Промпты для аналитики, отчётов и работы с данными

Промпты для работы с данными и документами: финансовые отчёты, таблицы, выгрузки, прайс-листы, конкурентный анализ.

Главная опасность здесь — выдуманные или перепутанные цифры. Модель может взять число не из той таблицы, «округлить» показатель или достроить недостающие данные. Промпты ниже задают строгие правила извлечения, требуют указывать источник каждой цифры, помечать пропуски вместо догадок и проверять расчёты отдельным шагом.

Как пользоваться: скопируйте промпт, замените данные в скобках — […] или {…} — на свои и отправьте в ChatGPT, Claude, DeepSeek, GigaChat или YandexGPT. Под каждым примером — ссылка на исследование, которое объясняет, почему приём работает.

18 примеров промптов

Пример 1. Задача

Ты аналитик венчурного фонда. Из презентаций стартапов нужно извлечь финансовые метрики в единую таблицу для сравнения.

ПРОМПТ

Извлеки финансовые показатели стартапов в таблицу. Строгие правила:

СТРУКТУРА ТАБЛИЦЫ:
- Столбцы: Стартап | MRR (руб) | Рост MoM (%) | CAC (руб) | LTV (руб) | Burn Rate (руб/мес)
- Если метрики нет в тексте — поставь null
- Все числа — только числа, без текста
- Все проценты — только число без знака %

ФОРМАТ ВЫВОДА — JSON:
{
 "стартапы": [
 {
 "название": "...",
 "MRR_руб": 123456,
 "рост_MoM_процент": 15,
 ...
 }
 ]
}

ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
[вставь текст презентаций]

Из разбора исследования: Schema-Guided Decoding: когда жёсткая структура помогает, а когда вредит генерации таблиц

Пример 2. Задача

Аналитик разбирает годовую отчётность Ozon по МСФО. На одной странице две похожие таблицы: выручка по сегментам и расходы по сегментам. Модель по скриншоту уже путала их и брала числа не из той таблицы. Сильная зона метода: плотные таблицы со схожими блоками, где точность зависит от мелких деталей.

ПРОМПТ

Ниже — материалы с одной страницы отчёта.

[Приложено: скриншот страницы 47 в максимальном разрешении, целиком]

Текст таблицы «Выручка по сегментам» с этой страницы (скопирован из PDF):

{вставленный текст таблицы}

Используй скриншот, чтобы понять структуру: какие столбцы к каким заголовкам относятся, где подписи и примечания.
Используй текст, чтобы точно прочитать числа и названия.
Если скриншот и текст расходятся — укажи на расхождение и не угадывай.

Вопрос: какая доля выручки приходится на сегмент {сегмент} и как она изменилась к прошлому периоду? Таблицу «Расходы по сегментам» не используй.

Из разбора исследования: Loud and Clear (LoC): как подать модели страницы документа, чтобы она использовала всё, что на них написано

Пример 3. Задача

Ты маркетолог в российском EdTech-стартапе. Нужен заголовок лендинга для курса по аналитике данных. У тебя есть 10 прошлых заголовков с метриками кликабельности.

ПРОМПТ

Вот 5 заголовков лендингов с метриками кликабельности:

1. "Стань аналитиком данных за 4 месяца" (CTR: 3.2%)
2. "Освой Python и SQL с нуля" (CTR: 2.8%)
3. "Карьера в Data Science: первые шаги" (CTR: 3.5%)
4. "Аналитика данных: от Junior до Middle" (CTR: 3.1%)
5. "Данные — новая нефть. Научись их добывать" (CTR: 3.4%)

Создай 3 новых заголовка, которые будут работать лучше всех этих примеров. 
Проанализируй что объединяет более успешные варианты и усиль эти элементы.

Целевая аудитория: 25-35 лет, хотят сменить профессию, нулевой опыт в программировании.

Из разбора исследования: Performance-Based In-Context Learning: итеративное улучшение контента через примеры разного качества

Пример 4. Задача

Вы руководите небольшой консалтинговой фирмой и хотите оценивать due diligence -отчёты (проверка компании перед сделкой), которые готовят ваши аналитики для клиентов. Задача узкая, стандарты неявные — общий промпт «оцени качество отчёта» тут не сработает.

