Перейти к основному содержимому

Перевод промптов между ИИ

Средний
What you'll learn
  • Знать, какие основы промптинга переносятся на любую модель без изменений
  • Замечать те немногочисленные поверхностные детали, которые различаются при смене модели или вендора
  • Освоить переносимый рабочий процесс, который перемещает промпт на новую модель без переписывания
  • Избежать ловушки двойного промптинга рассуждающей модели фразой про пошаговое размышление

Хорошая новость: основы промптинга переносятся на любую модель. Если вы умеете хорошо промптить Claude, вы умеете хорошо промптить ChatGPT, Gemini или Llama. Несколько поверхностных деталей различаются — вот «розеттский камень».

Что переносится везде​

Это работает на всех — речь о коммуникации, а не о вендоре:

  • Давайте контекст: цель, аудитория, формат, тон (Основы промптинга).
  • Примеры (few-shot).
  • Просите рассуждения на сложных задачах.
  • Ограничивайте вывод (длина, формат, «только JSON»).
  • Итерируйте простым языком.
  • Роли / системные промпты — у каждой крупной модели есть это понятие (Роли).

Освойте это один раз — и вы мобильны.

Что различается (и что подстроить)​

АспектНа что обратить внимание при переключении
Подсказки структурыClaude любит XML-теги; другие модели принимают их, но могут предпочитать Markdown-заголовки или JSON.
Интенсивность тонаСтарые модели терпели напористые/CAPS-промпты; новые буквально следующие модели предпочитают спокойные, конкретные инструкции. Перенастраивайте под каждую модель.
Рассуждение«Думай шаг за шагом» помогает некоторым; специализированные рассуждающие модели делают это внутренне — не дублируйте.
ПредзаполнениеВкладывание слов в уста ассистента — рычаг в стиле Claude; поддержка в других местах различается.
Вес системного промптаОн есть у всех, но насколько строго ему следуют — различается, тестируйте.
Вызов инструментов/функцийТа же концепция, разные схемы запросов у каждого провайдера.
Шесть поверхностных различий
Нажмите Enter или пробел, чтобы перевернуть карточку. Используйте стрелки влево и вправо для перехода между карточками.Показан термин.
1 / 6

Переносимый рабочий процесс​

Guided walkthrough1 of 4
  1. Составьте промпт из контекста, формата и примеров — частей, которые переносятся на любую модель. Пока не встраивайте вендор-специфичный синтаксис.

Поскольку меняется только поверхность, один хорошо структурированный промпт обычно переносится с правкой в одну строку. Вот пример, написанный универсальным способом — контекст, явный формат и чёткая задача, без вендор-специфичного синтаксиса, который пришлось бы убирать:

Переносимый, нейтральный к вендору промпт

You are a technical editor. Rewrite the text below to be clearer and more concise.

Constraints:
- Keep every fact unchanged.
- Target a general professional audience.
- Return only the rewritten text, no preamble.

Text:
"""
[paste the draft here]
"""

Этот промпт работает как есть на Claude, GPT, Gemini или открытой модели. Если модель игнорирует требование «вернуть только переписанный текст» — это ваша единственная поверхностная правка: ужесточите ограничение или, на Claude, предзаполните ответ.

:::tip Не переписывайте с нуля Переход на новую модель редко требует нового промпта — обычно лишь подстройки тона/формата. Ваша структура и примеры переносятся. :::

Проверьте себя

0/3
  1. Что из этого НЕ переносится между моделями и требует перенастройки при смене?
  2. Вы переносите промпт на специализированную рассуждающую модель. Что сделать с инструкцией «думай шаг за шагом»?
  3. Каков рекомендуемый способ перенести промпт на новую модель?
Key takeaways
  • Основы — контекст, примеры, рассуждение, ограничения вывода, роли — переносятся на любую модель без изменений.
  • Различаются лишь шесть поверхностных деталей: подсказки структуры, интенсивность тона, промпты на рассуждение, предзаполнение, вес системного промпта и схемы инструментов.
  • Смена модели — это правка, а не переписывание: сохраните универсальную структуру, протестируйте на целевой модели, меняйте по одному поверхностному рычагу за раз.
  • Держите промпты под контролем версий, чтобы переход между моделями был небольшим, проверяемым диффом.

Дальше​