В чём фокус
Запрос написан по всем правилам: роль, контекст, формат. В ответе всё равно «важно учитывать множество факторов, рекомендуется подходить комплексно». Контекста при этом хватает. Не хватает одной строки: по какому признаку вы примете ответ. Модель не знает, сколько пунктов достаточно и какой глубины, и страхуется общими словами.
Тест на десять секунд
Откройте свой последний запрос и ответьте на один вопрос: сможете ли вы за десять секунд сказать про полученный ответ «годится» или «не годится»?
Если не можете, критерия приёмки в запросе нет, и вода придёт. Просьба «без воды» не помогает: она не говорит модели, что именно считать содержанием.
Критерий проще всего достать вопросом к себе: какое решение я приму после этого ответа? Если решение «какой из трёх вариантов запускать», в ответе нужны три варианта и признак, по которому их сравнить. Если решение «что править в тексте», нужны конкретные места и правки, а не оценка текста в целом.
Мой пример: агент, который сдавал пустоту
У меня есть агент, который разбирает чужие ролики: как устроено и почему зашло. В его задании стояло: «разбери материал подробно, опиши, как устроено и почему зашло».
Разборы приходили такие: «материал хорошо структурирован, автор удерживает внимание». Придраться не к чему, пользоваться нечем. Я измерил прогон за 26 августа: медиана разбора 452 знака, а три видео агент «разобрал» по одному заголовку.
Было
- В задании: «разбери подробно»
- Медиана разбора 452 знака
- Три видео разобраны по одному заголовку
- Критерия нет, сверять не с чем
Стало
- В задании: первая часть не короче 550 знаков, вторая от 300
- У видео минимум четыре эпизода с таймкодами
- Обязательная строка «На чём держит»
- Порог проверяет скрипт
Последняя строка справа важнее трёх остальных. Без неё агент сдаёт ровно 551 знак и отчитывается «готово». Скрипту всё равно, как красиво написан отчёт: он считает знаки и ищет таймкоды.
Скелет промпта
Пять строк в таком порядке. Пропускают почти всегда четвёртую.
Задача: [что сделать, одним предложением]
Цель: [какое решение я приму после ответа]
Данные: [что у тебя есть: текст, таблица, ссылка]
Годится, если: [число пунктов, минимальный объём, что обязательно внутри каждого]
Формат: [список, таблица, письмо]Пример четвёртой строки, который можно взять как есть: «Годится, если: не короче 500 знаков, минимум четыре пункта, в каждом цифра или цитата из данных». В ней три вещи: сколько, в каком виде и что обязательно внутри.
Два промпта вокруг скелета
Скелет закрывает сам запрос. Ещё два приёма работают до него и после.
До работы: модель достаёт из вас то, чего в задании нет. Это убирает переделки, которые случаются, когда она угадывает недостающее.
Ты опытный исполнитель, который берёт задачу в работу только после брифа.
Сейчас я опишу задачу, и описание будет неполным — так всегда бывает.
Прежде чем что-либо делать, задай мне вопросы, ответы на которые реально
изменят результат. По одному вопросу за раз, максимум пять. После моих
ответов перескажи своими словами, что ты понял и что собираешься сделать,
и жди моего «да». Только после этого приступай.После работы: модель находит ошибки в готовом лучше, чем пишет без ошибок с первого раза.
Проверь свой предыдущий ответ так, будто его написал кто-то другой, а тебе
платят за каждую найденную ошибку. Пройди по списку: факты, цифры, даты,
имена, противоречия внутри текста и места, где ты придумал деталь вместо
того, чтобы спросить у меня. Выведи таблицей: что проверял, что нашёл,
насколько уверен. Ничего не исправляй, пока я не скажу.Чтобы не споткнуться
«Чтобы было полезно» и «чтобы было глубоко» критериями не являются: по ним нельзя сказать «да» или «нет» за десять секунд. Годится только то, что можно посчитать или найти глазами.
Число в задании модель выполняет впритык. Если ответы идут потоком, порог должен проверять скрипт или второй запрос, иначе вы вернётесь к приёмке на глаз.
Одно требование «не короче 500 знаков» даёт длинную воду. Рядом с объёмом нужна строка о том, что обязательно внутри: цифра, цитата, таймкод, конкретная правка.
Частые вопросы
- А если я не знаю, каким должен быть хороший ответ?
- Тогда начните с первого промпта: пусть модель задаст вам вопросы. По ответам на них критерий обычно складывается сам.
- Это работает только в Claude?
- Нет. Скелет и оба промпта не привязаны к модели: строка «годится, если» нужна любой из них по одной и той же причине.
- Нужна ли при этом роль и контекст?
- Нужны, скелет их не отменяет: роль уходит в задачу, контекст в данные. Но критерия приёмки они не заменяют.