Промпты-помощники
15 готовых промптов для форматирования. Конвертеры форматов, генераторы структур. Копируй → вставляй данные → получай результат.
Структуризатор
Базовое форматирование: ##, ---, списки, таблицы
Генератор псевдокода
Правила текстом → IF/ELSE структура
Генератор Self-Check
Создаёт блок самопроверки
ASCII-рамка
Оборачивает текст в визуальную рамку
JSON-структуризатор
Данные → JSON формат
Few-shot генератор
Создаёт примеры для обучения модели
Prompt Decorators
20 декораторов управления поведением модели
XML-структуризатор
Текст → семантичные XML-теги
YAML-конфигуратор
Параметры → YAML-конфиг
Табличный конвертер
Данные → Markdown-таблица
JSON-схема OUTPUT
Описание → JSON Schema ответа
Контрастные пары
Примеры ✅ хорошо / ❌ плохо
Приоритизатор 🔴🟡🟢
Правила → с приоритетами
MetaGlyph-конвертер
Правила → символьная нотация
Токенный разделитель
Данные → правильные токены
Как использовать
- 1Скопируй нужный промпт-помощник
- 2Замени
{PLACEHOLDER}на свои данные - 3Отправь в ChatGPT / Claude
- 4Получи готовую структуру
- 5Вставь результат в свой рабочий промпт
Структуризатор промпта
Превращает хаотичный промпт в читаемый формат. Использует только базовые техники форматирования — без XML, без псевдокода.
## Задача
Преобразуй мой сырой промпт в структурированный формат, используя ТОЛЬКО базовые техники форматирования.
<raw_prompt>
{ВСТАВЬ СЮДА СВОЙ ПРОМПТ}
</raw_prompt>
---
## Техники форматирования (применяй по ситуации)
### 1. Заголовки и секции
- `## Название` — для основных секций (Задача, Правила, Формат ответа)
- `### Подзаголовок` — для подсекций внутри блока
- `---` — разделитель между логическими блоками
### 2. Markdown-разметка
- **жирный** — для ключевых терминов
- `бэктики` — для значений, переменных, команд
- - списки — для перечисления требований
- 1. нумерация — для последовательности шагов
- > цитата — для примеров входных данных
### 3. КАПС (экономно!)
- Используй КАПС только для ОДНОГО критичного запрета
- Всё остальное — обычным текстом
### 4. Таблица (если есть структурированные данные)
```
| Колонка 1 | Колонка 2 | Колонка 3 |
|-----------|-----------|-----------|
| значение | значение | значение |
```
### 5. ASCII-рамка (для неизменяемых правил)
```
╔════════════════════════════════════╗
║ НЕИЗМЕНЯЕМЫЕ ПРАВИЛА ║
╠════════════════════════════════════╣
║ • Правило 1 ║
║ • Правило 2 ║
╚════════════════════════════════════╝
```
### 6. Глоссарий (если есть аббревиатуры)
В начале промпта определи термины:
```
## ГЛОССАРИЙ
CTA = призыв к действию
USP = уникальное предложение
TA = целевая аудитория
```
### 7. Токенное разделение
- Списки: `элемент1, элемент2, элемент3` (пробел после запятой)
- Данные: `поле1 | поле2 | поле3` (пайпы для табличных)
- Числа: `1 234 567` (пробелы в больших числах)
---
## Структура результата
```
## Задача
[что нужно сделать — 1-2 предложения]
---
## Правила
- [правило 1]
- [правило 2]
- НИКОГДА [единственный критичный запрет]
---
## Формат ответа
[как должен выглядеть результат]
```
---
## Формат ответа
Готовый промпт в markdown. БЕЗ объяснений — только результат для копирования.
Структурированные промпты позволяют слабым моделям достигать уровня сильных. Форматирование важнее содержания.
Разделители --- между секциями дают +24% точности. Три дефиса стоят ноль токенов, но критичны для понимания.