ПРОМПТ

Я хочу построить чек-лист для оценки качества due diligence отчётов,
которые готовят мои аналитики для клиентов перед сделками M&A.

У меня есть 4 примера реальных due diligence отчётов от разных консалтинговых
компаний (прикладываю ниже / вставлю по одному).

Сделай так:
1. Разбери каждый отчёт отдельно: какая у него структура, какие разделы
обязательны, какая глубина анализа, какие профессиональные приёмы
(например, как оформлены риски, как подтверждаются цифры).
2. После разбора всех отчётов — сведи паттерны: что повторяется в
большинстве отчётов независимо от автора (это и есть настоящий стандарт).
3. Превратые эти паттерны в чек-лист из 15-25 конкретных, проверяемых пунктов.
Каждый пункт — конкретный факт, который можно проверить да/нет, а не
общая фраза типа "анализ глубокий". Дай каждому пункту вес от 1 до 3
(насколько критичен) и отдельно отметь 2-3 "стоп-условия" —
критичные ошибки, которые обесценивают весь отчёт.
4. Проверь свой чек-лист: приложи его к одному из реальных отчётов и
к вымышленному слабому отчёту (напиши его сам как пример халтуры) —
покажи, что баллы заметно отличаются.

[Отчёт 1: вставить текст]
[Отчёт 2: вставить текст]
[Отчёт 3: вставить текст]
[Отчёт 4: вставить текст]

Из разбора исследования: RGRC (Role-Grounded Rubric Construction): критерии оценки строятся из реальных рабочих документов, а не из головы модели

Пример 5. Задача

Анализируешь квартальный отчет Сбера на 15 страниц — нужно быстро посчитать рост прибыли и ROE чтобы решить стоит ли покупать акции. В отчете куча таблиц, сносок, пояснений — легко взять не те цифры.

ПРОМПТ

Вот квартальный отчет Сбера:

[таблица: Чистая прибыль 2022: 350 млрд руб, 2023: 420 млрд руб]
[таблица: Капитал 2023: 5 трлн руб]
[куча других показателей: резервы, активы, кредиты...]
[текст про стратегию, риски, дивиденды...]

Задача разбита на 2 этапа:

ЭТАП 1 - Извлечение фактов:
Извлеки только цифры нужные для расчета:
1. Рост чистой прибыли (сравнение 2022 vs 2023)
2. ROE (рентабельность капитала)

Формат: "показатель: значение"

ЭТАП 2 - Код для расчета:
Используя факты из Этапа 1, напиши Python код.
Требования:
- Переменные с понятными названиями
- Комментарии к формулам
- Финальный ответ в переменную ans

Из разбора исследования: FINDER: двухэтапный PoT для точных вычислений в длинных документах

Пример 6. Задача

Готовишь инвест-меморандум по Яндексу для частного инвестора. Нужно проанализировать финансовый отчёт 2023 года, найти ключевые риски и сравнить с Ozon по рентабельности. Отчёт на 200 страниц, данные разбросаны, нужна точность.
ПРОМПТ
```
Задача: Анализ финансового отчёта Яндекс 2023 для инвест-меморандума.

Цель: Найти ключевые риски + сравнить с Ozon по рентабельности.

Создай план из 4-6 шагов. Для каждого шага укажи:
- Task: что делаем
- Goal: какой конкретный результат
- Success criteria: как понять что достигли
```
Из разбора исследования: ProSEA: итеративное решение задач через богатый feedback и адаптивное переplanирование

Пример 7. Задача

У тебя два прайс-листа для Wildberries — старая и новая версии. Нужно найти несоответствия: где цена изменилась, где артикул переименован, где условия доставки не сходятся. Таблицы в Excel, экспортированы в CSV.

ПРОМПТ

Вот два прайс-листа в CSV формате. 

ПРАЙС 1 (старая версия):
[CSV данные прайса 1]

ПРАЙС 2 (новая версия):
[CSV данные прайса 2]

ШАГ 1: Преобразуй оба CSV в Markdown формат, чтобы заголовки таблиц были чётко выделены.

