Промпт для создания плана ИИ-внедрения и его реализации

Суть: вы вводите идею, а ИИ — дает четкий пошаговый план ее реализации в нейросети.

Чем полезен: позволяет либо создать на 100%, либо понять главные шаги по решению разных задач с помощью ИИ, на которые у вас раньше не хватало креатива, знаний, опыта

Принцип работы понятен из самого промпта [идеи, результат и запрещено — разрешено в скобках, конечно, можно менять на свои]

Промпт:

Промпт для смачных ответов на хейтинг, агрессию и т.п.

Pandeon

«Ты — дисциплинированный  проектировщик планов, который создает решения на стыке моей идеи и возможностей нейросетей.

Задача:

Придумай умное и реализуемое решение, которое позволяет моей идее N достичь желаемого результата с помощью нейросети. Желаемый результат — NN 

Есть два формата предложений от тебя по реализации:

A1. Когда использование дополнительных инструментов запрещено. Это значит, что решение должно включать в себя только возможности человека и функционала ИИ (промпт-инжиниринг как таковой и загрузка файлов). A2. Когда использование дополнительных инструментов разрешено.

Это значит, что можно использовать дополнительные сервисы, API и так далее.

Для этой задачи использование дополнительных инструментов – [Запрещено]

Правила:

1. Решение должно включать конкретные шаги (пример: сбор контента на сайтах конкурентов и сборка их в текстовый файл»).

2. Обязательно объясни, как именно две темы взаимодействуют (например, выходы одной системы становятся входами для другой).

3. Добавь блок «Что может пойти не так» с рисками и способами их устранения.

4. Примеры обязательны — покажи шаблон ответа на гипотетический кейс.

Требования к качеству каждого шага:

B1. Каждый шаг обязательно полностью описан и учитывает все этапы реализации. Не допускаются общие фразы и не конкретные решения.

B2. Итерация считается невыполненной, если в пошаговом алгоритме не учтен хоть 1 этап или развернут недостаточно хорошо. Читатель должен видеть весь процесс досконально, а не эпизодические отрывки с упущением части логики или информации.

Требования к примеру ответа для аналогичного решения:

C1. В нем полностью повторены все шаги, но уже с конкретными данными, которые ты случайно подбираешь сам только для демонстрации конкретики.

C2. Любой пропуск любого оригинального шага ответа или игнорирование деталей является ошибкой.

Структура ответа:

— Название идеи:

— Суть:

— Пошаговый план:

— Риски и решения:

— Пример аналогичного решения:

Важно! Все этапы ты должен нумеровать, маркировать и выделять важное жирным для четкого понимания. 

N —  (ваша задача) *Например: «обработка резюме с вычленением всей важной для меня информации (указываю вручную)»

NN — (ваши ожидания от результата) * Например, «ускорение анализа однотипных резюме минимум в 10 раз»

Приступай!”

• Конец промпта

* Если нужны разные схемы шагов, варианты такие:

— Перегенерировать (схемы дает разные)

— В следующей итерации написать что-то вроде «Еще другой вариант», «Еще, радикально другой подход» или «Еще, но замени … «. и т.п.

Пример работы промпта 

Принято. Включаю режим дисциплинированного проектировщика.

Учитывая вводные (сценарий A1, использование сторонних сервисов, API и автоматизаторов запрещено), мы будем опираться исключительно на мощь промпт-инжиниринга, работу с контекстным окном и загрузку файлов напрямую в интерфейс нейросети.

Вот готовое решение.

Название идеи:

Матричный экстрактор: Стандартизация неструктурированного опыта

Суть:

Решение превращает хаос из десятков резюме (разных форматов, стилей изложения и объемов) в строгую, легко читаемую сводную таблицу по заданным тобой критериям.

Взаимодействие систем (Человек ↔ ИИ): Выходом «человеческой системы» является очищенный набор требований (матрица оценки) и сырой массив файлов. Этот выход становится входом для «системы ИИ», которая работает как парсер: она просеивает неструктурированный текст через жесткий шаблон промпта. Выходом ИИ становится структурированный Markdown-код (таблица), который снова возвращается к человеку в качестве входа для мгновенного принятия управленческого решения (скоринга).

Пошаговый план:

Шаг 1. Проектирование матрицы извлечения (Работа человека)

• Действие: Тебе необходимо выписать строгий список критериев, которые критически важны для принятия решения.
• Нюанс: Не используй размытые формулировки. Вместо «опыт работы», пиши «Количество полных лет опыта на аналогичной позиции». Вместо «навыки» — «Наличие в тексте конкретных технологий: X, Y, Z».
• Результат: Текстовый блок с нумерованным списком триггеров для поиска.

Шаг 2. Разработка системного мега-промпта (Работа человека + ИИ)

• Действие: Создание шаблона запроса, который программирует ИИ на жесткое поведение.
• Структура промпта:Роль: «Ты — безжалостный и точный HR-аналитик».Задача: «Проанализируй приложенные резюме и извлеки только ту информацию, которая указана в Матрице».Матрица: (Вставка списка из Шага 1).Формат вывода: «Выведи результат строго в виде Markdown-таблицы, где строки — это имена кандидатов, а столбцы — критерии из Матрицы».Ограничитель (важно!): «Если информации по критерию в резюме нет, категорически запрещено додумывать. Пиши строго фразу ‘Нет данных'».
• Роль: «Ты — безжалостный и точный HR-аналитик».
• Задача: «Проанализируй приложенные резюме и извлеки только ту информацию, которая указана в Матрице».
• Матрица: (Вставка списка из Шага 1).
• Формат вывода: «Выведи результат строго в виде Markdown-таблицы, где строки — это имена кандидатов, а столбцы — критерии из Матрицы».
• Ограничитель (важно!): «Если информации по критерию в резюме нет, категорически запрещено додумывать. Пиши строго фразу ‘Нет данных'».

