Запусти ChatGPT с простым промптом:
«Назови 5 ключевых направлений для контента бренда [твоя сфера]: образование, кейсы, обзоры, новости, личные истории».
Для fashion получишь сет: стиль и образы, материалы, тренды, бренд-легенды, жизнь комьюнити.
Можно сразу уточнять — пусть нейросеть выдаст не просто слова, а нормальные рабочие темы.

2️⃣ Кластеры: контент-машина на автопилоте

Промпт:
«Для направления “[название столпа]” — дай 1 лонгрид, 3 статьи, 7 идей для соцсетей, 2 лид-магнита».
Пример (столп: "стиль и образы"):

• Лонгрид: «Гардероб на 7 случаев жизни»

• 3 коротких: (а) «Как сочетать цвета», (б) «Что должно быть в базовом гардеробе», (в) «Главные аксессуары сезона»

• 7 постов в Instagram/Reels: от «3 образа — одни брюки» до «опрос: кэжуал или классика?»

• Лид-магниты: чек-лист «идеальный гардероб», PDF «шпаргалка по цветам».

3️⃣ Оформление — как для ленивых и занятых

Все идеи сохраняй в Google Sheets, Notion или просто свой любимый Tasker.
Сортируй по месяцам и типам контента.
В результате — не страдаешь каждую неделю, а просто обновляешь матрицу раз в сезон.

Лайфхак:
Не стесняйся корректировать промты и докидывать свои инсайты — нейросеть флексит, когда ей указывают, как надо.

Контент-план строится в один присест, ты не мучаешься с фильтрами и brainstorm'ами, а пишешь то, что не стыдно запостить.

Если хочешь такой же каркас под свою нишу — пиши, подкину промт и быстро соберу персональную тактику. И пусть ваш контент живёт дольше, чем мемы из TikTok!»

Глубокое изучение любой темы"Включи режим 'Copilot' и действуй как профессиональный редактор статей. Мне нужен развернутый ответ на тему: [любая тема]. Структурируй ответ по ключевым разделам. В конце предоставь список из 5 ключевых источников, которые ты использовал, с активными ссылками"— Пример использования: подробный анализ принтера, его деталей, возможных функций и ключевых производителей принтеров. Можно добавить

Работа с email-рассылками

"Сгенерировать ответ на электронное письмо в X тоне, учитывая предыдущую переписку: "предыдущая ветка писем или контекст"."— Пример использования: генерация ответа на рабочее письмо от руководителя в теплом, дружелюбном и профессиональном тоне по прошлым сообщениям

Создание списка для личного использования (в моем случае для путешествия, можно преобразовать под любые другие нужды)

"Я планирую поездку в [n-место] на N-дней. Составь для меня детальный маршрут с привязкой к районам города. Укажи не только достопримечательности, но и местные кафе с высоким рейтингом рядом с ними, а также логистику между точками (пешком/транспорт)."— Пример использования: подробный список всего самого важного для путешествия в Стамбул на 4 дня

Эти промпты помогут сильно сократить время для рутинных задач и не вызовут галлюцинаций 😊

Добавь в избранное чтобы не потерять!

Давно наблюдаю, как коллеги и знакомые наступают на одни и те же грабли с AI. Достаточно предсказуемый цикл на мой взгляд. Сначала – неподдельный восторг от технологии. Потом первая попытка "спихнуть" на LLM реальную, сложную задачу. И почти всегда финал один: невнятный, обобщенный результат и разочарованный вердикт: "эта штука не работает" или "слишком глупо, быстрее сделать самому".

Вам это знакомо?

Этот разрыв между ожиданиями "сейчас он всё сделает за меня" и реальностью "он выдал какую-то чушь" – главная причина, почему большинство бросает попытки внедрить AI в свою работу после подобного опыта.

Но вот в чем нюанс. Проблема то не в AI. Проблема в том, что многие сейчас преподносят данную технологию в массы не с точки зрения внятного и структурного обучения, а чисто как сервис, которые якобы читает наши мысли (посмотрите любой маркетинговый видосик от крупных игроков AI). Мало кто из них говорит про такие вещи, как схемы контроля, контекст, few-shot, CoT и так далее.

