Генератор промтов: ИИ и нейросеть напишут промт по описанию задачи

Промт под свою задачу здесь пишет модель: вы описываете обычными словами, что нужно получить, и забираете готовый текст запроса — с ролью исполнителя, обстоятельствами, нужным видом ответа и ограничениями. Тем же приёмом получают описание кадра для рисующей модели. Первый запрос GEN202 делает за свой счёт.

Опишите задачу обычными словами — промт под неё напишет модель. Какая именно, выбирается над полем ввода, ставки всех моделей стоят в каталоге.

Создать промт по описанию задачи: что уходит в просьбу и что приходит обратно

Работа идёт в два хода. Сначала вы говорите модели, что она пишет запрос, а не выполняет задачу, и своими словами описываете, что нужно получить. Обратно приходит текст запроса, который остаётся скопировать и отправить — той же модели или другой.

Приходит при этом заготовка с местами для подстановки: в фигурных скобках стоит то, что вам нужно указать о себе (разбор четырёх способов). У другого автора те же места собраны отдельным разделом переменных, который генератор предлагает заполнить (разбор автоматической подготовки промтов).

Ответ у крупных генераторов разложен на части: пошаговое руководство, формат ответа и пример того, каким должен выглядеть результат (разбор выдачи генератора). В сравнении двух генераторов между собой вся разница свелась к этому же разделу с форматом ответа (сравнение двух генераторов).

Дальше места для подстановки заполняют, текст перечитывают целиком и отправляют новым разговором.

Четыре способа попросить нейросеть написать промт

Способов ровно четыре, и они не смешиваются: у каждого своя просьба и свой случай.

Первый способ короче остальных: перед описанием ставят слова «промт для» и название модели, дальше идёт задача обычными словами (разбор короткой просьбы). В другом разборе то же дано общим правилом — сначала вы говорите модели, что она пишет запросы, и только потом просите написать запрос под свою задачу (разбор общего правила).

Второй способ называют самым простым: спросить у самой нейросети, как она хочет получать задание. В том разборе модель ответила четырьмя частями, и автор сложил из них свою заготовку: обстоятельства, задача, формат ответа и подробности — примеры, важные мелочи, ограничения (разбор с вопросом к самой модели).

Третий способ живёт в кабинете разработчика модели. Автор разбора такой кнопки называет, чего не хватало в его запросе — обстоятельств, шагов и описания нужного ответа — и что помощник дописал вместо него: назначение промта, инструкции, формат ответа и условие остановки (разбор кнопки у поставщика).

Запрос собирают из разговора, который уже получился

Четвёртый способ начинается с обычной переписки. Вы спрашиваете как умеете, говорите своими словами, что не так с ответом, получаете следующий — и так, пока результат не устроит. И только тогда просите модель пройти по всему разговору, собрать оттенки ваших замечаний и написать запрос, который дал бы такой же ответ с первого раза (разбор сборки промта из разговора).

Просьба умещается в одно предложение: «Пройди по всему нашему разговору, собери все мои замечания и напиши промт, который дал бы такой же ответ сразу». Условие автор называет сам: собирать есть что тогда, когда до нужного результата вы дошли. Так полчаса переписки превращаются в текст, который работает дальше без вас.

Готовый текст просьбы: промт для текстовой модели

Просьба ниже написана под текстовую задачу — статью, письмо, разбор, инструкцию для бота. Её копируют целиком, своё подставляют в квадратных скобках и отправляют в поле выше.

Ты пишешь промт, а не выполняешь задачу.
Задача: [опишите своими словами, что нужно получить].
Промт нужен для текстовой модели [название модели из каталога].
Про меня и мои обстоятельства: [две-три фразы о себе, о деле и о том, для кого будет ответ].
В промте назови роль исполнителя, порядок работы по шагам, вид ответа и ограничения.
Всё, что я буду менять от случая к случаю, вынеси отдельным списком переменных в начало и оставь в тексте в фигурных скобках.
Готовый промт выдай одним блоком кода, без пояснений вокруг него.
Прежде чем писать, задай мне дополнительные вопросы, если чего-то не хватает.

Своими становятся три строки: задача, название модели и обстоятельства. Первая держит весь приём — без неё модель берётся выполнять задачу вместо того, чтобы писать запрос (разбор общего правила). Строка про блок кода стоит затем, чтобы текст копировался одним нажатием (разбор промта для бота), а последнюю советуют дописывать в конец, чтобы модель точнее поняла цель (разбор короткой просьбы).

Просьба к рисующей модели: части кадра вместо задачи

Рисующей модели описывают кадр, а не задачу. В разборе, где один приём показан на двух работах, это видно рядом: картину модель раскладывает на мазок, движение линий, свечение и подбор цветов и отдаёт заготовку, где каждую часть меняют словом, а для текстовой задачи та же заготовка выглядит списком сведений (разбор с вопросом о недостающих данных).

