Программирование [newline (ex fullstack.io)] Основы Prompt-инжиниринга

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: newline (ex fullstack.io)​

Название: Основы Prompt-инжиниринга​

Продолжительность: 0 ч 45 мин Количество уроков: 9 Видео Язык: Английский Вес архива: 60 МБ

Этот курс поможет вам быстро и уверенно освоить Prompt-инжиниринг — фундаментальный навык работы с современными ИИ‑моделями. Вы узнаете, почему одни подсказки дают блестящие результаты, а другие приводят к ошибкам, и как управлять поведением LLM так, чтобы получать точные, воспроизводимые и полезные ответы.

Что вы изучите в этом курсе

Материал структурирован так, чтобы вы сразу понимали логику работы моделей и могли применять техники на практике.

Как устроена обработка подсказок LLM

• что такое токены и как они влияют на стоимость и качество ответов;
• как работает контекстное окно и почему модель «забывает» часть ввода;
• какие ограничения есть у вывода и как их обходить безопасно.

Построение эффективных промптов

Вы освоите универсальную структуру подсказки, которая стабильно работает в большинстве моделей:

• задача — чёткое и недвусмысленное описание цели;
• детали — дополнительные параметры и условия выполнения;
• тон и стиль — формальность, характер, роль модели;
• формат — таблица, JSON, список, шаги, структура;
• контекст — факты, данные и примеры, улучшающие точность.

Выбор между классическими и reasoning‑моделями

Вы научитесь определять, какие задачи требуют повышенной способности модели к рассуждению, а где достаточно более быстрых и лёгких моделей. Рассмотрим типичные сценарии, включая анализ данных, генерацию текстов, написание кода и креативные задачи.

Как уменьшать галлюцинации и повышать надёжность ответов

• использование примеров (few-shot);
• структурирование требований;
• контроль длины контекста;
• проверка фактов и повторное уточнение подсказки.

Практика и реальные демонстрации

Вы увидите сравнения поведения разных моделей на одних и тех же промптах, получите готовые шаблоны, разбор промптов и набор сценариев для рабочих задач:

• создание резюме и улучшение текстов;
• генерация структурированных данных (JSON, списки, таблицы);
• сценарии для API‑интеграций и внутренних инструментов.

Кто ведёт курс

Ник — старший QA‑инженер и технический менеджер проектов, ранее работал над Alexa в Amazon. Обучил тысячи студентов, консультировал команды по внедрению ИИ в процессы и продукты. Его подход — практичность, ясность и реальные рабочие кейсы.

Почему этот курс эффективен

• короткий и концентрированный — всего два часа;
• объясняет не только «что делать», но и «почему это работает»;
• даёт формальные техники, которые легко повторять и масштабировать;
• подходит новичкам и специалистам, интегрирующим ИИ в рабочий процесс.

СКАЧАТЬ: