Работа с DeepSeek: Наш путь к идеальным промптам - с чегом мы начинали

Когда мы только начинали работать с ИИ, у нас не было готовых шаблонов и наработанных стилистик. Мы действовали методом проб и ошибок, и именно те первые, «черновые» промпты стали фундаментом для всего, что мы используем сегодня, а они применяются повсеместно:

• генерация статей
• оформление новостей
• публикация в социальных сетях
• оформление реестра ошибок
• подготовка речи для видео
• формирование технической документации
• подготовка паспортов ПО
• создание руководств
• и т.д (т.п.)

В этом материале мы решили вернуться к истокам и показать вам те самые рабочие инструменты, с которых всё начиналось. Возможно, они помогут и вам сделать первые шаги в мире эффективного взаимодействия с ИИ!

Первые эксперименты: как мы начинали настраивать промпты

Сначала мы просто пробовали. Иногда получалось, часто — нет. Но каждая неудача помогала понять, чего не хватает нашему запросу. Постепенно мы выработали простой и понятный метод, который и сейчас иногда используем для тестирования новых тем или форматов.

Последовательность действий:

1. Создаем новый чат — для исключения наложения «Опыта» в рамках существующих сессий чатов.
2. Используем промпт, который хотим улучшить, параметризуем его.
3. Отправляем и ждем результата.
4. Отправляем новый запрос, в котором требуется улучшить стилистику для получения нужного текста.
5. В результате он поправит тег со «Стилистикой» и появится новый промпт.
6. Далее повторяем данные действия с новым промптом (1-5) пока не будем получать требуемый результат.

Этим шаблоном мы пользовались, когда нужно было «объяснить» ИИ, какой стиль нам нужен. Мы просто показывали пример и просили подсказать, как изменить запрос. До смешного просто — но это работало!

Промпт для адаптации стилистики речи, меняем параметр текст_результата.

Проанализируй полученный результат и дай рекомендации, что необходимо поменять в теге <стилистика>, чтобы получить подобный результат в теге <результат>
<результат>текст_результата</результат>

Пример использования:

Проанализируй полученный результат и дай рекомендации, что необходимо поменять в теге <стилистика>, чтобы получить подобный результат в теге <результат> <результат>Работа DeepSeek: о возможностях, методике изучения и рекомендациях</результат>

Когда у нас накапливалась куча идей и правок, мы использовали этот простой промпт. Он помогал превращать наш поток сознания в четкие инструкции. До сих пор иногда пользуемся им для быстрых правок!

Структурируй стилистику: <текст_стилистики>

Первые шаги в генерации заголовков

С заголовками была отдельная история. Мы перепробовали десятки подходов, пока не нашли тот, что давал стабильно хорошие результаты. Вот те самые первые промпты, с которых мы начинали — возможно, они станут для вас таким же хорошим стартом, как когда-то для нас.

Этот пример стал для нас настоящим открытием. Мы впервые увидели, как небольшая корректировка запроса может кардинально менять результат. После этого мы стали экспериментировать больше!

Меняем параметр текст_статьи на текст из статьи в формате html.

1. Изучи текст в теге <блок_статьи> 2. Напиши 10 опций заголовков с учетом стилистики в теге <стилистика_речи>
<блок_статьи>текст_статьи</блок_статьи><стилистика>
1. Использовать структуру: "[Объект] + глагол/существительное: ключевые тезисы".  
2. Делать акцент на обобщенные аспекты ("возможности", "методика", "рекомендации").  
3. Допускать вариативность: можно начинать с объекта (DeepSeek) или действия ("Работа DeepSeek").  
4. Сохранять краткость, но избегать перечисления деталей.  
5. Включать глаголы-связки ("о", "про", "и") для плавности.  
6. Выделять 2–3 главных аспекта, разделяя их запятыми. 
</стилистика>

Мы брали реальные тексты из нашей работы и смотрели, какие заголовки предлагает ИИ. Этот пример — один из первых, где мы получили по-настоящему удачные варианты.