Второе отличие — подробности, которые генератор дописывает сам. В разборе картиночного генератора из просьбы про женщину в зелёном платье с белым котом вышло описание с возрастом, цветом волос и национальностью, о которых автор не просил (разбор картиночного генератора). Поэтому в просьбе называют, чего дописывать не надо.

Ты пишешь промт для рисующей модели, а не рисуешь сам.
Что должно быть на картинке: [опишите кадр своими словами].
Промт нужен для модели [название рисующей модели из каталога].
Разложи описание по частям: главный предмет и его место в кадре, обстановка, свет, соотношение сторон, манера, надпись в кавычках, если она нужна.
Возраст, внешность, национальность и предметы, которых я не называл, в описание не вписывай.
То, что я меняю от кадра к кадру, оставь в фигурных скобках.
Готовый промт выдай одним блоком кода.

Пятая строка отвечает на дописанные подробности из разбора картиночного генератора. Мест для подстановки у картиночной просьбы обычно немного: в одном разборе генератор оставил всего два — описание изображения и предпочтения по манере (разбор картиночной задачи в генераторе). Приёмы самой рисующей модели разобраны на странице промты для Nano Banana.

Вход у такой просьбы бывает и картинкой: понравившийся кадр прикладывают скрепкой у поля ввода, и модель пишет по нему описание словами (разбор промта по изображению).

Что кладут в просьбу: модель, уточняющие вопросы, блок кода, запреты

Общее у всех четырёх способов одно: коротко описать задачу своими словами. Дальше дописывают четыре вещи, и каждая меняет ответ.

Первые две строки взяты из разборов (разбор четырёх способов, разбор с уточняющими вопросами), две последние — из разбора промта для бота.

Улучшить готовый промт: три хода после первого ответа

Первый полученный текст читают целиком, прежде чем запускать: скопировали, вставили в другое окно, пробежались глазами и где-то дописали своё (разбор короткой просьбы). Хороший рабочий запрос с первой попытки выходит редко, и авторы разборов говорят это прямо (разбор промта для бота).

1. Допишите руками то, чего модель знать не могла: имена, часы работы, перечень услуг, свои запреты.
2. Скажите словами, что не так, и попросите поправить сам промт, а не ответ: в ролике разработчика модели помощник отвечал слишком многословно, и автор сказал прямо — поправь системный промт (разбор от разработчика модели).
3. Отдайте прежний запрос на разбор: «посоветуй улучшения для моего промта и приведи правильный вариант». Ответ приходит списком — чёткость формулировок, добавленные обстоятельства, уточнённый формат, повышенная детализация задач (разбор с уточняющими вопросами).

Третий ход и есть то, что ищут под словами «ии для улучшения промтов»: исходный текст остаётся вашим, а правка приходит перечнем. Проверяют её на нескольких разных случаях — порядок сверки разобран на странице промты для нейросетей.

Ставка известна до отправки: длинный промт обходится дороже короткого

У приёма есть цена, и она считается заранее. Разбор помощника, который переписывает запрос, называет её со ссылкой на документацию разработчика модели: после обработки промт становится длиннее, а длинный промт означает более медленный ответ и более высокую плату за обращение (разбор помощника-улучшателя). Вывод автора там же: обработку берут туда, где важнее точность, а боту с ответом на месте промт держат коротким.

В GEN202 эта величина видна до отправки. Счёт идёт за объём прочитанного и написанного, единица счёта — токен, доля слова, а ставка каждой модели — от 18 ₽ за миллион токенов — стоит в каталоге и на странице цены: по ней заранее видно, во что обойдётся длинный запрос против короткого.

Отсюда и порядок: промт для разовой работы делают подробным, а промт, срабатывающий на каждое сообщение бота, после сборки сокращают руками — до роли, правил и запретов.

Где генератор окупается: бот, связка, повторяющаяся работа

Разовую задачу дешевле довести прямо в разговоре. Автор разбора автоматической подготовки промтов разводит случаи сам: задачу, к которой он больше не вернётся, он уточняет обычными словами и доходит до нужного за три подхода (разбор автоматической подготовки промтов).

Генератор окупается там, где промт пишется один раз и дальше работает без человека: в боте, в связке через сервис автоматизации, в повторяющейся работе. Причина названа одной фразой — постоянного доступа к промту у вас не будет и поправить ответ будет некому. Понятнее всего это на промте для бота, который записывает клиентов: в просьбу кладут роль, часы приёма, перечень услуг, обязательные данные от клиента и запреты — всё, что человек потом не уточнит, потому что разговаривать с ботом будет не он (разбор промта для бота).

Полученный текст стоит понимать: его читают и разбираются, как он устроен, иначе поправить промт под себя не выйдет. Есть и третий довод — запрос, работавший у прошлого поколения модели, у нового ведёт себя иначе, и вместо переписывания своей папки запросов авторы советуют каждый раз спрашивать у самой модели, как ей удобнее получать задание (разбор общего правила).