## ГЛОССАРИЙ WB = Wildberries CTA = призыв к действию SKU = артикул товара --- ## Задача Напиши **описание товара** для карточки на WB. --- ## Правила - Длина: 500-700 символов - Добавь 3-5 буллетов с характеристиками - Emoji: максимум 3 штуки - НИКОГДА не используй слово "уникальный" --- ## Данные товара | Параметр | Значение | |-------------|------------------------| | Название | Беспроводные наушники | | Бренд | Sony | | Модель | WH-1000XM5 | | Цена | 32 990 ₽ | --- ## Формат ответа 1. Заголовок (H1) 2. Описание текстом 3. Характеристики буллетами 4. CTA в конце
Генератор псевдокода
Анализирует текстовые правила и строит логическую IF/ELSE структуру, отражающую СМЫСЛ правил, а не копирующую их формально.
## Роль
Ты — генератор псевдокода. Анализируешь текстовые правила и СТРОИШЬ логическую структуру, которая отражает СМЫСЛ правил, а не копирует их формально.
Запрещено слепо заполнять шаблон. Каждое IF-условие должно быть выведено из смысла входных правил.
---
## Фаза 1: Анализ и валидация
1. Проанализируй правила как систему условий и действий
2. Выдели: условия, действия, приоритеты, стоп-сценарии
3. Проверь, все ли параметры заданы однозначно
НЕОПРЕДЕЛЁННЫМ считается правило, которое:
- не имеет чёткой проверяемой формы
- допускает несколько трактовок
- требует порога, но он не указан
Примеры неопределённости: «длинный текст», «допустимый лимит», «при необходимости», «много», «мало»
IF обнаружена неопределённость:
→ STOP
→ задай уточняющие вопросы (нумерованный список)
→ НЕ генерируй псевдокод до получения ответа
---
## Фаза 2: Синтез логики
1. Объедини связанные условия
2. Раздели взаимоисключающие сценарии (→ SWITCH)
3. Расставь приоритеты: STOP > модификация > действие по умолчанию
4. Убери дубли и лишние IF
---
## Фаза 3: Генерация
<task_description>
{ОПИШИ ЗАДАЧУ: для чего эти правила, что делает промпт, какой контекст использования}
</task_description>
<text_rules>
{ВСТАВЬ СВОИ ПРАВИЛА ОБЫЧНЫМ ТЕКСТОМ}
</text_rules>
---
## Формат вывода
1. Сформулируй задачу одним предложением (## Задача: ...)
2. Выведи готовый псевдокод внутри блока кода (```)
Требования к псевдокоду:
- генерируй ТОЛЬКО логически необходимые блоки
- не копируй шаблон построчно
- DEFAULT/FALLBACK/ALWAYS — только если логически оправданы
Доступные операторы (английский):
IF, ELSE, AND, OR, NOT, SWITCH, DEFAULT, FALLBACK, ALWAYS, STOP
Все условия, действия и значения — на РУССКОМ языке.
Пример допустимого формата (НЕ шаблон для копирования):
```
## Задача: генерация ответа на обращение клиента
IF условие:
→ действие
SWITCH тип_запроса:
CASE "тип_1": → действие для типа 1
CASE "тип_2": → действие для типа 2
IF критическое_нарушение:
→ STOP
→ альтернативное действие
DEFAULT параметр: "значение"
ALWAYS в конце: → действие
```
НЕ объясняй. Либо задай уточняющие вопросы, либо выдай готовый промпт в блоке кода.
Задача: написание обучающих статей по программированию Правила: «Если в тексте термин — объясни. Не используй сленг. Длинные абзацы разбивать. Запрещено "легко" и "быстро". В конце — выводы.»
Обнаружены неопределённости: 1. «Длинные абзацы» — какой порог? (>3 предложений? >5?) 2. «Сленг» — только молодёжный или любой разговорный стиль? 3. «Термин» — любой технический термин или только впервые встреченный?
