В последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью множества профессиональных сфер — от маркетинга и разработки программного обеспечения до дизайна и аналитики. Однако эффективность работы с ИИ напрямую зависит от того, насколько грамотно сформулирован запрос. Именно здесь на сцену выходит промт-инжиниринг — новая важная компетенция цифровой эпохи.

Промт-инжиниринг — это умение составлять запросы (промпты), которые позволяют ИИ выдавать максимально точные, релевантные и полезные результаты. Хорошо сформулированный промпт экономит время, увеличивает качество ответов и открывает невероятные возможности для автоматизации задач, создания контента и решения сложных проблем.

Наш курс предназначен для всех, кто хочет глубже освоить промт-инжиниринг на практике — независимо от опыта работы с ИИ. Вы научитесь управлять различными форматами данных, автоматизировать повседневные задачи и работать с мультимодальными системами, комбинируя текст, изображения и код. Отдельное внимание мы уделим безопасности, этике и конфиденциальности при взаимодействии с искусственным интеллектом.

Список занятий

Современные генеративные модели искусственного интеллекта совершили революцию в создании визуального контента. Такие системы, как DALL·E, MidJourney и Stable Diffusion, позволяют генерировать уникальные изображения по текстовым описаниям, открывая безграничные возможности для дизайнеров, маркетологов, художников и создателей контента. Однако ключевым фактором успеха является умение правильно формулировать промпты - текстовые запросы, которые направляют ИИ в процессе создания изображений.

Этот урок представляет собой подробное руководство по созданию эффективных промптов для генерации изображений.

Разработаем расширенную формулу промпта:
«[Субъект] + [Действие] + [Контекст] + [Стиль] + [Детали] + [Технические параметры]»

Расширенный пример:
"Фотореалистичный портрет пожилого моряка (субъект), смотрящего вдаль (действие), на палубе корабля во время шторма (контекст), в стиле голливудского кинематографа (стиль), с детализированными морщинами, каплями воды на лице, развевающейся седой бородой (детали), 8K, HDR, профессиональное освещение (технические параметры)"

Дополнительные элементы для уточнения:

1. Перспектива и ракурс:

• "вид с высоты птичьего полёта"
• "макросъёмка"
• "голландский угол"

2. Освещение:

• "контровой свет"
• "мягкое рассеянное освещение"
• "драматичные тени"

3. Цветовая палитра:

• "монохромная с акцентом на красный"
• "пастельные тона"
• "неоновая гамма"

4. Эмоциональная атмосфера:

• "ностальгическое настроение"
• "тревожная атмосфера"
• "радостная и светлая сцена"

DALL·E 3 (интегрирован в ChatGPT)

Преимущества:

• Лучшее понимание сложных контекстов
• Поддержка длинных описаний
• Возможность последовательных уточнений

Ограничения:

• Фильтрация некоторых типов запросов
• Меньший контроль над деталями
• Пример промпта:

"Создай серию из 4 стикеров для мессенджера с изображением кота в разных эмоциях: радость, грусть, удивление, злость. Стиль - плоский дизайн с толстыми контурами, яркие цвета, минималистичная композиция"

MidJourney (v6)

Преимущества:

• Высокохудожественные результаты
• Гибкие стилизации
• Поддержка параметров (--ar: соотношение сторон, --v: версия модели, --style: влияет на то, насколько сильно применяется «бьютификация»)

Ограничения:

• Требуется точная формулировка
• Сложности с техническими изображениями
• Пример промпта:

"Киберпанк-улица с неоновыми вывесками в дождь, вид от первого лица, детализированные отражения в лужах, атмосфера Blade Runner --ar 16:9 --v 6 --style raw"

Stable Diffusion (XL 1.0)

Преимущества:

• Полный контроль через негативные промпты
• Возможность тонкой настройки
• Локальный запуск

Ограничения:

• Требует технических знаний
• Менее интуитивен
• Пример промпта:

"Позитивный промпт: лучшее качество, шедевр, 1 девушка, сидит в кафе, читает книгу, солнечный свет из окна, детальные ресницы, мягкие тени, (зернистость плёнки: 0.5); Негативный промпт: низкое качество, плохая анатомия, размытость"

Решение сложных задач: ПРИМЕРЫ

Проблема 1: Несоответствие ожиданиям
Решение: Используйте метод "дробления":

• Сначала опишите общую сцену
• Затем уточните каждый элемент
• Наконец, задайте стиль и детали

Проблема 2: Артефакты генерации
Решение: Добавляйте в промпт:

• "идеальная анатомия, профессиональное фото, без искажений"

И используйте негативные промпты:

• "размыто, деформации, лишние конечности"

Проблема 3: Слишком общие результаты
Решение: Применяйте конкретные аналогии:

• "в стиле [конкретный художник]"
• "похоже на [известное произведение]"

Заключение и ключевые выводы

1. Качество изображения напрямую зависит от детализации промпта
2. Разные платформы требуют разных подходов к формулировкам
3. Итеративный процесс даёт лучшие результаты, чем разовые запросы
4. Комбинация технических и художественных описаний создаёт наиболее впечатляющие работы
5. Постоянный анализ и совершенствование промптов - ключ к мастерству

занятие 2
Мультимодальные промпты: работа с кодом

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня активно помогает разработчикам: от генерации кода до объяснения сложных алгоритмов и поиска ошибок. Однако качество результата напрямую зависит от того, насколько точно и грамотно сформулирован промпт (запрос). В этом уроке мы рассмотрим, как писать эффективные промпты для работы с кодом, научимся ставить технические задачи ИИ и обсудим особенности взаимодействия при разработке на разных языках программирования.

Как формулировать запросы для генерации кода

Когда вы хотите, чтобы ИИ написал код, важно понимать: чем точнее будет ваш запрос, тем лучше результат. Вот несколько принципов для создания хороших промптов:

1. Четкость задачи
Опишите, что именно должно делать приложение, функция или скрипт. Чем меньше двусмысленностей, тем выше качество ответа.
Плохо:
Напиши код для работы с файлами.
Лучше:
Напиши функцию на Python, которая читает CSV-файл и возвращает список словарей, где ключи — названия столбцов.

2. Указание языка программирования
ИИ может работать со многими языками — Python, JavaScript, SQL, C#, Java и др. Обязательно уточняйте, какой язык нужен.
Пример:
Напиши на JavaScript функцию, которая проверяет, является ли строка палиндромом.

3. Контекст использования
Если код должен работать в определённых условиях (например, в браузере, на сервере, в мобильном приложении), укажите это.
Пример:
Напиши SQL-запрос для PostgreSQL, который выбирает все записи старше 30 дней.

Запросы для объяснения кода

ИИ может не только писать код, но и объяснять его. Это полезно, если вы изучаете новый язык, разбираете чужой код или хотите быстро понять работу библиотеки.

1. Как просить объяснение

Пример промпта:
Объясни, что делает следующий код на Python.

2. Форматы объяснения
Вы можете уточнить, в каком стиле хотите получить ответ: короткое резюме, пошаговое объяснение или комментарии прямо в коде.

Примеры уточнений:

• "Объясни код пошагово."
• "Добавь комментарии к каждой строке."
• "Опиши алгоритм словами без технических терминов."

Запросы для отладки кода

ИИ помогает находить и исправлять ошибки. Главное — правильно представить проблему.

1. Как оформить баг-репорт для ИИ

• Приведите проблемный код.
• Опишите, какую ошибку получаете (сообщение об ошибке или некорректное поведение).
• Уточните, какой результат вы ожидали.

Пример промпта:
В этом коде на Python ошибка. Помоги исправить.
Ожидаю: подсчёт количества гласных в строке.
Ошибка: функция всегда возвращает 0.

(На самом деле тут ошибка в том, что строка vowels не учитывает заглавные буквы.)

