За последние несколько лет искусственный интеллект прошёл колоссальный путь развития. Сегодня ведущие языковые модели, такие как Claude 4 и GPT-5, не просто воспринимают команды - они способны самостоятельно создавать эффективные подсказки, или промты, для себя и других моделей. Этот феномен, который ещё недавно казался невозможным, сейчас становится стандартной практикой и меняет наши представления о том, как взаимодействовать с ИИ. Ранее идея о том, что модель сможет писать промт для самой себя, казалась сомнительной. Подобная способность требует от нейросети не просто понимания запроса, а знания структуры, логики и стиля написания "запроса", который приведёт к ожидаемому и качественному результату.
В первые годы развития промт-инжиниринга (prompt engineering) многие считали, что только опытный человек сможет составить такой запрос, который максимально раскроет потенциал модели. Однако с приходом продвинутых версий языковых моделей ситуация изменилась. Модели с самыми свежими датами предобучения, такие как упомянутые Claude 4 и GPT-5, обзавелись не только обширной базой знаний, но и набором успешных примеров качественного промтирования. Это означает, что они "понимают", как создавать запросы, которые помогут им лучше выполнять задачи. Более того, компании-разработчики ИИ специально адаптируют обучение под задачу генерации и оптимизации промтов, чтобы модели становились более независимыми и эффективными.
Важный аспект - это внедрение субагентских паттернов, когда один ИИ выступает в роли помощника, создающего запросы для другого. Например, Anthropic активно использует подобные методы в своих моделях Claude Code. Публикация компании, посвящённая работе с субагентами, открывает взгляды на то, как последовательное взаимодействие нескольких моделей и их промтов позволяет достигать впечатляющих результатов в программировании, автоматизации логики и творчестве. Суть таких взаимодействий в том, что модель, призванная улучшать промты, анализирует цели, контекст и задачу, а затем формирует более чёткие, содержательные и точные инструкции. Это приводит к тому, что другие модели, получающие такие промты, демонстрируют значительно более качественные и релевантные ответы.
Таким образом, возникает своего рода "эволюция промт-инжиниринга", где каждое поколение промтов становится всё более продвинутым. Практический опыт и наблюдения специалистов подтверждают эффективность подобных подходов. Последние месяцы свидетельствуют о том, что даже без прямых доказательств и детального анализа, многие пользователи получают от моделей полезные и хорошо сформулированные промты при соответствующих запросах. Это наводит на мысль о том, что тренд на использование моделей для создания промтов устойчив и перспективен. Важно понимать, что такая способность моделей существенно снижает порог входа для новичков в работе с AI.
Если раньше пользователю приходилось часами экспериментировать с формулировками запросов, чтобы добиться точного ответа, то теперь можно обратиться к самой модели с просьбой написать за него промт. Модель-генератор промтов может предложить подходящие ключевые слова, структурировать запрос, выделить важные аспекты задачи, что позволяет значительно сократить время на получение результата. Таким образом, индустрия промт-инжиниринга начинает трансформироваться из ремесла, требующего мануального подхода, в процесс, где ИИ активно помогает пользователю и даже автоматически оптимизирует взаимодействие между собой. Это особенно актуально в сферах, где требуется разработка сложных программных скриптов, генерация творческого контента или проведение аналитики на основе текста. Эксперты также отмечают, что будущие версии языковых моделей, скорее всего, ещё глубже интегрируют такие функции.
Возможность генерировать, оценивать и улучшать свои запросы открывает путь к более автономным агентам, которые смогут самостоятельно решать задачи с минимальным человеческим контролем. Это повлияет не только на удобство использования AI, но и на эффективность бизнес-процессов, сокращая издержки и повышая качество результатов. Стоит отметить, что развитие способности моделей создавать промты является лишь частью широкой тенденции на "мета-обучение" (meta-learning), когда ИИ учится учиться и адаптироваться. Эта концепция тесно связана с ростом масштаба данных, мощности вычислений и совершенствованием архитектур моделей. Несмотря на все преимущества, требуется осторожность и внимание к этическим аспектам использования таких технологий.
Автоматическое создание промтов может привести к нежелательным последствиям, если система породит некорректный или предвзятый запрос, влияющий на ответы. Поэтому разработчики должны внедрять механизмы контроля качества и прозрачности, чтобы избежать ошибок и злоупотреблений. Резюмируя, можно сказать, что современные языковые модели сделали значительный шаг вперёд, превзойдя свои прежние ограничения в части генерации и оптимизации запросов. Это открывает новые возможности для пользователей и специалистов, меняя "правила игры" в области искусственного интеллекта и взаимодействия с его инструментами. Возможность моделей создавать промты - это уже не будущее, а реальность, формирующая базу для следующего поколения инноваций в AI.
.
