Промт-инженер — это «переводчик» между бизнесом и нейросетями. Ниже — практический гид: что делает специалист, какие навыки важны, как оценивать качество промтов и как внедрить ИИ в процессы компании на базе ВЕБОФИС.

«Хороший промт — это техническое задание для модели. Плохой — лотерея». Разберёмся по-взрослому: кто такой промт-инженер, чем он реально занят, какие техники работают в 2025 году и как построить у себя библиотеку промтов, чтобы ИИ приносил деньги, а не шум.

Кто такой промт-инженер

Промт-инженер — специалист, который проектирует запросы (prompts) для больших языковых моделей LLM и мультимодальных моделей, превращая бизнес-требования в детальные инструкции. Он понимает ограничения моделей, умеет управлять контекстом, форматами вывода и безопасностью, знает техники вроде CoT, self-consistency и RAG, а также выстраивает процессы: версионирование, метрики и переиспользуемые шаблоны.

Задачи и зона ответственности

Продукт и качество
  • Сбор требований от бизнеса, разметка примеров (Few-Shot), постановка ограничений.
  • Проектирование системных, ролевых и пользовательских промтов; управление контекстом и длиной.
  • Оценка качества: ручные ревью + авто-метрики, регрессионные наборы и контроль «галлюцинаций».

Интеграции
  • Работа через API провайдеров; форматирование вывода (JSON/Markdown/HTML).
  • RAG: подключение векторных баз, эмбеддингов, контроль свежести данных.
  • Безопасность: guardrails, фильтрация ввода/вывода, приватность.

Навыки и стек инструментов

Навык Зачем Инструменты
Моделирование промтов Стабильная точность ответов и повторяемость CoT, self-consistency, ToT, ролевые промты
RAG Актуальные ответы на ваших данных Векторные БД, эмбеддинги, ранжирование, фильтры
Интеграции Связка ИИ с процессами API, function calling, webhooks
Оценка качества Контроль регрессий и стоимости Авто-тесты, сравнение выборок, KPI/SLA
Данные и форматирование Парсинг и интеграции JSON, SQL, Markdown, регулярные выражения

Рабочие техники: краткий справочник

Базовые
  • Zero-Shot / Few-Shot с явными примерами и контр-примерами.
  • CoT + просьба объяснять шаги решения.
  • Делимитеры, формат вывода и валидация схемы (JSON Schema).

Продвинутые
  • Self-consistency: несколько прогонов + агрегация.
  • RAG с переформулировкой запроса (query rewrite).
  • Function calling/инструменты: калькуляторы, базы знаний, биллинг.
  • Guardrails: фильтры, политика вывода, приватные данные.

Готовые шаблоны промтов для бизнеса

Сценарии — для реальной работы. Копируйте и адаптируйте под свои данные.

1) Продажи B2B: лид-квалификация в CRM
Роль: Ты — менеджер по продажам в отрасли [отрасль].
Контекст компании: [кратко УТП, ICP, ключевые возражения].
Данные лида (JSON): { "компания": "...", "сайт": "...", "запрос": "...", "трафик": "...", "регион": "..." }
Задача: Оцени лид по шкале 0–3 и выдай:
1) оценку, 2) аргументы, 3) следующее действие, 4) короткий скрипт звонка.
Формат вывода (JSON): { "score": 0-3, "reasons": [], "next_step": "", "call_script": "" }
Готовое решение «ВЕБОФИС: B2B-портал»

2) Поддержка: классификация и ответ
Роль: Ты — сотрудник поддержки 2-й линии.
Вход: { "ticket_id": "...", "subject": "...", "body": "...", "client_tier": "A/B/C" }
Задача: Определи тип обращения (инцидент/вопрос/запрос на изменение), приоритет и предложи ответ.
Формат вывода (JSON): { "type": "", "priority": "", "reply": "", "need_escalation": true/false }
ВЕБОФИС: Трекинг и контроль задач

3) Маркетинг: контент-бриф → черновик
Роль: Ты — редактор.
Вход: бриф: { "ЦА": "...", "цель": "...", "ключевые слова": [], "тон": "деловой/дружелюбный", "ссылки": [] }
Задача: Сформируй структуру статьи (H2/H3), тезисы по каждому блоку и CTA.
Формат вывода: маркдаун с оглавлением и временем чтения.
ИИ-решения для бизнеса на базе ВЕБОФИС

4) RAG: извлечение фактов
Роль: Ты — аналитик.
Контекст: используй только предоставленные фрагменты.
Фрагменты:
<doc id="1">...</doc>
Вопрос: [вопрос]
Формат вывода (JSON): { "answer": "", "citations": [{"doc_id": "1", "quote": ""}] }
Правила: Не «додумывай», если факта нет во фрагментах — ответ "нет данных".

