Почему ваш ChatGPT отвечает мусором: пять ошибок в постановке задачи
Мне прислали на разбор промпт, за который человек заплатил три тысячи рублей на каком-то курсе. Восемьсот сорок слов. Я прочитал его дважды и понял, почему он не работает: в этих восьмистах словах не было ни одной чёткой инструкции. Была вода, было слово «профессионально» четыре раза, было «сделай красиво». А результата не было.
Восемьсот сорок слов — и модель выдавала мусор. Потому что дело не в длине запроса, а в том, что в нём есть. Разберу пять ошибок, которые я вижу у клиентов чаще всего. По каждой покажу плохой запрос, хороший и разницу в том, что получаешь на выходе.
🎭 Без роли и контекста модель отвечает «вообще» — а вам нужно конкретно
Первая ошибка та самая, из разобранного промпта. Человек пишет: «Напиши текст про наш магазин». Модель не знает, кто вы, для кого текст, где он будет висеть. Она берёт усреднённое представление обо всех магазинах на свете и выдаёт усреднённый текст.
Плохой запрос звучит так:
— Напиши описание для нашего магазина автозапчастей.
Что получаешь: три абзаца про «широкий ассортимент», «выгодные цены» и «команду профессионалов». Ровно то, что написано на десяти тысячах других сайтов.
Хороший запрос даёт роль и контекст:
— Ты копирайтер, который пишет для автосервисов в малых городах. Наш магазин в Таганроге, торгуем запчастями для отечественных авто и китайцев, средний клиент — мужчина 35-55 лет, чинит машину сам. Напиши описание на главную страницу, тон спокойный, без пафоса, без слова «профессионалы».
Разница огромная. Во втором случае модель понимает, для кого пишет, и текст сразу становится живым. Она перестаёт угадывать и начинает работать в заданных рамках.
Был случай: клиент-стоматолог месяц мучился с текстами для сайта. Я добавил в начало одну строку с описанием его клиники и типичного пациента — и следующие десять текстов он принял без правок.
Роль и контекст — это не вежливость к машине. Это сужение поля, из которого она берёт ответ.
🎯 Слишком широкая задача превращается в кашу из общих слов
Вторая ошибка — размах. Человек просит сразу всё и получает поверхностно ни о чём. Модель физически не может глубоко раскрыть десять тем в одном ответе, она размажет каждую на два предложения.
Плохой запрос:
— Составь мне полный план развития моего блога на год со всеми темами, форматами, продвижением и монетизацией.
Что получаешь: список из общих пунктов вроде «публикуйте регулярно», «взаимодействуйте с аудиторией», «пробуйте разные форматы». Ноль пользы, потому что задача была на десять человеко-дней, а вы попросили сделать её одним абзацем.
Хороший запрос дробит:
— Я веду блог про домашнюю выпечку, 2000 подписчиков. Дай двадцать конкретных тем для постов на ближайший месяц. По каждой — заголовок и одна фраза, о чём пост. Только про рецепты, без общих советов по ведению блога.
Разница в глубине. Узкая задача даёт двадцать готовых заголовков, с которыми можно работать. Широкая даёт воздух.
Правило простое: если задачу нельзя выполнить за один присест руками, её нельзя ставить одним запросом и машине. Дели на куски.
Я так разбираю любой крупный заказ. Сначала выписываю, из чего он состоит, потом каждый кусок отдаю модели отдельно. Автоматизацию для магазина одежды я собирал из одиннадцати мелких запросов, а не одного гигантского.
Широкий запрос — это когда вы перекладываете на модель работу по разбиению задачи. Она это делает плохо. Делайте сами.
📐 Не задан формат — и вы получаете стену текста вместо таблицы
Третья ошибка тихая, её мало кто замечает. Вы не сказали, в каком виде хотите ответ, и модель выдаёт то, что ей удобнее — сплошной текст. А вам нужна таблица, или список, или JSON для загрузки в систему.
Плохой запрос:
— Сравни три тарифа нашего интернета.
Что получаешь: три абзаца прозой, где параметры перемешаны и глазами их не сопоставить.
Хороший запрос задаёт форму:
— Сравни три тарифа. Выведи таблицей: столбцы — название, цена в месяц, скорость, что входит. Каждый тариф отдельной строкой. После таблицы одна строка — какой кому подойдёт.
Разница в том, что второй ответ можно сразу вставить на сайт или в коммерческое предложение. Первый придётся переписывать руками.
