Prompts Vault

Основы промпт-инжиниринга

Что вы изучите

  • • Превращать размытую задачу в структурированный бриф для промпта
  • • Осознанно использовать роль, контекст, ограничения и формат ответа
  • • Оценивать и улучшать ответы ИИ через быстрые циклы качества
Начать обучениеМои учебные модули
НачальныйВ процессеПрогресс: 0%Модули: 2 · Уроки: 6Оценка времени: 320m

Навык на выходе

Собирайте промпты, которые превращают размытые запросы в полезный результат с предсказуемым качеством.

Структура модулей

Модули идут по зависимости навыков. Завершайте уроки по порядку, чтобы открывать следующие.

Базовый дизайн промпта

Соберите структуру промпта, которая работает в разных задачах и моделях.

0%

  1. 1. Что делает промпт рабочим

    Перед написанием промпта определите результат, аудиторию и минимальный сигнал качества.

    28m · Открыто · 0%

    Открыть урок

  2. 2. Паттерн Роль-Контекст-Задача-Формат ответа

    Используйте повторяемый паттерн, чтобы уменьшить случайность ответа модели.

    30m · Открыто · 0%

    Открыть урок

  3. 3. Ограничения и примеры

    Контролируйте качество, не «ломая» модель чрезмерными ограничениями.

    34m · Открыто · 0%

    Финальная проверка
    Открыть урок

Итерация и качество

Постройте цикл: черновик, тест, диагностика, улучшение.

0%

  1. 1. Итерационный цикл промпта

    Используйте короткие итерации вместо полного переписывания.

    30m · Открыто · 0%

    Открыть урок

  2. 2. Оценка качества ответа

    Используйте быстрые рубрики, чтобы рано замечать слабые ответы.

    30m · Открыто · 0%

    Открыть урок

  3. 3. Финальная студия промптов

    Соберите полный цикл в одном реальном сценарии.

    36m · Закрыто · 0%

    Финальная проверка
    Закрыто

Перед стартом

  • • Предыдущий опыт в prompt engineering не требуется.
  • • Возьмите одну реальную задачу из учебы, работы или личного проекта.
  • • Будьте готовы дорабатывать первый черновик, а не считать первый ответ финальным.

Что вы соберете

  • • Структурированный prompt-brief: роль, контекст, задача, ограничения, формат и проверка.
  • • Повторяемый цикл доработки для слабых AI-ответов.
  • • Рубрика качества, которую можно применять перед использованием результата.

Что это открывает

  • • Писать более точные промпты для учебных планов, саммари и исследовательских задач.
  • • Замечать слабые запросы до того, как они потратят время и запросы к модели.
  • • Понимать, почему промпт работает, а не копировать формулы вслепую.

Применить в продукте

Запустите паттерн из курса на реальной задаче прямо в домашнем AI-воркбенче.

Открыть AI-воркбенч

Награды курса

Награда за урок:+20TokensНаграда за курс:+140Tokens

Бейдж: learning.prompt_foundations

В процессе