Библиотека подсказок Anthropic: руководство

Быстрые ссылки

Что такое библиотека подсказок Anthropic?
Как пользоваться библиотекой подсказок Anthropic
Работает ли библиотека подсказок Anthropic хорошо?

Краткое содержание

Библиотека подсказок Anthropic — бесплатный ресурс с сотнями готовых подсказок.
Подсказки покрывают множество задач: от генерации веб‑страниц до толкования снов и поиска ошибок в Python.
Многие подсказки можно копировать и адаптировать для других моделей, включая ChatGPT.

Что такое библиотека подсказок Anthropic?

Логотип библиотеки подсказок Anthropic

Библиотека подсказок Anthropic — это бесплатный набор шаблонов запросов (prompts), разработанных для получения более предсказуемых и полезных ответов от Claude и совместимых моделей. Подсказки организованы по категориям: генерация кода, творчество, деловой стиль, рецепты, интерпретация снов и многое другое.

Каждая подсказка обычно содержит один или несколько компонентов:

системное указание (system) — роль или стиль, в котором должна отвечать модель;
пользовательский ввод (user) — конкретные данные, параметры задачи или текст, который нужно обработать;
формат вывода — структура ответа, которую желательно получить (например, список шагов, JSON, заголовки).

На сайте есть раздел для пользовательских подсказок. На момент написания этот раздел ещё пуст: Anthropic собирает отправляемые подсказки и планирует добавлять лучшие из них.

Как пользоваться библиотекой подсказок Anthropic

Интерфейс выбора подсказок в библиотеке Anthropic

Выберите категорию, близкую к вашей задаче.
Откройте подсказку и прочитайте системное и пользовательское указания.
Скопируйте подсказку и вставьте в целевую модель (Claude или другую).
Подгоните подсказку под задачу: добавьте контекст, ограничения по длине, формат вывода и примеры.
Протестируйте и уточните: прогоните несколько вариантов и выберите наиболее стабильный.

Пример структуры подсказки (перевод входных блоков):

System: Вы — AI‑ассистент с глубоким пониманием толкований снов и символики. Ваша задача — предоставить пользователю вдумчивый и содержательный разбор символов, эмоций и сюжета сна. Предлагайте возможные интерпретации и поощряйте пользователя к размышлению о собственном опыте и чувствах.

User: Меня преследовали длинные тёмные туннели без конца, но в конце были огни, к которым я хотел добраться. Громкая техно‑музыка играла всё время, и я встречал лица в тенях.

Этот пример иллюстрирует: системное указание задаёт тон и границы, а пользовательский ввод — конкретную ситуацию для анализа.

Примеры использования и сравнение с другими моделями

Anthropic даёт подсказки, которые часто работают и с другими чат‑моделями. Например, при использовании подсказки для толкования сна ответы Claude 3 и ChatGPT‑4 оказались схожими по содержанию: обе модели выделили страх преследования, символику туннеля и возможные личные ассоциации, а также предложили вопросы для саморефлексии.

При генерации рецептов подсказки дали разные по детализации ответы: Claude 3 предлагал компактные рецепты с минимальными шагами, а ChatGPT 4 часто давал более подробные инструкции. Это подчёркивает важность пост‑обработки подсказок — добавляйте точные требования о времени приготовления, температуре и необходимых инструментах.

Когда подсказки работают плохо и как этого избежать

Недостаток контекста. Если дать слишком мало входных данных, модель вернёт размытый ответ. Всегда добавляйте релевантный контекст и ожидаемый формат вывода.
Слишком общие требования. Не просите «сделай отличный текст», а укажите стиль, длину, целевую аудиторию и критерии качества.
Переизбыток информации. Слишком длинная и несфокусированная подсказка может запутать модель. Разбивайте задачи на шаги.
Специфические технические детали. Для сложного кода, конфигураций или критичных решений проверяйте вывод на тестах и ревью специалиста.

Альтернативные подходы и инструментариум

Если библиотека подсказок Anthropic не покрывает задачу полностью, рассмотрите альтернативы:

Использовать фреймворки prompt engineering (например, цепочки мыслей, few‑shot с примерами и отрицательными примерами).
Создать собственную библиотеку шаблонов и версионировать её в репозитории.
Автоматически тестировать подсказки с набором входных данных и метриками качества (валидность, полнота, формат).

Пошаговый SOP: как создать и зафиксировать стабильную подсказку

Цель: опишите задачу в 1–2 предложениях.
Контекст: соберите все входные данные, примеры и ограничения.
Шаблон: подготовьте system + user + format. Ясно укажите требуемый формат вывода.
Few‑shot: добавьте 1–3 примера «вход → ожидаемый вывод», если задача сложная.
Тесты: прогоните 10–20 различных входов и проверьте соответствие критериям.
Итерация: корректируйте подсказку по результатам тестов.
Документирование: сохраните финальную подсказку в библиотеке с пометками о версии и подходящих моделях.

Критерии приёмки

Ответ соответствует формату (JSON/разделы/шаги).
Ответ покрывает все обязательные пункты, перечисленные в подсказке.
Отсутствуют фактические ошибки в проверяемых частях (например, код компилируется или рецепт имеет корректные шаги).
Стабильность: на 80% тест‑входов модель выдаёт приемлемый результат без существенной пост‑редакции.

