Промпт-инжиниринг — навык формулировать запросы к LLM так, чтобы получать предсказуемые качественные ответы. От простых техник «будь конкретнее» до production-промптов с Chain of Thought, structured output и защитой от prompt injection. Курс model-agnostic — техники работают и для ChatGPT, и для Claude, и для Gemini, и для локальных моделей.
Prompt engineer — реальная позиция в компаниях типа Anthropic, OpenAI, Scale AI с зарплатами 200–400 тыс ₽ в РФ и $150–300k за рубежом. Растущий рынок, дефицит специалистов, низкий порог входа: не нужно учить C++ или линейную алгебру.
Программирование, маркетинг, аналитика, копирайтинг — везде LLM ускоряют работу в 2–5 раз, если уметь правильно ставить задачи. Это не «нишевый» навык, а базовая грамотность, как когда-то поиск в Google.
К 2026 году почти каждая IT-компания внедрила или внедряет LLM в продукт. Чат-боты, поиск, рекомендации, генерация — везде нужны люди, умеющие настраивать промпты. Спрос на разработчиков с этим навыком растёт быстрее, чем предложение.
Хороший промпт превращает час работы в 5 минут. Ревью кода, перевод документации, генерация тестов, рефакторинг — задачи делаются за секунды. Окупаемость курса — буквально дни.
Курс по промпт-инжинирингу: от базовых принципов до продвинутых техник. 12 модулей, 54 урока, разборы и квизы в каждом уроке — учитесь говорить с LLM на одном языке.
Перейти к курсуБазовые принципы: структура, контекст, формат ответа. Почему «напиши код» работает плохо, а «напиши на TypeScript функцию X с проверкой Y» работает хорошо.
Обучение модели на лету через примеры. Когда хватает 1 примера, когда нужно 3–5, как выбирать репрезентативные кейсы.
Заставить модель думать пошагово. Простое «Think step by step» и продвинутые техники: self-consistency, tree of thoughts, scratchpad.
Разница между system, user и assistant сообщениями. Как задавать персону, тон, ограничения и контекст на уровне всего диалога.
Получать ответ строго в нужном формате: JSON Schema, function calling, structured outputs. Как валидировать и обрабатывать ошибки.
Разбивать сложные задачи на цепочки маленьких. Когда один большой промпт хуже трёх маленьких. Pipeline-паттерны.
Атаки на LLM: jailbreak, prompt injection, data exfiltration. Как валидировать вход, изолировать данные и снижать риски в production.
Что такое хороший промпт, конкретность, структура, формат ответа.
Что такое контекстное окно, как давать модели нужную информацию, что вырезать.
Примеры в промпте, zero-shot vs one-shot vs few-shot, когда что работает.
XML-теги, маркдаун, разделители. Как помочь модели понять структуру запроса.
Роли, персоны, ограничения, контекст всего диалога.
Пошаговое размышление, self-consistency, tree of thoughts.
Цепочки промптов, pipeline-паттерны, оркестрация.
Structured output, function calling, безопасность, тестирование промптов.
Откройте бесплатные модули, решайте задачи в браузере и получайте подсказки AI-наставника. Без оплаты карты.
Открыть курс Prompt Engineering