Проблема: в многосоставных промптах (другие промпты внутри одного большого запроса) ИИ часто сбивается. Особенно, если таких составных промптов много.
Например:
- Общий промпт: сборник правил для генерации большой статьи с разными разделами
- Составные промпты: те самые правила для разделов (чтобы статья не была однообразной простыней). То есть для одного раздела так-то, для другого так и т.п.
Решение. Дать ИИ четкие рамки иерархии промптов, прописав их в запросе.
Пример:
“Сейчас мы будем с тобой писать объемную практическую статью по многосоставному промпту с нескольким разным запросами внутри него.
Общий многосоставной промпт разбит на части для удобства понимания, внутри каждой части есть собственный запрос, объясняющий правила создания контента для него.
Это дано для удобства, чтобы ты не путался и делал все планомерно.
Требования к стилю, виду ЦА, (* ставите сами другие моменты, если нужно) идентичны для всех частей.
Важное примечание! При генерации статьи ты должен опираться на наиболее современные мировые знания по теме. Более свежие и более актуальные знания из твоей базы всегда в приоритете.”
Теперь осталось только присвоить составными промптам названия Часть 1. Часть 2. и т.п.
Эти части, по сути, и есть рамки, которые отлично показывают ИИ, что внутри каждой “коробочки” свои правила + нейросеть уже понимает, что части работают на целое.
Совет: используйте при таких задачах нейросети с контекстным окном побольше.
Из бесплатных -- что-то вроде Grok. В идеале – что-то платное вроде Gemini 2.5 Pro