Промпты для ИИ: лучшие практики для ChatGPT, Claude, Gemini, Gemma, Amazon Nova и Grok 4

Сегодня промпт — это не просто текстовый запрос в нейросеть, а полноценный инструмент управления искусственным интеллектом. От того, как именно вы формулируете инструкции, зависит всё: точность ответа, глубина анализа, стиль изложения и даже стоимость использования модели.

В этой статье мы собрали передовой опыт промпт-инжиниринга для шести ключевых моделей: ChatGPT (GPT-4o и GPT-5), Claude, Gemini, Gemma, Amazon Nova и Grok 4. Все они принадлежат к американской экосистеме, но каждая по-своему интерпретирует и исполняет запросы.

Важно, что все эти модели доступны пользователям платформы Ai Wiz — вы можете работать с ними в едином интерфейсе, комбинировать разные ИИ под задачи бизнеса и сразу проверять эффективность своих промптов. Это особенно удобно для тех, кто хочет сравнивать качество ответов или подбирать оптимальную модель для конкретной задачи.

Что вы найдёте в этой статье:

• как правильно писать промпты, чтобы получать предсказуемые и структурированные результаты;
• примеры системных промптов для разных задач — от аналитики до генерации контента;
• типовые ошибки («анти-паттерны»), которые снижают качество ответов;
• особенности длинного контекста, structured output и few-shot приёмов;
• рекомендации для бизнеса, контент-маркетинга и аналитики.

Эта статья будет полезна маркетологам, разработчикам, аналитикам и всем, кто работает с текстовыми моделями. Даже если вы уже используете ChatGPT или Claude, вы откроете для себя новые практики, а с Ai Wiz сможете применить их сразу — без переключения между десятками разных сервисов.

Системные промпты — это инструкции, которые задают роль ИИ, стиль общения и тон ответа. Они помогают пользователям получать более предсказуемый результат, особенно в долгих диалогах и при работе с профессиональными задачами.

В системном промпте можно:

• Уточнить роль (например, «Ты эксперт по маркетингу»).
• Определить тональность (официальная, дружелюбная, экспертная).
• Настроить формат выдачи (список, таблица, JSON).

Советы по работе с системными промптами:

• Всегда формулируйте промпт максимально ясно.
• Указывайте контекст задачи, чтобы модель лучше понимала запрос.
• Для сложных промптов разделяйте инструкции на блоки — это уменьшает риск ошибок в ответах.

Таким образом, системный промпт становится своеобразным «каркасом», который влияет на дальнейшую работу ИИ и помогает управлять стилем выдачи.

Несмотря на простоту, многие разработчики и пользователи сталкиваются с проблемами при работе с системными промптами. Наиболее частые ошибки:

• Слишком общий запрос. Если промпт формулируется размыто, результат будет непредсказуемым.

• Избыточность инструкций. Когда в промпте много противоречивых указаний, ИИ может «запутаться» и дать некорректный ответ.

• Игнорирование инструментов. Иногда проще использовать встроенные функции или внешние инструменты, чем пытаться всё описать текстом.

Чтобы избежать этих анти-паттернов, полезно проверять промпты на тестовых запросах и задавать уточняющие вопросы. Это позволит быстрее добиться нужного результата и повысит эффективность работы в промптах.

Мы уже разобрали роль системных промптов и то, как они задают стиль и тональность диалога. Теперь перейдём к практическому уровню — работе с ChatGPT, самой популярной моделью, доступной в сервисе Ai Wiz. Благодаря поддержке новых поколений (GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-5, GPT-5 mini и 4o search mini) можно решать как простые задачи генерации текста, так и сложные аналитические сценарии.

Промпты для ChatGPT строятся по принципу: контекст → инструкция → формат ответа. Даже на русском языке ChatGPT хорошо понимает структуру запроса, если её задать чётко.

Пример базового промпта:

Разработчики часто используют ChatGPT для создания контента, который должен быть строго структурирован. Для этого применяются системные промпты, где в начале диалога задаётся стиль и правила генерации.

Пример запроса для модели:

На практике ChatGPT чаще всего используют для маркетинга и контентных задач. Среди самых востребованных сценариев:

• Контент-план — расписание публикаций по теме на неделю или месяц.
• Посты — генерация коротких текстов для соцсетей с учётом стиля бренда.
• Статьи — создание длинного экспертного материала с подборкой фактов и примеров.

В сервисе Ai Wiz можно быстро переключаться между моделями (например, GPT-4o mini для быстрых постов и GPT-5 для сложных аналитических статей), что упрощает работу с задачами разного уровня.

Если ChatGPT универсален и подходит для большинства сценариев, то Claude от Anthropic часто выбирают, когда на первый план выходит точность анализа, безопасность и работа с длинным контекстом. В сервисе Ai Wiz доступны версии Claude 4 Opus и Claude 4 Sonnet, которые отлично справляются с аналитическими и исследовательскими задачами.

В отличие от других моделей, промпты для Claude часто используют XML-разметку. Такой формат позволяет явно структурировать запросы и управлять стилем ответа.

Пример XML-промпта для Claude:

Claude особенно силён в задачах, где требуется глубокое рассуждение и логическая связность.

Пример для аналитики:

Если Claude — это аналитическая глубина и строгий формат, то Gemini от Google DeepMind выделяется своими мультимодальными возможностями: он обрабатывает текст и изображения, а также умеет интегрировать полученную информацию в один ответ. В Ai Wiz доступны модели Gemini 2.5 Pro, Flash и Flash-Lite, которые можно гибко применять в зависимости от задач — от серьёзных аналитических отчётов до быстрых решений «на лету».

Для промптов для Gemini важно указывать не только роль, но и стиль рассуждения. У этой модели есть режим «thinking», когда она явно показывает ход рассуждений.

Пример системной инструкции:

Gemini отлично поддерживает few-shot prompting — примеры помогают задать правильный стиль ответа и снизить вариативность.

Пример few-shot запроса:

Если Gemini — это мультимодальность и масштабные сценарии, то Gemma от Google — это упрощённый, но при этом открытый и лёгкий вариант моделей, который отлично подходит для локальных запусков и кастомных решений. В Ai Wiz доступны Gemma 7B и более мощная версия Gemma 3 × 27B, ориентированная на длинный контекст и сложные сценарии на русском и других языках.

Gemma использует характерный чатовый формат с тегами <start_of_turn>, который особенно важен при работе с многопользовательскими или многошаговыми диалогами.

Пример промпта:

Gemma хорошо работает с базовыми задачами: резюмирование, вопросы-ответы и генерация кода.

Пример промпта для резюме:

Если Gemma часто выбирают для кастомных и исследовательских решений, то Amazon Nova ориентирована на корпоративный уровень: компании, продукты, большие массивы данных и интеграцию в бизнес-процессы. В Ai Wiz доступны все три версии Nova — Lite, Pro и Micro, которые различаются мощностью, скоростью и стоимостью использования.

Amazon Nova особенно хорошо работает с задачами, где важна структурированность и предсказуемость результата. Разработчики часто используют:

• Системные секции для задания роли и ограничений поведения модели (например, "Ты бизнес-аналитик, работаешь с корпоративными отчетами").

• Constrained decoding (ограниченная генерация), когда нужно строго соблюдать формат вывода (например, JSON или таблицы).

• Явное указание структуры: разделы отчёта, блоки анализа, маркеры для шагов.

Пример промпта для Nova Pro:

Nova эффективна в прикладных задачах, связанных с анализом и коммуникацией:

• Анализ документов — отчёты, презентации, юридические тексты.

Если Amazon Nova ценят за строгую структуру и корпоративные сценарии, то Grok 4 от xAI делает ставку на максимально продвинутое рассуждение. Его ключевая особенность — always-on reasoning: модель всегда «думает вслух» перед тем, как дать финальный ответ. В Ai Wiz Grok 4 доступен вместе с другими флагманами, что позволяет сравнить разные подходы к промпт-инжинирингу.

У Grok 4 пользователи часто отмечают, что успех зависит не от количества примеров, а от того, как именно сформулирован запрос.

• В промпте стоит сразу задавать чёткий вопрос и описывать ожидаемый результат.

• Лучше всего работает постановка задачи через руководство: пошаговое описание того, что требуется проанализировать и какой ответ нужен.

• При сложном анализе полезно включать инструкции: «Проведи пошаговый анализ и сделай вывод» или «Сначала выдели факты, затем дай объяснение, и только потом итоговый ответ»

Такой подход помогает Grok 4 выдать не просто текст, а структурированное рассуждение с финальным результатом, что особенно ценно для исследований, обучения и стратегических задач.

Grok 4 поддерживает structured output и умеет подключать инструменты — например, встроенный поиск. Это полезно, когда промпт требует актуальную информацию или доступ к внешним данным.

Пример промпта с поиском:

Мы разобрали ключевые подходы к промпт-инжинирингу для ведущих ИИ моделей в Ai Wiz:

• ChatGPT (GPT-4o/5) — универсальность и структурированный JSON-вывод;

• Claude (Opus/Sonnet) — XML и длинные контексты до миллиона токенов;

• Gemini (2.5 Pro/Flash) — системные инструкции с «thinking» и multimodal-возможности;

• Gemma (7B / 3×27B) — диалоговый формат и эффективная работа с длинными текстами;

• Amazon Nova (Lite/Pro/Micro) — строгие корпоративные сценарии и аналитика документов;

• Grok 4 (xAI) — всегда включённое рассуждение и глубинный анализ.

Каждая модель требует своего стиля промптов, и именно в этом заключается искусство промпт-инжиниринга: понимать сильные стороны модели и подстраивать формат задач под них.

В сервисе Ai Wiz все эти модели доступны в одном месте: вы можете тестировать разные подходы, сравнивать результаты и подбирать оптимальные стратегии для своих задач — от генерации контента до сложных аналитических сценариев.