Перейти к основному содержимому

ChatGPT для пользователей Claude

Начальный

Вы уже мыслите категориями Claude. И вот коллега делится с вами Custom GPT, или клиент живёт в ChatGPT, и вам нужно стать продуктивным там уже сегодня — без того, чтобы заново учиться пользоваться ИИ-ассистентом с нуля. Хорошая новость: почти всё, что вы знаете, переносится. Эта страница накладывает вашу ментальную модель Claude на ChatGPT, отмечает те немногие вещи, что действительно работают иначе, и подсказывает, когда каждая из них обычно проявляет себя лучше всего.

What you'll learn
  • Перевести концепции Claude в их эквиваленты в ChatGPT (Projects, Custom GPTs и Plugins, которые их заменяют, custom instructions/memory, canvas, выбор модели)
  • Понять, какие из ваших привычек в работе с промптами Claude переносятся без изменений (большинство из них)
  • Заметить те немногие вещи, которые действительно придётся скорректировать
  • Знать, когда обращаться к ChatGPT, а когда оставаться в Claude
Custom GPTs на пути к выходу — их заменяют plugins

OpenAI переводит custom GPTs на plugins, и после вывода из эксплуатации custom GPTs перестанут работать. Если коллега передаёт вам Custom GPT сегодня, он всё ещё запускается, но не стройте на нём ничего нового — прежде чем вкладываться, прочитайте Projects vs Custom GPTs ниже.

Карта концепций за 60 секунд​

Если вы прочитаете только один раздел, прочитайте этот. Вот как то, что вы знаете в Claude, соотносится с ChatGPT:

В Claude вы называете это…В ChatGPT это…Та же идея?
Claude Projects (рабочее пространство + файлы + инструкции проекта)ProjectsДа — почти та же концепция
Custom Style / сохранённый системный промпт, который вы переиспользуетеCustom GPTs — их заменяют Plugins (skills + apps)Близко, но с нюансом (см. ниже)
Ваши предпочтения на уровне аккаунта / «как я хочу, чтобы ты отвечал»Custom instructionsДа
Память Claude о прошлых чатахMemoryДа — та же идея, часто развивается
Artifacts (боковая панель для документов/кода)CanvasДа — та же идея
Выбор модели (Opus / Sonnet / Haiku)Выбор модели (уровни скорость vs рассуждения)Да — та же идея, другие названия
Использование инструментов / вызов функций (API)Function callingДа — та же форма, другие детали JSON

Вывод: почти нет новой концепции, которую нужно осваивать. Это в основном переименование и перемещение вещей, которые вы уже понимаете.

Projects vs Custom GPTs — единственное различие, которое стоит уяснить правильно​

Это тот единственный момент, где пользователи Claude чаще всего путаются, потому что у ChatGPT есть две вещи, которые обе ощущаются как «настроенный Claude», но предназначены для разных задач.

  • Projects — это организационная штука: рабочее пространство, объединяющее множество чатов, загруженные файлы и общие инструкции вокруг одного продолжающегося начинания. Смысл в непрерывности между несколькими разговорами. Обращайтесь к Project тогда, когда вы бы открыли Claude Project: длинная исследовательская нить, развивающийся текст, рабочий поток со справочными документами.

  • Custom GPTs — это упакованные ассистенты: сохранённая конфигурация (системный промпт, опциональные файлы знаний, включённые инструменты, иногда API-действия), которую вы вызываете как отдельный свежий чат с фиксированной персоной. Они созданы, чтобы их переиспользовали и делились ими, так что один человек создаёт экспертизу, а множество людей её запускают. Их выводят из эксплуатации.

  • Plugins — это замена: словами OpenAI, «переиспользуемый пакет для рабочего процесса, который может включать skills, apps или и то и другое» ("a reusable package for a workflow that can include skills, apps, or both") — skills несут инструкции о том, как выполнять работу, apps подключают ChatGPT к другим сервисам. Тот же инстинкт, что у Custom GPT, но шире.

Ментальная подсказка:

  • Нужна непрерывность между множеством чатов с общим контекстом? → Project.
  • Нужен переиспользуемый специалист, которым можно делиться и который ведёт себя одинаково каждый раз? → Plugin (и перенесите тот Custom GPT, который у вас уже есть).

Два подвоха для пользователей Claude:

  • Чат Custom GPT или Plugin обычно начинается с чистого листа каждый раз, имея только свои предустановленные инструкции плюс этот разговор — не ждите, что он вспомнит вашу прошлую сессию так, как это делает продолжающаяся нить Project.
  • Миграция не проходит без потерь. Custom actions приходится пересобирать отдельно — под поддерживаемый коннектор или ваш собственный MCP-сервер — так что GPT, который на них опирается, требует настоящей работы, а не конвертации в один клик. Если пересобирать придётся вам, Codex Agent Plugins описывает слой упаковки.

