Библиотека готовых промтов

Подборка рабочих промтов для самых частых задач — копируйте, заменяйте переменные в квадратных скобках на свой контекст, отправляйте в нейросеть. Под каждой категорией — рекомендация, в какой ИИ-модели шаблон работает лучше.

Все промты построены по фреймворку RACE: Role-Action-Context-Expectation — достаточно заменить placeholder’ы своими данными, и получится конкретный, не шаблонный ответ.

Что такое библиотека промтов

Библиотека промтов — это личный или командный каталог готовых текстовых шаблонов для нейросетей. Каждая запись — структурированный запрос с переменными в квадратных скобках, описанием задачи, форматом и ограничениями. Аналог сниппетов в IDE или шаблонов писем в почтовом клиенте, только для общения с ИИ.

В простом виде — документ с разделами по типам задач. На зрелом уровне — база с тегами, версиями, отметками о последней проверенной модели и комментариями коллег. Между ними — текстовые файлы, Notion, git-репозитории.

«Хороший промт» зависит от задачи и модели. Универсального «лучшего» промта на «напиши пост» не существует — есть промт, который подходит вам под ваш канал и вашу аудиторию. Ценность личной библиотеки выше любой публичной коллекции: вы знаете контекст, под который тюнили шаблон.

Зачем нужна библиотека промтов

Каждый раз заново формулировать запрос к ИИ — потеря времени и качества. Библиотека решает три задачи.

Переиспользование. Один раз отлаженный промт на анализ конкурентов работает год: подставляете новые URL и получаете предсказуемый отчёт. Без библиотеки каждый запрос — новая попытка вспомнить, что именно вы просили в прошлый раз.

Версионирование. Модели меняются (GPT-4 → GPT-5, Claude 3.5 → Claude 4), и промт, который работал полгода назад, может давать другой стиль ответа. Версионированная библиотека позволяет видеть, как менялись формулировки, и откатываться к рабочей версии.

Шаблонизация. Хороший промт — это шаблон с переменными: [аудитория], [продукт], [стиль], [ограничения]. Один шаблон закрывает десятки сценариев — как Excel-шаблон отчётности.

Дополнительный бонус — снимается «синдром чистого листа»: когда нужно срочно написать письмо, проще открыть готовый шаблон и доработать.

Маркетинг

Контент-план на месяц

Ты маркетолог-стратег.
Составь контент-план на месяц для [канал: Telegram / Instagram / блог].
Продукт: [описание в 2 предложения].
Аудитория: [портрет — возраст, профессия, боли].
Цели месяца: [охват / прогрев / прямые продажи].
Структура: 12 постов в таблице — дата, тема, формат, целевое действие.
Рубрики: 40% польза, 30% продукт, 20% социальные доказательства, 10% личное.
Без воды и общих слов вроде «делитесь в комментариях».

Анализ конкурента

Ты маркетинг-аналитик.
Я дам сайт конкурента и наш сайт.
Сравни по: позиционирование, аудитория, продуктовая линейка, тарифы, УТП,
сильные/слабые стороны коммуникации.
Формат: таблица сравнения, 7 строк.
Под таблицей — 3 действия, которые мы можем сделать в течение месяца.

Наш сайт: [URL]
Конкурент: [URL]

Welcome-письмо

Ты email-маркетолог.
Напиши welcome-письмо новому подписчику.
Продукт: [что вы делаете].
Канал: подписка на лид-магнит «[название]».
Цель: представиться + дать ценность + позвать в следующий шаг.
Структура: тема (5-7 слов) → preheader → 1200 знаков основного текста →
1 CTA-кнопка → подпись.
Тон: разговорный, без канцелярита.

Лучший выбор: ChatGPT, GigaChat, DeepSeek для маркетинг-копи.

Бизнес

SWOT-анализ

Ты бизнес-консультант.
Сделай SWOT-анализ компании.
Компания: [название, ниша, описание].
Рынок: [регион, размер, конкуренты].
Формат: таблица 2x2 (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats),
в каждой ячейке — 3-5 пунктов одной фразой.
Под таблицей — 3 главных вывода и 3 рекомендации.

Анализ отзывов клиентов

Ты CX-аналитик.
Вот 50 отзывов клиентов о нашем продукте [текст отзывов].
Сделай:
1. Топ-5 проблем, которые упоминают чаще всего (с количеством упоминаний)
2. Топ-5 сильных сторон
3. 3 неожиданных инсайта
4. 3 конкретные рекомендации команде продукта
Формат: маркированные списки.

