Основы промптинга: мини-ТЗ вместо «магии»

OpenAI Academy выложила короткий курс про базу промптинга: не «магические формулы», а понятная логика запросов к модели. Для тех, кто уже сидит в Cursor или другом AI-ассистенте, это напоминание того, что качество ответа чаще всего упирается не в «правильные слова», а в ясность задачи.

Что реально меняет ответ

• Цель. Одним предложением: что должно получиться на выходе — код, список шагов, ревью, сравнение вариантов.
• Контекст. Стек, версии, ограничения продакшена, что уже пробовали и почему не сработало.
• Формат. «Дай в виде таблицы», «только diff», «без воды, буллеты» — модель охотнее попадает в ожидания.
• Критерии «готово». Тесты, линтер, граничные случаи — чем конкретнее, тем меньше переделок.

Хороший промпт — это мини-ТЗ: вы экономите и токены, и нервы на уточнениях. Потом можно наращивать детали итерациями, а не переписывать всё с нуля.

Источник: Prompting fundamentals — OpenAI Academy.