Промты

Маркетинг

A/B-гипотезы: что и зачем тестировать

Для чего: из узкого места в воронке получить приоритезированный список A/B-гипотез с метрикой и ожидаемым эффектом — а не «давай поменяем цвет кнопки».

✓ Приём: пошаговый вывод гипотез + приоритизация (CoT)

Маркетинг

Рекламные объявления (5 углов подачи)

Для чего: получить 5 разных рекламных текстов под один продукт — чтобы тестировать, что заходит.

✓ Приём генерации вариантов под A/B (few-shot)

Агенты/MCP

Сценарий для браузерного/computer-use агента

Для чего: дать агенту, который кликает в браузере/ОС, надёжный сценарий — цель, пошаговый флоу, верификация каждого шага и стоп-условия.

Агенты/MCP

Бриф для ИИ-агента с инструментами

Для чего: поставить автономному агенту (с веб/кодом/файлами/MCP) задачу так, чтобы он не растёкся: цель, инструменты, границы, definition of done.

✓ Building effective agents — Anthropic (tool design, простота)

Разработка

Ревью архитектуры

Для чего: оценить не строки, а архитектурное решение — связность, узкие места, масштабируемость, риски и долги — с конкретными рекомендациями по приоритету.

✓ Приём: декомпозиция и разбор по аспектам (OpenAI)

Бизнес/продукт

Бизнес-план гипотезы на одной странице (Lean Canvas)

Для чего: сжать идею в Lean Canvas — проблема, сегмент, решение, метрики, экономика, риски.

✓ Структура: 9 блоков Lean Canvas на одной странице

Бизнес/продукт

Анализ оттока (churn): причины и что делать

Для чего: разложить отток на гипотезы причин, сегменты и сигналы риска и получить план удержания с быстрыми победами.

✓ Приём: пошаговый разбор причин (CoT)

Разработка

Код-ревью по чек-листу

Для чего: получить ревью изменения как от сеньора — баги, безопасность, читаемость.

Маркетинг

Cold outreach: B2B-письмо (первый контакт)

Для чего: написать короткое холодное B2B-письмо первого контакта — персонализированное, про боль клиента, с мягким призывом и без «купи у нас». + правила, чтобы это был не спам.

✓ Структура: зацепка-персонализация → боль/ценность → доказательство → мягкий CTA

Маркетинг

Контент-план на месяц (по рубрикам и воронке)

Для чего: получить план публикаций на 4 недели с рубриками, темами и распределением по воронке — чтобы не выгорать и вести к цели месяца.

✓ Структура: цель месяца → рубрики → воронка (охват/прогрев/продажа) → сетка

Контент/YouTube

Контент-план на неделю (7 постов)

Для чего: получить план публикаций на неделю под одну цель, с форматами, хуками и CTA.

✓ Структура: цель → рубрики → 7 слотов с хуком и CTA

Юр/документы

Разбор договора по пунктам + риски

Для чего: быстро понять суть договора и где «зарыты» риски. НЕ заменяет юриста.

Маркетинг

Customer persona / ICP из данных

Для чего: из данных о клиентах (отзывы, интервью, портрет аудитории) собрать рабочий портрет клиента и ICP — боли, цели, возражения, где искать, как говорить. По данным, а не из головы.

✓ Стратегия «дать опорные данные и систематизировать их» — OpenAI

Данные/аналитика

Анализ датасета: от CSV к выводам и графикам

Для чего: загрузить таблицу/CSV и получить структурный разбор — что в данных, аномалии, 3–5 находок и какие графики строить.

Бизнес/продукт

Разбор данных/дашборда: что важно и что делать

Для чего: из таблицы или скриншота дашборда вытащить, что реально важно, что изменилось и почему, и какие 3 действия предпринять — без утопания в цифрах.

✓ Приём: пошаговый разбор данных от наблюдения к выводу (CoT)

Данные/аналитика

SQL по описанию: запрос из человеческого вопроса

Для чего: получить рабочий SQL-запрос из вопроса на русском — даёшь схему таблиц, получаешь запрос с пояснением, без угадывания полей.

Разработка

Найти баг (гипотезы по убыванию вероятности)

Для чего: локализовать причину ошибки — ИИ строит гипотезы и говорит, как каждую проверить.

