Репост из: 🎙В эфире радио Свеклана
💡 Полезный промт
Как читать системный промт модели — и чему у неё учиться
Anthropic официально публикует системные промты своих моделей. Не в утечках, не в скринах из твиттера — на официальной странице документации. И это, честно скажу, один из самых недооценённых ресурсов для тех, кто хочет писать промты лучше.
Я регулярно разбираю эти тексты на обучении — и каждый раз нахожу что-то, что потом вытаскиваю в свою практику.
Сейчас там доступен системный промт Claude Opus 5 (это флагман, на котором Anthropic не экономила ни на инструкциях, ни на нюансах). Смотреть его — примерно как подсмотреть в тетрадку к отличнику: видно, как профессионалы формулируют ограничения, задают тон, описывают роль и обрабатывают краевые случаи.
Что с этим делать — конкретная инструкция:
1. Открываете официальную страницу с системными промтами Anthropic (ссылка в конце).
2. Читаете системный промт Claude Opus 5 — не по диагонали, а вдумчиво. Обращаете внимание на три вещи:
— как описана роль модели (не «ты помощник», а конкретно, с контекстом и ограничениями);
— как прописаны исключения и краевые случаи — что делать, если пользователь просит выйти за рамки;
— как сформулированы приоритеты — что важнее, если инструкции противоречат друг другу.
3. Берёте свой рабочий промт — тот, который уже используете для задач в Claude или ChatGPT — и прогоняете его через этот шаблон разбора:
4. Смотрите на разницу. Обычно выясняется, что в своём промте нет ни одного из трёх пунктов — только задача и тон. Это и есть главная дыра.
Типичные ошибки, которые вижу постоянно:
— Роль прописана слишком абстрактно: «ты — эксперт по маркетингу». Хорошо бы уточнить: для кого, в каком контексте, с какими ограничениями.
— Краевые случаи вообще не предусмотрены. Что делать модели, если задача непонятна? Если данных не хватает? Anthropic это всё прописывает — и модель ведёт себя предсказуемо.
— Нет иерархии. Если одна инструкция говорит «будь кратким», а другая — «объясняй подробно», модель выбирает сама. Иногда не так, как вам нужно.
Ещё один промт, который даю на обучении — для тех, кто хочет сразу применить структуру к новому проекту:
Работает и в Claude, и в ChatGPT. Результат уже можно брать и использовать — или дорабатывать под себя, что обычно занимает минут десять, а не час с нуля.
Страница с системными промтами Anthropic, включая Opus 5:
https://simonwillison.net/2026/Aug/9/claude-opus-5-system-prompt/#atom-everything
📻 Подписывайся на В эфире радио Свеклана
Как читать системный промт модели — и чему у неё учиться
Anthropic официально публикует системные промты своих моделей. Не в утечках, не в скринах из твиттера — на официальной странице документации. И это, честно скажу, один из самых недооценённых ресурсов для тех, кто хочет писать промты лучше.
Я регулярно разбираю эти тексты на обучении — и каждый раз нахожу что-то, что потом вытаскиваю в свою практику.
Сейчас там доступен системный промт Claude Opus 5 (это флагман, на котором Anthropic не экономила ни на инструкциях, ни на нюансах). Смотреть его — примерно как подсмотреть в тетрадку к отличнику: видно, как профессионалы формулируют ограничения, задают тон, описывают роль и обрабатывают краевые случаи.
Что с этим делать — конкретная инструкция:
1. Открываете официальную страницу с системными промтами Anthropic (ссылка в конце).
2. Читаете системный промт Claude Opus 5 — не по диагонали, а вдумчиво. Обращаете внимание на три вещи:
— как описана роль модели (не «ты помощник», а конкретно, с контекстом и ограничениями);
— как прописаны исключения и краевые случаи — что делать, если пользователь просит выйти за рамки;
— как сформулированы приоритеты — что важнее, если инструкции противоречат друг другу.
3. Берёте свой рабочий промт — тот, который уже используете для задач в Claude или ChatGPT — и прогоняете его через этот шаблон разбора:
Проанализируй этот системный промт как эксперт по prompt engineering. Выдели: 1) как задана роль, 2) какие ограничения и исключения прописаны явно, 3) как расставлены приоритеты при конфликте инструкций. Потом применить ту же структуру к моему промту ниже и скажи, чего не хватает.
[вставляете свой промт]
4. Смотрите на разницу. Обычно выясняется, что в своём промте нет ни одного из трёх пунктов — только задача и тон. Это и есть главная дыра.
Типичные ошибки, которые вижу постоянно:
— Роль прописана слишком абстрактно: «ты — эксперт по маркетингу». Хорошо бы уточнить: для кого, в каком контексте, с какими ограничениями.
— Краевые случаи вообще не предусмотрены. Что делать модели, если задача непонятна? Если данных не хватает? Anthropic это всё прописывает — и модель ведёт себя предсказуемо.
— Нет иерархии. Если одна инструкция говорит «будь кратким», а другая — «объясняй подробно», модель выбирает сама. Иногда не так, как вам нужно.
Ещё один промт, который даю на обучении — для тех, кто хочет сразу применить структуру к новому проекту:
Напиши системный промт для [описание задачи/роли]. Используй структуру: сначала роль с контекстом, потом список явных ограничений и исключений, в конце — приоритеты на случай конфликта инструкций. Тон — [формальный/дружелюбный/нейтральный].
Работает и в Claude, и в ChatGPT. Результат уже можно брать и использовать — или дорабатывать под себя, что обычно занимает минут десять, а не час с нуля.
Страница с системными промтами Anthropic, включая Opus 5:
https://simonwillison.net/2026/Aug/9/claude-opus-5-system-prompt/#atom-everything
📻 Подписывайся на В эфире радио Свеклана