Я хочу в данном материале рассказать про то, как хотя бы чуть-чуть стать ближе к предсказуемым результатам работы вашей LLM. И как я сам использую простой фреймворк из трех шагов.

Это не будет сложная статья, напичканная материалами из научных работ, а просто здравый смысл, переложенный на общение с машиной.

Что у вас на входе, и что (действительно) должно быть на выходе?

Ни один вменяемый разработчик не начинает писать код без спецификации. Ни один архитектор не закладывает фундамент без чертежа. Так почему мы ждем, что LLM построит нам что-то осмысленное из запроса "напиши текст про маркетинг"?

Планирование, пожалуй, самый скучный, но самый важный этап. Прежде чем написать хоть слово в промпте, нужно четко определить две вещи:

• Input Schema: Что я даю модели? Какие у меня есть исходные данные, факты, ограничения?

• Output Schema: Что я хочу получить на выходе? И здесь нужна максимальная детализация.

Не просто "статью", а "статью на 1500 слов в формате Markdown, со структурой из заголовков H2 и H3, тремя практическими примерами и выводом в конце". Чем детальнее схема выхода, тем предсказуемее и качественнее будет результат.

Давайте разберем на простой задаче – "написать пост для социальной сети".

Плохой план: "Хочу пост про n8n".

Результат будет случайным.

Хороший план (спроектированный Input/Output):

INPUT:

• Тема: Экономия времени с помощью n8n.

• Целевая аудитория: Технические лиды, уставшие от рутины.

• Ключевая мысль: Автоматизация – это не про лень, а про высвобождение ресурсов для важных задач.

OUTPUT:

• Формат: Текст для поста в социальную сеть.

• Длина: Строго 200-250 слов (чтобы не резался под "еще").

• Структура: Цепляющий заголовок (Hook) → Описание проблемы → Наше решение → Призыв к действию (CTA).

• Тон: Уверенный, прямой, без маркетингового BS.

Уже даже с таким подходом, качество ответа LLM должно улучшится.

Также в output можно заложить более сложные вещи.

• Детальная схема на выходе (Output Schema) – ваше главное оружие против "галлюцинаций" модели. Когда вы просите сгенерировать JSON с полями {"name": "string", "revenue": "number"} или отчет со строгой структурой "Выводы, Риски, Рекомендации", вы не оставляете модели пространства для выдумки. Она вынуждена работать в рамках заданной логики, а не генерировать творческий, но оторванный от реальности текст.

• Подробнее про Structured Output и Schema-Guided Reasoning можете почитать у меня тут. Эти два подхода помогут усовершенствовать результат работы и контроль над вашей LLM на порядок.

Контекст. Чем кормить модель (и чем не стоит).

Итак, у вас есть план. Теперь нужно дать модели сырье для работы – контекст. И здесь кроется вторая массовая ошибка: завалить LLM всей доступной информацией.

Контекст это не свалка документов из вашего Google Drive. Это тщательно отобранные данные, которые закрывают "пробелы в знаниях" модели о вашей специфической задаче. LLM знает общие вещи о мире, но ничего не знает о вашей компании, вашем стиле общения и вашем продукте.

Подход здесь простой, как в жизни (вообще в целом при работе с LLM рано или поздно вы будете подмечать, что многие паттерны взаимодействия очень схожи с естественными процессами). Вы же не даете новому стажёру весь архив компании за 10 лет, а только релевантные задачи, документацию и фрагменты кода, относящиеся к самой задаче. Все остальное это шум для стажёра, который будет ему только мешать.

Вот простой чек-лист, что стоит и не стоит включать в контекст:

Включать:

• Специфику вашей компании/продукта: "Мы – open-source альтернатива Zapier, наш главный плюс – self-hosting".

• Примеры вашего стиля (few-shot): "Вот 2-3 примера наших удачных постов. Пиши в таком же тоне". Это работает на порядок лучше, чем описание "пиши в дружелюбном, но экспертном стиле". Модель учится на примерах, а не на правилах.

• Ключевые факты и цифры: "У нас 500k активных пользователей". Это приземляет ответ и делает его более достоверным.

Исключать:

• Устаревшую информацию: Данные пятилетней давности о вашем продукте только запутают модель. Или что лучше, попросить модель самой найти информацию о нас в интернете (вы же знаете, что о вас пишут в интернете?).

