DocBrownnnn

1. Роль (role) — кем «выступает» модель при ответе: редактором, финансовым аналитиком, строгим экзаменатором. Задаёт точку зрения и словарь, с которого модель отвечает.

2. Контекст (context) — вводные, которые нужны, чтобы задача была понятна: кто аудитория, какая ситуация, что уже известно.

3. Задача (task) — что конкретно нужно сделать, сформулированное как действие.

4. Формат ответа — в каком виде должен быть результат: список, таблица, объём, структура.

5. Ограничения и запреты — что нельзя делать или от чего явно нужно воздержаться.

6. Критерии качества — по каким признакам понять, что результат хороший.

7. Примеры (few-shot — «несколько образцов» в промте, показывающих желаемый результат на конкретных случаях).

Это не бланк, который нужно заполнять по порядку в каждом сообщении, а список мест, где может прятаться недостающая информация. Промт «Напиши текст для рассылки» без остальных частей оставляет модели решать самой: для какой аудитории, какой длины, в каком тоне, с каким призывом к действию. Каждая незаполненная часть — это точка, где модель подставит своё наиболее вероятное предположение , и оно не обязано совпасть с твоим.

Важно: части не равны по весу для любой задачи. Для короткого фактического вопроса формат и роль обычно не нужны вовсе. Для генерации текста конкретного жанра или для сложного анализа данных — почти всегда стоит продумать минимум задачу, формат и критерии качества. Умение опознать, какие части действительно нужны именно для этой задачи, а какие лишний балласт, — отдельный навык, и следующие уроки модуля разбирают ровно это на каждой части по отдельности, а также разберут, в каком порядке эти части лучше располагать в тексте и как их сочетание меняется в зависимости от длины промта .

Семь частей — это не единственная возможная разбивка (в разных источниках по промт-инжинирингу встречаются схожие, но не идентичные классификации), а рабочий чек-лист, удобный для диагностики. Ценность не в точном числе «7», а в привычке проверять каждую часть по отдельности, а не оценивать промт как единое целое. При итеративной доработке (урок 02-12) эта разбивка особенно полезна: вместо «допиши что-нибудь» можно точно сказать себе — «результат не подошёл по формату» или «не хватило критерия качества» — и поправить именно эту одну часть, не трогая остальные.

Вторая деталь для тех, кто пишет промты для API и системных промтов : роль и часть ограничений часто выносят в системный промт (system prompt), который задаётся отдельно от собственно пользовательского сообщения и держится в силе на протяжении всего диалога, — в отличие от claude.ai, где всё это обычно пишется одним сообщением.

@Claudeprofi_bot

Когда ты нажимаешь «отправить», в модель попадает не «твоя идея», а буквальный текст: ровно те слова, что ты напечатал, ничего сверх этого. Всё, что было у тебя в голове, но не попало на экран — контекст задачи, критерий успеха, то, что ты считаешь «само собой разумеющимся», — для модели просто не существует. Она не может достать это из твоей головы, она может только достраивать наиболее вероятное продолжение того текста, который увидела.

Отсюда два практических следствия. Первое: расплывчатый промт не «недостаточно умный» для Клода — он для модели буквально неполный, и пробел она заполняет самым статистически частым вариантом продолжения для похожих формулировок, а не тем вариантом, который держал в голове именно ты. Слово «проверь» само по себе не говорит, проверить орфографию, факты или логику — модель выберет наиболее частую интерпретацию слова «проверь» в похожих контекстах, и это не обязательно совпадёт с твоим замыслом. Второе: раз модель реагирует на буквальный текст, изменение формулировки — это не «та же просьба другими словами», а фактически другой входной текст, который может привести к другому предсказанию. Это не каприз модели и не непоследовательность — предсказание строится заново для каждого конкретного набора слов.

Отдельно стоит разрушить обратную иллюзию: то, что модель старается быть полезной, не значит, что она угадывает правильно. Она обязательно достроит текст каким-то способом — вопрос только в том, совпадёт ли этот способ с тем, что нужно тебе. Чем больше в промте неоднозначности, тем больше вероятность разойтись именно потому, что у неоднозначности почти всегда есть несколько одинаково правдоподобных продолжений.

Как это выглядит на практике

Практических кнопок здесь нет. Но есть рабочая привычка, которую можно взять уже сейчас: прежде чем отправить промт, перечитай его так, будто видишь этот текст первый раз и не знаешь, что у тебя в голове. Задай себе вопрос: «Если бы мне прислали ровно эти слова и больше ничего, как ещё я мог бы их понять?» Если находится хотя бы одна разумная альтернативная трактовка — модель имеет полное право выбрать именно её.

Ещё один момент:

Модель не «удерживает фокус» на важной инструкции в человеческом смысле — она заново обрабатывает весь контекст при каждом ответе. На практике это часто проявляется так: инструкция, которая стоит близко к концу промта, непосредственно перед самим вопросом, соблюдается заметно надёжнее, чем та же самая инструкция, зарытая где-то в середине длинного текста задания. Это наблюдение, а не гарантированный механизм — оно зависит от длины и структуры конкретного промта, и разбирается подробнее в уроке 02-10 про порядок блоков.

Второй нюанс для тех, кто уже пишет промты регулярно: если один и тот же промт в API даёт разные ответы от запуска к запуску (при том же тексте), это не сбой — это прямое следствие вероятностной природы генерации . Способ уменьшить разброс без изменения текста промта — параметр температуры, который в API можно задать явно; в claude.ai он скрыт от пользователя.

@Claudeprofi_bot

🧪 Доктор Клод: как подключить к Android Studio

Короткая инструкция:

1. Устанавливаем Claude Code.

2. Открываем проект в Android Studio.

3. Открываем Terminal (Alt+F12).

4. Переходим в папку проекта и запускаем:

   claude

5. Даём задачу:

   «Проанализируй проект, найди ошибки компиляции и исправь их».

6. Claude сам читает файлы, вносит изменения и может запускать Gradle/тесты.

Совет: перед первым запуском сделайте git commit. Доктор должен иметь возможность ошибиться без летального исхода. 😁

Итого: Android Studio остаётся IDE, а Claude Code становится вашим AI-разработчиком прямо внутри проекта.

Claude finished the responseКлод код ( терминал)может подключиться к  андроид студии и править код?Searched the webSearched the webДа, может — и есть два способа.Способ 1: официальный плагин Claude Code для Android StudioAndroid Studio построен на IntelliJ Platform, и Claude Code имеет плагин для JetBrains IDE (куда входит Android Studio).Что даёт:Быстрый запуск: Cmd+Esc (Mac) / Ctrl+Esc (Windows/Linux) — открывает Claude Code прямо из редактораИзменения показываются не в терминале, а во встроенном diff-viewer Android Studio (как при code review)Выделенный код/открытые вкладки автоматически передаются в контекст ClaudeCmd+Option+K / Alt+Ctrl+K — вставить ссылку на файл (

@File#L1-99

)Установка: Settings → Plugins → Marketplace → искать "Claude Code" → Install → перезапустить Android Studio.Способ 2: просто терминал внутри Android StudioОткрываешь встроенный терминал (Alt+F12), внутри папки проекта пишешь

claude

, и он видит и правит файлы проекта напрямую — без плагина вообще. Многие используют именно так, это проще и стабильнее (плагин пока в бете, некоторые жалуются, что это скорее обёртка над CLI, чем глубокая интеграция).