Prompt engineering
Искусство (и наука) формулировки запросов к LLM, чтобы получать стабильно качественные ответы. От «напиши пост» к «напиши пост в стиле X для аудитории Y с CTA Z».
Развёрнутое объяснение
Prompt engineering — это дисциплина точной формулировки запросов к LLM. Хороший prompt даёт стабильно качественный ответ. Плохой — random.
Базовые техники: 1) роль («Ты — senior copywriter»), 2) контекст («ЦА — B2B-руководители 35-50»), 3) формат («ответ — JSON с полями x, y»), 4) примеры (few-shot learning), 5) chain-of-thought («думай пошагово»).
Продвинутые: meta-prompting (LLM пишет prompt для себя), prompt chaining (цепочки промптов с передачей контекста), self-consistency (несколько ответов → лучший), retrieval-augmented prompting (контекст из базы).
Где это в услугах WRAW
- Все наши AI-инструменты — это слой prompt engineering поверх Claude/GPT
- Внутри agency используем prompt libraries для контент-производства
Частые вопросы
Это правда «инженерия» или просто copywriting?
Часть — copywriting (точные формулировки). Часть — инженерия: тестирование, версионирование, метрики качества, A/B-тесты промптов.
Нужен ли prompt engineer как отдельная роль?
В стартапах с AI-продуктом — да. В среднем бизнесе достаточно, чтобы команда умела хорошо промптить.
Связанные термины
Large Language Model — большая языковая модель. ChatGPT, Claude, Gemini — это всё LLM. Обучены на миллиардах текстов и у…
Читать →Программа, которая использует LLM как «мозг» для последовательного выполнения задач — может планировать, использовать to…
Читать →Retrieval-Augmented Generation — архитектура AI-бота, которая ищет ответ в твоей базе документов перед тем, как сгенерир…
Читать →