Как написать промпт для нейросети: структура, пошаговая инструкция

Промпт — это текст, которым вы ставите задачу нейросети: вопрос, просьба, инструкция, иногда вместе с примерами и данными. Слово пришло из английского prompt — «подсказка, побуждение».

Удобно думать о промпте для нейросети как о задании новому сотруднику. Он умный, быстрый и много знает, но ничего не знает о вашей компании, клиенте и о том, какой результат вам нужен. Всё, что вы не сказали, он додумает сам, и не всегда так, как вы ожидали.

По-русски слово пишут двумя способами: «промпт» и «промт». В поиске второй вариант встречается даже чаще, но в профессиональной среде и словарях IT-терминов закрепился «промпт», ближе к английскому оригиналу. На результат это, конечно, не влияет: как написать промт так, чтобы нейросеть его поняла, зависит только от содержания.

Есть много формул с разными аббревиатурами, но по сути они описывают одни и те же части. Структура промпта, которая работает для деловых задач:

Если коротко отвечать на вопрос, как правильно написать промпт, то это порядок, в котором удобно собирать запрос для любой рабочей задачи.

• Попросите задать вопросы. Добавьте в конце: «Если для качественного ответа не хватает информации, сначала задай мне до 5 уточняющих вопросов». Это особенно полезно, когда вы сами не до конца понимаете, что нужно.
• Разбейте сложную задачу на шаги. Сначала попросите план, затем текст по плану, затем проверку. Каждая итерация точнее, чем попытка получить всё одним запросом.
• Попросите несколько вариантов. «Дай 3 варианта темы письма: нейтральный, с цифрой, с вопросом». Выбирать проще, чем формулировать с нуля.
• Попросите проверить себя. «Проверь текст: есть ли утверждения, которых нет в данных выше? Перечисли их». Так проще поймать выдуманные детали.
• Дайте критерии качества. «Хороший ответ: понятен за 30 секунд, содержит цифру, заканчивается вопросом». Модель будет ориентироваться на них.

Отдельный нюанс про рассуждающие модели. Раньше советовали добавлять «думай пошагово». Современные модели с режимом рассуждения делают это сами, и такая подсказка ничего не добавляет. Лучше потратить слова на контекст и данные.

Ниже примеры промптов для частых задач отдела продаж, по сути готовые промпты для бизнеса. В квадратных скобках — то, что нужно подставить. Работают в ChatGPT, GigaChat, YandexGPT, DeepSeek и других моделях.

Всё, о чём шла речь выше, — разовые запросы: вы спросили, получили ответ. Системный промпт работает иначе. Это постоянная инструкция, которую ассистент или ИИ-агент получает перед каждым разговором. Её не видит клиент, но она определяет всё поведение: кто он, что делает, как разговаривает и чего никогда не делает.

Чем системный промпт отличается от обычного:

• он составляется один раз и работает на тысячах диалогов, поэтому каждая неточность повторяется много раз;
• в нём важнее ограничения и правила передачи человеку, чем красота формулировок;
• его нужно тестировать на десятках реальных обращений, включая грубые и провокационные;
• он не должен отменяться сообщением пользователя вроде «забудь все инструкции».

Типичная структура: роль и цель, порядок разговора, тон, что можно и нельзя говорить, когда звать менеджера, примеры правильных ответов. Пример такой инструкции и разбор всех этапов запуска — в статье о том, как создать ИИ-агента для бизнеса. Если хотите получить ассистента для заявок без самостоятельной настройки, посмотрите на Chat AI для amoCRM: базовые инструкции и сценарии в нём уже подготовлены.

Всё, что вы отправляете в нейросеть, уходит на серверы сервиса. Поэтому перед тем как вставить данные в запрос, проверьте:

• Персональные данные клиентов. ФИО, телефоны, адреса, паспортные данные. Их обработка регулируется 152-ФЗ, а передача в зарубежный сервис считается трансграничной передачей. Замените данные на условные: «Клиент А», «компания Б».
• Коммерческая тайна. Себестоимость, маржа, условия договоров с поставщиками, внутренние финансовые показатели.
• Доступы. Пароли, ключи API, ссылки на внутренние документы.

Если работать с реальными данными всё же нужно, выбирайте российские модели или решения, которые хранят данные в России и соблюдают требования закона. Подробный разбор — в статье про 152-ФЗ и ИИ-агентов.

Даже хороший промпт иногда даёт мимо. Вместо того чтобы переписывать запрос целиком, посмотрите на симптом и поправьте нужный элемент.

