Как писать промпты для "не думающих" моделей
Под "не думающими" моделями OpenAI подразумевает GPT-4o, GPT-4.1 и их mini-версии. Эти модели не создают скрытую внутреннюю цепочку рассуждений, поэтому им полезно давать подсказку "думай пошагово" и задавать чёткую структуру.
Фраза "Давай подумаем шаг за шагом" (chain-of-thought) помогает модели разложить задачу на этапы, улучшая качество ответа.
Совет: поместите эту фразу в конце промпта, чтобы сначала дать инструкции, а затем указать, как рассуждать.
OpenAI рекомендует начинать промпт с главной инструкции и отделять её от контекста символами ### или """. Так модель быстрее улавливает задачу.
Уточняйте желаемый формат, длину, стиль и т. д. Чем точнее описание, тем меньше "творчества" и лучше результат.
Модели лучше следуют формату, если вы показываете пример (few-shot). Например, показать шаблон JSON или образец списка.
Начинайте с одного короткого запроса (zero-shot). Если ответ неточный, добавьте пару примеров (few-shot). Это официально рекомендуемый порядок итераций.
Даже без скрытого "рассуждения", GPT-4.1 подчиняется чётким инструкциям. Достаточно одного ясного предложения, чтобы "перенастроить" модель на желаемое поведение.
Источники
GPT-4.1 гайд
Best practices
#ai #нейросети #chatgpt
Под "не думающими" моделями OpenAI подразумевает GPT-4o, GPT-4.1 и их mini-версии. Эти модели не создают скрытую внутреннюю цепочку рассуждений, поэтому им полезно давать подсказку "думай пошагово" и задавать чёткую структуру.
Фраза "Давай подумаем шаг за шагом" (chain-of-thought) помогает модели разложить задачу на этапы, улучшая качество ответа.
Совет: поместите эту фразу в конце промпта, чтобы сначала дать инструкции, а затем указать, как рассуждать.
OpenAI рекомендует начинать промпт с главной инструкции и отделять её от контекста символами ### или """. Так модель быстрее улавливает задачу.
Уточняйте желаемый формат, длину, стиль и т. д. Чем точнее описание, тем меньше "творчества" и лучше результат.
Модели лучше следуют формату, если вы показываете пример (few-shot). Например, показать шаблон JSON или образец списка.
Начинайте с одного короткого запроса (zero-shot). Если ответ неточный, добавьте пару примеров (few-shot). Это официально рекомендуемый порядок итераций.
Даже без скрытого "рассуждения", GPT-4.1 подчиняется чётким инструкциям. Достаточно одного ясного предложения, чтобы "перенастроить" модель на желаемое поведение.
Источники
GPT-4.1 гайд
Best practices
#ai #нейросети #chatgpt
Полноценный промпт — это не всегда просто две-три фразы.
Он похож на чёткое техническое задание: сначала задаёт роль модели, затем формулирует задачу, перечисляет ограничения и описывает формат ответа.
В официальных рекомендациях OpenAI подчёркивается, что запрос должен быть "ясным и конкретным" и содержать достаточно контекста, иначе модель теряется в догадках.
Такой промпт часто длиннее, потому что каждое требование или пример экономит вам итерации: модель сразу понимает, что от неё ждут.
В руководстве советуют дробить многошаговые инструкции на короткие пункты и разделять их делимитерами, так читаемость и точность выше.
Но длина не равна пользе. "Вода" — это текст без новой инструкции, контекста или формата. Создаёт шум, сдвигает внимание модели.
Если начать с обращения "Привет, мой дорогой и любимый ИИ, надеюсь, у тебя отличное настроение…", токенов станет больше, а смысл тот же. Убирайте такие части.
Пример из Cookbook о "meta prompting" показывает, как из короткого запроса ("Сделай резюме статьи") поэтапно строится длинный, но структурированный промпт.
Ответ становится лучше именно потому, что каждый элемент служит цели.
Чёткий промпт
Источники
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API (п. 2 "Put instructions at the beginning…")
GPT-4.1 Prompting Guide (раздел Prompt Organization)
Enhance your prompts with meta prompting
#ai #нейросети #chatgpt
Он похож на чёткое техническое задание: сначала задаёт роль модели, затем формулирует задачу, перечисляет ограничения и описывает формат ответа.
В официальных рекомендациях OpenAI подчёркивается, что запрос должен быть "ясным и конкретным" и содержать достаточно контекста, иначе модель теряется в догадках.
Такой промпт часто длиннее, потому что каждое требование или пример экономит вам итерации: модель сразу понимает, что от неё ждут.
В руководстве советуют дробить многошаговые инструкции на короткие пункты и разделять их делимитерами, так читаемость и точность выше.
Но длина не равна пользе. "Вода" — это текст без новой инструкции, контекста или формата. Создаёт шум, сдвигает внимание модели.
Если начать с обращения "Привет, мой дорогой и любимый ИИ, надеюсь, у тебя отличное настроение…", токенов станет больше, а смысл тот же. Убирайте такие части.
Пример из Cookbook о "meta prompting" показывает, как из короткого запроса ("Сделай резюме статьи") поэтапно строится длинный, но структурированный промпт.
Ответ становится лучше именно потому, что каждый элемент служит цели.
Чёткий промпт
Ты — HR-менеджер международной компании. Подготовь письмо-отказ кандидату на позицию data-аналитика.
Тон: уважительный, деловой.
Язык: русский.
Структура:
1) благодарность, 2) краткая причина отказа, 3) пожелание успехов.
Длина: 120–150 слов.
Не упоминай внутренние процессы отбора.
Источники
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API (п. 2 "Put instructions at the beginning…")
GPT-4.1 Prompting Guide (раздел Prompt Organization)
Enhance your prompts with meta prompting
#ai #нейросети #chatgpt
Работаю сейчас с Codex от OpenAI.
Для лучшей работы агента, советуют добавить файл agents.md в котором описать: структура проекта, стек, стиль кода, работа с Git, настройки проекта, запуск, тестирование и т.д.
Эта информация помогает Codex понять структуру кодовой базы и как генерировать код, который интегрируется с существующей кодовой базой.
В общем, файл agents.md помогает Codex понять как принято работать у вас в проекте.
У OpenAI есть несколько примеров таких файлов и один из них это проект на Django. Конечно есть моменты с которыми я не согласен (например где должна быть бизнес логика), но это уже моя проблема 😂.
Ссылка на все файлы
Ссылка на Django
Кто создаст файл agents.md для FastAPI?
#ai #нейросети #chatgpt #codex
Для лучшей работы агента, советуют добавить файл agents.md в котором описать: структура проекта, стек, стиль кода, работа с Git, настройки проекта, запуск, тестирование и т.д.
Эта информация помогает Codex понять структуру кодовой базы и как генерировать код, который интегрируется с существующей кодовой базой.
В общем, файл agents.md помогает Codex понять как принято работать у вас в проекте.
У OpenAI есть несколько примеров таких файлов и один из них это проект на Django. Конечно есть моменты с которыми я не согласен (например где должна быть бизнес логика), но это уже моя проблема 😂.
Ссылка на все файлы
Ссылка на Django
Кто создаст файл agents.md для FastAPI?
#ai #нейросети #chatgpt #codex