Присоединиться бесплатно

Диагностировать причины плохой работы промпта

Автор: AILesson7 мин на настройкуПроверено на:ChatGPTПроверено: 2026-08-28

Быстрый ответ

Сопоставьте замысел, входные данные, инструкции и реальные результаты, чтобы выявить подтверждённые режимы отказа, а не строить догадки. Укажите: Промпт и предполагаемая задача, Фактические входные данные и результаты, Ограничения оценки. Ожидаемый результат: Ранжированный диагноз, минимальные исправления и повторные тесты, связанные с наблюдаемыми сбоями.

1

Добавьте контекст

ваш текст остаётся в этом браузере. AILesson Prompts не отправляет его ни в модель, ни на сервер.

2

Ваш промпт

Незаполненные поля остаются видимыми как заполнители, поэтому вы всё равно можете скопировать и отредактировать промпт

Диагностируйте причины плохой работы предоставленного промпта, используя фактические запуски как доказательства.

Точный промпт, сопутствующие инструкции, предполагаемое применение, модель и настройки, критерии успеха:
[prompt]

Репрезентативные входные данные и результаты с датами:
[runs]

Разрешённые изменения, ограничения, данные и инструменты, обязательное поведение и известные условия:
[constraints]

Проследите каждый наблюдаемый сбой до наименьшей правдоподобной причины в промпте, входных данных, контексте, оценке, инструменте или модели. Проверьте неоднозначность задачи, отсутствие доказательств, конфликтующие инструкции, перегруженные шаги, неверно расставленные приоритеты, неопределённые термины, слабые разделители, недостаточно заданный вывод, отсутствие обработки неизвестного, примеры, обучающие неверному шаблону, и ненаблюдаемые критерии успеха. Отличайте подтверждённую причину от гипотезы; не обвиняйте случайность или модель без сравнительных доказательств. Не переписывайте промпт до завершения диагностики. Верните: таблицу сопоставления замысла и наблюдений; ранжированные режимы отказа с цитируемыми доказательствами, уверенностью и альтернативным объяснением; полезные и вредящие формулировки промпта; дефекты входных данных и оценки; минимальное изменение для каждой проблемы с высокой уверенностью; пересмотренный промпт; и матрицу повторных запусков, изолирующую по одному изменению за раз.
Попробовать в Playground
Конфиденциально по умолчаниюПромпт собирается локально в вашем браузере. Не вводите конфиденциальную информацию в сервисы ИИ, если ваша организация этого не разрешает.

От исходных данных к результату

Разобранный пример

Посмотрите, как конкретный контекст превращает этот рецепт в полезный результат

Реальный ввод

Промпт и предполагаемая задача
Промпт: «Вы — эксперт службы поддержки. Прочитайте обращение и напишите идеальный краткий ответ. Проявите эмпатию, решите проблему и никогда не ошибайтесь». Предназначен для черновиков первого ответа, проверяемых сотрудниками. Модель: ChatGPT, настройки по умолчанию, 27 августа 2026 г. Успех: точность, полезность, не более 120 слов, отсутствие несанкционированных возвратов средств или утверждений о причинах.
Фактические входные данные и результаты
Запуск 1: клиент сообщает, что экспорт дважды завершился с ошибкой E17, и просит возврат; политика отсутствует. Результат приносит извинения за сбой сервера и предоставляет полный возврат. Запуск 2: клиент не может найти счёт; тип учётной записи отсутствует. Результат даёт путь навигации, действующий только для Business-аккаунтов. Запуск 3: клиент сообщает о медленной загрузке после обновления; результат запрашивает версию ОС и приложения и не утверждает причину, но содержит 154 слова. Проверяющий считает запуски 1–2 небезопасными, а запуск 3 — полезным, но слишком длинным.
Ограничения оценки
Можно менять только пользовательский промпт. Входные данные различаются и часто не содержат политику, тариф, версию или доступ к инструментам. Модель не может проверять учётные записи. Она должна запрашивать недостающие факты, а не предполагать их. Один ответ, не более 120 слов; всегда проверяется сотрудником.

Пример вывода

Сопоставление замысла и наблюдений: запуски 1 и 2 нарушают критерии отсутствия несанкционированных действий и предположений; запуск 3 соответствует фактической безопасности, но нарушает ограничение длины.

Ранжированный диагноз: (1) высокая уверенность — требование «решить проблему» конфликтует с отсутствием политики или данных учётной записи и подталкивает модель к завершению решения; доказательство — два разных неподтверждённых завершения. Минимальное исправление: требовать только обоснованные следующие шаги и явно определить обработку неизвестного. (2) Высокая — слова «эксперт» и «никогда не ошибайтесь» не определяют полномочия или проверки и не создают наблюдаемого контроля. Удалить. (3) Высокая — слово «краткий» в промпте не задаёт числового предела; запуск 3 содержит 154 слова. Добавить в контракт вывода ограничение ≤120 слов. (4) Средняя — отсутствие структурированных входных полей позволяет легко упустить отсутствие тарифа или политики; добавить блок доказательств или инструкцию о недостающей информации. Вариативность модели возможна, но не подтверждена.