```
## Задача: написание обучающей статьи по программированию
IF термин встречается впервые:
→ дай определение в скобках
IF абзац > 4 предложений:
→ разбей на 2-3 подабзаца
IF слово является сленгом OR разговорным:
→ замени на нейтральный аналог
IF хочешь написать "легко" OR "быстро":
→ STOP
→ перефразируй без этих слов
DEFAULT тон: "нейтральный, обучающий"
ALWAYS в конце текста:
→ добавь секцию "## Выводы"
```
Этот промпт НЕ заполняет шаблон механически. Он сначала анализирует смысл правил, находит двусмысленности и уточняет их — только потом генерирует логику. Исследование 2507.03254 (rating 90): псевдокод-промптинг даёт +36% точности при -87% токенов.
Генератор Self-Check
Создаёт блок самопроверки для промпта — модель проверит себя перед отправкой ответа.
## Задача
Создай блок самопроверки <self_check> для моего промпта.
<prompt_description>
{ОПИШИ ЧТО ДЕЛАЕТ ТВОЙ ПРОМПТ И КАКИЕ КЛЮЧЕВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ}
</prompt_description>
## Формат вывода
```xml
<self_check>
Перед отправкой ответа проверь:
□ [пункт проверки]
□ [пункт проверки]
□ [пункт проверки]
...
Если хоть один пункт НЕ выполнен — исправь ДО отправки.
</self_check>
```
Сгенерируй 5-8 конкретных пунктов проверки. НЕ объясняй — только готовый блок.
ASCII-рамка
Оборачивает текст в ASCII-рамку для визуального выделения критичных блоков в промпте.
## Задача
Оберни текст в ASCII-рамку.
<text>
{ТВОЙ ТЕКСТ}
</text>
<style>double</style>
Стили:
- simple: ┌─┐│└─┘
- double: ╔═╗║╚═╝
- rounded: ╭─╮│╰─╯
## Формат вывода
Готовая рамка с текстом внутри. Без объяснений.
╔══════════════════════════════════════════╗ ║ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: ║ ║ Не используй данные после 2024 года. ║ ║ Все цены указывай в рублях. ║ ╚══════════════════════════════════════════╝
JSON-структуризатор данных
Превращает разрозненные данные в JSON-структуру для промпта.
## Задача
Преобразуй мои входные данные в JSON-структуру для промпта.
<raw_data>
{ВСТАВЬ ДАННЫЕ В ЛЮБОМ ФОРМАТЕ — текст, список, таблица}
</raw_data>
## Требования
- Сгруппируй связанные данные
- Используй понятные ключи на английском
- Массивы для списков
- Вложенные объекты где логично
## Формат вывода
```json
{
// структурированные данные
}
```
НЕ объясняй — только готовый JSON для вставки.
Вход:
"Анализ Apple. Выручка 394 млрд, прибыль 99 млрд.
Конкуренты Samsung и Google. Сравнить по выручке."
Выход:
{
"company": {
"name": "Apple",
"revenue_usd_billions": 394,
"profit_usd_billions": 99
},
"competitors": ["Samsung", "Google"],
"analysis_focus": ["revenue_comparison"]
}
Генератор Few-shot примеров
Создаёт структурированные примеры для обучения модели паттерну вход→выход.
## Задача
Создай few-shot примеры для моей задачи.
<task_description>
{ОПИШИ ЗАДАЧУ: что на входе, что на выходе, какой формат результата}
</task_description>
<example_count>3-5</example_count>
## Требования
- Примеры разной сложности (простой → средний → сложный)
- Покажи edge cases если есть
- Используй разделитель === между примерами
- Формат: Вход → Выход
## Формат вывода
```
## Примеры (=== разделяет примеры)
Вход: "пример входа 1"
→ Выход: результат 1
===
Вход: "пример входа 2"
→ Выход: результат 2
```
НЕ объясняй — только готовые примеры для вставки.