2. Уточнения для более качественной отладки
Вы можете дополнительно указать:

• Версию языка (например, Python 3.10).
• Среду выполнения (например, браузер, сервер, мобильное приложение).
• Особые ограничения (например, нельзя использовать сторонние библиотеки).

Как описывать технические задачи для ИИ

Иногда нужно не просто написать кусочек кода, а сформулировать более сложную задачу: создание функции, модуля, API или скрипта для автоматизации.

Структура хорошего запроса

• Цель: что нужно получить в итоге.
• Входные данные: что подаётся на вход.
• Выходные данные: что должно быть на выходе.
• Особенности или ограничения: например, производительность, читаемость кода, совместимость.

Пример полного запроса:
Напиши на Python функцию для парсинга CSV-файла.
Требования:

• Вход: путь к файлу.
• Выход: список словарей, где ключи — названия колонок.
• Обработка ошибок: если файл не найден, вывести сообщение об ошибке.
• Использовать стандартные библиотеки (не pandas).

Форматирование задачи
Если задача длинная, оформляйте её списками или разделами. Это помогает ИИ лучше «видеть» структуру задачи и выдавать более структурированный ответ.

Особенности работы с разными языками

Python

• Хорошо подходит для задач автоматизации, работы с данными, API.
• Просите писать чистый, читаемый код (например, с использованием type hints).

Пример уточнения:
Напиши функцию на Python с аннотациями типов.

JavaScript

• Часто требуется уточнять, где именно будет работать код: в браузере, в Node.js, на сервере.
• Можно просить писать код в стиле async/await для работы с асинхронными операциями.

Пример уточнения:
Напиши асинхронную функцию на JavaScript для загрузки данных по URL.

SQL

• Важно указывать тип базы данных: PostgreSQL, MySQL, SQLite и т.д., так как синтаксис может различаться.
• При описании задачи можно отдельно указывать: нужно ли создание таблиц, индексов, внешних ключей.

Пример уточнения:
Напиши запрос для создания таблицы пользователей в PostgreSQL с полями: id (первичный ключ), email (уникальный), дата регистрации.

Примеры плохих и хороших промптов

Практические советы для улучшения качества промптов

• Разбивайте задачи: Если задача сложная, делите её на части и задавайте поэтапно.
• Используйте примеры: Приводите примеры входных и ожидаемых выходных данных.
• Просите оптимизации: Можно попросить улучшить предложенный код: "Сделай его быстрее", "Уменьши количество строк", "Сделай совместимым с Python 3.11".

Пример запроса на оптимизацию:
Вот код сортировки списка. Сделай его более эффективным для списков длиной больше 1000 элементов.

Работа с ИИ для генерации и анализа кода — это навык, который развивается через практику. Важно помнить, что ИИ — не магия, а инструмент, которому нужна чёткая постановка задачи. Точно сформулированный промпт позволит получать более релевантные, точные и эффективные ответы. В этом уроке мы рассмотрели основные подходы к созданию промптов для генерации кода, объяснения и отладки, а также разобрали особенности работы с разными языками программирования.
На следующем уроке мы объединим навыки создания текстов, изображений и кода для решения комплексных задач!

Занятие 3
Комбинированные задачи: текст + изображения + код

В реальных проектах редко бывает достаточно сгенерировать только текст или только код. Все чаще требуется комплексный контент: инструкции с иллюстрациями, обучающие статьи с кодовыми примерами, визуализации данных с описаниями. Создание таких материалов с помощью ИИ требует особого подхода: нужно грамотно комбинировать разные форматы и избегать конфликтов между ними. В этом уроке мы разберём, как правильно составлять промпты для сложных задач, комбинирующих текст, изображения и код.

Что такое комбинированные промпты?

Комбинированный промпт — это запрос к ИИ, который требует выдачи нескольких типов контента в рамках одного ответа:

• Тексты: объяснения, инструкции, описания.
• Изображения: иллюстрации, схемы, графика.
• Код: скрипты, примеры программ, алгоритмы.