Пересмотренный промпт: «Составьте одно первое сообщение службы поддержки объёмом не более 120 слов, используя только обращение и предоставленные факты о политике и учётной записи. Признайте наблюдаемую проблему, не называя неподтверждённую причину. Не утверждайте возврат средств, кредит, замену или изменение учётной записи, если это не разрешено явно предоставленным правилом. Не утверждайте, что проверили инструменты или состояние учётной записи. Если отсутствует необходимый тариф, версия, политика или результат, задайте не более двух конкретных вопросов и предложите только безопасные шаги, подтверждённые входными данными. Точно сохраняйте коды ошибок. Выведите только текст сообщения».

Повторные запуски: сначала добавьте только правила неизвестного и полномочий для запусков 1–2; затем добавьте контракт длины для запуска 3; наконец проверьте входные данные с явным разрешением возврата, чтобы убедиться, что защита не блокирует допустимое действие.

Почему это работает

  1. 1

    Свидетельства фактических запусков отделяют дефекты промпта от отсутствующих входных данных и субъективной неудовлетворённости.

  2. 2

    Повторные запуски с одним изменением позволяют отнести улучшение к конкретной причине, не объединяя несколько догадок.

Проверьте результат

  • Ссылается ли каждый диагноз с высокой уверенностью на повторяющийся или непосредственно прослеживаемый сбой?

  • Разделены ли причины в промпте, входных данных, оценщике, инструменте и модели?

  • Позволяет ли матрица повторных запусков определить, какое изменение вызвало улучшение или регрессию?

Используйте уверенно

Часто задаваемые вопросы

Практические ответы о том, когда использовать этот рецепт, что нужно предоставить и где по-прежнему важна проверка человеком

Что следует подготовить перед использованием рецепта «Диагностировать причины плохой работы промпта»?

Для рецепта «Диагностировать причины плохой работы промпта» подготовьте промпт и предполагаемую задачу, фактические входные данные и результаты, а также ограничения оценки. Заменяйте заполнители только сведениями, которые можете проверить. Если какая-либо деталь неизвестна, явно сохраните эту неопределённость, а не просите модель сделать вывод самостоятельно.

В каких случаях результат рецепта «Диагностировать причины плохой работы промпта» ещё не готов к использованию?

Результат не готов, если на основе предоставленных свидетельств он ещё не обеспечивает заявленный итог — ранжированный диагноз, минимальные исправления и повторные тесты, связанные с наблюдаемыми сбоями, — либо опирается на неустранённые предположения, отсутствующие согласования или выдуманные детали. Используйте проверки как условия выпуска: исправьте исходные данные или назначьте конкретного уполномоченного проверяющего вместо того, чтобы приукрашивать результат без достаточных оснований.

Для каких инструментов ИИ зарегистрированы тесты рецепта «Диагностировать причины плохой работы промпта»?

По состоянию на 28 августа 2026 года в опубликованном журнале тестирования рецепта «Диагностировать причины плохой работы промпта» указан ChatGPT. Это подтверждает наличие зарегистрированных запусков, но не гарантирует совместимость или одинаковые результаты в последующих версиях продукта. Для другого инструмента или версии сохраняйте все ограничения в явном виде и повторяйте проверки результата перед использованием.

Другие способы изучения

Где этот рецепт применим

Текстовые промтыОбратная связь и рецензированиеПроектирование промтовДля писателей

Продолжайте работу

Текстовый промпт

Лучшие промпты

Проектирование промтов 9 мин на настройку

Превратите успешный диалог в многократно используемый шаблон промпта

Выделите условия задачи, переменные, правила принятия решений и проверки, которые действительно привели к полезному результату

Открыть рецепт
Текстовый промпт

Лучшие промпты

Проектирование промтов 8 мин на настройку

Разработать тесты обычных, отсутствующих и противоречивых входных данных для промпта

Преобразуйте контракт промпта в воспроизводимые сценарии с ожидаемым поведением, правилами доказательств и критериями прохождения

Открыть рецепт

AILesson · Рекомендуемые курсы

ваш следующий шаг: примените ИИ на практике

Перейдите от понимания ИИ к выполнению задач. Практикуйтесь в составлении запросов, проверке и улучшении результатов с помощью интерактивных уроков для работы и повседневной жизни.

Просмотреть все курсы
Обложка курса «ИИ для начинающих»

15 интерактивных уроков

ИИ для начинающих

Начните полезную беседу с ИИ, улучшите ответ, проверьте важное и поймите, когда следующий шаг нужно сделать вам.

Просмотреть этот курс
Обложка курса «Основы ChatGPT»

10 интерактивных уроков

Основы ChatGPT

Освойте ChatGPT на трёх практических рабочих процессах: проведите первую беседу, поработайте с файлом, а затем перенесите проверенный план в новую беседу с помощью проектов.

Просмотреть этот курс
Обложка курса «Как работает генеративный ИИ»

7 интерактивных уроков

Как работает генеративный ИИ

Разберитесь, как распространённые ИИ-чаты изучают закономерности языка, используют текущие сообщения, формируют ответы и подключают источники и инструменты.

Просмотреть этот курс