🎨 5 паттернов промптинга которые работают везде

1️⃣ Zero-Shot — простой вопрос без примеров

Самая базовая форма: ты даёшь задачу, модель отвечает. Без примеров.

Пример: «Переведи на испанский: Welcome to our store»

Когда использовать: простые однозначные задачи. Перевод, summary, классификация очевидного.

Когда НЕ работает: кастомные форматы, специфичный стиль, edge cases.

2️⃣ Few-Shot — даёшь примеры формата

Ты показываешь 2-5 примеров правильного ответа, потом задаёшь новый вопрос. Модель копирует паттерн.

Пример:

Классифицируй отзывы клиентов на категории: POSITIVE / NEGATIVE / NEUTRAL.

Пример 1: "Доставка быстрая, продукт классный!" → POSITIVE
Пример 2: "Заказ пришёл сломанный, поддержка не отвечает" → NEGATIVE
Пример 3: "Купил, использую, ничего особенного" → NEUTRAL

Классифицируй: "Цена нормальная, но упаковка плохая, продукт сам ОК"
→

Когда использовать: когда тебе нужен конкретный формат ответа. Классификация, экстракция данных, кастомное форматирование.

Pro tip: 3-5 примеров — золотая середина. Меньше — модель угадывает. Больше — теряется фокус.

3️⃣ Chain-of-Thought — «подумай вслух»

Просишь модель сначала пошагово рассуждать, потом дать ответ. Магическая фраза: «Думай шаг за шагом».

Пример:

У меня магазин кофе в Киеве. 50 заказов/день средний чек $8.
Расход на аренду $1200/мес, кофе+молоко $0.80/заказ, зарплата бариста $800.
Какая моя месячная прибыль и стоит ли расширяться на вторую точку?

Думай шаг за шагом, потом дай вывод.

Когда использовать: расчёты, многошаговый анализ, логические задачи. Без CoT модель часто «угадывает» итоговый ответ и ошибается. С CoT — рассуждает и попадает чаще.

4️⃣ Role-Play — «ты опытный X»

Назначаешь модели роль эксперта. Она начинает использовать терминологию, фреймворки и тон этой профессии.

Пример:

Ты — опытный CFO с 15 годами в SaaS-компаниях. Я founder ранней стадии,
у меня MRR $8k, churn 6% месячный, growth rate 12% месячный.
Оцени health моего бизнеса по трём метрикам: LTV/CAC, magic number,
Rule of 40. Дай рекомендацию: фокус на growth или на retention?

Когда использовать: когда нужна экспертная перспектива. Финансы, юриспруденция, marketing strategy, code review.

Pro tip: комбинируй с CoT: «Ты CFO. Думай шаг за шагом как CFO рассуждал бы про эту ситуацию».

5️⃣ Structured Output — фиксированный формат

Жёстко задаёшь формат ответа. JSON, таблица, Markdown с конкретными секциями.

Пример:

Проанализируй этот email от клиента: "[текст email]"

Верни строго JSON в формате:
{
  "intent": "purchase | complaint | question | other",
  "urgency": "high | medium | low",
  "sentiment": "positive | neutral | negative",
  "suggested_action": "string"
}

Никакого текста до или после JSON.

Когда использовать: когда твой код / pipeline дальше будет парсить ответ программно. JSON, CSV, XML — модель умеет генерировать.

Pro tip: Claude и GPT-4 поддерживают «JSON mode» — там вообще нельзя получить не-JSON.

🥋 Боевая комбинация всех 5

[Role]     Ты опытный sales-аналитик с фокусом на B2B SaaS.
[Few-Shot] Примеры моих успешных писем:
            1. "{пример 1}" → конверсия 23%
            2. "{пример 2}" → конверсия 18%

[CoT]      Проанализируй паттерны в этих письмах ШАГ ЗА ШАГОМ:
            - Длина
            - Структура  
            - Триггеры
            - Call-to-action

[Task]     Сгенерируй 3 новых cold-email под лида:
            [контекст лида]

[Format]   Структура ответа:
            ## Анализ паттернов
            ## Email 1
            ## Email 2
            ## Email 3
            ## Прогноз конверсии

Это уже инженерный подход к промпту. Не «помоги с письмом», а оркестрация.

🎬 Что в Уроке 3