Создатель Claude Code Борис Черни рассказал, как он теперь промптит модели. По его словам, во времена Sonnet 3.5 аккуратно написанный промпт значил многое. Сейчас же это скорее вопрос коммуникации с моделью:

— что ты хочешь сделать;
— сколько усилий модели стоит потратить;
— как она поймет, что сделала все правильно.

Шаблон Бори – не единственный вариант. Но полезная идея здесь такая: модели не всегда нужны подробные указания, как именно выполнять задачу. Лишние и противоречивые инструкции могут мешать. Лучше ясно описать результат и ограничения, оставив ей пространство для выбора решений.

Но простота промпта не значит, что работа с ИИ везде стала простой. Нюансов много, и про них я рассказываю в подписке.

Еще до постановки задачи стоит выяснить, насколько хорошо вы в ней разбираетесь и какой информации не хватает. Я разобрал, как это делает Тарик Шихипар из команды Claude Code:

Карта и территория: как управляет ИИ один из создателей Claude Code

Базовую структуру промпта и дальнейшую работу с моделью я разобрал в основном руководстве по промптингу. Недавно обновил текст с учетом последних моделей:

Промпты в 2026 году: что работает, что нет и зачем вообще стараться

Раз уж речь зашла про GPT-6, Opus 5.5 и Fable 5.1, по ним у меня есть отдельные гайды. Общая структура запроса похожа, но у моделей есть свои особенности. Например, GPT-6 внимательнее следует длинным инструкциям, но может застревать на противоречиях. Fable 5.1 реже использует списки и выделения, поэтому желаемое оформление лучше оговорить. А для Opus 5.5 в гайде советую начинать со среднего уровня усилий, не выкручивая его сразу на максимум.

А еще в гайдах есть обзор новых умений этих моделей, в том числе инструкции по созданию визуала с помощью кода.

Руководство по GPT-6 и Claude Fable 5.1 – как управлять лучшими ИИ в мире?

Уровень GPT-6 — и в разы дешевле. Самый подробный гайд по Claude Opus 5.5

Отдельная головная боль – устаревшие промпты под модели прошлых поколений и скиллы, которые забились мусором. Лишние инструкции могут появиться и в промпте, который за вас написал вполне современный ИИ. Задача остается актуальной, а накопленные правила уже мешают ее решать. Это и есть промпт-долг. Как с ним бороться:

80% инструкций – в мусор! Как теперь пишут промпты в OpenAI и Anthropic

Если какие-то инструкции приходится повторять постоянно, их стоит перенести в пользовательский промпт, а устойчивые сведения о себе – в память модели. Как это устроить:

Как правильно писать пользовательский промпт и управлять памятью ИИ о вас

При работе с ИИ-агентами часто полезно переходить к циклам: агент получает задачу, выполняет ее, проверяет результат и дорабатывает. Как строить такие циклы, давать агенту надежную проверку и понимать, когда вмешаться человеку:

Промпт, проверка, повтор: учим ИИ работать циклами – в коде, текстах и повседневных задачах

Ну и бонусом – совсем новый гайд про "точку", ИИ-ассистента OpenAI dot. Точка задумана для постоянной работы в фоне, так что правильно настроенные циклы здесь особенно полезны. Я работаю с ней уже две недели, а первым опытом поделился в этом тексте:

У меня появился ИИ-ассистент dot на GPT-6. Вот чему мы научились за неделю

Друзья! В этот раз не оставляю ссылку на свою вторую площадку – Sponsr. По словам ее команды, сервис пострадал из-за проблем с инфраструктурой Яндекса. Сейчас его переносят на другой хостинг, точного срока восстановления пока нет. Я на связи с командой и уже попросил добавить подписчикам дни в качестве компенсации. Ответа по существу пока нет, но постараюсь этого добиться.

Ну а пока подписаться можно на "Бусти". Там уже 30+ полезных лонгридов про ИИ, которые я регулярно обновляю:

https://boosty.to/escaped_ai