Какую технику выбрать: дерево решений промптинга
🤔 Зачем это читать
Ты прошёл весь этот модуль и теперь знаешь техники. Знаешь, что можно просто попросить, можно показать примеры, можно заставить рассуждать вслух, можно выложить на стол нужные документы. Звучит как набор инструментов. Проблема в другом: перед конкретной задачей ты замираешь и не знаешь, что брать.
И тут срабатывает очень человеческий рефлекс — взять что посложнее и понадёжнее. Раз уж разобрался в умном, давай умное и применю. В итоге на задачу, где хватило бы одной строчки, ты вешаешь разбор по шагам и три примера, гоняешь модель в режиме «думай вслух» там, где нужен был один ярлык.
Работает? Вроде да. Но ты переплачиваешь — временем на возню, токенами (токен — кусочек текста, из которых модель собирает ответ, дороже = длиннее запрос) и скоростью ответа. А иногда сложная техника ещё и портит результат: лишнее рассуждение уводит модель в красивую, но неверную сторону.
Та же ошибка, только крупнее, случается на уровне проекта. Подрядчик с серьёзным лицом предлагает «построить автономного агента» под задачу, где хватило бы трёх примеров в запросе. Это уже не лишний абзац в промпте — это лишние месяцы и миллионы рублей. И отвечать за бюджет, который сгорел на ровном месте, будешь ты.
После этой темы у тебя будет рамка выбора: смотришь на задачу — и понимаешь, какая техника ей реально нужна, а не какая выглядит солиднее. Не готовый ответ на всё (его не бывает), а способ задать себе три вопроса и не промахнуться. Это вершина всего модуля: здесь отдельные техники складываются в один навык — выбирать инструмент под блюдо.
Задержись на 10 секунд. Вспомни последнюю задачу, которую ты отдавал нейросети — рабочую или личную. Письмо, сводку, разбор таблицы, ответ клиенту. Как ты тогда формулировал запрос: на автомате, как привык, или подумал, что именно этой задаче нужно? Держи эту задачу в голове: к концу страницы ты прогонишь её через рамку и, возможно, увидишь, что брал из пушки по воробьям — или, наоборот, недодал.
🔪 Не доставай комбайн ради одного среза
Зайди на любую нормальную кухню и посмотри, чем там режут. Лук кольцами — обычным ножом, за десять секунд. Гора моркови соломкой на сто порций — да, тут уже достают комбайн. А филигранный разрез для подачи — снова руки и нож, никакой комбайн так не сможет.
Заметь, что хороший повар не достаёт комбайн ради одной луковицы. Не потому, что комбайн плохой — он отличный, на своей задаче. А потому, что под одну луковицу это дольше (достать, собрать, помыть пять деталей), дороже (электричество, износ) и хуже (комбайн нашинкует в кашу там, где нужен был аккуратный кубик). Самый мощный инструмент — не значит лучший для этой задачи.
Техники промптинга — ровно тот же набор кухонных инструментов, только для заказа повару-модели. Каждая хороша на своей задаче и избыточна на чужой. Весь навык — не «знать инструменты» (это ты уже умеешь), а видеть, какой инструмент просит конкретное блюдо. Давай сначала разложим инструменты по возрастанию «тяжести», а потом соберём рамку, которая подскажет, что брать.
🪜 Лестница техник: от лёгкого к тяжёлому
Все техники модуля выстраиваются в лестницу. Чем выше ступень — тем больше качество на сложных задачах, но и тем больше цена: длиннее запрос, дороже, медленнее, иногда рискованнее. Правило простое и старое, ты его встречал ещё в теме про рассуждение вслух: поднимайся на ступень выше, только когда нижняя демонстрируемо не справилась. Не наоборот.
Обрати внимание: первые три ступени — это про то, как ты формулируешь один запрос. Четвёртая — про то, что ты кладёшь модели в придачу к запросу. Пятая — это уже не про запрос вообще, а про целую систему, которая сама крутится в цикле. Чем выше — тем дальше от «написал и отправил» и тем больше за это платишь. Поэтому прыгать через ступени дорого: ты берёшь на себя цену верхнего уровня, не убедившись, что нижний правда не тянет.
⚖️ Четыре гирьки на весах: качество, цена, скорость, риск
Почему вообще нельзя просто «всегда брать самое мощное»? Потому что у каждой ступени есть цена, и платишь ты сразу по четырём счётам. Держи их в голове как четыре гирьки, которые надо взвесить под каждую задачу.
- Качество. Насколько точен и полон ответ. Тут вроде «чем сложнее техника, тем лучше» — но только на подходящей задаче. На простой задаче сложная техника качество не поднимает, а иногда роняет: лишнее рассуждение уводит модель в сторону.
- Цена. Каждый пример, каждый шаг рассуждения, каждый вложенный документ — это токены, а токены стоят денег. Длиннее запрос — дороже. На одном письме незаметно, на сотне тысяч в месяц — статья бюджета.