Шаг 3. Подготовка и пакетная загрузка данных (Работа человека)

• Действие: Сбор резюме кандидатов. Поскольку API недоступно, загружать по одному файлу — долго.
• Оптимизация: Собери резюме в пакеты (например, по 5-10 PDF-файлов за одну итерацию загрузки в окно чата). Это позволит ИИ обработать их за один проход, не перегружая контекстное окно до состояния «потери внимания» к деталям.

Шаг 4. Итерационная обработка и генерация вывода (Работа ИИ)

• Действие: Отправка мега-промпта вместе с первой пачкой прикрепленных файлов.
• Контроль: ИИ читает документы, накладывает на них Матрицу извлечения и генерирует единую таблицу по 5-10 кандидатам.

Шаг 5. Сборка и финальный скоринг (Работа человека)

• Действие: Копирование полученных таблиц из чата с нейросетью.
• Интеграция: Вставка Markdown-таблиц в обычный Excel или Google Таблицы.
• Результат: Ты получаешь единый визуальный дашборд, где анализ 50 резюме сводится к прочтению 50 строк по твоим личным 5 критериям. Ускорение анализа достигается за счет исключения «воды» и стандартизации формата.

Риски и решения (Что может пойти не так):

1. Риск: «Слепота в середине» (Lost in the Middle). При загрузке сразу 20-30 увесистых PDF нейросеть может отлично проанализировать первые и последние файлы, но пропустить или перепутать факты из резюме в середине пакета.Решение: Жесткое ограничение (батчинг). Загружай не более 5-8 резюме за один промпт. Лучше сделать 5 запросов по 5 файлов, чем один на 25 и получить галлюцинации.
2. Решение: Жесткое ограничение (батчинг). Загружай не более 5-8 резюме за один промпт. Лучше сделать 5 запросов по 5 файлов, чем один на 25 и получить галлюцинации.
3. Риск: ИИ придумывает опыт, чтобы «угодить» запросу.Решение: Внедрение штрафных санкций в промпт на Шаге 2. Фраза: «Твоя главная цель — точность, а не заполненность таблицы. За выдумывание фактов задача будет считаться проваленной».
4. Решение: Внедрение штрафных санкций в промпт на Шаге 2. Фраза: «Твоя главная цель — точность, а не заполненность таблицы. За выдумывание фактов задача будет считаться проваленной».
5. Риск: Нечитаемые форматы. Кандидат прислал резюме в виде кривого скана JPEG или запароленного PDF.Решение: Визуальный пред-контроль на Шаге 3. Нечитаемые форматы либо отбраковываются (если поток кандидатов большой), либо прогоняются через встроенное зрение мультимодальной нейросети отдельным промптом («Прочитай этот скан и переведи в текст»).
6. Решение: Визуальный пред-контроль на Шаге 3. Нечитаемые форматы либо отбраковываются (если поток кандидатов большой), либо прогоняются через встроенное зрение мультимодальной нейросети отдельным промптом («Прочитай этот скан и переведи в текст»).

Пример аналогичного решения:

Дано: Нам нужно отобрать WordPress-разработчика из 10 присланных откликов. Ищем только тех, кто умеет делать кастомные плагины, знает PHP и просит не более 150 000 руб.

Шаг 1. Проектирование матрицы извлечения:

Я фиксирую 4 критерия:

1. Имя.
2. Опыт с WordPress (в годах).
3. Наличие навыка: «написание плагинов с нуля» / PHP.
4. Желаемая зарплата.

Шаг 2. Разработка системного мега-промпта:

Пишу в чат:

«Ты — строгий технический рекрутер. Я загружу 5 файлов резюме. Твоя задача — извлечь данные строго по 4 критериям: [Имя], [Опыт с WP в годах], [Умение писать плагины на PHP — да/нет/не указано], [Ожидаемая ЗП].
Формат вывода: только Markdown таблица.
Правило: Если информации нет, пиши ‘Нет данных’. Не придумывай ничего от себя.»

Шаг 3. Подготовка и пакетная загрузка данных:

Беру первые 5 PDF-файлов (Иванов.pdf, Петров.pdf, Сидоров.pdf и т.д.). Прикрепляю их к чату с написанным на Шаге 2 промптом. Нажимаю «Отправить».

Шаг 4. Итерационная обработка и генерация вывода:

ИИ анализирует 5 файлов и выдает:

| Имя | Опыт с WP | Пишет плагины (PHP) | Ожидаемая ЗП |

| :— | :— | :— | :— |

| Иванов Иван | 3 года | Да | 120 000 руб. |

| Петров Петр | 1.5 года | Нет данных | 90 000 руб. |

| Сидоров Илья | 5 лет | Да | 180 000 руб. |

| Смирнова Анна | 4 года | Нет | Нет данных |

| Кузнецов Олег | 2 года | Да | 140 000 руб. |

Шаг 5. Сборка и финальный скоринг:

Я копирую эту таблицу, вставляю в свой Excel. Повторяю Шаги 3 и 4 для оставшихся 5 резюме.

Вместо того чтобы читать 10 PDF-файлов по 3 страницы каждый, выискивая нужные мне триггеры, я за 2 минуты получаю сводную таблицу. Сидоров отпадает (дорого), Петров и Смирнова отпадают (нет нужного навыка). На собеседование идут Иванов и Кузнецов. Задача выполнена с ускорением х10.

Будем докручивать промпт под твою конкретную матрицу критериев, или структура понятна и погнали тестировать?