Библиотека промптов: 22 готовых шаблона для ChatGPT, Claude, Gemini

Это библиотека из 22 готовых промптов под типичные задачи бизнеса — для ChatGPT, Claude и Gemini. Каждый промпт написан по канону «роль — контекст — задача — формат — ограничения», содержит понятные плейсхолдеры в фигурных скобках, которые вы заменяете на свои данные, и работает одинаково в веб-чате и через API. Категорий пять: маркетинг (соцсети, рассылки, лендинги), бизнес-операции (отчёты, протоколы, ответы клиентам), контент (статьи, описания товаров, переводы), HR (вакансии, скрининг резюме) и анализ данных. Все промпты сразу пригодны к копированию: подставляете переменные и отправляете в модель. Через единый OpenAI-совместимый endpoint Promptra вы запускаете тот же шаблон в любой из моделей сменой одной строки кода и платите в рублях.

Этот пост — практический справочник, а не теория. Если вы хотите понять, почему хороший промпт устроен именно так (роль, контекст, задача, формат, ограничения; few-shot и цепочка рассуждений; температура), читайте отдельный гайд про промпт-инжиниринг — он методология. Здесь вы найдёте готовые рабочие шаблоны, сгруппированные по бизнес-задачам, плюс короткий блок, как запустить любой из них через API в коде и сколько стоит один запуск в рублях. Тон — инженерный, без «раскрытия потенциала ИИ» и «магических заклинаний».

Как пользоваться этой библиотекой

Каждый промпт ниже — самостоятельный блок, готовый к копированию. Подставьте свои значения вместо плейсхолдеров в фигурных скобках ({ваш продукт}, {целевая аудитория}, {бриф}) — и отправляйте в модель. Все шаблоны протестированы на флагманах (Claude Sonnet 4.6, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro) и дают предсказуемый результат с первого-второго захода. Подробнее — актуальные тарифы LLM в рублях.

Несколько правил, которые сэкономят время. Первое — не убирайте блок «Ограничения», даже если он кажется избыточным; именно он отсекает 80% типичных провалов (выдуманные факты, канцелярит, нарушение длины). Второе — для массового потока (десятки и сотни запусков) берите DeepSeek V4 Pro (30 / 60 ₽ за 1М токенов) или Qwen 3.6 Plus (20 / 130 ₽); для важных задач, где нужен живой тон или сложная логика, — Claude Sonnet 4.6 (210 / 1070 ₽) или GPT-5.5 (350 / 2150 ₽). Третье — все промпты можно запускать через единый endpoint https://api.promptra.ru/v1: смена модели — это одна строка model в коде, а не отдельная интеграция под каждый сервис.

И отдельно про температуру. По умолчанию большинство шаблонов ниже хорошо работают на temperature около 0.6-0.7. Для задач с фактами и извлечением данных (скрининг резюме, анализ табличных данных, протоколы встреч) ставьте 0.1-0.3 — модель будет дисциплинированнее держаться переданных вводных. Для копирайтинга и креатива (темы писем, креативы под рекламу, варианты заголовков) поднимайте до 0.8-0.9, чтобы получать действительно разные углы, а не косметические перестановки слов. Это не маркетинговый совет — это технический рычаг, и в API он у вас в руках, в отличие от веб-чата, где параметр обычно скрыт. Полное обоснование, почему температура работает именно так, и какие ещё параметры стоит контролировать — в гайде промпт-инжиниринг.

Промпты для маркетинга

Самый востребованный кластер: посты в соцсети, темы и тело писем, тексты на лендинги, рекламные креативы и описания продукта. Эти промпты подходят и для агентств, ведущих несколько клиентов, и для in-house маркетологов.

Промпт 1. Серия постов в Telegram-канал

Роль: ты SMM-редактор B2B-канала про {тематика канала}.
Контекст: канал ведём для {целевая аудитория, например «техлидов и CTO малых IT-команд»}.
Тон бренда — {описание тона, например «экспертный, спокойный, без панибратства»}.
Стоп-слова: {список запрещённых слов и клише}.
Задача: напиши серию из 5 постов на тему {тема недели}, по одному посту на день.
Каждый пост — самостоятельная единица, не серия с продолжением.
Формат: по каждому посту верни блок из четырёх полей —
1) хук (первая строка, максимум 12 слов),
2) тело (3-4 коротких абзаца, до 1200 знаков),
3) призыв в конце (одно действие, без «жмите на колокольчик»),
4) 4-6 релевантных хэштегов на русском.
Между постами разделитель из трёх дефисов.
Ограничения: без слов «инновационный», «уникальный», «революционный»;
не обещай скидок и фичей, которых нет в контексте;
цифры приветствуются; эмодзи — максимум одно на пост.

Под этот шаблон оптимально брать Claude Sonnet 4.6 — она держит тон бренда заметно ровнее, чем универсальные модели, и реже требует правок. Развёрнутый разбор моделей и пакетной генерации постов — в гайде нейросеть для SMM.