Формат — это самое дешёвое улучшение промпта. Одна фраза «выведи таблицей» или «дай нумерованным списком из пяти пунктов» экономит вам десять минут ручной переверстки.
Клиентка вела учёт заказов, просила модель разобрать переписку с покупателями. Получала сплошной текст и час перебивала его в Excel. Я добавил в запрос строку «выведи таблицей: имя, товар, сумма, адрес, разделитель точка с запятой» — и она стала копировать ответ прямо в таблицу без единой правки.
Всегда говорите, в каком виде хотите ответ. Модель не читает мыслей, она читает инструкции.
🧩 Без примеров модель угадывает ваш вкус — и почти всегда мимо
Четвёртая ошибка — вы держите эталон в голове, но не показываете его. Просите «напиши в нашем стиле», а стиль модель никогда не видела. Она угадывает и попадает в лучшем случае наполовину.
Плохой запрос:
— Напиши пять заголовков для постов в нашем стиле.
Что получаешь: пять заголовков в некоем усреднённом стиле, который модель считает подходящим. Обычно с восклицательными знаками и словом «шок».
Хороший запрос даёт образец:
— Вот три наших заголовка, которые заходили: «Почему борщ на второй день вкуснее», «Три ошибки в тесте, из-за которых пирог не поднимается», «Что я выкидываю из холодильника раз в неделю». Напиши ещё пять в такой же манере — спокойно, с конкретикой, без восклицаний.
Разница в попадании. Один-два примера дают модели больше, чем абзац описания стиля. Она видит длину, интонацию, структуру и повторяет их.
Это называется обучение на примерах, и работает почти волшебно. Показал два образца — получил десять похожих.
Разбирал я задачу для риелтора: он писал описания квартир, все на одно лицо. Я взял два его лучших текста, вставил в запрос как эталон, попросил разобрать по этому шаблону остальные двенадцать объектов. Он сэкономил вечер.
Если у вас есть хороший пример — всегда вставляйте его. Это самый сильный рычаг из всех пяти.
✅ Без критериев качества модель не знает, что считать хорошим ответом
Пятая ошибка самая тонкая. Вы не сказали, каким должен быть результат, и у модели нет способа проверить саму себя. Она выдаёт первое, что сложилось, и на этом останавливается.
Плохой запрос:
— Напиши продающий текст про курс.
Что получаешь: текст, который сам себя считает продающим, а по факту — набор штампов.
Хороший запрос задаёт критерии:
— Напиши текст про курс. Требования: не больше 150 слов, без слов «уникальный» и «эксклюзивный», первое предложение — с конкретной пользой, в конце один призыв к действию. Проверь, что все требования выполнены, и если нет — перепиши.
Разница в том, что критерии дают модели линейку. Она может сверить ответ с требованиями и переделать. Без линейки она не знает, куда стремиться.
Особенно сильно работает последняя фраза — «проверь, что требования выполнены». Модель прогоняет свой ответ ещё раз и часто сама ловит промахи.
Критерии — это ваше техзадание. Чем оно чётче, тем меньше правок потом.
Я свёл все пять ошибок в один чек-лист, который держу перед глазами: роль есть, задача узкая, формат задан, пример вставлен, критерии описаны. Пять галочек перед каждым серьёзным запросом.
🔄 Длинный диалог — и модель начинает путаться в собственных ответах
Отдельная беда, не из пяти ошибок, но её надо знать. Вы час общаетесь в одном чате, накидали сорок сообщений, и вдруг модель начинает нести чушь — забывает, что вы решили в начале, путает данные, повторяется.
Причина в том, что у модели ограничен объём того, что она держит перед глазами. Это как оперативная память. Когда диалог разрастается, ранние сообщения вытесняются или начинают мешать. Модель видит кашу из старых и новых вводных и теряется.
Признаки, что пора начинать заново:
— модель повторяет то, что уже говорила пять сообщений назад — она забыла важное условие, которое вы задали в начале — ответы стали общими, будто она вас не слушает — она путает имена, цифры, факты из вашего же диалога
Что делать: открыть новый чат. Не мучить старый, а собрать всё важное в одно сообщение — роль, контекст, что уже решено — и начать с чистого листа.
Я работаю так: когда чувствую, что диалог поплыл, прошу модель — «собери итог нашего разговора в десять пунктов». Копирую эти пункты, открываю новый чат, вставляю их первым сообщением. И продолжаю уже на свежую голову, без накопившегося мусора.