5) Извлечение структурированных данных
Роль: Ты — парсер заявок.
Вход: произвольный текст письма клиента.
Задача: Извлеки поля: { "имя", "телефон", "email", "компания", "задача" }.
Вывод строго по схеме (JSON): { "name": "", "phone": "", "email": "", "company": "", "task": "" }

Метрики качества и A/B-тестирование

Оценивайте не ощущениями, а цифрами. Минимальный набор:

  • Точность/полнота для задач извлечения и классификации;
  • Pass@k для генерации вариантов; self-consistency для сложных рассуждений;
  • Стоимость ответа (токены × тариф) и время отклика;
  • Бизнес-KPI: конверсия, ROI, время до ответа.

Держите эталонные выборки и тестируйте изменения промтов как «версию»: v1.3 → v1.4, дифф по метрикам и стоимости.

Где приносит деньги: кейсы внедрения

Продажи B2B

Автогенерация КП, проверка соответствия УТП и сегмента, «прогрев» лидов сценариями.

Решение «B2B-портал»

Поддержка и операции

Классификация тикетов, резюме диалогов, ответы с учетом базы знаний и SLA.

ВЕБОФИС: Трекинг

Контент и маркетинг

Гайдлайны, шаблоны промтов, унификация тона и структуры, проверка фактов.

ИИ-модуль ВЕБОФИС

Роли, грейды и зарплаты

Грейд Фокус Навыки Типичная вилка (РФ)
Junior Шаблоны, разметка, тест-кейсы Few-Shot, форматы вывода, базовые метрики 100–150 тыс. ₽/мес
Middle Стабильные промты под процессы CoT, RAG, авто-оценки, интеграции через API 150–250 тыс. ₽/мес
Senior Архитектура, экономичность, безопасность Self-consistency, function calling, guardrails 200–350 тыс. ₽/мес
Lead Стратегия ИИ, метрики, культура Гайдлайны, скоринг, бюджетирование 300 тыс. ₽/мес и выше

Диапазоны ориентированы на открытые вакансии и обзоры рынка; реальные цифры зависят от отрасли и стеков.

Как стать: дорожная карта 30-60-90 дней

Первые 30 дней
  • База LLM: контекст, токены, температурa.
  • Форматы вывода: JSON, Markdown, HTML.
  • 10 рабочих промтов под ваши задачи; дневник экспериментов.

Дни 31–60
  • Подключение RAG, векторная БД, эмбеддинги.
  • Метрики качества, авто-тесты и регрессы.
  • Каталог промтов и гайдлайны для команды.

Дни 61–90
  • Инструменты и function calling.
  • Безопасность: guardrails, приватность, оффлайн-логирование.
  • Пилот в бизнес-процессе + защита экономического эффекта.

Типичные ошибки и как их избежать

  • Нет формата выхода. Всегда требуйте структурированный вывод и валидируйте схему.
  • Слишком общий запрос. Добавляйте роль, цель, ограничения, примеры и «что считать успехом».
  • Отсутствие эталонов. Без золотого набора нечего сравнивать после правок.
  • Игнор RAG. Нужны ваши данные — не трендовые мемы.
  • Безопасность. Фильтруйте ввод/вывод, маскируйте персональные данные.

Библиотека промтов и документация

Храните промты как артефакты продукта:

  • Версионирование: prompt_sales_v1.3.md + журнал изменений.
  • Связка с метриками и стоимостью: «версия → качество → токены».
  • Роли и доступы; принципы безопaсности и приватности.

FAQ

Нужен ли код, чтобы быть промт-инженером?

Базовый — да: понимать API, форматы, схемы. Для интеграций — полезно.

Где начать?

Соберите 10 ваших задач и превратите их в шаблоны. Введите метрики, затем подключайте RAG.

Чек-лист перед релизом

  • Есть эталонная выборка и контрольные кейсы.
  • Вывод в строгом формате и проходит валидацию.
  • Порог метрик и бюджет на токены согласованы.
  • Логи и маскирование данных включены.
  • Ответственный за качество назначен.
Хотите внедрить промт-инжиниринг «под ключ» и связать его с CRM, поддержкой и складом? Покажем на практике, как это делаем на базе ВЕБОФИС.