раздел 03

Обвязка документами

Самый недооценённый способ улучшить ответы ИИ - дать ему материалы. Не более хитрый промпт, а контекст: примеры, шаблоны, правила, ограничения. Модель и так много знает, но про вашу задачу, ваш стиль и ваши требования она не знает ничего, пока вы их не покажете.

Хороший пример, анти-пример и список критериев качества часто дают больше, чем десять переписанных формулировок промпта.

Что подкладывать модели

Хорошие примеры
Эталон результата: как должно выглядеть. Модель подхватит формат, тон и уровень детализации.
Анти-примеры
Как делать не надо, с пометкой почему. Это так же важно, как и хорошие образцы.
Шаблоны
Структура с заполненными и пустыми местами: модель встроится в готовый каркас.
Критерии качества
По каким признакам результат считается хорошим. Можно потом попросить проверить по ним.
Глоссарии
Ваши термины, сокращения, названия. Чтобы модель говорила на вашем языке, а не на общем.
Явные ограничения
Что нельзя: длина, запрещённые слова, форматы, табу по содержанию. Границы экономят правки.

Почему это даёт скачок

Без материалов модель усредняет: отвечает так, как «обычно принято». С материалами она калибруется под вас. Анти-примеры особенно сильны - они убирают целый класс типичных ошибок, которые модель иначе повторяет по инерции.

Пример из практики: чтобы получить пост в нужном стиле, дайте 2-3 своих старых поста как образец, один чужой пост с пометкой «так не пишем» и короткий список запрещённых слов. Результат будет ближе к вашему голосу, чем после любых уговоров в промпте.

Как оформлять материалы

  • Помечайте, что есть что: где эталон, где анти-пример, где правило. Не сваливайте в кучу.
  • Объясняйте «почему»: не просто «плохой пример», а «плохой, потому что канцелярит и нет конкретики».
  • Держите критерии короткими и проверяемыми: «не длиннее 5 предложений», «каждый тезис с цифрой».
  • Переиспользуйте: один раз собранный набор материалов работает на десятках задач.

Связь с промптом

Материалы и структура промпта работают в паре. Как встроить примеры и ограничения прямо в текст запроса - в курсе Промпт-инжиниринг. Здесь важно само правило: контекст усиливает ИИ сильнее, чем формулировки.