## Примеры (=== разделяет примеры) Вход: "Не могу войти в аккаунт" → Account, medium === Вход: "Двойное списание за подписку" → Billing, high === Вход: "Приложение вылетает при запуске" → Technical, high === Вход: "Как изменить email и привязать карту?" → Account, medium (основная проблема — настройки)
CoT + Few-Shot = максимальная эффективность. Покажи не только результат, но и рассуждение в примерах.
Генератор Prompt Decorators
Подбирает компактные токены управления (+++Decorator) из 20 декораторов двух семейств. Основано на исследовании 2510.19850.
## Задача
Подбери prompt decorators для моей задачи из двух семейств.
<task_description>
{ОПИШИ ЧТО ДОЛЖНА ДЕЛАТЬ МОДЕЛЬ}
</task_description>
<current_problems>
{ЧТО ИДЁТ НЕ ТАК — не рассуждает, игнорирует ограничения, формат сбивается}
</current_problems>
---
## Семейство 1: Cognitive & Generative (КАК думать)
| Декоратор | Что делает | Параметры |
|-----------|------------|-----------|
| +++Reasoning | Пошаговые рассуждения перед ответом | depth=basic/moderate/comprehensive |
| +++Refine | Итеративное улучшение ответа | iterations=1-5 |
| +++Debate | Внутренняя дискуссия с разных позиций | perspectives=2-4 |
| +++Import | Подтянуть знания из домена | domain=legal/medical/tech |
| +++Verify | Самопроверка перед финальным выводом | criteria=accuracy/completeness |
| +++Hypothesize | Генерация гипотез | count=3-5 |
| +++Synthesize | Объединение нескольких источников | — |
## Семейство 2: Expressive & Systemic (КАК выводить)
| Декоратор | Что делает | Параметры |
|-----------|------------|-----------|
| +++Tone | Стиль общения | style=formal/casual/technical/friendly |
| +++OutputFormat | Формат ответа | type=json/markdown/list/table |
| +++Length | Контроль объёма | target=short/medium/long, max_words=N |
| +++Priority | Ранжирование по важности | order=desc/asc |
| +++Audience | Адаптация под читателя | level=beginner/expert/executive |
| +++Language | Язык вывода | lang=ru/en |
| +++Confidence | Показывать уверенность | show=true/false |
---
## Формат вывода
1. Предложи 3-5 декораторов комбинацией:
```
+++Decorator1 + +++Decorator2(param=value) + +++Decorator3
```
2. Для каждого — 1 предложение что он решает.
3. Покажи пример использования в реальном промпте.
НЕ объясняй теорию — только готовая комбинация декораторов.
+++Debate(perspectives=3) + +++Reasoning(depth=comprehensive) + +++Refine(iterations=2)
+++Tone(style=formal) + +++OutputFormat(type=markdown) + +++Length(target=long)
## Применение в промпте:
+++Debate(perspectives=3) + +++Reasoning(depth=comprehensive) + +++Refine(iterations=2)
+++Tone(style=formal) + +++OutputFormat(type=markdown)
Проанализируй стратегию выхода компании X на рынок Y.
Рассмотри с позиций: инвестора, конкурента, регулятора.
<context>
{ДАННЫЕ О КОМПАНИИ}
</context>
+++Import(domain=tech) + +++Audience(level=beginner) + +++Verify(criteria=completeness) +++OutputFormat(type=markdown) + +++Length(max_words=800) ## Применение: +++Import(domain=tech) + +++Audience(level=beginner) + +++Verify +++OutputFormat(type=markdown) + +++Length(max_words=800) Объясни архитектуру микросервисов для разработчика, который раньше работал только с монолитами.
Декораторы — компактные токены типа +++Reasoning, которые управляют обработкой информации моделью. Стекирование декораторов через + позволяет комбинировать эффекты.
Prompt Decorators работают в Claude и GPT-4. В других моделях заменяй на обычные текстовые инструкции: +++Reasoning → "Сначала рассуждай пошагово, затем дай финальный ответ".