Что видно на сравнениях: из общего ответа получается подробный

Сравнений в разборах пять, и все показывают одно движение. Автор, написавший системный промт сначала руками, а потом через генератор, объясняет разницу своими словами: вышло намного лучше, потому что написанное им самим было очень общим (сравнение вручную и генератором).

На разборе компании то же видно по частям: короткий запрос дал ответ «выглядит очень общо», а после обработки в запросе появились роль консультанта, перечень целей, область разбора, нужные источники данных и таблица сравнения с конкурентами (разбор на задаче про компанию). На плане публикаций разница той же природы: обычный запрос дал черновые мазки, а после обработки пришёл план со временем выхода, форматом, типом записи и комментарием у каждого пункта (разбор с вопросом к самой модели).

Оценка у авторов идёт на глаз: рядом показывают два ответа и говорят, какой лучше, замеров ни в одном разборе нет. Поэтому сказать тут можно ровно то, что показано на экране: короткий запрос даёт общий ответ, а после такой обработки в запросе появляются роль, обстоятельства, нужный формат и ограничения.

Генератор промтов бесплатно: первый запрос идёт за счёт GEN202

Первая просьба уходит прямо со страницы: описали задачу обычными словами, отправили, получили готовый промт. Эту работу оплачивает GEN202.

Вход открывает счёт, на котором уже лежат 50 приветственных кредитов, — ими оплачиваются следующие запросы. Входят через Яндекс или по ссылке из письма, отдельной анкеты заполнять не нужно.

Дальше платят за сделанное: подробное описание задачи и длинный промт в ответе стоят дороже короткой просьбы — счёт идёт за токены, от 18 ₽ за миллион. Счёт пополняют рублями с карты российского банка, от 500 ₽, помесячного платежа нет, остаток не сгорает.

Какая модель пишет промт, выбирается в том же окне: модели каталога идут с одного счёта, и переключение ничего не стоит. Разговор без заданной задачи открыт в чате, устройство самого запроса разобрано на странице промты для нейросетей, приёмы под отдельные модели — промты для GPT и промты для Nano Banana, правка написанного текста — улучшить текст.

Частые вопросы

Как создать промт для нейросети через генератор? Опишите в поле на этой странице задачу обычными словами и добавьте строку о том, что нужен промт, а не ответ. Обратно придёт запрос с ролью исполнителя, порядком работы, видом ответа и ограничениями, а места под своё — в фигурных скобках. Первая работа — за счёт GEN202.

Что написать в описании задачи, чтобы промт получился рабочим? Три вещи: что нужно получить, для кого это делается и в каких вы обстоятельствах. Остальное модель спросит сама, если дописать в конец просьбу задать дополнительные вопросы (разбор короткой просьбы) или назвать нужные сведения до того, как она возьмётся писать (разбор с вопросом о недостающих данных).

Где написать промт онлайн бесплатно? В поле на этой странице: нужны браузер и описание задачи. Первый запрос уходит до всякого входа и оплачивается сервисом, дальше работают 50 приветственных кредитов. Страница и оплата работают из России.

Составить промт для нейросети под конкретную модель — что указать? Название модели прямо в просьбе: «промт для» и дальше имя — порядок работы у моделей разный, и составители запросов это учитывают (разбор четырёх способов). Разборы под отдельные модели — промты для GPT, промты для Nano Banana.

Создать промт по фото — так можно? Приложите снимок скрепкой у поля ввода и попросите описать его словами: обратно придёт описание кадра для рисующей модели (разбор промта по изображению), целыми предложениями, а не перечнем слов через запятую (разбор промта по картинке).

ИИ для улучшения промтов: можно ли отдать свой готовый промт? Вставьте его в поле и попросите посоветовать улучшения и привести правильный вариант. Ответ приходит списком: где формулировка размыта, каких обстоятельств не хватает, какой формат назвать прямо (разбор с уточняющими вопросами). Берут из него то, с чем вы согласны.

Чем это отличается от списка готовых промтов? Готовый список даёт чужой текст под чужую задачу, а генератор пишет запрос под ваш случай — с вашими обстоятельствами, форматом ответа и запретами. Примеры под частые работы собраны на странице промты для нейросетей.

Промт пришёл с фигурными скобками — что с ними делать? Это места для подстановки: в них вписывают своё перед отправкой (разбор четырёх способов). Заполненный промт отправляют новым разговором, а заготовку со скобками сохраняют на следующий раз.

Сколько стоит один такой запрос? Счёт идёт за объём переписки: подробное описание и длинный промт в ответе стоят дороже короткой просьбы, а плата назначена за миллион токенов — от 18 ₽. Ставка известна до отправки и стоит на странице цены, помесячного платежа нет.