Лучший выбор: Claude для длинных документов, ChatGPT Plus для аналитики.

Контент

Пост в Telegram-канале

Ты SMM-редактор канала [тема канала].
Напиши пост для Telegram на 800 знаков о том, [тема поста].
Аудитория: [кто читает, возраст, профессия].
Тон: [экспертный / разговорный / дружеский].
Структура: цепляющий первый абзац → 3 ключевые мысли с примерами → вывод.
Не использовать: эмодзи в каждом предложении, фразы «в современном мире», «эра ИИ».
В конце — призыв обсудить в комментариях.

Заголовок в стиле direct-response

Ты копирайтер с опытом direct-response рекламы.
Напиши 10 вариантов заголовка для статьи «[тема]».
Аудитория: [кто].
Цель — клик на статью из ленты.
Формат: пронумерованный список.
Каждый заголовок — до 70 знаков, без многоточий и общих слов
(«секрет», «лайфхак», «удивительно»).
Используй конкретные числа, контраст, вопрос.

Лучший выбор: Claude, ChatGPT Plus, DeepSeek для длинных текстов.

Программирование

Объяснение незнакомого кода

Ты senior-разработчик на [язык].
Объясни новичку, что делает этот код [вставить].
Структура:
1. Что код делает в целом (1 предложение)
2. Построчное объяснение ключевых строк
3. Куда смотреть в первую очередь, если что-то сломалось
4. Что улучшил бы senior
Стиль: дружеский, без снобизма.

Юнит-тесты

Ты пишешь юнит-тесты для функции [язык, фреймворк].
Я даю функцию [вставить].
Сгенерируй 6 тестов:
- 2 на happy path
- 2 на граничные случаи (пустой вход, максимальный размер)
- 2 на ошибки (некорректный вход, исключение)
Стиль: AAA (Arrange-Act-Assert), без моков где не нужно.

Лучший выбор: Claude Code, Cursor, Codex для агентских задач.

Образование

План урока

Ты учитель [предмет] с 15-летним опытом.
Составь план урока на 45 минут по теме «[тема]» для [класс].
Учебник: [название и автор].
Структура: цель → организационный момент (5 мин) → актуализация (5) →
объяснение нового (15) → закрепление (15) → итог и домашнее задание (5).
Для каждого этапа — что делает учитель, что делают ученики, какие материалы.
В конце — 5 вариантов домашнего задания разного уровня сложности.

Лучший выбор: GigaChat, YandexGPT для русской школьной программы.

Личная продуктивность

Подведение итогов дня

Ты мой коуч по продуктивности.
Вот мой список дел за день [список с пометками сделано / не сделано].
Сделай:
1. Что получилось хорошо (3 пункта)
2. Что не получилось и почему (с вопросами на саморефлексию)
3. 1 главный фокус на завтра
Тон: поддерживающий, без критиканства.

Декомпозиция большой задачи

Ты project-coach.
У меня большая задача: [описание + срок].
Сейчас я в ступоре, не знаю с чего начать.
Помоги:
1. Разбей задачу на 5-8 шагов, каждый — действие, не размышление
2. Для каждого шага: что считается «готово»
3. Найди первый шаг, который займёт меньше 30 минут
4. Назови шаг, без которого всё развалится (критический путь)

Креатив

Промт для Midjourney

[субъект и сцена], [стиль и художник], [освещение],
[композиция и ракурс], [цветовая палитра]
--ar 16:9 --style raw --v 6.1

Подробнее — промты для Midjourney и промт для картинки.

Продажи

Холодное письмо потенциальному клиенту

Ты B2B sales-копирайтер.
Пишу холодное письмо в [компания, ниша].
Наш продукт: [что делаем, какую проблему решаем].
Получатель: [роль, бэкграунд].
Триггер контакта: [LinkedIn / вакансия / интервью].
Структура: тема (5-8 слов, без «предложение о сотрудничестве») →
персональный крючок → проблема → результат у похожих клиентов → CTA на 15 минут.
Объём до 90 слов. Без «уникальный», «инновационный», «команда профессионалов».