XML-структуризатор
Превращает текст с данными вперемешку в чистую XML-структуру с семантичными тегами.
## Задача
Преобразуй мой текст в XML-структуру с семантичными тегами.
<raw_text>
{ВСТАВЬ ТЕКСТ С ДАННЫМИ — инструкции, контекст, параметры вперемешку}
</raw_text>
---
## Правила создания тегов
1. **Имена тегов = смысл содержимого**
- ✅ <customer_complaint>, <product_specs>, <deadline>
- ❌ <data1>, <text>, <info>
2. **Стандартные теги** (используй где подходят):
- <role> — роль/персона модели
- <task> — что нужно сделать
- <context> — фоновая информация
- <input> — данные для обработки
- <constraints> — ограничения
- <output_format> — формат результата
- <examples> — примеры
3. **Вложенность** — группируй связанные данные:
```
<customer>
<name>...</name>
<history>...</history>
</customer>
```
4. **Атрибуты** — для метаданных:
```
<document type="contract" priority="high">...</document>
```
---
## Формат ответа
Готовая XML-структура. БЕЗ объяснений — только результат.
<role>
Ты — юридический консультант с 10-летним опытом.
</role>
<task>
Проанализируй договор и найди потенциальные риски для клиента.
</task>
<contract type="аренда" pages="12">
{текст договора}
</contract>
<client_concerns>
- Скрытые платежи
- Условия расторжения
- Ответственность сторон
</client_concerns>
<output_format>
Список рисков с указанием пункта договора и рекомендацией.
</output_format>
Разделение на независимые XML-блоки делает промпт устойчивым к изменениям — можно менять один блок, не ломая остальные.
YAML-конфигуратор
Превращает текстовые параметры и настройки в чистый YAML-конфиг.
## Задача
Преобразуй мои текстовые параметры в YAML-конфигурацию.
<raw_parameters>
{ВСТАВЬ ПАРАМЕТРЫ ТЕКСТОМ — тон, длина, ограничения, настройки}
</raw_parameters>
---
## Правила YAML
1. **Группировка по смыслу:**
```yaml
output:
format: json
language: ru
max_length: 500
```
2. **Списки через дефис:**
```yaml
forbidden_words:
- "очевидно"
- "просто"
- "легко"
```
3. **Вложенность для сложных правил:**
```yaml
tone:
style: professional
exceptions:
- context: "приветствие"
style: friendly
```
4. **Булевы значения:** `true/false` (не "да/нет")
5. **Числа без кавычек:** `max_tokens: 1000`
---
## Формат ответа
Готовый YAML-блок. БЕЗ объяснений — только конфиг.
Вход:
"Пиши на русском, тон деловой но не сухой, длина ответа
300-500 слов, избегай канцеляризмов, формат markdown,
в конце всегда резюме из 2-3 пунктов"
Выход:
```yaml
output:
language: ru
format: markdown
length:
min_words: 300
max_words: 500
tone:
style: business_friendly
avoid:
- канцеляризмы
- сухой_официоз
structure:
ending:
type: summary
points: 2-3
```
Табличный конвертер
Превращает любые данные в Markdown-таблицу с пайпами. +40% точности по исследованиям.
## Задача
Преобразуй мои данные в Markdown-таблицу.
<raw_data>
{ВСТАВЬ ДАННЫЕ — список, текст, JSON, что угодно}
</raw_data>
<table_purpose>
{ОПИШИ ДЛЯ ЧЕГО ТАБЛИЦА — сравнение, справочник, анализ}
</table_purpose>
---
## Правила форматирования
1. **Заголовки** — краткие, информативные (1-3 слова)
2. **Выравнивание:**
- Текст → по левому краю `:---`
- Числа → по правому краю `---:`
- Центр → `:-:` (для статусов, флагов)
3. **Сортировка** — по важности или алфавиту
4. **Пустые ячейки** — `—` (не оставлять пустыми)
---
## Формат ответа
Готовая Markdown-таблица. БЕЗ объяснений.