Custom instructions и memory — та же идея, немного другие слои​

В Claude вы задаёте глобальные предпочтения и позволяете ему помнить контекст. ChatGPT делает то же самое, только с более явными слоями, на которых можно задавать инструкции:

Guided walkthrough1 of 4
  1. Ваши постоянные предпочтения — тон, уровень детализации, на чём фокусироваться. Применяются ко всем чатам, как ваши предпочтения аккаунта в Claude.

Memory — это собственная развивающаяся система: ChatGPT может переносить контекст между отдельными чатами. Относитесь к тому, что он помнит, сколько и где это доступно (например, внутри упакованного ассистента или нет), как к изменчивому — это часто меняется, поэтому проверяйте текущее поведение, а не предполагайте.

Canvas — это Artifacts от ChatGPT​

Если вы любите Claude Artifacts — боковую панель, где документ или блок кода становится живым, редактируемым объектом — вы почувствуете себя как дома с canvas. Он открывает выделенную поверхность для редактирования при письме и написании кода, чтобы вы и модель могли править на месте вместо того, чтобы перегенерировать всё сообщение. Тот же инстинкт, другое название.

Одна вещь, за которой стоит следить (и хороший пример того, почему мы не зашиваем конкретику намертво): то, какую поверхность редактирования вы получите, зависит от того, где вы находитесь, а не только от того, что вы попросили. Актуальная документация OpenAI описывает поведение предпросмотра-и-редактирования как различающееся по поверхностям: десктопное приложение показывает предпросмотр сгенерированных документов рядом с чатом, в CLI визуального предпросмотра нет вовсе, а расширение для IDE просматривает файлы в редакторе. Выбранная модель тоже может иметь значение. Если боковая панель не появляется, подозревайте сначала свою поверхность или модель, а не баг.

Выбор модели — выбирайте по задаче, а не по названию​

Точно так же, как вы выбираете Opus vs Sonnet vs Haiku, ChatGPT просит вас выбрать модель — как правило, вдоль спектра скорость ↔ рассуждения (быстрые/мгновенные варианты для коротких ходов, варианты с более глубоким рассуждением для сложных задач, при этом верхние уровни доступны только на платных тарифах). Названия и количество уровней часто меняются; устойчивый навык тот же, что вы уже используете с Claude: сопоставлять модель со сложностью задачи и вашей терпимостью к задержке/стоимости.

Это ровно тот же подход, что в Выборе модели и Какой Claude мне использовать? — он не зависит от провайдера. Не заучивайте название модели; научитесь читать «быстрая vs глубокая» и выбирать соответственно.

Чтобы сделать мысль конкретной, а не для заучивания: на 7 октября 2026 года в выборе модели работают Astra (самая способная), GPT-6.1 Sol («производительность, близкая к Astra, для сложной работы при меньшей стоимости, чем у Astra» — "near-Astra performance for complex work at a lower cost than Astra"; раскатывается на Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu) и GPT-6 Luna (эффективная модель для сфокусированной работы большого объёма) — тогда как GPT-5.5 выводится из ChatGPT, ChatGPT Work и Codex 14 октября 2026 года, оставаясь доступной в API. Если вы читаете это значительно позже той даты, каждое название в этом абзаце, вероятно, уже сдвинулось. В этом и смысл.

Pro tip
  • Обращайтесь к быстрому/мгновенному уровню для рутинного черновика, форматирования и быстрых вопросов-ответов.
  • Обращайтесь к уровню с глубоким рассуждением для многошаговой логики, каверзного кода или тщательного анализа.
  • Если функция вроде canvas или инструмент кажется отсутствующей, подозревайте сначала свою поверхность (десктоп vs веб vs CLI vs IDE) или выбранную модель, а не баг.

Function calling — та же форма, другие детали JSON​

Если вы работали с использованием инструментов в Claude, function calling от OpenAI покажется мгновенно знакомым, потому что цикл тот же:

Guided walkthrough1 of 5
  1. Вы описываете каждый инструмент через имя, описание и JSON-схему его параметров (какие обязательны, их типы). Та же идея, что и определение инструмента в Claude.

Что идентично: цикл описать → модель-запрашивает → вы-выполняете → вернуть-результат → ответ, множественные/параллельные вызовы и принцип, что модель предлагает, ваш код распоряжается.

Что отличается и споткнёт вас, если вы копируете-вставляете: точные имена полей JSON, то, как вызовы инструментов и результаты представлены в списке сообщений, опции «strict»/структурированного вывода и конкретная форма API-эндпоинта. Как правило, применимая ко всем провайдерам: промпты и архитектура переносятся; детали формата передачи — нет — всегда перепроверяйте схему конкретного провайдера.