- Скорость. Чем больше модель «думает вслух» и чем больше шагов делает агент, тем дольше ждёт пользователь. Для фонового разбора документов это неважно. Для ответа клиенту в чате — критично.
- Риск. Чем мощнее и автономнее техника, тем больше у неё свободы ошибиться и тем труднее проверить, что она сделала. Простой запрос ты прочитаешь глазами. За агентом, который сам совершил пять действий, надо следить иначе.
Вот почему «бери самое мощное» — плохой совет по умолчанию. Самое мощное выигрывает по одной гирьке (качество на сложной задаче) и проигрывает по трём остальным. Если задача простая, ты платишь за три проигрыша ради выигрыша, которого даже не было. Выбор техники — это всегда взвешивание этих четырёх гирек под конкретную задачу, а не гонка за самой умной.
🌳 Дерево решений: три вопроса к задаче
Теперь соберём всё в рамку, которой можно реально пользоваться. Это не таблица «задача → техника» (такой не существует, задач бесконечно много), а три вопроса, которые ты задаёшь задаче по порядку. Первый же «нет» останавливает тебя на нужной ступени — и не даёт залезть выше, чем надо.
Важная оговорка, чтобы дерево не превратилось в новую догму. Это не закон, а первая прикидка. Иногда задача требует двух техник сразу — например, и примеры формата, и рассуждение. Иногда модель справляется лучше, чем ты ожидал, и тянет на простом запросе то, под что ты собирался городить рассуждение. Поэтому дерево даёт стартовую точку пониже, а дальше работает железное правило: попробуй проще, и поднимайся на ступень, только если не вышло. Дешёвая неудачная попытка почти всегда выгоднее дорогой удачной.
🧩 То же дерево одной схемой — для тех, кто мыслит «если… то…»
ЕСЛИ нужны данные или действия, которых у модели нет:
→ сначала выложить контекст (нужные документы, факты)
→ если ещё и действовать в цикле: агент # самый дорогой путь
ИНАЧЕ ЕСЛИ есть логика, расчёт или несколько условий:
→ рассуждение вслух (CoT) # разложи по шагам, потом ответь
ИНАЧЕ ЕСЛИ нужен особый формат, стиль или своя терминология:
→ примеры (few-shot) # покажи 2-5 образцов
ИНАЧЕ:
→ простой запрос (zero-shot) # дёшево, быстро, начни отсюда
# И всегда: попробуй на ступень проще. Поднимайся выше,
# только если проще честно не сработало.
🚩 Главный анти-паттерн: агент там, где хватило бы примеров
Из всех промахов выбора один стоит дороже всех остальных вместе взятых, и про него стоит сказать отдельно: строить агента там, где хватило бы примеров в запросе.
Выглядит это так. Есть задача: разложить входящие письма по категориям в твоём формате. Задаче нужна пятая… нет, третья ступень — несколько примеров «вот такое письмо → вот такая категория», и всё работает за вечер. Но «агент» звучит как технология будущего, а «несколько примеров в запросе» — как что-то несерьёзное. И вот уже подрядчик рисует архитектуру с инструментами, циклами и памятью, бюджет уходит в месяцы и миллионы рублей, а на выходе — то же самое, что дали бы три примера. Только медленнее, дороже и с кучей новых способов сломаться.
Это та же ошибка, что и «не зови шефа кипятить воду» из части про агентов, только теперь у тебя есть рамка, чтобы её ловить. Прежде чем согласиться на сложное решение, прогони задачу по дереву сверху вниз честно. Часто окажется, что первый же «да» был ложным — на самом деле модели не нужны ни новые данные, ни цикл действий, нужен был просто хороший формат и пара примеров. Самое простое, что решает задачу, — почти всегда правильный ответ. Сложное надо заслужить провалом простого, а не выбрать по умолчанию.
🎮 Какую технику возьмёшь
Сначала прогони задачу по дереву в голове — три вопроса сверху вниз — и только потом жми кнопку. Расхождение твоего выбора с разбором тут ценнее угаданного совпадения: на нём видно, где ты пока тянешься на ступень выше, чем нужно.
Шесть задач с реальной работы. Для каждой выбери минимальную технику, которая её решает: простой запрос, примеры, рассуждение вслух или агент с инструментами. Четыре кнопки, а не пять: «выложить контекст» с лестницы тут живёт внутри «агента» — это верхняя ступень, где модели нужны данные или действия извне. Жми кнопку — сразу увидишь разбор. Это не экзамен, а тренировка того самого выбора, ради которого собран весь модуль.
📖 Ключевые понятия
- Лестница техник
- Техники промптинга, выстроенные по возрастанию сложности и цены: простой запрос → примеры → рассуждение вслух → выложенный контекст → агент. Правило одно: поднимайся на ступень выше, только когда нижняя честно не справилась.