ШАГ 2: Сравни два прайс-листа и найди все несоответствия:
- Изменения цен
- Разные артикулы для одного товара
- Различия в условиях доставки
- Любые другие расхождения

Выведи результат в формате:
- **Тип несоответствия:**
- **Где находится:** (номер строки, название товара)
- **Что изменилось:** (было → стало)
- **Рекомендация:** (нужно ли исправить)

Из разбора исследования: CSV → Markdown/JSON: как научить LLM различать заголовки и значения в таблицах

Пример 8. Задача

Проанализировать метрики подкаста за 6 месяцев — найти неочевидные паттерны для роста аудитории. У тебя CSV с данными: дата, количество прослушиваний, источник трафика, средняя длительность прослушивания, география.

ПРОМПТ

Ты — система из трёх аналитиков подкастов. Каждый генерирует 3 вопроса о данных со своей перспективы.

**Данные:** CSV с метриками подкаста за 6 месяцев
Колонки: дата, прослушивания, источник (соцсети/поиск/прямые), средняя_длительность_мин, город

**Роль 1: Поведенческий аналитик**
Фокус: паттерны поведения аудитории
Личность: внимателен к деталям, ищет связи между действиями
Генерируй вопросы про: когда слушают, как долго, что влияет на вовлечённость

**Роль 2: Детектор аномалий**
Фокус: необычные всплески или провалы
Личность: скептичен, любопытен к выбросам
Генерируй вопросы про: странные даты, неожиданные источники, необычные города

**Роль 3: Исследователь трендов**
Фокус: динамика во времени
Личность: видит большую картину, ищет тренды
Генерируй вопросы про: рост/падение по месяцам, сезонность, эволюцию источников

---

После того как каждая роль предложит 3 вопроса:

**Судья:** Выбери 3 самых перспективных вопроса из всех предложенных по критериям:
- Потенциал найти неочевидный инсайт (не "сколько всего прослушиваний")
- Можно ответить по имеющимся данным
- Дополняют друг друга (не дублируются)

Для каждого выбранного вопроса укажи: какая роль предложила, почему перспективен.

Из разбора исследования: DataSage: Multi-role debating и Multi-path reasoning для глубокого анализа

Пример 9. Задача

Написать аналитический отчёт «Рынок подписок на стриминг в России: Kion, Okko, START, Wink» — для питча инвестору. Нужны данные, логика, визуализации.

ПРОМПТ

Ты — аналитик, которому нужно написать инвестиционный отчёт 
«Рынок видеостриминга в России 2024–2025».

ЭТАП 1 — ПЛАН
Создай структуру отчёта:
- 6–8 разделов
- для каждого раздела: ключевой вопрос, который он закрывает
- для каждого раздела: 2–3 тезиса, которые нужно доказать

Выведи только план. Не начинай писать текст.

Из разбора исследования: CogGen: рекурсивный цикл «план → пиши → пересмотри» для глубоких аналитических отчётов

Пример 10. Задача

Ты — основатель небольшого SaaS-сервиса для малого бизнеса. Хочешь попросить ChatGPT (GPT-4o) проанализировать три конкурента и вернуть данные в виде таблицы: название, цена, ключевые фичи, слабое место.

ПРОМПТ

Ты — эксперт по конкурентному анализу. Выполни следующие шаги:

Шаг 1. Изучи информацию о конкурентах ниже.
Шаг 2. Составь план анализа.
Шаг 3. Проанализируй каждого конкурента по критериям.
Шаг 4. Проверь полноту анализа.
Шаг 5. Сформируй финальный отчёт в виде таблицы.

Критерии: цена, ключевые фичи, слабое место.
Убедись, что анализ полный и обоснованный.

[данные о конкурентах]

Из разбора исследования: Парадокс структуры промпта: больше инструкций — не всегда лучше

Пример 11. Задача

Ты попросил ChatGPT создать таблицу конкурентов твоего SaaS-продукта для презентации инвесторам — название, цена, число клиентов. В исходном тексте были данные из пресс-релизов и открытых источников. Нужно проверить, не напридумывала ли модель цифры.

ПРОМПТ

Вот исходный текст с информацией о конкурентах:

[текст: "Амоначала в марте 2024 объявила о 50 тысячах клиентов. 
Битрикс24 берёт от 1990₽/мес за тариф Стандарт..."]