Что переносится (спойлер: почти всё)​

Ваши с трудом наработанные привычки Claude не пропадают зря. Вот что переносится по сути без изменений:

  • Структура промпта — чёткая роль, явная задача, примеры, запрошенный формат вывода → Основы промптинга
  • Осознанная подача контекста — вставляйте нужный материал, ограничивайте его, не сваливайте всё подряд
  • Запрос конкретного формата вывода — таблицы, JSON, шаги; работает так же
  • Итерация на месте — уточняйте через дополнительные запросы (а теперь и через canvas)
  • Цикл использования инструментов — описать инструменты, дать модели их вызвать, вернуть результаты → Использование инструментов
  • Выбор модели по сложности задачи — быстрая vs глубокая, то же самое решение

Нейтральный к провайдеру системный промпт — вставьте в Custom GPT или в инструкции Project

You are a {role}.
Goal: {one clear sentence}.
Rules:
- Use ONLY the context I provide; if the answer isn't there, say "I don't know".
- Be concise. No preamble.
- Output format: {exact format — e.g. a markdown table with columns X, Y, Z}.
When you need information you don't have, ask one focused question instead of guessing.

Что действительно стоит скорректировать​

Короткий, честный список вещей, которые на самом деле отличаются:

  • Два объекта «кастомизации», а не один. Решите заранее: продолжающееся рабочее пространство (Project) или переиспользуемый упакованный ассистент (Plugin — или Custom GPT на пути к тому, чтобы им стать)? Выбор не того — самая частая ранняя ошибка.
  • Custom GPTs — цель миграции, а не пункт назначения. OpenAI переводит их в Plugins и выводит из эксплуатации. Достался вам такой по наследству — планируйте перенос; нового не начинайте.
  • Сопряжение функция ↔ поверхность. В ChatGPT то, доступна ли панель предпросмотра/редактирования (или конкретный инструмент), может зависеть от того, где вы это запускаете, — и иногда от выбранной модели. Когда чего-то не хватает, проверяйте это раньше всего остального.
  • Формат передачи для инструментов. Концепция function calling идентична; детали JSON — нет — никогда не переиспользуйте точный JSON инструментов Claude дословно.
  • Изменчивая конкретика. Названия моделей, уровни, лимиты и цены меняются быстро. Выработайте привычку подтверждать у источника, ровно как вам следует делать и для Claude.

Когда каждый обычно проявляет себя лучше​

Оба — превосходные универсальные ассистенты, и разрыв на любой конкретной задаче часто мал и подвижен — так что относитесь к этому как к тенденциям, а не законам, и пусть решает ваша собственная оценка на ваших собственных данных:

  • Обращайтесь к ChatGPT, когда вам нужна именно его экосистема — Custom GPT, который команда уже поддерживает, Project, который настроил коллаборатор, или встроенный инструмент/интеграция, на которые вы там полагаетесь. Если ваш клиент или коллеги живут в ChatGPT, встретиться с ними там лучше, чем создавать трение.
  • Обращайтесь к Claude, когда вы уже в рабочем процессе Claude, вокруг которого построен этот сайт — Projects, Artifacts и паттерны промптинга/агентов, задокументированные по всему AILmanac — и хотите углубиться в них.

Честный ответ в большинстве случаев: тот, в котором вы (или ваша команда) уже настроены. Навык переносим; затраты на настройку — вот настоящая цена переключения.

Словарь ChatGPT — Claude
Нажмите Enter или пробел, чтобы перевернуть карточку. Используйте стрелки влево и вправо для перехода между карточками.Показан термин.
1 / 7

Проверьте себя

0/4
  1. Вам нужно рабочее пространство, которое держит вместе множество связанных чатов, справочных файлов и общих инструкций для продолжающегося исследовательского начинания. Что вы используете в ChatGPT?
  2. Вы использовали инструменты Claude. Что верно насчёт function calling у OpenAI?
  3. Предпросмотр в боковой панели не появляется там, где вы этого ожидаете. Что вероятнее всего проверить первым делом?
  4. Коллега передаёт вам Custom GPT, на который полагается команда. Как правильно поступить?
Key takeaways
  • Почти нет новой концепции — Projects ≈ Claude Projects, Plugin ≈ упакованный переиспользуемый ассистент, canvas ≈ Artifacts, function calling ≈ использование инструментов.
  • Уясните одно различие правильно: Projects = организовать множество чатов; Plugin = переиспользуемый специалист, которым можно делиться.
  • Custom GPTs переводят в Plugins, и их выведут из эксплуатации — переносите то, что вам досталось, не начинайте новые и заложите реальное время на custom actions.
  • Ваши привычки в промптинге, контексте, формате вывода и цикле инструментов переносятся без изменений — выбирайте модели по сложности задачи, так же как Opus/Sonnet/Haiku.
  • Скорректируйте лишь несколько вещей: два объекта кастомизации, сопряжение функция↔поверхность и детали JSON вызова инструментов.
  • Названия, уровни, лимиты и цены устаревают быстро — проверяйте конкретику в документации OpenAI, ровно как вам следует делать и для Claude.

Источники и что почитать ещё​

Дальше​