Примеры задач:

• Создать обучающую статью о машинном обучении с кодовыми примерами и диаграммами.
• Написать пошаговую инструкцию по установке программы с иллюстрациями интерфейса.
• Сгенерировать презентацию с текстовыми тезисами и сопровождающими картинками.

Принципы работы с мультимодальными промптами

1. Разделение запроса на части
Если в одном промпте смешивать требования без структуры, ИИ может запутаться. Чтобы избежать этого:

• Чётко разделяйте текстовую, графическую и кодовую части.
• Используйте нумерацию, заголовки или маркированные списки в самом запросе.

Пример промпта:
Создай обучающий материал на тему "Что такое рекурсивные функции".

1. Дай текстовое объяснение простыми словами (до 300 слов).
2. Приведи код на Python с комментариями.
3. Нарисуй простую диаграмму, иллюстрирующую рекурсивный вызов функции.

2. Чёткое указание формата каждого блока
Не просто просите "поясни и нарисуй", а точно опишите, что именно должно получиться:

• Размер текста (в словах, абзацах).
• Стиль иллюстрации (схема, картинка в стиле 3D, инфографика).
• Формат кода (чистый код, код с комментариями, объяснения рядом с кодом).

Пример:
Напиши инструкцию в 3 шага, каждому шагу добавь короткий комментарий в коде, а затем создай схематичную иллюстрацию процесса.

3. Последовательность генерации
Важно понимать, что ИИ легче справляется, если сначала запросить один тип контента, а потом другой.
Лучший порядок:

1. Сначала текст (объяснения, структура).
2. Затем код (подкрепление примерами).
3. Потом изображения (иллюстрации текстовых и кодовых идей).

Типичные ошибки при создании мультимодальных промптов

1. Смешивание инструкций
Плохой пример:
"Объясни, покажи, нарисуй, напиши код" — без указания порядка.
Лучше:
"Сначала объясни, затем напиши код, затем создай изображение."

2. Недостаточная конкретика
Плохой запрос:
"Сделай красивую картинку по теме кода."
Лучше:
"Создай минималистичную схему, показывающую, как функция вызывает саму себя (рекурсия)."

3. Конфликт форматов
Если в одном запросе требовать несовместимые задачи ("напиши статью на 2000 слов и помести её в одну картинку"), ИИ может не понять, что требуется.
Избегайте противоречий: каждая часть должна быть логично самостоятельной.

Примеры правильных комбинированных промптов

Пример 1: Инструкция по установке со скриншотами и кодом
Составь пошаговую инструкцию по установке Python на Windows:

1. Напиши текстовый список шагов.
2. Для каждого шага придумай короткую подпись к скриншоту.
3. Приведи пример проверки установки через командную строку (код).

Пример 2: Обучающая статья о нейронных сетях
Напиши короткую статью (до 500 слов) о том, как работает нейронная сеть.

1. Используй простые сравнения для объяснения.
2. Добавь код на Python для создания простой нейросети с Keras.
3. Создай схему с тремя слоями: входным, скрытым и выходным.

Пример 3: Визуализация алгоритма
Опиши алгоритм быстрой сортировки:

1. Объясни словами принцип работы.
2. Напиши код на JavaScript.
3. Создай пошаговую диаграмму сортировки массива из 6 элементов.

Техники улучшения качества мультимодальных промптов

1. Использование шаблонов
Чтобы ускорить составление сложных промптов, можно использовать готовые структуры. Например: шаблон для обучающей статьи:

• Введение (о чём статья).
• Теория (объяснение идеи).
• Пример кода.
• Иллюстрация процесса.
• Заключение.

2. Уточняющие инструкции
Можно попросить ИИ следовать конкретному стилю или структуре.
Примеры инструкций:

• "Используй короткие абзацы по 3–4 предложения."
• "В коде добавляй комментарии после каждой важной строки."
• "Сделай инфографику в стиле минимализма, без текста."

3. Последовательная генерация
Если задача сложная, эффективнее разбить её на серию промптов:
Схема работы:

1. Генерируем текст.
2. На основе текста просим код.
3. На основе кода и текста просим картинку.