1. Изучи текст в теге <блок_статьи> 2. Напиши 10 опций заголовков с учетом стилистики в теге <стилистика_речи> <блок_статьи>В данной статье мы осуществляем анализ и применяем функциональные возможности DeepSeek для решения наших задач в части автоматизации наполнения контента.</блок_статьи><стилистика>
1. Использовать структуру: "[Объект] + глагол/существительное: ключевые тезисы".  
2. Делать акцент на обобщенные аспекты ("возможности", "методика", "рекомендации").  
3. Допускать вариативность: можно начинать с объекта (DeepSeek) или действия ("Работа DeepSeek").  
4. Сохранять краткость, но избегать перечисления деталей.  
5. Включать глаголы-связки ("о", "про", "и") для плавности.  
6. Выделять 2–3 главных аспекта, разделяя их запятыми. 
</стилистика>

Мы любили экспериментировать с разными подходами. Эта табличка — из наших ранних архивов, где мы «подгоняли» наши промпты и использовали их при генерации с помощью API другого ИИ.

Наши первые технические тексты

С техническими заданиями было сложнее всего. Мы долго искали подход, который бы обеспечивал точность без потери читабельности. Эти промпты — то, с чего мы начинали, и что до сих пор может быть полезно новичкам.

Этим шаблоном мы пользовались, когда нужно было улучшить уже готовый технический текст. Он помогал находить места, где можно было выразиться точнее или понятнее.

Меняем параметр заменить_текст:

Улучши текст в теге <блок_статьи> с учетом стилистики в теге <стилистика> <стилистика> 1. Общий стиль Нейтрально-технический. Минималистичные формулировки. 2. Структура предложений Короткие, четкие предложения. Допускаются 1–2 уточнения для ясности (без избыточности). 3. Лексика и тон Без вводных слов, разговорной лексики, эмоциональных оборотов. Свободные синтаксические конструкции — только по необходимости. 4. Фокус Практическое применение. Обязательное сохранение ключевых параметров. 5. Допущения Развернутые пояснения — только если критично для понимания. Максимальная лаконичность без потери смысла. </стилистика>
<блок_статьи>заменить_текст</блок_статьи>

Мы проводили анализы и сравнивали результаты которые, давали разные ИИ при одинаковых промптах:

Наши пробы в видео-контенте

Когда мы впервые попробовали делать описания для видео, мы снова вернулись к базовым принципам. Эти промпты помогли нам понять, чем видео-контент отличается от текстового и как с ним работать.

Этим шаблоном мы пользовались для самых первых видео-описаний. Он простой, но эффективный — отлично подходит для начала работы с видео-контентом.

1. Изучи текст <ткст> и заголовок <зглвк>
2. Напиши на основе него вводную к видео с учетом стилистики в теге <стлст>
<зглвк>указать_заголовок</зглвк>
<ткст>указат_текст</ткст>
<стлст>1. Структура текста
Введение в проблему (почему это важно).
Предложение решения (какой инструмент/метод помогает).
Практическое применение (как это использовать).
Призыв к действию (что делать дальше).

2. Лексика и тон
Простые, но технически точные формулировки.
Активные глаголы ("рассмотрим", "покажем", "поможет").
Прямые обращения ("вы сможете", "вам потребуется").

Избегать:
Слишком сложных технических терминов без пояснений.
Пассивных конструкций ("может быть использован" → лучше "вы можете использовать").</стлст>

Этот пример мы до сих пор показываем коллегам, которые только начинают работать с видео. Он наглядно показывает, как даже простой промпт может дать отличный результат:

Вы уже зарегистрировали промышленный образец в ФИПС? Поздравляем! Но что делать дальше? Как контролировать его использование и защищать свои права?
В этом видео мы покажем, где искать информацию о зарегистрированном образце, разберём, какие изменения важно отслеживать, и подскажем, на что обращать внимание, чтобы избежать рисков.
После просмотра вы сможете уверенно сопровождать свой промышленный образец и оперативно реагировать на нарушения. Не пропустите — это важно для защиты ваших разработок!