Отработка возражения «дорого»

Ты тренер по продажам.
Отработай возражение «дорого» для продукта: [описание + цена + ЦА].
Дай 5 разных техник: смена системы координат, разбивка на единицы,
стоимость бездействия, «дорого по сравнению с чем», ладдер-вопрос.
Для каждой — фраза продавца на 2-3 предложения.
В конце — таблица «когда применять какую технику».

Лучший выбор: ChatGPT для тонких формулировок, GigaChat для русскоязычной B2B-специфики.

SEO

Кластеризация ключевых запросов

Ты SEO-стратег.
Запросы из Wordstat: [список].
Сгруппируй по интенту (информационный / коммерческий / навигационный)
и тематическим кластерам.
Формат: таблица — кластер, интент, основной запрос, дополнительные, суммарная частотность.
В конце — какие кластеры стоит закрыть pillar-страницей,
а какие — встроить в существующие материалы.

Title и Description под ключ

Ты SEO-копирайтер.
Запрос: [главный ключ + частотность].
Тип страницы: [статья / категория / товар].
Сгенерируй 5 вариантов title (≤60 знаков) и 5 description (≤155 знаков).
Каждый — с ключом в начале и одним «крючком»: число, год, выгода.
Без «лучший», «уникальный», восклицательных знаков и эмодзи.

Лучший выбор: Claude для структурного анализа, Perplexity для проверки реальных SERP.

Аналитика и продакт

Гипотеза для A/B-теста

Ты product-аналитик.
Контекст: [продукт + метрика + текущее значение].
Сформулируй гипотезу:
1. Если мы [изменение], то [метрика] вырастет на [Δ], потому что [механика].
2. Контрольная и тестовая группа, размер выборки.
3. Срок теста с учётом текущего трафика.
4. Side-эффекты, которые мониторим (retention, NPS).

Разбор воронки

Ты growth-аналитик.
Даю воронку: [этапы и conversion].
Сделай:
1. Где главный провал (минимальная CR + максимальный абсолютный отвал)
2. 3 гипотезы причин отвала
3. Для каждой — простой способ проверить
4. Бенчмарки по индустрии [ниша] с источником

Лучший выбор: Claude для длинных интервью-гайдов, ChatGPT с веб-поиском для бенчмарков.

HR и право

Скрининг резюме

Ты IT-рекрутер.
Вакансия: [описание + ключевые требования].
Даю 5 резюме [вставить].
Для каждого: hard / soft match по требованиям (таблица), 3 красных флага,
3 вопроса под интервью под пробелы в резюме,
рекомендация: интервью / отказ / уточнение.

Проверка договора на риски

Ты юрист по договорному праву РФ.
Даю текст договора: [вставить].
Я — [сторона: заказчик / исполнитель / арендатор].
Проверь:
1. Несимметричные условия (штрафы, расторжение, ответственность)
2. Размытые формулировки («в разумный срок», «надлежащее качество»)
3. Риски по 152-ФЗ, если применимо
4. Что добавить или убрать
Финальное решение — за живым юристом.

Лучший выбор: GigaChat, YandexGPT для российской правовой специфики.

Поиск и research

Сравнение источников по теме

Ты исследователь.
Тема: [вопрос].
Найди 5 источников: 2 русскоязычных, 3 англоязычных (отраслевые медиа, исследования).
Для каждого:
- URL
- Дата публикации
- 2-3 ключевых тезиса автора
- Цифры и факты, которые приводит
Под таблицей — общая картина и где источники расходятся.

Резюме исследования

Ты научный редактор.
Вот текст исследования: [вставить или ссылка].
Сделай:
1. Объект исследования (1 предложение)
2. Гипотеза (1 предложение)
3. Метод (2-3 предложения)
4. Главные результаты (3-5 пунктов, с числами)
5. Ограничения исследования (что авторы сами признают)
6. Что это значит на практике для [моя сфера]

Подготовка к встрече

Ты ассистент аналитика.
Я готовлюсь к встрече с: [компания, роль собеседника].
Контекст: [продаём / партнёримся / интервью].
Найди и собери:
1. О компании в 3 пунктах (продукт, размер, последние новости)
2. О собеседнике в 2 пунктах (роль, бэкграунд)
3. 5 умных вопросов, которые покажут, что я подготовился
4. 3 риска / возражения, которые могут возникнуть

Лучший выбор: Perplexity, ChatGPT с веб-поиском, Yandex Нейро.

Как организовать свою библиотеку

Готовых публичных библиотек много, но рабочая — всегда личная. Четыре популярных способа.

