🤖Промпт-инжиниринг в 2025 году

Примерно все уже решили, что промпт-инжиниринг не нужен. Современные модели неплохо справляются даже со сложными запросами. Но время от времени в медиапространстве появляются противоположные мнения — кто-то шутит про ложный тренд, кто-то публикует подборки лучших фраз для промптов.

Есть нюансы, которые важно проговорить. Разделим применение промптов на три части:

— ежедневная работа с нейросетями
Ты пишешь запрос — нейросеть отвечает. Claude 3.5 или o3-mini не требуют сложных промптов. Всё, что нужно, уже заложено в системе, поэтому нет смысла усложнять взаимодействие — хотя все равно важно докидывать контекст и уточнять формат ответа.

— работа с Deep Research.
Здесь все иначе. Агентские системы со средним временем ответа в 20 минут требуют детальных и структурированных запросов. Мне понравилась метафора из X: «просто представьте, что вы пишете письмо, а не общаетесь в чате». В чате можно писать коротко: «привет, есть вопрос, сейчас расскажу» (но никогда так не делайте). А в письме вы сразу описываете всё подробно. Так же нужно работать и с Deep Research. Это не промпт-инжиниринг в классическом понимании, а просто другой подход к формулировке запросов — как на картинке.

— нейросети в продуктах и сервисах
И вот здесь как раз промпт-инженеры действительно необходимы. Когда команда разрабатывает нейрофичи, нужно, чтобы система работала стабильно в 99,9% случаев, а не «когда повезет». Промпт-инженеры создают идеальные промпты, учитывающие все пограничные случаи, обеспечивая корректные ответы в любых ситуациях.

Например, вы пишете саммаризатор отзывов для маркетплейса:
— если нейросеть не может саммаризовать отзывы, она должна дать ответ об этом в заранее установленном формате
— если данных недостаточно, чтобы заполнить тот или иной раздел, это тоже надо обработать корректно
— если есть противоречающие параграфы, поведение для такого тоже надо продумать.
— если на вход пришли некорректные данные (пользователь в плюсах товара описал минусы), с этим надо уметь работать

Это похоже на программирование. И своей работой промпт-инженеры значительно облегчают работу ML-команд. Их сложно назвать массовыми специалистами, но в компаниях вроде Яндекса или Т-банка внутри ML-команд они действительно нужны.

Так что промпт-инженеры одновременно не нужны и чрезвычайно востребованы. Просто юзкейсы разные.

P.S. Если у вас в команде есть промпт-инженеры (или вы и есть промпт-инженер), напишите мне в личку — очень хочу показать пару интересных штук.