✓ Приём: рассуждение по шагам для отладки (CoT)

Маркетинг

Бриф дизайнеру (лого / лендинг / баннер)

Для чего: собрать внятное ТЗ на дизайн, чтобы получить результат с первого раза, а не «нарисуйте что-нибудь покрасивее».

✓ Структура: задача → аудитория → суть → референсы → ограничения → критерии

Юр/документы

Черновик делового документа (письмо/заявление)

Для чего: быстро собрать корректный черновик претензии/заявления/делового письма по вводным.

✓ Структура: шапка → суть → требование → срок → приложения

Юр/документы

Перевести юр-документ на человеческий язык

Для чего: понять, что на самом деле написано в оферте/политике/соглашении — без юридического тумана.

✓ Стратегия «писать чёткие инструкции по формату/аудитории» — OpenAI

Обучение

Summary длинного документа (по структуре)

Для чего: сжать длинный документ (отчёт, статью, главу, мануал) в структурированное саммари — суть, по разделам, ключевые выводы и цифры — работая только по тексту.

✓ Стратегия «дать опорный текст и работать строго по нему» — OpenAI

Маркетинг

Прогрев: серия из 4 писем

Для чего: собрать цепочку писем от лид-магнита до оффера, чтобы довести подписчика до покупки.

✓ Структура воронки: знакомство → польза → доказательство → оффер

Промт-инжиниринг

Chain-of-Thought: заставить ИИ думать пошагово

Для чего: повысить точность на задачах с рассуждением (логика, математика, анализ) — модель сначала думает, потом отвечает.

✓ Техника: Chain-of-Thought (Wei et al., 2022)

Промт-инжиниринг

Few-shot: научить ИИ на 2–3 примерах

Для чего: задать формат и стиль ответа примерами «вход → выход», когда словами объяснить трудно (разметка, классификация, единый тон).

✓ Техника: few-shot learning (Brown et al., 2020)

Промт-инжиниринг

Улучшить мой промт (мета-промт)

Для чего: превратить сырой запрос в чёткий промт — с ролью, контекстом, форматом и критериями качества.

✓ Стратегия «писать чёткие инструкции» — OpenAI prompt-engineering

Промт-инжиниринг

Разбор «слива» системного промта (учебно)

Для чего: учиться приёмам у системных промтов известных продуктов — НЕ копируя текст, а разбирая структуру по ссылке.

✓ Крупнейшая открытая библиотека промтов prompts.chat ★~163k

Промт-инжиниринг

Persona: собрать роль-эксперта под задачу

Для чего: задать ИИ точную экспертную роль, тон и рамки — чтобы ответы были предметными, а не «общими».

✓ Стратегия «попросить модель принять роль» — OpenAI prompt-engineering

Промт-инжиниринг

ReAct: рассуждение + действия (для агента с инструментами)

Для чего: дать ИИ-агенту с доступом к инструментам (поиск, код, API) цикл «думаю → действую → наблюдаю», чтобы он не галлюцинировал, а проверял.

✓ Техника: ReAct (Yao et al., 2022)

Разработка

«Объясни как джуну» (код или концепт)

Для чего: разобраться в незнакомом коде или концепте простыми словами, с аналогией и примером.

✓ Стратегия «принять роль наставника» — OpenAI prompt-engineering

Маркетинг

Генерация FAQ из описания

Для чего: из описания продукта/услуги собрать раздел FAQ — реальные вопросы клиентов, включая неудобные про цену и возражения, с честными ответами на их языке.

✓ Структура: вопросы по этапам (до/во время/после покупки) + возражения

Разработка

Архитектура фичи (с вариантами и trade-offs)

Для чего: спроектировать реализацию фичи — модель данных, компоненты, риски, 2–3 варианта с плюсами и минусами.

✓ Приём: декомпозиция сложной задачи на части (OpenAI)

Бизнес/продукт

Чек-лист запуска фичи (go-to-market)

Для чего: перед релизом фичи собрать чек-лист по всем фронтам — продукт, аналитика, поддержка, маркетинг, риски — чтобы ничего не забыть.

✓ Структура: готовность продукта → аналитика → коммуникация → поддержка → риски → пострелиз

HR/рекрутинг

Скрининг резюме под вакансию

Для чего: сопоставить резюме с требованиями вакансии — соответствие по критериям, что подтверждено, чего не хватает и какие вопросы задать.

