Уровень статьи
★★★☆✓ Подойдёт, если:
вы уже умеете составлять промт по структуре и хотите снизить «выдумки» и ответы мимо: научить ИИ уточнять данные, когда информации не хватает, вместо того чтобы додумывать.
🎯 После статьи вы сможете:
задавать протокол «Уточни → Сделай», формулировать 1–3 критических вопроса без “допроса”, использовать безопасные допущения и получать результат по формату даже в больших запросах.
✗ Что здесь НЕ будет:
глубокой технической части: подключение базы знаний (RAG), интеграции с API/CRM, метрики качества и полноценное тестирование промтов в продакшене.
Почему ИИ выдумывает — и почему это не “поломка”
Модель обучена продолжать текст так, чтобы он выглядел связно. Поэтому, когда вы пишете:
“Сделай продающий текст услуги”
а не даёте аудиторию, оффер, ограничения и факты — она делает “как обычно”: добавляет общие слова, типовые выгоды и может “вставить” цифры просто ради убедительности.
Промптинг здесь — не про “запрети навсегда”, а про правила поведения:
- когда спрашивать
- что считать критическими данными
- как действовать, если пользователь не знает ответа
Когда вопросы обязательны, а когда можно без них
Вопросы обязательны, если есть риск:
- цифры и цены (чтобы не родились “из воздуха”)
- сроки и гарантии
- юридические формулировки и ответственность
- обещания результата (“вырастет в 2 раза”, “будем №1”)
- условия работы (оплата, договор, ограничения)
Если этого нет — лучше уточнить.
Можно без вопросов (и это нормально):
- черновой план статьи
- варианты заголовков
- список идей/аргументов
- примеры структур
Правило простое: сначала можно накидать каркас, а детали уточнить позже.
Правило безопасных предположений
Если вы всё-таки просите “сделай сразу” без уточнений — заранее разрешите безопасный режим:
“Если данных не хватает — сделай 1 версию по типовым допущениям, но явно перечисли, что ты предположил.”
Так вы получаете черновик, а не “уверенную фантазию”.
| Тип уточняющих вопросов | Зачем нужен | Примеры вопросов |
|---|---|---|
| Про цель и результат | Помогает понять, что считаем «готовым» результатом. | «Это для статьи, лендинга или презентации?»«Нужна продажа, информирование или сбор заявок?»«Какой результат важнее: кратко или максимально подробно?» |
| Про аудиторию и контекст | Фиксирует, для кого пишем и где будет использоваться, чтобы тон и аргументы были точными. | «Кто читатель: предприниматель, маркетолог, специалист?»«Нужно простыми словами или можно терминами?»«Где будет текст: блог, сайт, рассылка?» |
| Про ограничения и данные | Снижает риск: не выдумывать факты, не нарушать запреты, не давать опасные обещания. | «Какие факты можно использовать (сроки, цены, кейсы)?»«Какие слова/обещания запрещены?»«Нужны ли ссылки/источники или это авторский материал?» |
Как задавать вопросы, чтобы не раздражать
Самая частая ошибка ИИ (и человека тоже): устроить допрос на 12 вопросов. Так никто не отвечает.
Вот правила, которые работают:
- Не больше 1–3 вопросов за раз
- Сначала критические, потом “желательные”
- Дайте варианты на выбор (1/2/3) — отвечать проще
- Если человек не знает — предложите типовые варианты (“по умолчанию”)
Пример хорошей “подачи”:
“Чтобы сделать текст точно, уточню 2 вещи:
Это для блога или лендинга?
Тон: строго деловой или более разговорный?
Если не уверены — сделаю универсальный вариант и помечу допущения.”
Протокол “Уточни → Сделай”: универсальная схема
Её можно вставлять в системный промт или просто использовать в запросах.
Шаг 1. Пересказать задачу одной строкой
Чтобы вы увидели, что ИИ понял правильно.
Шаг 2. Задать 1–3 критических вопроса
Только то, без чего нельзя.
Шаг 3. Если ответов нет — сделать версию по умолчаниям
И перечислить допущения списком.
Шаг 4. Выдать результат в заданном формате
План/текст/таблица/мета — как вы просили.
5 готовых промтов (копипаст), которые заставляют ИИ уточнять
1. Для статьи/лендинга: “план → вопросы → текст”
2. Для переписывания исходника: “уточни стиль/аудиторию/объём”
3) Для таблицы/сравнения: “вопросы про критерии”
4. Для метаданных: “если нет ключей — спроси или предложи”
5. Для рискованных формулировок: “вопросы про обещания”
Чек-лист: какие вопросы задавать в 80% случаев
Если вы не знаете, что спрашивать — вот универсальный набор
Александр Колотов — backend, frontend, devOps и AI-внедрение.
Автор CompanionAI — симбиоз ИИ и инженера. ИИ ускоряет черновики, инженер подтверждает корректность, ограничения и риски.