Один чат — одна задача. Как только задача сменилась, начинайте новый. Это спасает от половины проблем с бредом.
Длинный диалог — не признак глубокой работы. Часто это признак того, что давно пора нажать «новый чат».
⏱️ Сколько это экономит на реальном потоке текстов
Посчитаю на клиенте, для которого делал контент. Интернет-магазин, надо было описать 300 товаров.
Руками копирайтер писал одно описание за 15 минут:
— 300 товаров по 15 минут — это 75 часов — по 400 рублей за час работы копирайтера — 30 000 рублей — срок — две недели плотной работы
С правильными промптами вышло иначе. Я собрал шаблон запроса с ролью, форматом и двумя примерами, дальше подставлял только характеристики товара:
— настройка шаблона и отладка — 4 часа — генерация и вычитка 300 описаний — 11 часов — итого 15 часов вместо 75
Экономия — 60 часов в месяц на одной задаче. В деньгах при той же ставке — около 24 000 рублей. И это на разовом проекте, а если поток описаний постоянный, счёт идёт на сотни часов в год.
Важно: вычитка обязательна. Модель ошибается в характеристиках, путает цифры. Из 300 описаний я правил руками 40 — это те, где были технические детали. Без человека на выходе такое не отдашь.
Экономия реальна, но она не в том, что человек не нужен. Она в том, что человек перестаёт писать с нуля и начинает проверять готовое.
🛠️ Чем писать промпты и сколько это стоит
Инструменты, которыми пользуюсь сам, с ценами на сегодня:
— ChatGPT, платная версия — около 2000 рублей в месяц через посредников, лучший вариант для текстов и рассуждений — Claude — сопоставим по качеству, часто аккуратнее с длинными текстами, цена та же — DeepSeek — заметно дешевле, для простых задач хватает, есть бесплатный доступ — YandexGPT и GigaChat — работают из России без обхода, слабее на сложном, но для базовых текстов годятся
Для старта не нужна платная версия. Бесплатных лимитов хватает, чтобы отработать пять ошибок из этой статьи и почувствовать разницу.
Совет: не гоняйтесь за самой мощной моделью. Правильный промпт на средней модели даёт лучше, чем ленивый запрос на топовой. Сначала научитесь ставить задачу.
Разница между бесплатной и платной версией меньше, чем разница между плохим и хорошим промптом. Начните с промпта.
📋 Что можно отработать за один вечер
Короткий план, чтобы проверить всё на себе сегодня:
— возьмите свой обычный запрос, которым недовольны — добавьте в начало роль и контекст: кто вы, для кого результат — сузьте задачу до одного конкретного куска — допишите формат: таблица, список, число пунктов — вставьте один пример того, что считаете хорошим — добавьте критерии и фразу «проверь, что требования выполнены»
Прогоните старый запрос и новый в двух соседних чатах и сравните ответы. Разница будет видна сразу, без всяких курсов за три тысячи.
Вечер такой практики даёт больше, чем неделя чтения статей про промпты. Инструмент осваивается руками.
🤝 Что делайте сами, а что быстрее отдать
Простые тексты, письма, идеи, разбор переписки — осваивайте сами. Пять правил из этой статьи закрывают 80% бытовых задач. Тут посредник вам не нужен, справитесь за пару вечеров.
Отдавать стоит другое:
— настройку потоковой генерации на сотни единиц контента — связку модели с вашей CRM, таблицами, сайтом, чтобы всё работало без ручного копирования — автоматизацию, где несколько шагов идут цепочкой сами — случаи, где ошибка модели дорого стоит и нужна проверенная схема контроля
Граница простая: разовую задачу делайте сами, постоянный процесс со связкой систем — заказывайте. Первое — вопрос навыка, второе — вопрос инженерии, где легко потратить месяц на то, что настраивается за два дня.
Я как раз собираю такие связки: от шаблона промптов под ваш бизнес до полной автоматизации, где текст, таблица и рассылка работают сами.
А какой у вас самый бесячий ответ ChatGPT за последнее время — где он выдал полный мусор? Напишите, разберу, в какой из пяти ошибок было дело. Такие разборы промптов я выкладываю регулярно, показываю до и после на живых примерах — заходите туда, где вам удобнее читать.
Telegram, ВКонтакте, MAX, мой сайт, YouTube, Instagram, Pinterest