Генератор промтов: создаём запросы автоматически
Автоматизируйте рутину и повышайте качество запросов к ИИ. Наш генератор промтов помогает за минуты собирать точные инструкции для LLM и мультимодальных моделей: от текста и изображений до кода и аналитики. Готовые шаблоны, переменные и теги, адаптация под модель, хранение истории и версий — всё в одном инструменте.
Что это и зачем
Генератор промтов — это инструмент, который автоматически собирает оптимальный запрос для нейросети из выбранной цели, стиля, ограничений и примеров. Он снижает «творческое трение», ускоряет запуск проектов и стабилизирует качество ответов. Если вы только знакомитесь с темой, начните с материалов: Что такое нейросети, Как работают нейросети и основы Prompt‑engineering.
Зачем это нужно:
- Экономия времени: автоматизация промтов заменяет ручной перебор формулировок.
- Повышение точности: структурированные теги и переменные уменьшают двусмысленности.
- Масштабирование: таблицы промтов и батч‑режим пригодятся маркетингу, SEO, аналитике и учебным задачам.
- Контроль качества: единый стиль, четкий формат вывода и воспроизводимость.
Как работает генератор промтов
- Выберите задачу и тип модели
Задайте переменные и теги
Опишите цель, аудиторию, тон, формат вывода, ограничения и примеры (few‑shot). Подробно — в разделе «Переменные и теги» и в статье Few‑shot и техники.
Включите проверки качества
Добавьте критерии, метрики и шаги самопроверки, чтобы снизить риски и галлюцинации. См. Галлюцинации и оценка качества.
Предпросмотр и адаптация под модель
Инструмент подскажет, как лучше сформулировать системные инструкции и формат для выбранной модели. Подробнее — раздел «Адаптация под модель».
Экспорт и запуск
Скопируйте готовый промт, экспортируйте в JSON/CSV/Markdown или в «таблицы промтов» для батч‑генерации. Работает даже без регистрации.
![Скрин интерфейса генератора промтов: выбор задачи и модели]
Таблицы промтов: шаблоны и батч‑генерация
Таблицы промтов позволяют массово подставлять данные в один шаблон (товары, категории, темы статей) и запускать автоматическую генерацию сериями. Это удобно для SEO, каталога продуктов и e‑commerce, контент‑планов и обучения.
Примеры шаблонов:
| Назначение |
Шаблон (кратко) |
Переменные |
Совместимые модели |
| SEO‑описание товара |
«Как эксперт напиши {ДЛИНА} описание {ТОВАР} для {АУДИТОРИЯ} с УТП и списком характеристик. Формат: Markdown, заголовки h2/h3.» |
{ТОВАР}, {АУДИТОРИЯ}, {ДЛИНА} |
LLM: YaGPT, GigaChat, DeepSeek, Gemini |
| Обработка отзывов |
«Сгруппируй отзывы по темам, выдели частые проблемы, предложи решения. Вывод: таблица CSV.» |
{ОТЗЫВЫ} |
LLM |
| Промт для изображения |
«Сгенерируй изображение: {СЦЕНА}, стиль: {СТИЛЬ}, ракурс: {КАМЕРА}, освещение: {СВЕТ}. Избегай: {НЕ_ХОЧУ}.» |
{СЦЕНА}, {СТИЛЬ}, {КАМЕРА}, {СВЕТ}, {НЕ_ХОЧУ} |
SD, Kandinsky, DALL·E, Flux, Leonardo |
| Код‑шаблон |
«Напиши функцию {ЯЗЫК}: {ЗАДАЧА}. Добавь тесты и оценку сложности O().» |
{ЯЗЫК}, {ЗАДАЧА} |
LLM |
Совет: храните корпоративные шаблоны в общей библиотеке промтов и используйте «историю и версии», чтобы отслеживать улучшения формулировок.
Переменные и теги: микроязык управления
Микроязык делает промт предсказуемым и переносимым между моделями.
Рекомендуемые теги:
- ROLE: «Ты — {РОЛЬ}» (экспертная роль, стиль мышления)
- GOAL: «Цель: {ЦЕЛЬ}» (что именно нужно получить)
- INPUT: «Вход: {ДАННЫЕ}» (сырьё: текст, таблица, код)
- CONSTRAINTS: «Ограничения: {ДЛИНА}, {ТОН}, {СТИЛЬ}, {ФОРМАТ}»
- STEPS: «Шаги: {ШАГИ}» (план/chain‑of‑thought в явном виде без раскрытия рассуждений пользователю)
- QUALITY: «Критерии: {КРИТЕРИИ}» (чек‑лист самопроверки)
- OUTPUT: «Вывод: {ФОРМАТ_ВЫВОДА}» (JSON/Markdown/CSV/таблица)
Пример короткого шаблона:
ROLE: редактор‑аналитик. GOAL: выделить инсайты. INPUT: {ОТЗЫВЫ}. CONSTRAINTS: тон нейтральный, {ДЛИНА}=200–300 слов. QUALITY: избегать домыслов, ссылки на цитаты. OUTPUT: Markdown с заголовками h3.
