Пробовал разные промпты и заметил, что основные косяки всегда похожи: либо слишком общие запросы, из-за которых нейросеть жмется и выдает шаблонку, либо наоборот — слишком длинные, перегруженные деталями, которые запутывают модель. Классика — забыл указать контекст или цель, а потом удивляешься, почему ответы непонятные. Ещё частый промах — ожидать от нейросети идеальной грамотности без проверки, из-за чего потом приходится править явно простые ошибки.

Чтобы избежать таких проблем, сам обычно сначала пишу максимально коротко и ясно, потом если вижу, что ответ не тот, добавляю уточнения без лишних слов. Ещё помогает продумать ключевые слова, которые реально влияют на результат, и не пытаться рассказать нейросети всю жизнь за раз — лучше разделить задачу на части. Если речь про генерацию текста — всегда проверяю, нет ли в промпте противоречивых инструкций, они нейросети сильно мешают.

Если кто сталкивался с похожими граблями — расскажите, как выходите из ситуации? Может, у вас есть какой-то лайфхак для стройного и точного промпта?