Бизнес/продукт

JTBD-интервью: гид и разбор

Для чего: подготовить и провести проблемное интервью по Jobs-to-be-Done — вопросы про реальный опыт, без наводящих, + разбор ответов.

✓ Структура: контекст найма → триггеры → альтернативы → критерии выбора

Маркетинг

Текст для лендинга (первый экран + блоки)

Для чего: написать продающий первый экран и структуру лендинга под оффер и боль клиента.

✓ Структура: оффер → боль → выгоды → доказательства → CTA

Обучение

Объясни просто + проверь меня (метод Фейнмана)

Для чего: понять сложную тему через простое объяснение и проверку — ИИ объясняет, потом экзаменует.

✓ Приём: объяснение простыми словами + проверка понимания

Обучение

План обучения теме с нуля (за N недель)

Для чего: получить пошаговый маршрут изучения темы под твой уровень, время и цель.

✓ Стратегия «дать модели задачу и время подумать по шагам» — OpenAI

Обучение

Личный план освоения навыка (с практикой)

Для чего: получить путь прокачки конкретного навыка от текущего уровня до рабочего — с проектами, обратной связью и метрикой прогресса.

✓ Стратегия «дать модели роль наставника и структуру» — OpenAI

Обучение

Конспект статьи/видео + что применить

Для чего: выжать из длинного материала главное, тезисы и конкретные шаги к применению.

✓ Стратегия «дать опорный текст и работать только по нему» — OpenAI

Юр/документы

Юр-риски сделки: на что смотреть до подписи

Для чего: до сделки разложить её на типовые риски и вопросы должной проверки — чтобы понять, где опасно, и грамотно спросить юриста. НЕ заменяет юриста.

Перевод/локализация

Локализация UI-строк с глоссарием и тоном

Для чего: перевести строки интерфейса с соблюдением глоссария, тона и длины — сохраняя плейсхолдеры и не ломая разметку.

Бизнес/продукт

Summary встречи: решения и задачи

Для чего: из заметок/транскрипта встречи вытащить решения, задачи с ответственными и открытые вопросы.

✓ Стратегия «дать опорный текст и извлечь из него» — OpenAI prompt-engineering

Маркетинг

Нейминг: придумать имя продукту/проекту

Для чего: получить 15 вариантов названия под позиционирование, с проверкой на смыслы и занятость, без банальщины.

✓ Структура: критерии → генерация по типам → проверка/шортлист

Юр/документы

Разбор NDA (соглашение о неразглашении)

Для чего: понять, что именно вы обязуетесь хранить в тайне и где в NDA перегибы — широкие формулировки, бессрочность, штрафы. НЕ заменяет юриста.

Личное/продуктивность

Переговоры и вежливый отказ

Для чего: подготовиться к переговорам или написать твёрдый, но не сжигающий мосты отказ — с аргументами, альтернативой и нужным тоном.

✓ Структура: интерес сторон → опции → отказ (признание + причина + альтернатива)

Бизнес/продукт

OKR на квартал: цели и измеримые результаты

Для чего: превратить «надо расти» в 2–3 фокусные цели с измеримыми Key Results и проверкой на качество (амбициозно, измеримо, не задачи).

✓ Структура: Objective (качественная цель) + 3–5 измеримых Key Results

Маркетинг

Позиционирование и УТП

Для чего: сформулировать, чем продукт отличается и почему выбрать именно его — одной сильной фразой.

✓ Приём: пошаговый вывод позиционирования (CoT)

Личное/продуктивность

Помочь принять решение (взвесить за и против)

Для чего: разложить трудный выбор на критерии, плюсы/минусы и худший сценарий — чтобы решить спокойно.

✓ Приём: пошаговое взвешивание вариантов (CoT)

Личное/продуктивность

Ответ на сложное письмо/сообщение

Для чего: собрать вежливый и твёрдый ответ на неудобное письмо — в нужном тоне, без эмоций.

✓ Структура: цель ответа → тон → 2 варианта

Личное/продуктивность

Разобрать завал задач и расставить приоритеты

Для чего: из кучи дел получить план на день — что важно/срочно, что делегировать, что выкинуть.

✓ Приём: пошаговая сортировка по критериям (CoT)

Разработка

Рефакторинг без смены поведения

Для чего: улучшить читаемость и структуру кода, ничего не сломав — с объяснением каждого изменения.