• Противоречивые данные: "Наша аудитория – C-level директора и студенты". Определитесь.

Используйте силу негативных примеров. Вместе с "вот как надо делать" добавьте в контекст "а вот так делать НЕ надо". Например: "Мы пробовали писать в сложном корпоративном стиле и это не сработало. Избегай таких фраз: 'синергия', 'оптимизация бизнес-процессов'". Это еще точнее калибрует модель и экономит вам время на последующей редактуре.

Хороший, отфильтрованный контекст я бы оценил в 20-40% успеха. Он превращает LLM из "всезнайки интернета" в небольшого эксперта, который в курсе последних дел.

Промпт. Сборка инструкции.

Только теперь, когда у нас есть план (Output Schema) и сырье (Контекст), мы готовы писать сам промпт. Промпт по своей сути, просто контейнер, в который мы аккуратно упаковываем все наши предыдущие наработки.

Хороший промпт не похож на разговор. Он похож на конфигурационный файл или четко структурированное ТЗ.

Его анатомия проста:

• Роль: Самый простой способ задать тон. "Представь, что ты – опытный SaaS-маркетолог, который пишет для технической аудитории".

• Задача: Четкая, пошаговая инструкция, которая напрямую следует вашему Output Schema. "Напиши пост для социальной сети. Структура должна быть такой: Hook, Problem, Solution, CTA".

• Контекст и Примеры: Вставляем сюда отобранную информацию из второго шага.

• Формат и Ограничения: Перечисляем все технические требования из плана. "Длина 200-250 слов. Не использовать фразы 'революционный', 'меняющий игру'".

Рассмотрим пример.

Многие (так делают практически все, кто мало знаком с AI):

Напиши пост для Telegram про n8n.

После изучения основ и подобных материалов (к этому стоит стремится):

Разница в результате будет заметной. Но помните: первый промпт редко бывает идеальным. Относитесь к этому как к написанию кода: написали → запустили → увидели результат → поправили → запустили снова. Это нормальный итеративный процесс.

Prompt тоже можно улучшить ещё сильнее, например сделав его в формате json схемы или обвернуть в XML теги. К чему это приведёт и какие результаты может дать, можете прочитать тут. А также небольшой гайд, как можно использовать LLM для создания подобных промптов на полуавтомате.

Что ещё может улучшить ваш опыт при работе с LLM

Есть дополнительная парочка интересных техник:

• Просите "рассуждать пошагово". Для сложных задач (анализ, расчеты, стратегия) добавьте в начало фразу "Давай рассуждать пошагово". Это заставляет модель включать логическую цепочку (Chain-of-Thought) и не пытаться выдать ответ одним махом. Качество анализа возрастает в разы. По сути это уже реализовано в "думающих" моделях, но этот режим по умолчанию в них не всегда идеален.

• Всегда указывайте формат. Вместо "сделай список" пишите "выведи результат в виде нумерованного списка в Markdown". Вместо "извлеки данные" – "верни результат в формате JSON с полями name, email". Это делает вывод машиночитаемым и предсказуемым.

• Управляйте "креативностью". Если вам нужны точные факты, анализ или код, скажите модели "будь предельно точным и придерживайся только предоставленных данных". Если вам нужен брейншторм и идеи – "будь креативным, предложи 5 самых нестандартных вариантов". Это неформальный способ управлять параметром temperature под капотом модели (сейчас я про кейсы, где вам не даны тумблеры по настройки температуры вручную через UI).

Финал?

То самое чувство разочарования от работы с AI уходит в тот момент, когда вы перестаете его "просить" и начинаете им "управлять". Предложенный фреймворк – это ваш начальный пульт управления, который приближает вам контроль над этой технологией. Он не дает 100% гарантий, но покрайне мере я надеюсь, что он заложит базу и вам станет проще понимать куда двигаться дальше.

И вот что интересно: каждая успешная, предсказуемая генерация, полученная с помощью этого подхода, для меня в своё время закрепляла позитивный опыт (по крайней мере обид стало намного меньше). Меня до сих пор мотивирует пробовать снова и снова, улучшать и использовать более глубокие паттерны взаимодействий, но уже с более сложными задачами. Так, навреное, шаг за шагом, и формируется настоящий навык, а не слепая вера в "магию".