💡 Полезный промт
💡 Полезный промт Как читать системный промт модели — и чему у неё учиться Anthropic официально публикует системные промты своих моделей. Не в утечках, не в скринах из твиттера — на официальной странице документации. И это, честно скажу, один из самых недооценённых ресурсов для тех, кто хочет писать промты лучше. Я регулярно разбираю эти тексты на обучении — и каждый раз нахожу что-то, что потом вытаскиваю в свою практику. Сейчас там доступен системный промт Claude Opus 5 (это флагман, на котором Anthropic не экономила ни на инструкциях, ни на нюансах). Смотреть его — примерно как подсмотреть в тетрадку к отличнику: видно, как профессионалы формулируют ограничения, задают тон, описывают роль и обрабатывают краевые случаи. Что с этим делать — конкретная инструкция: 1. Открываете официальную страницу с системными промтами Anthropic (ссылка в конце). 2. Читаете системный промт Claude Opus 5 — не по диагонали, а вдумчиво. Обращаете внимание на три вещи: — как описана роль модели (не «ты помощник», а конкретно, с контекстом и ограничениями); — как прописаны исключения и краевые случаи — что делать, если пользователь просит выйти за рамки; — как сформулированы приоритеты — что важнее, если инструкции противоречат друг другу. 3. Берёте свой рабочий промт — тот, который уже используете для задач в Claude или ChatGPT — и прогоняете его через этот шаблон разбора: Проанализируй этот системный промт как эксперт по prompt engineering. Выдели: 1) как задана роль, 2) какие ограничения и исключения прописаны явно, 3) как расставлены приоритеты при конфликте инструкций. Потом применить ту же структуру к моему промту ниже и скажи, чего не хватает. [вставляете свой промт] 4. Смотрите на разницу. Обычно выясняется, что в своём промте нет ни одного из трёх пунктов — только задача и тон. Это и есть главная дыра. Типичные ошибки, которые вижу постоянно: — Роль прописана слишком абстрактно: «ты — эксперт по маркетингу». Хорошо бы уточнить: для кого, в каком контексте, с какими ограничениями. — Краевые случаи вообще не предусмотрены. Что делать модели, если задача непонятна? Если данных не хватает? Anthropic это всё прописывает — и модель ведёт себя предсказуемо. — Нет иерархии. Если одна инструкция говорит «будь кратким», а другая — «объясняй подробно», модель выбирает сама. Иногда не так, как вам нужно. Ещё один промт, который даю на обучении — для тех, кто хочет сразу применить структуру к новому проекту: Напиши системный промт для [описание задачи/роли]. Используй структуру: сначала роль с контекстом, потом список явных ограничений и исключений, в конце — приоритеты на случай конфликта инструкций. Тон — [формальный/дружелюбный/нейтральный]. Работает и в Claude, и в ChatGPT. Результат уже можно брать и использовать — или дорабатывать под себя, что обычно занимает минут десять, а не час с нуля. Страница с системными промтами Anthropic, включая Opus 5: https://simonwillison.net/2026/Aug/9/claude-opus-5-system-prompt/#atom-everything 📻 Подписывайся на В эфире радио Свеклана