✓ Структура: правила-ограничители + пошаговые правки

Исследование

Deep research: план, источники, синтез с цитатами

Для чего: провести многошаговое исследование вопроса — план, разные источники, синтез с цитатами и честной оценкой уверенности.

Личное/продуктивность

Резюме под вакансию: разбор и доработка

Для чего: подогнать резюме под конкретную вакансию — найти пробелы и нестыковки, усилить формулировки достижений, пройти авто-фильтры.

✓ Структура: матч с требованиями → пробелы → переписать достижения → ключевые слова

Маркетинг

Анализ отзывов: боли, инсайты, цитаты

Для чего: из вороха отзывов вытащить повторяющиеся боли и плюсы, сегменты и точные цитаты — для продукта и маркетинга.

✓ Стратегия «дать опорный текст и систематизировать его» — OpenAI

Промт-инжиниринг

🛡 Безопасность промтов (памятка)

Для чего: не слить секреты и не попасться на prompt-injection при работе с ИИ.

Маркетинг

SEO-кластер ключевых слов (по интенту)

Для чего: из темы получить семантику, сгруппированную в кластеры по интенту (инфо / коммерция / навигация), с картой «1 кластер → 1 страница». Точные частотности — отдельно в Wordstat/планировщике.

✓ Структура: тема → интенты → кластеры → страница + заголовок

Контент/YouTube

Хук для Shorts (3 варианта за 10 сек)

Для чего: получить 3 цепляющих первых фразы, которые удержат в первые 2–3 секунды.

✓ Техника: pattern-interrupt + curiosity gap

Контент/YouTube

Сценарий Shorts: хук → удержание → CTA

Для чего: получить готовый сценарий вертикального ролика на 40–60 сек с раскадровкой по смыслу.

✓ Структура: hook → retention → CTA (драматургия Shorts)

Бизнес/продукт

Ретро спринта

Для чего: из заметок/итогов спринта провести структурированную ретроспективу — что прошло хорошо, что нет, корневые причины и 2–3 конкретных улучшения с ответственными.

✓ Структура: что хорошо → что плохо → причины → action items

Структурированный вывод

Классификация и тегирование по своим категориям

Для чего: разложить входящие (тикеты, отзывы, лиды) по твоим категориям с чёткими определениями — стабильно, с тегом «другое» вместо угадывания.

Структурированный вывод

Извлечение в JSON по схеме (строгий вывод)

Для чего: вытащить из текста/письма/документа поля строго в заданный JSON — без болтовни, с null для отсутствующего, готово для API и таблиц.

✓ Техника: Structured Outputs (json_schema, strict) — OpenAI

Поддержка/продажи

Ответ поддержки строго по базе знаний

Для чего: ответить клиенту только на основе твоих статей/документов — с опорой на источник и честным «не знаю», без выдуманных фактов.

Разработка

Генерация тестовых данных

Для чего: сгенерировать реалистичные тестовые/сид-данные под вашу схему — с краевыми случаями и «грязными» записями, в нужном формате (JSON / SQL / CSV). Только синтетика, без реальных ПД.

✓ Стратегия «дать опорную схему и чёткий формат вывода» — OpenAI

Контент/YouTube

Концепт превью (thumbnail) — 3 идеи

Для чего: придумать визуал обложки под ролик — что в кадре, текст, эмоция, контраст.

✓ Структура брифа: фокус → эмоция → контраст → текст

Личное/продуктивность

Переписать формально/неформально (смена тона)

Для чего: переписать текст в другом тоне (строже/мягче, официально/по-дружески) под аудиторию и канал, сохранив смысл и факты — с вариантами на выбор.

✓ Стратегия «задать тон, аудиторию и формат вывода» — OpenAI

Контент/YouTube

Перевод с сохранением тона и контекста

Для чего: перевести текст не дословно, а с сохранением смысла, тона и культурного контекста — чтобы звучало естественно, а не «по-машинному».

✓ Стратегия «писать чёткие инструкции: аудитория, тон, формат» — OpenAI

Бизнес/продукт

Юнит-экономика: посчитать и объяснить

Для чего: посчитать CAC, LTV, окупаемость и понять, сходится ли экономика, по простым вводным.