Такой подход даёт больше контроля над процессом и итоговым качеством.

Инструменты для работы с комбинированными задачами

1. Платформы генерации изображений

• DALL·E — создание иллюстраций по тексту.
• MidJourney — генерация художественных образов.
• Stable Diffusion — открытая модель для детальной кастомизации картинок.

2. Генерация кода

• OpenAI Codex — генерация кода по описанию.
• GitHub Copilot — помощь в написании кода прямо в IDE.

3. Интеграция разных форматов
Для объединения текста, кода и картинок в единый продукт подойдут:

• Notion — для статей с кодом и картинками.
• Google Docs — для совместной работы над текстами.
• Markdown-редакторы — для создания лёгких текстов с кодовыми вставками.

Комбинированные промпты — это шаг вперёд в умении работать с ИИ. Они позволяют создавать полноценные обучающие материалы, презентации, технические статьи и проекты, экономя время и повышая качество. Чтобы добиться лучших результатов, важно структурировать запросы, точно формулировать требования к каждому типу контента и соблюдать последовательность в генерации. Освоив эти навыки, вы сможете создавать контент на уровне профессиональной команды — в одиночку и с минимальными затратами.

На начальных этапах работы с искусственным интеллектом кажется естественным вручную составлять промпты для каждой задачи. Однако по мере роста количества задач и увеличения требований к качеству становится ясно: без автоматизации не обойтись. В этом уроке мы разберем, как систематизировать работу с промптами, создавать шаблоны для повторяющихся задач, использовать базы данных и инструменты типа Notion и Airtable для управления промптами.

Что такое автоматизация промптов?

Автоматизация промптов — это процесс организации работы так, чтобы минимизировать необходимость ручного составления запросов каждый раз с нуля.

Она включает:

• Создание шаблонов промптов.
• Категоризацию и систематизацию промптов.
• Автоматическую генерацию промптов на основе переменных данных.
• Использование инструментов управления знаниями (например, Notion, Airtable).

Зачем автоматизировать:

• Экономия времени.
• Стабильность качества.
• Быстрое масштабирование задач.
• Минимизация ошибок.

Шаблоны промптов: основа автоматизации
Шаблон промпта — это заранее заготовленная форма запроса, в которую подставляются разные данные в зависимости от задачи.

Структура шаблона:

• Общая рамка запроса.
• Места для переменных (например, [Тема], [Формат], [Язык]).

Пример шаблона:
Напиши [Тип документа] на тему [Тема] в стиле [Стиль] объёмом [Объём слов].

Как создавать эффективные шаблоны
Шаги:

1. Определите часто повторяющиеся задачи.
2. Выделите неизменные части промпта.
3. Определите переменные части.
4. Создайте универсальный текст с подстановочными знаками.

Пример:
"Создай текст [Тип текста] о [Предмет], включив [Количество пунктов] ключевых идей, используя стиль [Стиль изложения]."
Важно:
Шаблоны должны быть конкретными, но гибкими, чтобы легко адаптироваться под разные задачи.

Классификация промптов

Чтобы быстро находить нужный шаблон, важно грамотно классифицировать промпты.

1. Способы классификации

• По типу задачи: генерация текста, кода, изображений, анализа данных.
• По тематике: маркетинг, программирование, обучение, документация.
• По стилю: деловой, креативный, технический.
• По уровню сложности: базовые, продвинутые.

Пример классификации:

2. Как настроить удобную систему поиска

• Используйте теги: #текст #Python #инструкция
• Создавайте папки и таблицы по категориям.
• Встраивайте фильтры и поиск по ключевым словам.

Инструменты для работы с базами промптов

Два удобных инструмента для организации базы промптов — Notion и Airtable. Рассмотрим их подробнее.

Notion

Преимущества:

• Простая структура страниц.
• Поддержка таблиц, баз данных и тегов.
• Возможность создавать вложенные шаблоны.
• Интеграция с другими сервисами.

Как использовать Notion:

1. Создайте базу данных «Шаблоны промптов».
2. Добавьте поля:

• Название промпта.
• Тип задачи.
• Переменные.
• Описание.
• Примеры использования.