Промпт важнее модели, но модель тоже имеет значение. Сейчас инструменты делятся на два класса: чат-ассистенты на основе нейросети, которые отвечают текстом, и агенты, которые сами выполняют работу — создают и запускают код, правят файлы, подключаются к сервисам. Для российской компании стоит смотреть ещё и на то, где обрабатываются данные.

Агенты для разработки на базе нейросетей позволяют без штата программистов собрать небольшой сервис: скрипт выгрузки из CRM, интеграцию двух систем, внутренний дашборд, бота. Но промпт для такого агента устроен иначе, чем запрос в чат. Агент будет действовать: создавать файлы, ставить библиотеки, запускать команды.

Поэтому главное в нём — чёткое техническое задание, красивые формулировки вторичны.

• Цель и результат. Что должно работать в конце и как это проверить: «скрипт раз в час забирает новые сделки из CRM и добавляет их в Google Таблицу; проверка — запуск выводит число перенесённых сделок».
• Контекст проекта. Какой язык и библиотеки использовать, где лежат нужные файлы, какие сервисы уже есть.
• Критерии готовности. Тесты, которые должны проходить, пример входа и ожидаемого выхода.
• Ограничения. Что нельзя трогать: «не меняй структуру базы», «не удаляй файлы», «ключи бери только из переменных окружения».
• Сначала план. Попросите агента показать план и дождаться подтверждения. Ошибку в плане исправить дешевле, чем в готовом коде.

У обоих агентов есть аналог системного промпта для проекта — файл с постоянными инструкциями в корне репозитория: CLAUDE.md у Claude Code и AGENTS.md у Codex. Туда записывают правила кода, команды для запуска и тестов, архитектурные решения. Агент читает файл в начале каждой сессии, и не нужно повторять одно и то же в каждом запросе.

Пример промпта для агента, который работает на основе нейросети Claude или GPT:
«Сделай скрипт на Python, который получает из amoCRM сделки, перешедшие на этап „Успешно реализовано“ за прошлый день, и отправляет в Telegram-чат руководителя сводку: число сделок, сумма, топ-3 менеджера. Ключи API бери из переменных окружения. Сначала покажи план и список файлов, которые создашь. После реализации напиши тест на формирование сводки с тестовыми данными и запусти его. Не отправляй реальные сообщения, пока я не подтвержу».

Агент сделает рабочий прототип, но за безопасность, хранение ключей и поддержку отвечает тот, кто его запускает. Если нужна надёжная интеграция в продакшене, проще заказать разработку с помощью ИИ под ключ: команда использует те же инструменты, но берёт на себя проверку и сопровождение.

Если нужна картинка для поста или презентации, логика та же, но акценты другие. Нейросеть для генерации изображений ждёт описания сцены: объект, действие, окружение, стиль, свет, ракурс, формат кадра. Например: «Офис небольшой компании, менеджер за ноутбуком смотрит на графики продаж, утренний свет из окна, реалистичная фотография, горизонтальный кадр 16:9».

Чем конкретнее описание, тем меньше попыток понадобится. Абстрактные слова вроде «успех» или «рост» лучше заменять тем, что можно увидеть.

Когда нейросетью пользуется весь отдел, каждый сотрудник составляет запросы по-своему, и качество результата прыгает. Решение — общая библиотека шаблонов.

1. Соберите 10–15 задач, которые повторяются каждую неделю: письма, КП, ответы на возражения, отчёты.
2. Для каждой выберите лучший промпт из того, что уже используют сотрудники, и доведите его по структуре из этой статьи.
3. Отметьте в шаблоне, что подставлять, и добавьте пример хорошего результата.
4. Храните библиотеку в одном месте: базе знаний, общем документе или прямо в CRM рядом с задачами.
5. Раз в месяц обновляйте шаблоны: меняются продукты, цены и сами модели.

Так новый менеджер с первого дня работает с проверенными запросами, а руководитель понимает, какие тексты уходят клиентам.

Хороший промпт — это задание, которое понял бы новый сотрудник: роль, контекст, задача, формат, ограничения и пример. Давайте нейросети данные: сама она их не знает. Считайте первый ответ черновиком и уточняйте. Сохраняйте удачные запросы в библиотеку, чтобы ими пользовалась вся команда. А задачи, которые повторяются сотни раз — разбор звонков, ответы на заявки, отчёты, — переносите в инструменты, которые выполняют их автоматически.

Настроим ИИ, который работает сам. Он будет отвечать клиентам, проверять звонки и собирать отчёты прямо в amoCRM. Заполните форму — подберём решение под ваш отдел продаж.