Шаблоны запросов в ChatGPT: три готовых промпта для рабочих задач

В справке OpenAI есть раздел с разобранными по косточкам промптами: тема письма, извлечение данных из списка адресов, перевод коротких заметок в структурированный вид. Задачи разные, а каркас один и тот же. Ниже разбираем этот каркас и даём три шаблона запросов для ChatGPT на русском: копируете, подставляете свои данные, получаете предсказуемый ответ.

Оговорка сразу: примеры OpenAI написаны для Playground и API, где у запроса есть ещё и параметр «температура». В обычном чате температуры нет, но структура промпта переносится один в один и работает так же.

Каркас: из чего состоит рабочий промпт

OpenAI разбирает свои примеры на одни и те же части. Собирайте запрос из них, и он перестанет быть «просьбой наугад»:

• Инструкция. Первая строка запроса, одно предложение: что именно нужно сделать. Правило простое: если инструкцию понял бы человек, поймёт и модель. Подбирайте слова под нужный результат: «создай цепляющую тему письма» и «напиши тему письма» дают разный тон ответа.
• Примеры. Два-три образца в формате «вход - выход». Именно по ним модель понимает, какой длины, стиля и структуры вы ждёте. Это самая недооценённая часть: подменив примеры своими, вы настраиваете ответ под себя быстрее, чем описанием словами.
• Входные данные. То, что нужно обработать прямо сейчас: тема письма, список адресов, ваши заметки.
• Разделители. OpenAI использует «###» между блоками. Перевод строки тоже сработает, но «###» отделяет части жёстче и не даёт модели склеить инструкцию с данными.

Про общие приёмы формулировок - ясность, доработка по шагам, задание тона - у нас есть отдельный разбор. Здесь речь про готовые шаблоны под конкретные задачи.

Шаблон 1. Тема письма из темы разговора

Задача творческая: на входе суть письма, на выходе одна строка, на которую хочется нажать. В примере OpenAI инструкция звучит так: «Given the topic of an email, create a compelling, click-worthy subject line», дальше три образца и в конце пустая строка «Subject:», которую модель дописывает.

Русский вариант, который можно вставить в чат:

• Дай тему письма по описанию. Тема должна быть короткой и вызывать желание открыть письмо.
• ###
• Описание: подборка выгодных купонов. Тема: Скидки, за которые нам не стыдно
• Описание: запуск новой линейки одежды. Тема: Что носят этой осенью
• Описание: скидка 30% на пончики. Тема:

Обратите внимание на последнюю строку: вы обрываете запрос ровно там, где должен начаться ответ. В чате это заставляет ChatGPT выдать именно тему, а не рассуждение о том, какие бывают темы писем. Для творческих задач OpenAI ставит высокую температуру (0.85), то есть намеренно добавляет разброс. В чате аналог - попросить сразу пять вариантов и выбрать.

Шаблон 2. Достать данные из списка

Обратная задача: никакого творчества, только точность. В примере OpenAI из списка адресов вытаскиваются имена и домены компаний, инструкция - «Extract the names and company domain from a list of emails», температура 0.

Русский вариант:

• Извлеки имена и домены компаний из списка адресов.
• ###
• адреса: ivanov@example.com / имена: ivanov / домены: example.com
• адреса: petrov@shop.ru, sidorov@mail.gov / имена: petrov, sidorov / домены: shop.ru, mail.gov
• адреса: ваш список / имена:

Здесь важны два момента. Первый: два примера показывают модели формат вывода, включая случай с несколькими адресами сразу. Второй: строка «имена:» в конце нужна, чтобы модель начала отвечать, а не дописала за вас ещё десяток выдуманных адресов. Тот же приём работает для любого разбора текста: достать из письма сумму и срок, из объявления - цену и город, из переписки - список задач. Меняются только названия полей.

Шаблон 3. Заметки в структуру

Третий пример OpenAI - превращение коротких записей в XML. Смысл в том, что модель хорошо узнаёт закономерности: вам не нужно писать скобки и закрывающие теги, достаточно писать «поле:значение», а вложенность обозначать отступами.

Промпт состоит из инструкции «Convert the text to XML», одного примера с парой «[text] - [conversion]» и вашей заготовки. Выглядит это так:

• Преобразуй текст в XML.
• ###
• [text] note / to:Tove / from:Jani / heading:Напоминание / body:Не забудь про выходные
• [conversion] готовый XML с тегами note, to, from, heading, body
• ---
• [text] ваши заметки в том же виде

XML тут не самоцель. Ровно тем же способом заметки превращаются в JSON, таблицу, карточку товара или пункты договора: вы один раз показываете пару «черновик - результат», дальше модель повторяет форму. Это экономит больше времени, чем любые уговоры «сделай красиво».

Где это ломается

Слабое место всех трёх шаблонов - примеры. Если они противоречат инструкции или написаны в разном стиле, ответ поедет: модель ориентируется на образцы сильнее, чем на текст задания. Проверяйте, чтобы примеры были одинаковыми по формату и длине.

Второе: на задачах «достать данные» ответ выглядит убедительно даже когда он неверный. Модель может аккуратно оформить домен, которого в списке не было. Для сумм, дат и адресов сверяйте вывод с исходником, особенно на длинных списках.

Третье: сами примеры OpenAI старые, они написаны под режим дописывания текста в API. В чате приём с оборванной последней строкой иногда даёт лишнее вступление вроде «Конечно, вот тема письма». Лечится одной строкой в инструкции: «выведи только результат, без пояснений».

Где купить ChatGPT из России

Российская карта на сайте OpenAI не проходит, оплатить подписку напрямую не получится. Мы оформляем её на вашу почту: ChatGPT Go, Plus, Pro 5x и Pro 20x, а также пополнение API-баланса. Оплата картой РФ или через СБП, выдача в день заказа, поддержка на русском в чате на сайте.