Овладейте искусством создания эффективных запросов для ИИ
Откройте для себя четыре ключевых принципа создания запросов, которые помогают превращать расплывчатые задачи в точные инструкции для ИИ, повышая продуктивность с ChatGPT, Google Gemini и Claude.
Значение создания запросов в мире ИИ
В современном быстро развивающемся мире ИИ навык создания запросов стал необходимостью. Это сочетание творчества и точности помогает превратить расплывчатые идеи в четкие и понятные инструкции для моделей ИИ.
Основные принципы для освоения
Будь то ChatGPT 4o, Google Gemini 2.5 flash или Claude Sonnet 4, применение четырёх базовых принципов значительно улучшит результаты.
1. Четкие и конкретные инструкции
Точные запросы — основа качественного результата от ИИ. Начинайте с сильных глаголов действия, таких как «Напиши», «Сгенерируй», «Создай», и указывайте формат, объем и структуру вывода.
Пример для ChatGPT или Google Gemini:
Write a Python function named calculate_rectangle_area that takes length and width as arguments and returns the area. Please include comments explaining each line.Для Claude используйте разделители и утвердительный язык:
"""<instruction>Generate a JavaScript function to reverse a string. The function should be named \reverseString` and take one argument, `inputStr`."""2. Предоставляйте полный контекст
Контекст помогает ИИ лучше понять нюансы задачи и избежать ошибок. Включайте информацию о ситуации, структуре данных и используемых библиотеках.
Пример для ChatGPT и Google Gemini:
«У меня есть CSV-файл products.csv с колонками ‘Item’, ‘Price’ и ‘Quantity’. Напиши скрипт на Python, который прочитает этот файл и посчитает общую стоимость всех товаров (Price * Quantity).»
Для Claude используйте разделители контекста и задавайте роль:
<context>Я разрабатываю небольшое React-приложение. Мне нужен компонент, который выводит приветственное сообщение.</context> <instruction>Create a functional React component named \WelcomeMessage` that accepts a `name` prop and displays “Hello, [name]!”.`3. Используйте наглядные примеры (few-shot обучение)
Примеры входных данных и ожидаемых результатов помогают ИИ понять нужную логику.
Пример:
«Напиши функцию на Python, которая преобразует температуру из Цельсия в Фаренгейты. Вот пример:
Input: celsius_to_fahrenheit(0) Output: 32.0 Input: celsius_to_fahrenheit(25) Output: 77.0»
4. Применяйте итеративный и экспериментальный подход
Идеальный запрос редко получается с первого раза. Улучшайте его, предоставляя сообщения об ошибках, описывая неожиданные результаты или прося альтернативные варианты.
Для Claude уточняйте ограничения, корректируйте роль или разбивайте сложные задачи на более простые.
Освоив эти принципы, вы сможете максимально эффективно использовать возможности ИИ, превращая каждый запрос в шаг к выдающемуся результату.
Switch Language
Read this article in English