3. Используйте теги для быстрого поиска.

Пример страницы в Notion:

• Название: Шаблон генерации статьи
• Тип: Текст
• Шаблон: "Создай статью на тему [Тема] объёмом [Кол-во слов] в стиле [Стиль]."
• Примеры применения: Посты в блоге, обучающие материалы.

Airtable

Преимущества:

• Удобные таблицы с фильтрацией и сортировкой.
• Возможность связывать записи между собой.
• Автоматизация через скрипты и интеграции.

Как использовать Airtable:

1. Создайте таблицу с колонками:

• Категория.
• Название шаблона.
• Полный текст шаблона.
• Примеры промптов.

2. Настройте фильтры: например, «Показать только промпты для кода».

Расширенные функции Airtable:

• Автоматические напоминания о необходимости обновить шаблон.
• Интеграция с Zapier для автоматической генерации новых промптов.

Автоматическая генерация промптов

1. Использование переменных и автозаполнения
Можно создавать системы, где переменные автоматически подставляются в шаблон на основе форм.

Инструменты для этого:

• Google Forms + Google Sheets.
• Notion с формулами.
• Airtable Automations.

Пример автоматизации:

• Пользователь выбирает тему ("маркетинг нового продукта").
• Система автоматически генерирует промпт:

"Создай рекламный текст для продвижения [нового продукта] с акцентом на [ключевое преимущество], в стиле [энергичный / деловой / эмоциональный]."

2. Интеграция с API
Для продвинутых пользователей можно настроить автоматизацию через API:

• Создание промптов динамически по данным из CRM-системы.
• Генерация ответов и их публикация автоматически.

Практические советы по автоматизации промптов

• Начинайте с малого: сначала сделайте 5–10 шаблонов для самых частых задач.
• Периодически обновляйте шаблоны: добавляйте новые варианты, улучшайте формулировки.
• Анализируйте эффективность: какие шаблоны дают лучшие результаты, какие стоит переписать.
• Собирайте обратную связь: особенно если шаблоны используются командой.
• Документируйте правила написания промптов: чтобы новые члены команды быстро включались в процесс.

Автоматизация работы с промптами — это не просто удобство. Это ключ к масштабированию вашей работы с ИИ. Правильно организованная база промптов позволяет быстрее получать качественные результаты, упрощает совместную работу в команде и открывает путь к созданию более сложных автоматизированных систем.
Освоив принципы создания шаблонов, классификации и автоматизации, вы переходите на новый уровень эффективности, где каждый запрос становится предсказуемым, чётким и результативным.
На следующем уроке мы обсудим важнейшие вопросы безопасности и этики в работе с ИИ — чтобы использовать технологии осознанно и ответственно.

занятие 5
Безопасность и этика в промт-инжиниринге

Промт-инжиниринг — это мощный инструмент взаимодействия с искусственным интеллектом. Но с большой силой приходит и большая ответственность. Неправильные запросы могут привести к распространению ложной информации, утечке конфиденциальных данных или даже к созданию вредоносного контента.
В этом уроке мы разберем принципы безопасной и этичной работы с ИИ: как правильно формулировать запросы, проверять достоверность ответов и соблюдать правила конфиденциальности.

Почему безопасность и этика важны?

Риски при работе с ИИ:

• Распространение дезинформации: ИИ может уверенно генерировать неправдивые данные.
• Утечка личной информации: В запросах могут случайно оказаться приватные данные.
• Создание вредоносных решений: Например, запросы, связанные с разработкой вирусов или фишинговых писем.
• Юридические последствия: Нарушение авторских прав, GDPR и других законов о защите данных.
• Урон репутации: Ошибки в автоматическом контенте могут навредить вашему имиджу.

Как избегать вредоносных ответов
ИИ-ассистенты стараются следовать этическим нормам, но всё же важно самому уметь правильно строить промпты.