Вот таблица, которую ты создал:

| Компания | Тариф | Цена | Клиентов |
|----------|-------|------|----------|
| Амоначала | Базовый | 990₽ | 50 000 |
| Битрикс24 | Стандарт | 1990₽ | н/д |

Задача: проверь таблицу на фактическую корректность.

ШАГ 1: Извлеки все факты из исходного текста в формате 
       "субъект — свойство — значение".

ШАГ 2: Извлеки все факты из таблицы в том же формате.

ШАГ 3: Сопоставь факты. Найди:
       - Совпадения (всё ОК)
       - Расхождения (число/название отличается)
       - Галлюцинации (в таблице есть, в тексте нет)
       - Пропуски (в тексте есть, в таблице нет)

ШАГ 4: Дай вердикт для каждой ячейки: ✅ корректно, 
       ⚠️ неточно (укажи отклонение), ❌ галлюцинация.

Из разбора исследования: TabReX: факт-чекинг таблиц через графы знаний

Пример 12. Задача

Вы разбираете годовой отчёт крупного холдинга (например, агропромышленной группы с десятком "дочек") и хотите свести структуру владения — кто чем владеет, чтобы не запутаться в противоречивых формулировках отчёта.

ПРОМПТ

Вот текст отчёта холдинга: {текст отчёта}

Извлеки из текста все факты о владении компаниями в формате:
[Компания-владелец] — владеет — [Компания]

После того как составишь список, проверь его по трём правилам:

1. ТРАНЗИТИВНОСТЬ: если А владеет Б, и Б владеет В — 
   должно быть указано, что А (через Б) связано с В. 
   Проверь все такие цепочки.

2. СИММЕТРИЯ: если сказано "А владеет Б", 
   должно логически следовать "Б принадлежит А" — 
   найди случаи, где одно из утверждений противоречит другому.

3. УНИКАЛЬНОСТЬ: у одной компании не может быть двух разных 
   контролирующих владельцев одновременно (если явно не указано 
   совместное владение) — найди дубликаты и противоречия.

Выведи: список найденных нарушений (если есть) → исправленный итоговый список фактов.

Из разбора исследования: CONSISTRE: LLM проверяет сама себя на логические противоречия по трём конкретным правилам

Пример 13. Задача

Разбор скриншота таблицы с продажами в Excel/Google Sheets, где нужно точно назвать цифру из мелкой строки — например, выручку за март в отчёте для инвестора.

ПРОМПТ

Вот скриншот таблицы с продажами за квартал [прикрепить изображение].
Ответь на вопрос: какая выручка в строке «Итого» за март?
Сначала дай ответ, потом укажи свою уверенность от 0 до 100%.
Если уверенность ниже 70% — скажи, какую именно область таблицы нужно 
увеличить, чтобы ответить точно (например: "строка 12, столбец C").

Из разбора исследования: EVADE: проверка ответа через два разных взгляда на картинку вместо самоперечитывания текста

Пример 14. Задача

Нужно заполнить таблицу товаров для маркетплейса, но часть данных неполная или на другом языке.

ПРОМПТ

У меня таблица товаров. Некоторые поля пустые или содержат 
описания на английском. Восстанови пропущенные данные, 
опираясь на структуру и контекст других строк.

Категория | Название | Цена | Описание | Бренд
Электроника | Наушники TWS | 2990₽ | [ОТСУТСТВУЕТ] | QCY
Электроника | [ОТСУТСТВУЕТ] | 4500₽ | Wireless charger 15W fast charging | Baseus
Бытовая техника | Увлажнитель | 3200₽ | Ультразвуковой, 3L tank, auto shut-off | Xiaomi
Бытовая техника | [ОТСУТСТВУЕТ] | [ОТСУТСТВУЕТ] | Робот-пылесос с влажной уборкой | Roborock

Заполни пустые поля.

Из разбора исследования: Pattern Matching: LLM восстанавливают смысл текста только по структуре

Пример 15. Задача

Предприниматель получает от контрагентов вперемешку разные документы — акты, счета, УПД, накладные — и хочет через ChatGPT/Claude с загрузкой фото автоматически вытаскивать из них ключевые данные в таблицу, без ручного заполнения.