Лучшие практики:
- Явно ограничивайте длину, стиль и формат вывода.
- Сначала цель и вход, затем ограничения, затем формат и критерии.
- Для обучающих примеров используйте few‑shot с метками «Пример 1/2». Подробнее — Few‑shot и техники.
![Схема: переменные и теги, поток от цели к формату вывода]
Адаптация под модель
Разные модели по‑разному «понимают» структуру промта. Генератор помогает конвертировать стили под конкретные движки.
LLM (текст и код):
- YandexGPT: лучше работает с чёткими системными инструкциями и короткими примерами.
- GigaChat: любит деловую структуру, указывайте формат вывода (JSON/таблица) в явном виде.
- Gemini: сильнее в мультимодальности и ссылках на контекст; полезно задавать «проверку фактов» в QUALITY.
- DeepSeek: эффективен с задачами по коду и аналитике; чётко ограничивайте рассуждения и финальный формат.
- Открытые и локальные модели: избегайте избытка метатегов, упор на простоту и примеры.
Изображения:
- Stable Diffusion: перечисляйте объекты по убыванию важности, указывайте негативный промт.
- Kandinsky 3: хорошо понимает стили и художественные направления на русском.
- DALL·E, Flux, Leonardo: уделяйте внимание композиции, освещению, материалам.
Подсказка: используйте «адаптацию под модель» в интерфейсе — он подскажет эквиваленты тегов и рекомендуемую длину.
Готовые примеры промтов
Ниже — компактные заготовки, которые можно расширять переменными:
SEO‑текст (LLM)
Ты — SEO‑копирайтер. Цель: написать структурированную статью о {ТЕМА} для {АУДИТОРИЯ}. Ограничения: {ДЛИНА}=1200–1500 слов, тон {ТОН}, ключевые слова: {КЛЮЧИ}. Вывод: Markdown с h2/h3, список FAQ, мета‑title (60 символов) и description (160).
Аналитика отзывов (LLM)
Ты — аналитик. Вход: {ОТЗЫВЫ}. Сгруппируй темы, процитируй по 1–2 ярких примера, оцени тональность по шкале −1..+1. Вывод: таблица CSV: "Тема, Объём, Тональность, Пример, Рекомендация". Качество: без домыслов.
Образ для генерации картинки (Kandinsky/SD)
Сцена: {СЦЕНА}. Стиль: {СТИЛЬ}. Камера: {КАМЕРА}. Свет: {СВЕТ}. Материалы: {МАТЕРИАЛЫ}. Композиция: правило третей. Негативный промт: {НЕ_ХОЧУ}.
Помощник по коду (LLM)
Роль: старший разработчик. Задача: напиши функцию на {ЯЗЫК}, которая {ЗАДАЧА}. Добавь тесты, укажи сложность O(). Вывод: блоки кода и краткие комментарии.
Презентация (LLM → генератор слайдов)
Цель: тезисный план презентации о {ТЕМА} на {КОЛ_СЛАЙДОВ} слайдов. Структура: проблема → решение → кейсы → призыв. Вывод: JSON с массивом слайдов. См. Генерация презентаций и гид по Gamma/Tome.
Ищете больше? Загляните в нашу библиотеку промтов, подборки промтов для текста и промтов для изображений. Здесь вы найдёте «готовые промты нейросеть» (готовые промты для нейросетей) под разные задачи.
Качество, безопасность и приватность
История и версии
История и версии — ключ к воспроизводимости результатов и командной работе.
- Версии промта: сохраняйте черновики, сравнивайте отличия, откатывайтесь на стабильные релизы.
- Комментарии к версиям: фиксируйте цель изменений и наблюдаемый эффект.
- Журнал запусков: какие переменные использовались, какая модель, какие результаты.
Дорожная карта инструмента:
- v1 — базовые шаблоны и переменные, экспорт в Markdown/JSON.
- v2 — «таблицы промтов» и батч‑режим, предпросмотр под модели.
- v3 — адаптация под модели (YandexGPT, GigaChat, Gemini, DeepSeek), история и сравнение версий, метрики качества.
Интеграции и экспорт
Вывод и призыв к действию
Грамотно составленный промт — половина успеха работы с ИИ. Генератор промтов снимает рутину, повышает качество и делает процесс прозрачным: переменные и теги формализуют требования, адаптация под модель экономит время на отладку, а «история и версии» обеспечивают контроль. Попробуйте прямо сейчас: запустите генератор, выберите шаблон, подставьте переменные и получите стабильный результат за минуты.
Начните с готовых шаблонов в библиотеке промтов и подборках для ролей: AI для бизнеса, AI для дизайнеров и контента, AI для студентов и учителей. Создавайте больше — быстрее и качественнее.
