# Prompt Engineering

_Prompt Engineering — навык формулирования запросов к AI-моделям так, чтобы получать качественные результаты. В 2026 году это базовый навык для бизнес-ассистента._

Published: 2026-04-30 · Author: Сергей Числов · Aspirine HR

Source: https://aspirine-hr.ru/glossary/prompt-engineering/

---

**Prompt Engineering** — практика формулирования запросов (промптов) к языковым моделям (LLM) так, чтобы получать качественные, точные, полезные результаты.

### Почему это важно

Разница между «средним» и «топовым» ассистентом в 2026 году — не в скорости печати или знании Excel. А в том, как он умеет **взаимодействовать с AI-инструментами**. Хороший промпт даёт ответ, который можно использовать сразу. Плохой — мусор, который нужно переписывать.

### Структура хорошего промпта

1. **Роль** — кто вы (например, «ты — финансовый аналитик с 10-летним опытом»)
2. **Контекст** — что за ситуация
3. **Задача** — что нужно на выходе
4. **Формат** — длина, структура (списком / таблицей / абзацами)
5. **Стиль** — примеры из ваших прошлых работ
6. **Ограничения** — что точно НЕ делать

### Сравнение

**Плохой промпт**:
> «Напиши письмо клиенту»

**Хороший промпт**:
> «Клиент написал, что недоволен задержкой проекта на 2 недели. Контекст: задержка из-за подрядчика, мы не виноваты, но обещали в срок. Напиши ответ от лица фаундера компании. Тон: признаём, объясняем, предлагаем компенсацию (10% скидка на следующий заказ). Длина: 4–6 предложений. Стиль: вежливо, но без раболепства, как в этом примере: [приложить пример].»

### Главные техники

- **Chain of Thought** — попросить модель рассуждать пошагово
- **Few-shot** — дать 2-3 примера ответа в нужном стиле
- **Role-playing** — задать роль (психолог / юрист / журналист)
- **Self-critique** — попросить модель критически оценить свой ответ
- **Structured output** — попросить вернуть в формате JSON / таблицы

### Что должен уметь ассистент в 2026

- Форматировать промпты по структуре выше
- Уметь итерироваться (если ответ не идеален — улучшить промпт)
- Работать с **несколькими моделями** (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek) и понимать их сильные стороны
- Не выгружать в публичные модели **конфиденциальные данные**

### У Aspirine HR

Мы целенаправленно проверяем у кандидатов опыт работы с AI-инструментами — это становится differentiator на рынке. В отчёте по кандидату вы видите его уровень владения promptingом.

См. также: [Как ассистент использует AI](/blog/ai-tools-for-assistant/).

---

[Open on site](https://aspirine-hr.ru/glossary/prompt-engineering/) · [Aspirine HR](https://aspirine-hr.ru/) · [Telegram bot для заявок](https://t.me/AHRE_RU_Bot)