✓ Приём: пошаговый расчёт с показом формул (CoT)

Бизнес/продукт

Проверка бизнес-гипотезы (до того, как строить)

Для чего: разобрать идею продукта на риски и проверяемые предположения — чтобы не строить ненужное.

✓ Приём: пошаговый разбор допущений (CoT)

Маркетинг

Ценностное предложение (Value Proposition Canvas)

Для чего: состыковать боли и выгоды клиента с тем, что реально даёт продукт — чтобы оффер попадал в потребность, а не «в космос».

✓ Структура: профиль клиента (jobs/pains/gains) ↔ карта ценности

Контент/YouTube

Бриф для видео-ролика / презентации (структура)

Для чего: собрать внятный бриф и структуру под видео или презентацию — цель, аудитория, ключевое сообщение, поэкранный план, тон и критерии готовности.

✓ Структура: цель → аудитория → сообщение → поэкранный план → тон → критерии

Контент/YouTube

Нарезать длинное видео на Shorts (по транскрипту)

Для чего: из транскрипта длинного видео найти 3–5 самодостаточных моментов под вертикальные клипы.

✓ Приём: пошаговый отбор по критериям (CoT)

Визуал/генерация

Промт для генерации изображения (Midjourney/FLUX/SDXL)

Для чего: собрать управляемый промт картинки по формуле «субъект → окружение → свет → стиль → кадр → параметры» вместо свалки тегов.

Визуал/генерация

Промт для видео-генерации (Sora/Veo/Kling)

Для чего: описать клип так, чтобы видео-модель поняла сцену, движение камеры и тайминг — управляемый ролик вместо случайного.

Разработка

Написать тесты (happy / края / ошибки)

Для чего: сгенерировать тесты для функции — успешный путь, краевые случаи и обработка ошибок.

✓ Структура: матрица happy path + края + ошибки

Контент/YouTube

Монтажный план по транскрипту с тайм-кодами

Для чего: из сырого транскрипта/расшифровки получить план монтажа — что резать, склейки по тайм-кодам, где B-roll, титры и музыка.

Разработка

Геймдизайн: баланс механики и игровая экономика

Для чего: рассчитать кривые сложности, прогрессию и экономику ресурсов — формулы, числа, проверка на «гринд/инфляцию».

Разработка

Играбельный прототип игры на движке (Phaser / Godot / Unity)

Для чего: получить запускаемый код-скелет игры под выбранный движок — сцена, ввод, кор-механика, цикл проигрыша/победы.

Разработка

Game Design Document (GDD) из одной идеи

Для чего: превратить идею игры в один структурный документ — кор-луп, механики, прогрессия, контент, объём первой версии.

✓ Техника: структура GDD (Indie Game Academy, GDD template & how-to)

Разработка

План миграции легаси (оценка + безопасные шаги)

Для чего: оценить старый код и составить пошаговый план переноса/обновления без простоя — с приоритетами, рисками и стратегией отката.

Разработка

Архитектура MVP с нуля по идее (стек + схема БД + этапы)

Для чего: из идеи продукта получить архитектуру MVP — выбор стека с обоснованием, модель данных, ключевые риски и этапы запуска.

✓ Техника: спека как первичный артефакт (arxiv 2602.00180, AIWare 2026)

Разработка

Нарратив игры: квест и ветвящиеся диалоги NPC

Для чего: написать квест с целями и развязками + дерево диалогов NPC с характером, ветками и реакциями на выбор игрока.

Разработка

Бриф на пиксель-арт и игровые ассеты (для генерации/художника)

Для чего: получить точный промт-бриф под спрайты — палитра, размер, стиль, анимации, тайлсет — единый для всех ассетов.

Разработка

Spec-driven ТЗ приложения для агента-кодера

Для чего: написать исполняемую спеку (требования + контракты + критерии приёмки) как единый источник правды для ИИ-агента, который пишет код.

✓ Техника: spec-driven development, практика 2025 (Thoughtworks)

Контент/YouTube

Сценарий + раскадровка под ролик (кадр за кадром)

Для чего: из темы получить покадровый сценарий — закадровый текст, что в кадре, план съёмки, длительность каждого кадра.

Контент/YouTube

Заголовки для YouTube (10 шт. под CTR)

Для чего: получить 10 кликабельных заголовков под видео, не скатываясь в обманный кликбейт.

✓ Приём вариативной генерации на примерах (few-shot)