Промпт-инжиниринг мертв.

Недавно я рассказывал подруге про свой проект — ИИ собирает полезное меню прямо из доставки, которую я использую. «Поделишься промптом?» — написала она в ответ. И вот тут я понял, что уже давно не могу поделиться волшебным промптом.

Помните, совсем недавно промпт-инжиниринг был на хайпе? Его представляли как профессию будущего, а искусство промпта — было тем, что активно продавалось. Буквально, с LLM-моделями прошлых поколений нужно было разговаривать по-особенному:

— начинать разговор с описания роли, которую нужно будет принять ИИ
— просить решать задачу по шагам
— давать примеры
— эмоционально давить на ИИ (предполагается, что из-за RLHF)

и так далее.

Помню хайп на королевские мастер-промпты, которыми можно было решить все и сразу (сам такие делал). Но фронтир-нейросети последнего поколения больше не реагируют на лайфхаки прошлого. Они сами под капотом делают все лучше, чем ты попросишь. Самое забавное, что экспертность, которую пользователи сегодня назначают вручную нейросети, не добавляет ей экспертизы, но звучать ИИ начинает убедительнее, что может снизить внимательность пользователя. Шаблоны в виде промптов, хаки, которые до сих пор продвигают и сами компании, типа Anthropic и Google — сегодня скорее не помогают, а местами и мешают.

И вот «поделишься промптом» — а промпта у меня нет. А что есть? Есть то, что упаковать в единицу контента и товар гораздо сложнее — контекст.

Контекст в бытовом значении — это все, чем ты можешь наполнить нейросеть для правильного решения задачи. Больше не нужна специальная структура промпта, главное — достаточное количество полезной информации в любом удобном тебе формате. Достаточное — не слишком много, не слишком мало.

О смерти промпт-инжиниринга почти год назад уже писал Gartner, но я все еще вижу в социальных сетях предложения получить PDF с лучшими промптами за комментарий или почту. И понятно почему — то исследование Gartner касалось энтерпрайз-решений:

Контекст-инжиниринг — это проектирование и структурирование релевантных данных, рабочих процессов и среды, чтобы ИИ-системы понимали намерение, принимали лучшие решения и выдавали контекстные результаты — без опоры на ручные промпты.

Именно с этим сталкивается любой пользователь нейросетей, когда заходит чуть дальше простого вопроса нейросети. Как только нужно что-то построить, промпты перестают быть важными. Их лучше создает сама нейросеть по запросу с выданной информацией. А вот контекст, архитектура, память, метаданные, да так, чтобы это не сжирало бесконечное количество токенов, то есть было оптимизировано (никаких больше королевских промптов) — всё это становится в миллион раз важнее.

Что делать?

. Отделять последние LLM-модели от, к примеру, бесплатных нейросетей. Вторым инъекции шаблонных инструкций пока еще помогают.
. Со скепсисом относиться к промптам-товарам. Покупать сегодня точно бы не стал, получить файл за действие — почему нет.
. Не бояться начинать решать задачу с вопроса нейронке — как её решить, как сформулировать промпт, из каких кусков создать проект.

Ну и самое важное — знать, что главное это контекст. Контекст — это ваше уникальное знание: о себе, о компании, о проекте. ИИ не сможет сделать что-то путное без этого контекста. Этот самый контекст и есть ваша главная сила и ваш профессионализм.