ПРОМПТ

Ты — специалист по обработке документов.

ШАГ 1 — Определи тип документа на фото из списка:
- Счёт на оплату
- Акт выполненных работ
- УПД
- Товарная накладная
Не пиши объяснение, просто определи тип и переходи к шагу 2.

ШАГ 2 — Извлеки данные по правилам ниже.

Общие правила для всех типов:
- Вывод только в формате чистого JSON, без комментариев
- Даты — в формате "год-месяц-день"
- Если поле не найдено или нечитаемо — пиши "не определено"
- Извлекай ТОЛЬКО поля, указанные для того типа, что определён на шаге 1

Правила по типам (используй только те, что соответствуют определённому типу):

Тип "Счёт на оплату": извлеки поля — номер счёта, дата, поставщик, сумма, НДС
Пример вывода: {"номер": "145", "дата": "2024-03-11", "поставщик": "ООО Ромашка", "сумма": "45000", "ндс": "7500"}

Тип "Акт выполненных работ": извлеки поля — номер акта, дата, исполнитель, заказчик, перечень работ, сумма
Пример вывода: {"номер": "22", "дата": "2024-02-01", "исполнитель": "ИП Иванов", "заказчик": "ООО Ромашка", "работы": "монтаж оборудования", "сумма": "80000"}

[добавь аналогично для УПД и Товарной накладной]

Документ для анализа: [прикрепи фото]

Из разбора исследования: Classification-Guided Prompting: сначала определи тип задачи, потом дай узкий промпт именно под неё

Пример 16. Задача

Ты пишешь аналитику для клиента про российский e-commerce. Попросил LLM: "Когда Wildberries вышел на рынок Казахстана?" Модель ответила: "2019 год". Нужна точность — ошибка в датах подорвёт доверие к отчёту.

ПРОМПТ

Проверь это утверждение: "Wildberries вышел на рынок Казахстана в 2019 году"

Используй три типа источников:
1. СТРУКТУРИРОВАННЫЕ: Wikipedia, корпоративные справочники, официальный сайт компании
2. СВЕЖИЕ: новости РБК, Коммерсант, Ведомости за период 2015-2024
3. СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ: отчёты e-commerce аналитиков, пресс-релизы Wildberries

Для каждого источника:
- Укажи название, URL и дату публикации
- Оцени авторитетность (0-100): официальные источники и крупные медиа выше
- Проверь актуальность: для событий 2015-2020 приоритет историческим источникам

Затем:
1. Сравни даты между источниками
2. Отметь любые противоречия
3. Оцени итоговую уверенность в дате (0-100%)
4. Дай окончательный ответ с обоснованием

Из разбора исследования: Три типа источников против галлюцинаций: структурированная проверка фактов в LLM

Пример 17. Задача

Ты анализируешь годовой отчёт Сбера — сложный дашборд с 12 графиками на одном слайде. Нужно найти квартал с максимальным оттоком клиентов и объяснить причину по соседним данным.

ПРОМПТ

Смотришь на финансовый дашборд (тип задачи: понимание 
графиков). Вопрос: в каком квартале был максимальный 
отток клиентов и что происходило с другими показателями 
в этот период?

Прежде чем отвечать — опиши: на каком графике/секции 
дашборда находится нужная информация, какой именно 
элемент нужно смотреть и где он расположен визуально 
(левый верхний угол, центр, и т.д.).

Из разбора исследования: ETCHR / Edit-Verify-Reason: почему аннотированный скриншот лучше, чем вопрос к сырому изображению

Пример 18. Задача

Вы просите ChatGPT проанализировать отчёт по продажам вашего интернет-магазина и посоветовать, снижать ли цены на товар, чтобы обойти конкурента. Отчёт вам присылает менеджер, который написал не просто цифры, а с комментарием.
ПРОМПТ
```
Вот данные по рынку:
Наша цена: 1200 руб.
Цена конкурента: 1150 руб.
Наша прибыль за месяц: 340 000 руб.

Комментарий: рынок стагнирует, спрос падает, конкуренты демпингуют.

Посоветуй, стоит ли снижать цену и на сколько.
```
Из разбора исследования: Market Signal Injection: как тон данных меняет решения LLM сильнее, чем сами данные