- Trade-off (размен)
- Каждая техника — это размен по четырём счётам: качество, цена, скорость, риск. Более мощная техника выигрывает по качеству на сложной задаче, но проигрывает по цене, скорости и проверяемости. Выбор — это взвешивание этих четырёх гирек под конкретную задачу, а не гонка за самой умной.
- Дерево решений
- Три вопроса к задаче по порядку: нужны ли модели данные или действия извне; есть ли логика и расчёт; нужен ли особый формат. Первый честный «да» указывает ступень. Не закон, а первая прикидка — дальше работает правило «попробуй проще».
- Анти-паттерн «агент вместо примеров»
- Самая дорогая ошибка выбора: строить автономного агента там, где задачу решили бы несколько примеров в запросе. «Агент» звучит солиднее, но обходится в месяцы и миллионы рублей ради результата, который дали бы три образца.
🛡️ Частые заблуждения
«Бери самую мощную технику — хуже точно не будет»
Будет. На простой задаче сложная техника не поднимает качество, а тратит деньги и время впустую, а иногда и роняет результат: лишнее рассуждение уводит модель в красивую неверную сторону. Мощная техника выигрывает только на своей задаче, а на чужой проигрывает по цене, скорости и проверяемости.
«Есть таблица „задача → правильная техника", надо только её найти»
Такой таблицы не существует — задач бесконечно много, и одна и та же задача может попасть на разные ступени в зависимости от деталей. Поэтому работает не таблица, а три вопроса плюс правило «попробуй проще». Рамка даёт стартовую точку, а финальный ответ — дешёвая проверка на практике.
«Раз подрядчик предлагает агента — значит, он лучше знает, ему виднее»
Не обязательно. Подрядчику сложное решение часто выгоднее: дольше работа, больше счёт. Это не злой умысел — просто у него нет твоего интереса сэкономить. Дерево решений и есть способ не отдавать это суждение наружу: прогони задачу по трём вопросам сам. Если честного «да» наверху нет, у тебя на руках аргумент, что хватит решения попроще — и платишь ты, значит, и решать тебе.
🧠 AI-чутьё (AI Judgment)
Сначала самое простое, что решает задачу
Этот модуль весь сходится в одну мысль, и вот она в чистом виде: выбор техники — это решение про размен качества, цены, скорости и риска, а не про то, что звучит современнее. Ты уже слышал этот принцип раньше — «начни с самого простого» из части про агентов. Здесь он возвращается на уровне промпта: бери минимальную технику, которая решает задачу, и поднимайся выше, только когда минимальная честно не справилась.
Заметь, что это вопросы к тебе, а не готовые ответы. У твоей задачи свои детали, своя цена ошибки, свой бюджет и свои сроки — рамка не решит за тебя, она только не даст промахнуться мимо очевидного. Прогони задачу по дереву, прикинь четыре гирьки и реши сам. Именно это умение — задать себе правильные вопросы и не схватить инструмент потяжелее на автомате — и отличает того, кто понимает кухню, от того, кто просто любит мощное оборудование.
И прямой денежный мостик. Помнишь, что большинство корпоративных AI-проектов закрываются не из-за слабой модели, а из-за неверных решений вокруг неё? Выбор «агент или хватило бы примеров» — одно из таких решений, только на маленьком масштабе. Натренируешь чутьё на нём — и тебя будет труднее уговорить на дорогую сложность там, где хватило бы дешёвой простоты. А это и есть деньги компании, которые не сгорели зря.
🎯 Практика
Одно задание на десять минут, чтобы рамка легла на твою реальную работу, а не осталась красивой картинкой.
- Выпиши четыре задачи, которые ты регулярно отдаёшь нейросети или собираешься отдать, — рабочие или личные. Письма, сводки, разбор данных, ответы клиентам.
- Для каждой прогони три вопроса дерева сверху вниз: нужны ли модели данные или действия извне? есть ли логика, расчёт, несколько условий? нужен ли особый формат, стиль, своя терминология? Первый честный «да» — твоя ступень.
- Сравни с тем, как ты обычно решаешь эти задачи. Где брал ступень выше, чем нужно (городил рассуждение там, где хватило бы простого запроса)? Где, наоборот, недодал — просил на простом то, под что нужны были примеры или контекст?
- Загляни в свою заметку из самого начала — ту задачу, что ты держал в голове. Куда она села по дереву? Совпало с тем, как ты её обычно формулируешь, или ты передумал?
Этот листок — уже рабочий инструмент. В следующий раз, когда подрядчик или коллега предложит «построить агента» под задачу, прогони её по этим трём вопросам вслух. Если первый «да» не нашёлся честно — у тебя на руках аргумент, что хватит решения попроще. Так звучит владелец, который понимает свою кухню.