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, 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

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 (упакованный, переиспользуемый ассистент)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.

Ментальная подсказка:

  • Нужна непрерывность между множеством чатов с общим контекстом? → Project.
  • Нужен переиспользуемый специалист, которым можно делиться и который ведёт себя одинаково каждый раз? → Custom GPT.

Тонкий подвох для пользователей Claude: чат Custom GPT 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.

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 Custom GPTs 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, какие модели поддерживают canvas, может меняться, и не каждая модель с ним сопряжена. Если canvas не появляется, дело может быть в выбранной модели — переключите модели или проверьте актуальную документацию, а не предполагайте, что что-то сломалось.

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.

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 выбранную модель прежде, чем 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 ассистент (Custom GPT)? Выбор не того — самая частая ранняя ошибка.
  • Сопряжение функция ↔ модель. В ChatGPT то, доступен ли canvas (или конкретный инструмент), может зависеть от выбранной модели. Когда чего-то не хватает, проверяйте модель первым делом.
  • 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 / 6

Проверьте себя

0/3
  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. Canvas не появляется, когда вы этого ожидаете. Что вероятнее всего проверить первым делом?
Key takeaways
  • Почти нет новой концепции — Projects ≈ Claude Projects, Custom GPTs ≈ упакованный переиспользуемый ассистент, canvas ≈ Artifacts, function calling ≈ использование инструментов.
  • Уясните одно различие правильно: Projects = организовать множество чатов; Custom GPTs = переиспользуемый специалист, которым можно делиться.
  • 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↔модель 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​