Notion. Нелинейная структура: тэги по категориям, поля «модель», «версия», «дата последнего использования». Минус — нативной интеграции с моделями нет, переключение через буфер. Минимальные поля карточки: Title, Category, Body, Models, Variables, Last used, Notes.

GitHub-репозиторий. Подходит, если работаете с кодом или нужно «взрослое» версионирование. Каждый промт — отдельный .md-файл, история изменений в git log, PR от коллег. Базовая структура — папки по категориям (marketing/, code/, research/), внутри файлы под отдельные шаблоны.

Cursor rules. Если основная работа — код, промты живут рядом с проектом. В корне репозитория файл .cursorrules хранит правила для агента: стек, что нельзя трогать, как именовать. Cursor подгружает их автоматически. Подробнее — в материале про промт-инженерию.

Claude Projects / Custom GPTs. Если каждый день решаете похожий класс задач — «проект» это контейнер с системным промтом, знаниями (PDF, ссылки) и историей. Например, проект «SEO-редактор» уже знает стиль письма и список запретных слов. Минус — заперт в одном вендоре, перенос ручной.

Какой способ выбрать:

• Один человек, разный контекст → Notion
• Команда + история версий → GitHub
• Только код, агентские задачи → Cursor rules
• Узкий повторяющийся сценарий → Claude Project / Custom GPT

В реальности — комбинация: общие шаблоны в Notion / GitHub, специализированные в Claude Projects.

Готовые публичные библиотеки

Проще взять зрелую коллекцию и адаптировать, чем учиться на пустом месте.

• Awesome ChatGPT Prompts — крупнейшая открытая библиотека, сотни шаблонов на английском под все типичные роли. Лицензия CC0.
• PromptHero — каталог с упором на картинки (Midjourney, Stable Diffusion, Flux). Фильтр по модели, рейтинг, исходный промт под изображениями.
• Cursor Directory — каталог .cursorrules под разные стеки (Next.js, Python, Rust). Готовый файл в корень проекта, настройка под себя.
• Каталог GigaChat — русскоязычная подборка шаблонов от Сбера. Меньше по объёму, но всё на русском и под GigaChat.
• God of Prompt — 30 000+ промтов по 19 категориям (маркетинг, продажи, SEO, дизайн, HR, юриспруденция). Английский, частично платный.

Маркетплейсы промтов

Площадки, где промты продаются как самостоятельный товар. Концепция спорная (модели меняются, шаблон устаревает), но рынок есть.

• PromptBase — старейший маркетплейс, запущен в 2022 году. В каталоге промты под ChatGPT, Claude, Midjourney, Stable Diffusion. Цена за один — $1.99-9.99, продавец получает 80%.
• Snack Prompt — англоязычное комьюнити с голосованием за лучшие промты. Бесплатно, есть pro-подписка для команд.
• FlowGPT — в 2024 был крупнейшим бесплатным каталогом, к 2025-2026 частично закрылся для внешнего доступа. Показательная история: экономика маркетплейсов промтов — тонкая.
• Российские альтернативы — отдельной маркетплейс-инфраструктуры на русском пока нет. Есть бесплатные каталоги-агрегаторы (Promtbaza, Promt-hub, Vlex AI), работают как публичные библиотеки.

Общий вывод: брать с маркетплейсов идеи и структуру — да, покупать готовый промт под уникальный бизнес-контекст — почти никогда. Шаблон под чужую нишу всё равно придётся переписывать под себя.

Промты под разные модели

ChatGPT, Claude, GigaChat и YandexGPT понимают примерно одинаковые промты, но у каждой модели есть свои особенности.

• ChatGPT (OpenAI) — хорошо понимает markdown, чёткие нумерованные списки, легко переключается между ролями. Сильная сторона — сложные многоступенчатые инструкции.
• Claude (Anthropic) — любит XML-теги (<context>...</context>, <task>...</task>) для структурирования. На больших промтах это даёт прирост к точности и работе с источниками.
• GigaChat (Сбер) — заточен под русскоязычные задачи, лучше понимает российскую правовую и финансовую специфику. Минус — короче контекстное окно.
• YandexGPT — близкий профиль к GigaChat, силён в интеграции с Яндекс-сервисами (Маркет, Карты, Метрика).
• DeepSeek и Qwen — открытые модели китайской разработки. Сильны на программистских задачах и логике.