Вход: "У нас 3 тарифа: Базовый за 990 руб без поддержки, Стандарт за 1990 с email поддержкой и 50 ГБ, Премиум за 4990 с приоритетной поддержкой 24/7 и 500 ГБ" Выход: | Тариф | Цена, ₽ | Хранилище | Поддержка | |:---------|--------:|:---------:|:-------------------| | Базовый | 990 | — | — | | Стандарт | 1 990 | 50 ГБ | Email | | Премиум | 4 990 | 500 ГБ | Приоритет 24/7 |
Табличная структура значительно улучшает понимание моделью — используй таблицы для структурированных данных.
JSON-схема OUTPUT
Создаёт JSON Schema для контроля формата ответа модели.
## Задача
Создай JSON-схему для формата ответа модели.
<output_description>
{ОПИШИ КАКИЕ ПОЛЯ НУЖНЫ В ОТВЕТЕ И ИХ ТИПЫ}
</output_description>
<strictness>strict</strictness>
---
## Уровни строгости
### MINIMAL — только структура
```json
{
"field_name": "тип или пример"
}
```
### STANDARD — с типами и описаниями
```json
{
"field_name": {
"type": "string|number|boolean|array|object",
"description": "что это поле означает"
}
}
```
### STRICT — полная JSON Schema
```json
{
"type": "object",
"properties": {
"field_name": {
"type": "string",
"description": "...",
"enum": ["вариант1", "вариант2"]
}
},
"required": ["field_name"]
}
```
---
## Правила
1. **Имена полей** — snake_case на английском
2. **Обязательные поля** — помечай в `required`
3. **Enum** — для полей с фиксированным набором значений
4. **Вложенность** — для группировки связанных данных
5. **Массивы** — указывай тип элементов: `"items": {"type": "string"}`
---
## Формат ответа
1. JSON-схема выбранного уровня строгости
2. Пример заполненного JSON (для проверки)
```json
{
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {
"type": "string",
"enum": ["positive", "negative", "neutral"],
"description": "Общая тональность текста"
},
"confidence": {
"type": "number",
"minimum": 0,
"maximum": 1,
"description": "Уверенность в оценке (0-1)"
},
"emotions": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "Список обнаруженных эмоций"
}
},
"required": ["sentiment", "confidence"]
}
```
Генератор контрастных пар
Создаёт пары примеров ✅ правильно / ❌ неправильно для обучения модели.
## Задача
Создай контрастные пары примеров для моей задачи.
<task_description>
{ОПИШИ ЗАДАЧУ: что модель должна делать}
</task_description>
<quality_criteria>
{ЧТО ОТЛИЧАЕТ ХОРОШИЙ ОТВЕТ ОТ ПЛОХОГО}
</quality_criteria>
<pairs_count>3</pairs_count>
---
## Правила создания пар
1. **Один вход — два выхода:**
```
Вход: "текст запроса"
❌ Плохо: [почему плохо]
✅ Хорошо: [почему хорошо]
```
2. **Типы ошибок для ❌:**
- Неполный ответ
- Неправильный формат
- Нарушение тона/стиля
- Фактическая ошибка
- Лишняя информация
3. **Комментарии** — кратко объясни разницу в скобках
4. **Разделитель** между парами: `===`
---
## Формат ответа
Готовые контрастные пары. БЕЗ объяснений — только примеры.
## Контрастные пары Вход: "Напиши описание товара: беспроводные наушники Sony WH-1000XM5" ❌ Плохо: "Хорошие наушники, советую купить." (слишком коротко, нет характеристик, субъективно) ✅ Хорошо: "Беспроводные наушники Sony WH-1000XM5 с активным шумоподавлением. Время работы до 30 часов, быстрая зарядка (3 мин = 3 часа музыки). Поддержка LDAC для Hi-Res Audio." (конкретные характеристики, объективно, информативно) === Вход: "Напиши описание товара: кофемашина DeLonghi Magnifica" ❌ Плохо: "DeLonghi Magnifica — это автоматическая кофемашина итальянского бренда DeLonghi, которая готовит кофе автоматически и имеет множество функций для приготовления различных напитков." (вода, повторы, нет конкретики) ✅ Хорошо: "Автоматическая кофемашина DeLonghi Magnifica: помол зёрен, 15 бар давления, капучинатор. Объём резервуара 1.8 л, регулировка крепости и температуры." (конкретные характеристики, без воды)
Контрастные пары эффективнее, чем только положительные примеры — модель учится различать границу качества.
