OpenAI советует короткие промпты. Вот где этот совет вам навредит
Разбираю гайд OpenAI по промптингу: три их тезиса, где они правы, где — нет, и мини-тест, какой промпт нужен вашей задаче — короткий или длинный.
01 — Контекст
Что именно советует OpenAI и почему это важно проверить?
Главный месседж их гайда по промпт-инжинирингу: модель настолько изменилась, что всё, что вы копили и оттачивали в промптах, можно выбросить и начать с нуля.
Звучит удобно. И опасно — потому что советы вендора написаны для «среднего пользователя со средней задачей», а вы, скорее всего, не он. Я прочитала гайд целиком, и с тремя тезисами хочу разобраться публично: где они правы, а где совет сломает то, что у вас работает.
Осторожно, много буков))) — но каждый тезис заканчивается практическим правилом, которое можно забрать.
02 — Тезис 1
«Промпты теперь должны быть короткими» — правда?
OpenAI говорит: просто скажи модели, ЧТО ты хочешь, и она сама разберётся, КАК это сделать.
Во-первых: если задача простая, универсальная и разовая — да, длинный промпт не нужен. «Переведи», «сократи до трёх абзацев», «объясни термин» — здесь любые танцы с контекстом лишние.
Но если вы, например, юрист и используете ассистента для проверки договоров — там каждое слово имеет значение. Короткий промпт такое не вытянет, и вы получите что-то среднее, которое потом ещё час будете переписывать вручную.
Во-вторых: если вы работаете над задачами по своей уникальной экспертизе, а не по средним шаблонам из интернета — как модель залезет к вам в голову и всё это достанет? Спойлер: никак. Поэтому длинные промпты с контекстом — наше всё.
Короткий промпт — когда результат из интернета вас устраивает.
Длинный промпт с контекстом — когда результат должен быть ваш:
ваша экспертиза, ваши стандарты, ваши формулировки.
Длина промпта = цена ошибки × уникальность задачи.03 — Тезис 2
«Никогда не говори „не“»: почему запреты работают плохо?
Здесь OpenAI права, и это стоит забрать. Когда мы пишем запреты типа «не пиши шаблонно», модель обрабатывает слово «шаблонно» как ветку вероятности — и результат получается ещё хуже. Это аналог человеческого «не думай о розовом слоне». Вы ведь только что о нём подумали)
Что делать: на любое «не» в голове задайте вопрос «а если не так, то как?» — и напишите именно это:
«Не начинай с клише». «Не делай буллеты». «Не пиши длинно».
«Начни с конкретного примера или парадокса». «Форматируй как связный прозаический текст с абзацами». «Уложись в 4 абзаца по 2–3 предложения».
Но и тут есть моё «но» к OpenAI: а что делать с ассистентами, где нужны чёткие правила без исключений? Например, ассистент поддержки клиентов, которому нельзя отходить от скриптов. Пару запретов прописать всё-таки придётся — просто не стройте на запретах всю инструкцию. Позитивные условия — основа, запреты — красные линии.
04 — Тезис 3
«Не роль, а личность»: кому это поможет, а кому нет?
Раньше мы писали «ты — эксперт по маркетингу». Это роль: она говорит модели, кем быть, но не говорит, как себя вести. Теперь OpenAI предлагает прописывать характер — например: игривый, прямой, любопытный. И ещё один параметр — решительность: можно прямо написать «если задача понятна хотя бы на 80% — не переспрашивай, просто делай».
Характер — действительно полезная надстройка над ролью. А вот с решительностью всё зависит от задачи. Я, например, наоборот строю ассистентов, которые задают вопросы, чтобы собрать полный контекст и не угадывать — весь метод интервью построен ровно на этом.
Решительность («понял на 80% — делай»):
+ новичкам и тем, кто не разбирается в задаче —
меньше парализующих вопросов, быстрее первый результат
Вопросы («собери контекст, потом делай»):
+ экспертам и задачам на уникальном опыте —
модель не угадывает, а спрашивает то, что у вас в головеВывод по гайду честный: что-то сделали, но зачем? 😂 Половина советов хороша для простых задач и вредна для экспертных. Единственный универсальный фильтр — понимать, к какому типу относится ваша.
05 — Тест
Какой промпт нужен вашей задаче — короткий или длинный?
Возьмите задачу, которую делаете с ИИ чаще всего, и ответьте на четыре вопроса:
06 — Итог
Что забрать из гайда, а что оставить OpenAI?
Мой фильтр по всем трём тезисам:
- Разовые простые задачи перевести на короткие промпты — не танцевать с контекстом зря
- Экспертные задачи оставить на длинных промптах с контекстом (и не слушать «выбросьте всё»)
- Пройтись по своим промптам: каждое «не делай X» переписать в «делай Y»
- Красные линии (скрипты, юридические рамки) оставить запретами — их мало, но они нужны
- Добавить ассистентам характер (прямой, игривый…) там, где тон важен
- Решительность включать новичкам, режим вопросов — экспертным задачам
Гайды вендоров пишутся для среднего пользователя — а ваши результаты зависят от того, средняя ли у вас задача. Короткие промпты — для простого и разового, длинные с контекстом — для экспертизы, условия вместо запретов — почти всегда. Прогоните свою главную задачу через мини-тест и настройте промпты под неё, а не под пресс-релиз.
Частые вопросы
Так короткие или длинные промпты правильные?
Оба — для разных задач. Простая, универсальная, разовая задача → короткий промпт: скажите, что нужно, модель разберётся. Задача на вашей экспертизе с дорогой ценой ошибки → длинный промпт с контекстом или ассистент: модель не достанет ваши стандарты из головы сама.
Почему запреты в промптах работают плохо?
Модель обрабатывает слова запрета как ветки вероятности: «не пиши шаблонно» активирует слово «шаблонно» — эффект розового слона. Работает замена на условие: вместо «не начинай с клише» — «начни с конкретного примера или парадокса». Запреты оставьте только для красных линий без исключений.
Что такое «личность вместо роли» в промпте?
Роль («ты — эксперт по маркетингу») говорит модели, кем быть; личность — как себя вести: характер (прямой, игривый, любопытный) и решительность (делать при 80% понимания или сначала задавать вопросы). Характер полезен почти всем; решительность — новичкам, а экспертам чаще нужен режим вопросов.
Надо ли выбрасывать старые промпты после каждого обновления модели?
Нет. Проверяйте, а не выбрасывайте: прогоните рабочие промпты на новой модели и сравните результат с эталоном. Что сломалось — чините заменой запретов на условия и добавлением контекста. А если промпт стал выдавать ересь стабильно — протестируйте ту же задачу на других моделях.