Чек‑лист для разных ролей

Для автора контента

Указал целевой тон и длину.
Добавил примеры «до/после» и негативные примеры.
Запустил тесты на 10 вариантах входных данных.

Для разработчика

Подсказка в кодовой базе набора подсказок.
Есть интеграционные тесты с целевой моделью.
Автоматическое логирование ответов для аудита.

Для продакт‑менеджера

Определены бизнес‑метрики для качества (вовлечение, время на правку).
Подсказки версионированы и привязаны к релизам продукта.

Шаблоны подсказок и готовые примеры (на русском)

Шаблон для анализа текста:

System: Вы — эксперт по анализу текста. Дайте структурированный обзор, выделите 1) основную идею, 2) три ключевых аргумента, 3) слабые места, 4) предлагаемые улучшения.

User: Текст для анализа: «<вставьте текст>»

Ожидаемый формат вывода:

Основная идея:
Ключевые аргументы: 1. 2. 3.
Слабые места:
Рекомендации по улучшению:

Шаблон для рецепта:

System: Вы — кулинарный ассистент, который составляет простые пошаговые рецепты на основе набора ингредиентов. Укажите время приготовления, количество порций и необходимые инструменты.

User: Доступные ингредиенты: тофу, говядина, перец чили, зелёный лук, цуккини, шампиньоны, песто, базилик, лимон, замороженный горошек, яичная лапша, паста, рисовый уксус, бальзамический уксус, соевый соус, кунжут.

Шаблон для генерации кода (поиска багов в Python):

System: Вы — опытный инженер по качеству ПО. Проверьте данный фрагмент Python на логические ошибки, уязвимости и предложите исправления с объяснениями.

User: Код:

# вставьте код здесь

Мини‑методология проверки подсказок

Повторяемость: один и тот же вход даёт похожий ответ при 3‑5 прогонах.
Полнота: ответ покрывает минимум 90% пунктов чек‑листа.
Безопасность: нет публикации личных данных или запрещённого контента.
Читаемость: текст понятен целевой аудитории без дополнительной редакции.

Примеры неудачных подсказок и альтернативы

Плохая подсказка: «Напиши хорошее резюме». Почему плохо: слишком расплывчато. Альтернатива: «Напиши резюме на 150–200 слов для позиции product manager, укажи 3 достижения с метриками и адаптируй под ATS».

Плохая подсказка: «Сделай рецепт». Альтернатива: «Создай рецепт на 4 порции из списка ингредиентов, укажи время и заменители для вегетарианцев».

Примеры тест‑кейсов и критерии приёмки

Тестовый набор: 12 уникальных пользовательских вводов (разные стили и объёмы). Критерии успеха:

Формат вывода соблюдён во всех тестах.
Не более 2 случаев частичного соответствия, требующих ручной правки.
Отсутствие нежелательного контента.

Decision flowchart для выбора подсказки (Mermaid)

flowchart TD
  A[Нужна подсказка?] --> B{Есть подходящая категория?}
  B -- Да --> C[Откройте подсказку]
  B -- Нет --> D[Составьте собственную подсказку]
  C --> E{Требуется адаптация?}
  E -- Да --> D
  E -- Нет --> F[Тестировать на 5 входах]
  D --> F
  F --> G{Прошло тесты?}
  G -- Да --> H[Зафиксировать версию]
  G -- Нет --> D

Безопасность и приватность

Никогда не вставляйте в подсказки персональные данные (PII) пользователей без явного согласия.
Для рабочих данных используйте обезличенные примеры или тестовые наборы.
При публикации пользовательских подсказок указывайте лицензию и правила использования.

Локальные советы для русскоязычных пользователей

Указывайте язык вывода явно: «Выведите текст на русском языке».
Проверяйте транслитерацию и локализацию дат/валют (например, «руб.» вместо «RUB»), если нужна локализация.
При генерации юридического или медицинского текста требуйте ссылок на источники и добавляйте пометку «требуется экспертная проверка».

Часто задаваемые вопросы

Можно ли использовать подсказки Anthropic в ChatGPT?

Да. Многие подсказки работают и на других моделях, но стоит протестировать и возможно скорректировать их под поведение конкретной модели.

Что делать, если модель игнорирует формат вывода?

Уточняйте формат, добавляйте примеры ожидаемого вывода и используйте few‑shot с 1–3 примерами.

Можно ли отправлять свои подсказки в Anthropic?

Да, на сайте есть форма отправки. Anthropic обещает связаться с авторами лучших подсказок.

Итоговое резюме

Библиотека подсказок Anthropic — удобный и бесплатный инструмент для быстрого старта в prompt engineering. Её подсказки покрывают широкий набор задач и часто совместимы с другими моделями. Чтобы получить стабильные результаты, адаптируйте подсказки под свою задачу, документируйте версии и проводите системные тесты.

Важное: шаблон — это не магия. Лучшие результаты достигаются через итерацию, тесты и валидацию выводов экспертом.

Короткое объявление для соцсетей (пример)

Anthropic выпустил бесплатную библиотеку подсказок: сотни шаблонов для Claude и других ИИ. Быстро берёте шаблон, адаптируете и тестируете — идеальная стартовая точка для тех, кто хочет улучшить качество ответов от ИИ.