Для всех · курс 4
Промпт-инжиниринг
Практический курс по написанию промптов: структура запроса, ясность, роли, разделение данных и инструкций, формат ответа, рассуждение по шагам, примеры, борьба с галлюцинациями и сборка сложного промпта с нуля. Построен по интерактивному туториалу Anthropic.
Начать курс
0 из 13 пройдено
- Для кого
- Все, кто пишет запросы ИИ чаще раза в день. Разработчикам — обязательно.
- Что нужно
- Курс «ИИ‑грамотность: основы» желателен, но не обязателен.
- Объём
- 13 уроков, 4 модуля, ≈ 4 ч с практикой
Программа курса
Модуль 1
Основы
- 01 Как проходить курс Что нужно, чтобы выполнять упражнения курса: обычный чат Claude, при желании — консоль разработчика, и привычка сравнивать варианты промпта на одном и том же входе.
- 02 Базовая структура промпта Из чего состоит запрос к Claude на самом деле: системный промпт, сообщения пользователя и ассистента, чередование ролей. Разбираем, где эти части живут в чате и зачем разработчику знать о них.
- 03 Ясность и прямота Самый недооценённый приём: сказать модели прямо, чего вы хотите. Разбираем золотое правило ясного промпта, типовые недоговорки и то, как объяснение причины делает инструкцию надёжнее.
- 04 Роли: кем должен быть ассистент Одна фраза «ты — такой-то специалист» меняет тон, глубину и фокус ответа. Разбираем, как задавать роль, зачем указывать аудиторию и где у ролевого промптинга границы.
Модуль 2
Средний уровень
- 05 Разделяем данные и инструкции Когда в промпт попадает чужой текст — письмо, ТЗ, лог, — модель должна понимать, где заканчиваются ваши инструкции и начинаются данные. Разбираем шаблоны с переменными, XML-теги и то, почему опечатки в промпте стоят дороже, чем кажется.
- 06 Формат ответа Модель умеет отвечать в любом формате — таблицей, JSON, текстом в тегах, — но только если попросить. Разбираем, как задавать формат, зачем оборачивать ответ в теги, что такое структурированный вывод и почему предзаполнение ответа больше не нужно.
- 07 Рассуждение по шагам Если попросить модель сначала рассуждать, а потом отвечать, точность на сложных задачах растёт. Разбираем, почему размышление «считается» только вслух, как задавать шаги, при чём здесь порядок вариантов и что изменилось с появлением встроенного режима размышления.
- 08 Примеры в промпте Показать один хороший ответ проще, чем описать его словами. Разбираем few-shot: когда примеры нужны, сколько их брать, как оформлять и какие ошибки они тихо приносят в промпт.
Модуль 3
Продвинутый уровень
- 09 Как уменьшить галлюцинации Модель может уверенно выдать несуществующий факт. Разбираем, почему так происходит, и три рабочих приёма: разрешить сказать «не знаю», требовать цитаты из документа перед ответом и проверять по-настоящему, а не на вид.
- 10 Сложный промпт с нуля Собираем все приёмы курса в одну структуру из девяти элементов: контекст задачи, тон, правила, примеры, данные, вопрос, шаги рассуждения, формат. Разбираем на промпте для ассистента поддержки и промпте для ревью кода.
Модуль 4
Приложения
- 11 Цепочки промптов Один запрос не обязан делать всё. Разбираем цепочки: черновик → проверка → правка, разбиение большой задачи на шаги и передачу результата одного вызова в другой — в чате и в коде.
- 12 Вызов инструментов Модель не умеет считать, ходить в базу или отправлять письма — но умеет попросить об этом программу. Разбираем вызов инструментов: как модель выбирает инструмент, как описать его так, чтобы выбор был правильным, и как это выглядит в коде и в чате.
- 13 Поиск и извлечение данных Модель не знает вашу документацию и события после даты обучения. Разбираем, как давать ей нужные документы: вручную в промпте, через проекты в чате, через встроенный веб-поиск и через поиск по своей базе — то, что называют RAG.
Amiga · заказная разработка с ИИ
Учимся сами — и делаем продукты с ИИ на заказ
Эти курсы написала команда, которая каждый день проектирует и разрабатывает цифровые продукты: от аналитики и дизайна до веб‑сервисов, мобильных приложений и внедрения ИИ. Если вам нужен не курс, а продукт, — это к нам.
- реализованных проектов
- 200+
- человек в команде
- 75+
5 место в рейтинге AI‑разработки, Ruward 2025
Направления
- ИИ и ML-разработка
- Системная аналитика
- Дизайн
- Веб-разработка
- Мобильная разработка
- Тестирование
- Поддержка и развитие
Проекты с ИИ и ML
- Маркетплейс Stock: ML‑система ускорила добавление товаров в 10 раз и определяет категорию с точностью 85%
- MVP приложения «Магазин на диване» с распознаванием товаров в видео — за 2 месяца
- Приложение с ML‑распознаванием деталей конструктора на Flutter — с нуля за 4 месяца
Обсудим ваш проект с ИИ
Расскажите о задаче — вернёмся с оценкой и предложим, с чего начать
Спасибо! Ваш запрос будет обработан в ближайшее время
на главную