1. Ясно формулируйте задачи
Правильный подход:

• Уточняйте контекст задачи.
• Чётко указывайте желаемый формат ответа.
• Избегайте формулировок, которые могут быть поняты неоднозначно.

Пример:
Плохой промт: "Сделай рассылку для привлечения клиентов любой ценой."
Хороший промт: "Создай пример честной рекламной рассылки, соответствующей законам о защите прав потребителей."

2. Оценка ответов на адекватность
После получения результата:

• Проверьте факты (особенно даты, имена, статистику).
• Оцените тональность ответа: нет ли скрытой агрессии, дискриминации, необоснованных утверждений.
• Следите за соблюдением законов (например, нет ли нарушений авторских прав).

Совет: При работе с важными задачами запрашивайте у ИИ ссылки на источники или уточняйте: "На основании каких данных сделан этот вывод?"

3. Ограничение запроса
При необходимости можно заранее задать рамки:
"Пожалуйста, соблюдай нейтральность, используй только проверенные данные и не используй оскорбительных выражений."
Таким образом вы дополнительно страхуете себя от нежелательных отклонений.

Конфиденциальность данных: что нельзя спрашивать у ИИ

ИИ — это инструмент, который работает на основе обучения на больших массивах данных, но не хранит историю запросов пользователей в открытом доступе. Тем не менее, разумная осторожность всегда обязательна.

1. Какие данные не стоит использовать в промптах

• Персональные данные: ФИО, паспортные данные, адреса, телефоны, email-адреса.
• Данные клиентов/сотрудников: Любая информация, которая может идентифицировать человека.
• Финансовая информация: Номера счетов, карточек, финансовые отчеты.
• Конфиденциальные бизнес-проекты: Стратегии, внутренние документы, бизнес-планы.
• Медицинские данные: Истории болезни, диагнозы без согласия пациента.

Пример плохого запроса:
"Составь письмо для клиента Иванова Сергея Петровича с его номером договора 4578-AB."
Как правильно:
"Составь стандартное письмо для клиента, уточняя номер его договора."

2. Как обезличивать информацию

• Используйте обобщения: "Клиент", "Партнер", "Пользователь".
• Заменяйте реальные цифры и имена на нейтральные или псевдонимы.
• Работайте на тестовых наборах данных.

Принципы этичного промт-инжиниринга

1. Прозрачность

• Сообщайте, если текст, код или изображение были сгенерированы с помощью ИИ.
• Не выдавайте сгенерированные материалы за работу человека без уточнения.

2. Ответственность

• Понимайте, что окончательное решение всегда остаётся за вами.
• Не перекладывайте вину за ошибки на ИИ — он лишь инструмент.

3. Честность

• Не используйте ИИ для обмана, создания фальшивых новостей или манипуляций.
• Проверяйте факты перед публикацией контента.

4. Справедливость и инклюзивность

• Следите, чтобы сгенерированный контент не дискриминировал людей по полу, возрасту, национальности и другим признакам.
• Старайтесь избегать стереотипов в формулировках промптов.

Проверка информации, полученной от ИИ

ИИ умеет красиво "выдумывать", даже если не уверен в ответе. Чтобы избежать распространения фальшивой информации:

• Проверяйте факты вручную
• Используйте надёжные источники (например, официальные сайты, научные публикации).
• Сравнивайте информацию в нескольких независимых источниках.
• Спрашивайте дополнительные детали
• Если ИИ дает ответ на серьёзную тему (например, юридическую или медицинскую), уточняйте:

"Приведи ссылки на авторитетные источники."
"Какой уровень уверенности в этом ответе?"


Безопасность и этика в промт-инжиниринге — это не просто "приятные дополнения". Это фундамент, который обеспечивает доверие к вашей работе, защищает данные и делает использование ИИ ответственным и осознанным.
Помните: качественный результат складывается не только из того, насколько креативный у вас промпт, но и из того, насколько он безопасен, уважителен и честен.
Освоив базовые принципы, вы будете не только эффективным промт-инженером, но и профессионалом нового поколения, который осознанно использует технологии во благо.