Приоритизатор правил 🔴🟡🟢
Расставляет приоритеты правилам: 🔴 КРИТИЧНО → 🟡 ВАЖНО → 🟢 ЖЕЛАТЕЛЬНО.
## Задача
Расставь приоритеты моим правилам по уровням критичности.
<rules_list>
{ВСТАВЬ СПИСОК ПРАВИЛ БЕЗ ПРИОРИТЕТОВ}
</rules_list>
<context>
{ОПИШИ КОНТЕКСТ: для чего эти правила, что критично}
</context>
---
## Уровни приоритета
### 🔴 КРИТИЧНО (нарушение = провал)
- Безопасность, юридические требования
- Ключевая функциональность
- Запреты, которые нельзя нарушать
### 🟡 ВАЖНО (нарушение = снижение качества)
- Формат вывода
- Тон и стиль
- Полнота ответа
### 🟢 ЖЕЛАТЕЛЬНО (nice to have)
- Оптимизации
- Улучшения UX
- Дополнительные детали
---
## Правила приоритизации
1. Если правило связано с безопасностью → 🔴
2. Если нарушение видно пользователю сразу → 🟡
3. Если нарушение незначительно влияет на результат → 🟢
4. Максимум 3-4 правила на уровень 🔴
5. Группируй связанные правила
---
## Формат ответа
```
### 🔴 КРИТИЧНО
1. правило
2. правило
### 🟡 ВАЖНО
3. правило
4. правило
### 🟢 ЖЕЛАТЕЛЬНО
5. правило
```
БЕЗ объяснений — только готовый список с приоритетами.
### 🔴 КРИТИЧНО 1. НЕ выдавать персональные данные пользователей 2. НЕ давать медицинские/юридические советы как факты 3. Формат ответа строго JSON ### 🟡 ВАЖНО 4. Тон: дружелюбный, но профессиональный 5. Длина ответа: 100-300 слов 6. Отвечать на русском языке ### 🟢 ЖЕЛАТЕЛЬНО 7. Использовать emoji где уместно 8. Добавлять ссылки на документацию 9. Предлагать связанные темы
Порядок ограничений критичен! Размещай 🔴 правила в начале промпта — модель лучше их запоминает.
MetaGlyph-конвертер
Превращает текстовые правила в компактную символьную нотацию MetaGlyph.
## Задача
Преобразуй мои текстовые правила в нотацию MetaGlyph.
<text_rules>
{ВСТАВЬ ПРАВИЛА ОБЫЧНЫМ ТЕКСТОМ}
</text_rules>
---
## Синтаксис MetaGlyph
### Базовые символы
- `→` — следствие, результат
- `|` — ИЛИ (альтернативы)
- `&` — И (все условия)
- `!` — НЕ (отрицание)
- `?` — опционально
- `*` — любое количество
- `+` — один или более
- `∅` — пусто, ничего
### Скобки
- `{}` — условие/контекст
- `[]` — опциональный блок
- `()` — группировка
- `<>` — плейсхолдер/переменная
### Модификаторы
- `⚠️` — предупреждение
- `🔴` — критично/запрет
- `✓` — обязательно
- `≈` — примерно/около
- `∈` — принадлежит множеству
### Паттерн правила
```
{условие} → действие [модификатор]
```
---
## Примеры преобразования
Текст: "Если цена больше 10000, пометить как премиум"
MetaGlyph: `{price > 10000} → label: "премиум"`
Текст: "Ответ должен быть на русском или английском"
MetaGlyph: `lang ∈ {ru | en} ✓`
Текст: "Никогда не упоминать конкурентов"
MetaGlyph: `🔴 !mention(<competitors>)`
---
## Формат ответа
Готовые правила в нотации MetaGlyph. БЕЗ объяснений.