Практический вывод: в карточке промта стоит указать поле «Tested on» — на какой модели в последний раз проверяли результат. Промт, отлаженный на Claude 4 с XML-тегами, в GigaChat может потребовать переформатирования под markdown.

Кейсы: где библиотека окупается

• SMM-менеджер с 5 каналами — 8-10 шаблонов под форматы (анонс, кейс, разбор, опрос) + шаблоны под голос разных брендов. Тональность не плавает между постами.
• SEO-команда из 3 редакторов — промты на title, description, outline, fact-check, FAQ — стандартизированы в общем репозитории. Новый редактор выходит на скорость за день.
• Юрист-практик — шаблоны «проверка договора», «черновик претензии», «разбор практики» с оговоркой «финальное решение за человеком».
• Разработчик-одиночка — CLAUDE.md и .cursorrules в корне репозитория. Стек, нейминг, что нельзя трогать — агент-кодер подхватывает автоматически.

Общий паттерн: библиотека окупается там, где задача повторяется хотя бы 5-10 раз в неделю и важна предсказуемость результата.

Best practices: как промт превращается в шаблон

1. Скелет из 5 блоков — роль, контекст, задача, формат, ограничения. Без какого-то блока промт работает нестабильно.
2. Параметризация — конкретику в [аудитория], [продукт], [тон]. Шаблон закрывает класс задач, а не один случай.
3. Тестирование на 3 контекстах — прогоните на 3 разных вводных. Стабильно неплох — шаблон рабочий.
4. Карточка — название, категория, тело, переменные, дата проверки, целевая модель. Опционально: пример вывода и «когда не использовать».
5. A/B на критичных шаблонах — для скрипта холодного письма или продающего заголовка периодически сравнивайте 2 версии. Победителя в основную, проигравший в архив.
6. Ротация — раз в квартал ревью: что устарело, что не использовалось, какие задачи появились. Архив важнее раздувания.

Версионирование промтов

Промт — это «код» для модели, и стареет так же быстро. Модели обновляются (GPT-4 → GPT-5, Claude 3.5 → Claude 4), стиль ответа меняется; контекстное окно растёт, и старые сокращения («коротко», «без пояснений») перестают быть нужны.

Минимальная схема:

1. Заголовок промта + текущая версия (v3).
2. Дата последнего изменения.
3. Модель, под которую тюнили в последний раз.
4. Changelog: «v3 (2026-05) — добавил блок про FAQ»; «v2 (2026-02) — убрал ограничение по длине».

В Git это получается само (история коммитов). В Notion — секция «История» внутри карточки. Раз в квартал прогоняйте ключевые промты заново: сравните ответы старой и новой модели, обновите версию или откатите.

Как делиться библиотекой в команде

Личная библиотека — документ для себя, командная — продукт с владельцем, регламентом обновления и каналом обратной связи.

• Один источник правды — общая база Notion / Git-репозиторий. Десять локальных копий гарантированно рассинхронизируются за месяц.
• Регламент добавления — предложить шаблон может любой, но в основной список он попадает после ревью владельца. Без фильтра база превращается в свалку черновиков.
• Канал обратной связи — комментарии под карточкой в Notion, issues в Git, отдельный тред в мессенджере. Сломанные шаблоны видны до того, как клиент получит сырой результат.
• Короткий гайд «как пользоваться» — как читать карточку, что значат теги, как предложить новый шаблон. Без него онбординг тянется неделями.
• Ротация владельца — раз в полгода-год роль передаётся другому сотруднику. Страхует от bus-factor.

Где библиотека не нужна

Не каждая задача оправдывает создание шаблона.

• Одноразовые задачи — поздравление коллеге, название разовой акции. Промт «на лету» закроет быстрее.
• Творческие задачи без повторяемости — брейншторм, поиск метафор, неожиданные ракурсы. Шаблон мешает: лучше открытый разговор с моделью.
• Задачи с личным голосом — письмо близкому, личный пост, искреннее извинение. Шаблон убьёт интонацию. ИИ — как редактор, не как генератор первой версии.
• Быстро меняющийся контекст — параметризованный шаблон с 15 полями заполнять дольше, чем написать запрос с нуля.
• Чувствительные данные — ФИО клиентов, номера договоров, пароли. В библиотеку идёт шаблон с placeholder’ами, реальные данные подставляются в момент запроса.

