Итоги 2025: почему меня больше не интересуют примеры классных промптов 🎯
Итоги 2025: почему меня больше не интересуют примеры классных промптов 🎯 В начале года я, как и многие, собирал «крутые промпты». Искал формулировки, которые заставляют нейронку отвечать лучше. Использовал манипулятивные техники типа «от этого зависит моя карьера» — и это реально влияло на результат. Сейчас это всё потеряло смысл. Что изменилось? Нейронки стали умнее. Требовательность к формулировкам снизилась не в разы — на порядок. Те лайфхаки, которые год назад давали заметную разницу, сейчас не дают почти ничего. Более того, нейронки сами отлично пишут промпты. У меня есть промпт для написания промптов — и он собран с помощью нейронки. Такая рекурсия. Что стало важнее? Две вещи: понимание процессов и управление контекстом. Первое — понимание процессов Чтобы нейронка выдавала хороший результат, нужно чётко понимать: какая последовательность действий ведёт к результату, как мы оцениваем что хорошо, а что плохо, какие нюансы важны. Проблема в том, что у большинства людей это понимание неосознанное. Человек делает работу хорошо, но делает «как научился». Спроси его — не сможет объяснить алгоритм. А значит, и нейронке объяснить не сможет. Очень мало компаний, где процессы реально прописаны. Где есть понимание, как и что делается, в какой последовательности, и почему именно так. Второе — управление контекстом Какие данные ты даёшь нейронке, какую структуру, какие примеры. У нас в агентстве сейчас по каждому проекту есть файлы с описанием целевой аудитории, продуктов, особенностей клиента. Эти файлы по умолчанию подгружаются в нейронку при работе над проектом. И это даёт гораздо больше, чем любой «волшебный промпт». Новая проблема: данных слишком много За год у меня накопилась база из транскриптов звонков — больше 15 миллионов токенов. Ни одна нейронка не может с этим работать целиком. И это касается не только звонков. Внутренние документы, накопленные знания в гугл-доках, разрозненная информация в разных местах. С этим сложно работать. Поэтому я сейчас перестраиваю подход к работе с контекстом. Формирую локальную базу знаний, структурирую информацию так, чтобы нейронка могла быстро находить нужное, не перебирая всё подряд. Это новый вызов. И он гораздо важнее, чем поиск очередного «крутого промпта».