следующие проблемы: [ПРОБЛЕМЫ]. Опиши:

1. Основную функциональность и типы взаимодействия с пользователем

2. Необходимые данные и источники

3. Ключевые промпты для основных сценариев использования

4. Метрики успеха и способы оценки эффективности

В ближайшие годы мы, вероятно, увидим следующие тенденции:

Чтобы оставаться востребованными в меняющемся мире, стоит развивать следующие компетенции:

По мере развития технологий все острее встают вопросы этики:

Промпт для этического анализа использования ИИ:

Проведи этический анализ использования ИИ для [ЗАДАЧА] в контексте [ОТРАСЛЬ/СИТУАЦИЯ]. Рассмотри:

1. Потенциальные преимущества и риски

2. Вопросы прозрачности и информированного согласия

3. Возможные непреднамеренные последствия

4. Рекомендации по этичному внедрению

Искусственный интеллект не заменяет писателей и создателей контента — он трансформирует способы их работы. Наиболее успешными будут те, кто научится эффективно сочетать уникальные человеческие качества (эмпатию, творческое мышление, жизненный опыт) с возможностями ИИ (скорость обработки информации, масштабируемость, аналитические способности).

Новые техники промптинга, такие как Chain-of-Draft и Prompt Grafting, открывают беспрецедентные возможности для повышения эффективности работы. Однако именно человеческий вклад — уникальная перспектива, критическое мышление, эмоциональная глубина — будет определять ценность контента в будущем.

Вместо того чтобы бояться ИИ, стоит рассматривать его как мощный инструмент, который при правильном использовании может расширить наши творческие горизонты и позволить сосредоточиться на том, что мы делаем лучше всего — создании по-настоящему значимых историй и идей, которые резонируют с другими людьми.

Как вы используете промпты в своей повседневной работе с ИИ? Считаете ли вы, что искусственный интеллект действительно может заменить человека в создании контента, или он останется лишь инструментом? Предлагаю обсудить в комментариях!

Подписывайтесь на мой Телеграм-канал, где я делюсь еще большим количеством полезностей из мира нейросетей и маркетинга.

#искусственныйинтеллект #промптинжиниринг #chainofdraft #promptgrafting #контентмаркетинг #писательскоемастерство #будущеетехнологий #нейросети #ai #будущее #будущееии