Тест: если за месяц задача повторилась 3+ раза с похожей структурой — кандидат в шаблон. Один раз — оставьте в чате.

FAQ

Где взять стартовый набор готовых промтов?

В open-source: Awesome ChatGPT Prompts (en, CC0), Cursor Directory для кода, каталог GigaChat на русском. Для картинок — PromptHero. Этот материал тоже даёт стартовый набор по основным категориям.

Сколько промтов держать в личной библиотеке?

Не количество важно, а покрытие задач. У большинства профессионалов 80% задач закрываются 15-25 шаблонами. Если их больше 100 — скорее всего дубли с мелкими различиями, лучше свести в один параметризованный шаблон.

Почему один и тот же промт даёт разный результат?

ИИ не детерминирован — каждый запуск даёт чуть разный ответ. Для стабильности в API можно поставить temperature: 0, через веб-интерфейс это недоступно. Плюс модели обновляются, что меняет стиль и точность.

Промт в ChatGPT и Claude работает одинаково?

В целом — да. Различия: Claude любит XML-теги (<context>...</context>) для структуры, ChatGPT хорошо понимает markdown, обе поддерживают chain-of-thought и role prompting. Подробнее — правила промтинга.

Можно ли продавать свои промты?

Да, рынок prompt marketplaces существует (PromptBase, Snack Prompt). Но цена низкая ($1-5 за промт), а модели меняются — шаблон может устареть за квартал. Профессия промт-инженер устойчивее, чем продажа отдельных промтов.

Что такое Cursor rules и зачем нужны?

Файл .cursorrules в корне проекта, который Cursor (агент-кодер) подгружает в системный промт автоматически. Хранит стек, договорённости по неймингу, что нельзя трогать. Решает задачу «не объяснять одно и то же каждый раз». Аналог для Claude Code — CLAUDE.md.

Чем Custom GPT отличается от обычного промта?

Custom GPT (или Claude Project) — контейнер: системный промт + загруженные знания (PDF, тексты) + история разговоров + опционально внешние инструменты. Обычный промт — разовый запрос. Custom GPT удобен, когда задача повторяется месяцами и не хочется вставлять контекст каждый раз.

Как понять, что промт хороший?

Три критерия. Повторяемость — запустили 3 раза, ответ предсказуем. Переиспользуемость — завтра подставили другие placeholder’ы, переписывать не пришлось. Отсутствие правок — если каждый раз результат сильно доделываете руками, промт не дотюнен.

Нужно ли указывать модель в самом промте («ты GPT-5»)?

Нет, модель сама знает кто она. А вот указывать роль (ты копирайтер, ты юрист) — обязательно, это даёт заметный прирост к качеству ответа за счёт правильного выбора стиля и приоритетов.

На каком языке писать промты?

На том, на котором финальный результат. Пост в Telegram на русском — весь промт на русском. Статья на международный рынок — английский. Смешивать языки в одном промте — снижение качества: модель тратит ресурсы на переключение.

Бесплатные ли публичные библиотеки промтов?

Большинство — да: Awesome ChatGPT Prompts, Cursor Directory, каталог GigaChat, Promt-hub, Promtbaza. Платные части — у маркетплейсов (PromptBase, God of Prompt) и в про-функционале закрытых сервисов.

Где хранить библиотеку, если команда распределённая?

Notion с правами доступа по ролям, GitHub-репозиторий с PR-флоу или приватный канал в мессенджере с закрепами. Главное — единый источник правды и регламент обновления, а не конкретный инструмент.

Можно ли использовать ИИ для написания промтов?

Да, это мета-промтинг. Просите модель оформить ваш сырой запрос в шаблон с переменными, ролью, форматом и ограничениями. Финальный результат всё равно проверяйте: модель часто добавляет «воду».

Как защитить библиотеку от утечки?

Если шаблоны содержат коммерческую тайну (методология, скрипты продаж) — приватный репозиторий с двухфакторкой, минимум прав доступа, регулярный аудит участников. Не загружать такие промты в публичные чаты с моделями без enterprise-договора на данные.

Дальше

• Промты для ChatGPT — расширенная подборка под сценарии в ChatGPT
• Промты для работы — шаблоны для офисных и операционных задач
• Промт для картинки — как писать промты под Midjourney, Шедеврум, Flux
• Промт для видео — Sora, Kling, Runway и структура видео-промта
• Как стать промт-инженером — профессия, навыки, маршрут роста