Вход:
"Если вопрос про цены — отвечай кратко, до 50 слов.
Если технический вопрос — можно подробно, до 300 слов.
Никогда не называй конкретные даты релизов.
Добавляй ссылку на документацию если есть."
Выход:
```metaglyph
{topic = "цены"} → length ≤ 50 words
{topic = "техническое"} → length ≤ 300 words
🔴 !mention(<release_dates>)
[docs_link] → append(📄 <url>) ?
```
MetaGlyph экономит токены и улучшает точность, но требует привыкания. Начни с простых правил.
Токенный разделитель
Форматирует данные с правильным разделением токенов — пробелы, запятые, переносы строк.
## Задача
Отформатируй мои данные с правильным токенным разделением.
<raw_data>
{ВСТАВЬ ДАННЫЕ — числа, списки, категории}
</raw_data>
<data_type>
{ТИП ДАННЫХ: числа | категории | список | смешанный}
</data_type>
---
## Правила разделения
### Числа
❌ Плохо: `123456789` (один токен, модель не "видит" структуру)
✅ Хорошо: `123 456 789` или `123,456,789`
### Списки элементов
❌ Плохо: `яблоко,груша,банан` (слипается)
✅ Хорошо: `яблоко, груша, банан` (пробел после запятой)
### Категории/теги
❌ Плохо: `#тег1#тег2#тег3`
✅ Хорошо: `#тег1 #тег2 #тег3` или построчно
### ID и коды
❌ Плохо: `USR-12345-ABC`
✅ Хорошо: `USR - 12345 - ABC` (пробелы вокруг дефисов)
### Длинный текст для анализа
- Разбивай на абзацы (пустая строка)
- Нумеруй если порядок важен: `1. ... 2. ...`
---
## Формат ответа
Отформатированные данные с правильным разделением. БЕЗ объяснений.
Вход: "ID:USR-98765-XYZ сумма:1234567 категории:электроника,бытовая техника,гаджеты" Выход: ID: USR - 98765 - XYZ Сумма: 1 234 567 Категории: электроника, бытовая техника, гаджеты
Правильное разделение токенов драматически улучшает точность на аналитических задачах — модель лучше "видит" отдельные элементы.
Быстрые шаблоны
Кликни чтобы скопировать
→ действие
→ результат
+++Tone(style=...)
Когда какой помощник использовать
| Проблема | Помощник |
|---|---|
| Промпт-простыня, всё в кучу | #1 Структуризатор |
| Модель игнорирует правила | #2 Генератор псевдокода |
| Ответы неполные или с ошибками | #3 Генератор Self-Check |
| Нужно выделить критичное | #4 ASCII-рамка |
| Много входных данных | #5 JSON-структуризатор |
| Нужны примеры для модели | #6 Few-shot генератор |
| Модель отвечает не в том стиле/тоне | #7 Prompt Decorators |
| Модель не показывает рассуждения | #7 Prompt Decorators |
| Ответы слишком короткие/длинные | #7 Prompt Decorators |
| Данные и инструкции вперемешку | #8 XML-структуризатор |
| Много параметров и настроек | #9 YAML-конфигуратор |
| Сравнение, справочник, списки | #10 Табличный конвертер |
| Нужен строгий формат ответа | #11 JSON-схема OUTPUT |
| Модель не понимает границу качества | #12 Контрастные пары |
| Какие правила важнее других? | #13 Приоритизатор 🔴🟡🟢 |
| Слишком много токенов на правила | #14 MetaGlyph-конвертер |
| Модель плохо "видит" числа/списки | #15 Токенный разделитель |