Как научить ИИ понимать вас с полуслова: разбираем бесплатный курс от создателей Claude

Знаете, что общего между заклинанием из Гарри Поттера и промптом для ChatGPT? И то, и другое работает лучше, когда знаешь правильные слова. Вот только в случае с ИИ результат зависит не от взмаха волшебной палочки, а от того, насколько точно вы сформулировали задачу.

Anthropic — те самые ребята, что создали Claude — решили не держать секреты при себе и выложили на GitHub полноценный интерактивный курс по промпт-инжинирингу. Причём это не очередная подборка советов в духе “пишите вежливо и всё получится”, а серьёзная обучающая программа с девятью главами, упражнениями и песочницей для экспериментов.

Почему это не просто очередной туториал

Большинство материалов по промптам грешат двумя крайностями. Одни настолько поверхностны, что сводятся к “добавьте ‘пожалуйста’ в конце запроса”. Другие погружаются в академические дебри токенизации и температурных параметров, которые среднему разработчику нужны чуть реже чем никогда.

Курс от Anthropic нашёл золотую середину. Здесь объясняют не абстрактную “теорию промптов”, а конкретные паттерны работы именно с Claude — со всеми его особенностями, сильными сторонами и, что важно, ограничениями. Каждая глава содержит встроенную площадку, где можно тут же менять примеры и смотреть, как модель реагирует на изменения.

От “привет, напиши код” до реальных задач

Курс разбит на три уровня сложности, и здесь интересно посмотреть на эволюцию подхода.

Начинающий уровень разбирает основы, но не те банальные “пишите понятно”, а структурные элементы промпта. Например, почему простое “проанализируй этот текст” работает в разы хуже, чем запрос с явно обозначенной ролью: “Ты — редактор технического журнала. Оцени этот материал с точки зрения точности терминов и читаемости для аудитории middle-разработчиков”.

Средний уровень — там становится интереснее. Отдельная глава посвящена отделению данных от инструкций. Казалось бы, очевидная вещь, но сколько раз вы видели промпты, где входной текст смешан с указаниями, и модель начинает анализировать сами инструкции? Или взять форматирование вывода — оказывается, если начать ответ за модель (дать ей первые слова), можно радикально улучшить качество результата. Это называется “prefilling” и работает неожиданно хорошо.

Цепочки рассуждений (chain-of-thought) — ещё одна мощная техника, которой посвящена отдельная глава. Вместо того чтобы требовать мгновенный ответ, вы просите модель “подумать вслух”. Результат? Меньше ошибок, более глубокий анализ, возможность отследить логику. Особенно полезно для задач, где нужны вычисления или многоступенчатые рассуждения.

Продвинутый уровень занимается тем, что разработчики обычно игнорируют до первого серьёзного косяка — борьбой с галлюцинациями. Модели не “врут” в обычном смысле, но они могут выдать полную чушь, оформленную как достоверный факт. Курс показывает конкретные приёмы, как минимизировать эту проблему: от структурирования запросов до явных инструкций признавать незнание.

Где это применять прямо завтра

Теория без практики мертва, поэтому курс завершается разбором реальных кейсов. И вот тут начинается самое вкусное.

Чатботы — казалось бы, делов-то, но разница между посредственным ботом и хорошим часто лежит именно в промптах. Как заставить бота поддерживать контекст? Как научить его признавать, когда вопрос выходит за рамки компетенции? Как балансировать между дружелюбностью и профессионализмом? Всё это разбирается на примерах.

Кодогенерация — моя любимая область применения. Стандартный запрос “напиши функцию сортировки” даст вам работающий код. Хороший промпт добавит обработку граничных случаев, комментарии, тесты и даже анализ сложности. Курс показывает, как составлять запросы с учётом стиля кода, требований к производительности и специфики языка программирования.

Юридические и финансовые сервисы — области, где ошибка может стоить дорого. Здесь промпты должны быть особенно точными, а модель — максимально осторожной в выводах. Курс демонстрирует техники извлечения информации из документов, анализа контрактов и подготовки отчётов с явным указанием источников и уровня уверенности.

Что делает этот курс особенным

Во-первых, интерактивность. Вы не просто читаете про технику few-shot prompting — вы тут же видите три примера, меняете их и наблюдаете, как это влияет на результат. Это ускоряет обучение в разы.

Во-вторых, честность. Anthropic не скрывает слабые места Claude и не пытается продать его как универсальное решение всех проблем. Наоборот, курс учит работать с ограничениями модели, предсказывать её поведение и обходить подводные камни.

В-третьих, практичность. Никаких абстрактных примеров про кошечек и собачек. Все кейсы взяты из реальной практики: анализ логов, обработка фидбека пользователей, рефакторинг кода, составление документации. То, с чем сталкивается каждый разработчик.

Немного о технических деталях

Курс использует Claude 3 Haiku — самую быструю и дешёвую модель в линейке. Это осознанный выбор: если промпты работают хорошо на младшей модели, на старших они будут работать ещё лучше. Плюс это делает обучение доступнее — меньше токенов, меньше расходов.

Есть даже версия курса для Google Sheets с расширением Claude for Sheets. Звучит странновато, но на практике это удобный способ экспериментировать с промптами и сравнивать результаты. Особенно полезно, когда нужно протестировать промпт на множестве похожих входных данных.

Зачем это нужно программисту

Справедливый вопрос: зачем разработчику тратить время на изучение промптов? Разве недостаточно просто описать задачу и получить результат?

Ответ прост: эффективность. Плохой промпт может означать десятки итераций до приемлемого результата. Хороший — даёт то, что нужно, с первого или второго раза. Это экономия времени, денег и нервов.

Кроме того, умение правильно формулировать задачи для ИИ становится таким же базовым навыком, как знание Git или умение читать документацию. Модели развиваются, инструменты меняются, но принципы эффективной коммуникации с ИИ остаются актуальными.

Стоит ли проходить

Если вы уже работаете с ИИ-моделями или планируете это делать — однозначно да. Курс бесплатный, структурированный и не требует недель на прохождение. Можно осилить за выходные, если погружаться с головой, или растянуть на неделю-две по паре глав в день.

Даже если вы используете другие модели — принципы универсальны. GPT, Gemini, Llama — все они работают на похожих принципах, и техники из курса применимы везде с минимальными адаптациями.

Единственное “но” — курс требует базового понимания того, как работают языковые модели. Если для вас нейросети — тёмный лес, возможно, стоит начать с чего-то более простого.

Курс от Anthropic — редкий случай, когда компания делится не маркетинговыми материалами, а реальной экспертизой. Воспользоваться этим или нет — решать вам. Но если пропустите, через год-два можете обнаружить, что коллеги выдают в два раза больше работы просто потому, что научились правильно разговаривать с машинами.