Промпт 2. Темы письма для рассылки с A/B-тестом

Роль: ты email-маркетолог B2B-сервиса.
Контекст: пишем письмо {тип письма: анонс / дайджест / реактивация / триггерное}.
Аудитория — {описание сегмента}. Главный оффер письма — {один факт или выгода}.
Задача: сгенерируй 8 вариантов темы письма для A/B-теста.
Половина — короткие и прямые (до 35 символов с пробелами),
половина — с вопросом или интригой (до 55 символов).
Дополнительно к каждой теме — прехедер до 80 символов,
который дополняет тему, а не дублирует её.
Формат: пронумерованный список,
для каждой записи — строка «Тема: …» и строка «Прехедер: …».
Ограничения: без кликбейта и капслока;
без эмодзи в темах;
без слов «срочно», «только сегодня», «эксклюзив», если это не подтверждается оффером.

Темы письма — задача, где имеет смысл вызывать модель несколько раз с temperature 0.8-0.9, чтобы получить разные углы. Подробнее про email-конвейер и стоимость потока — нейросеть для email-рассылок.

Промпт 3. Главный экран лендинга

Роль: ты копирайтер лендингов для B2B-продуктов.
Контекст: продукт — {название и одна строка о нём}.
Кому продаём — {описание ЦА: должность, размер компании, отрасль}.
Главная боль — {одна сформулированная боль}.
Чем продукт отличается от типового решения — {1-2 отличия с цифрами}.
Задача: напиши вариант главного экрана лендинга:
заголовок, подзаголовок, три ключевых преимущества и текст кнопки CTA.
Формат: верни четыре блока с подписями «H1», «Подзаголовок», «Преимущества», «CTA».
H1 — до 60 символов, конкретный, без вопросов.
Подзаголовок — одна-две фразы, раскрывает H1 и снимает главное возражение.
Преимущества — три пункта по 1-2 строки, каждый начинается с глагола.
CTA — короткий призыв (2-4 слова), не «Узнать больше».
Ограничения: без клише «мы помогаем», «надёжное решение», «инновационная платформа»;
без обещаний, которые нельзя выполнить;
цифры и факты приветствуются.

Промпт 4. Пакет креативов под рекламу

Роль: ты директолог-копирайтер.
Контекст: продвигаем продукт — {описание}.
Кампания нацелена на {семантика и ЦА}.
Бюджет тестовых креативов невелик, поэтому надо много вариантов.
Задача: сгенерируй 10 пар «заголовок + текст» под объявления.
Половина — на боль ({формулировка боли}),
половина — на выгоду ({формулировка выгоды}).
Формат: пронумерованный список, для каждой записи две строки:
«Заголовок: …» (до 35 символов),
«Текст: …» (до 80 символов).
Ограничения: без капслока, без «!»;
без неподтверждённых сравнений;
учитывай, что объявления должны проходить модерацию;
не используй слова из стоп-листа: {список платформы}.

Промпт 5. Описание продукта для маркетплейса

Роль: ты копирайтер карточек товаров для маркетплейса.
Контекст: товар — {название, категория, целевой покупатель}.
Ключевые характеристики из спецификации (используй только их, ничего не добавляй):
{список характеристик в формате «параметр: значение»}.
Поисковые запросы, под которые нужно попасть: {семантическое ядро в 5-8 фраз}.
Задача: напиши описание товара для карточки маркетплейса.
Формат: H1 до 60 символов, лид (до 250 знаков),
четыре маркированных подзаголовка с расшифровкой (по 2-3 строки),
блок «Что в комплекте» и блок «Часто спрашивают» (3 вопроса с ответами).
В тексте равномерно распределить ключевые запросы, без переспама.
Ограничения: ни одного факта вне переданной спецификации;
без оценочных «лучший», «премиальный» без подтверждения;
без эмодзи;
тон деловой.

Промпт 6. План контента на месяц

Роль: ты контент-стратег.
Контекст: ведём канал {название канала и площадка}.
Текущая аудитория — {описание ЦА}.
Цель квартала — {измеримая цель}.
Уже существующие рубрики — {список с количеством постов в месяц}.
Задача: составь контент-план на 30 дней,
4 поста в неделю, чередуя четыре рубрики: разбор кейса, инструкция,
новость отрасли с комментарием, ответ на частый вопрос аудитории.
Формат: верни строго JSON-массив объектов с полями:
date (YYYY-MM-DD начиная с {дата старта}), rubric, topic, hook, key_points (массив из 3 тезисов).
Не добавляй пояснений вне JSON.
Ограничения: темы не должны повторяться;
учитывай российский календарь праздников и рабочих дней;
не предлагай темы про политику и религию.

Контент-план в JSON удобно сразу заливать в планировщик или Google-таблицу. Под структурированный вывод просите модель response_format json_object — все флагманы это поддерживают.

Промпты для бизнес-операций

Менее заметный, но очень рабочий кластер: автоматизация рутины внутри компании. Здесь промпты экономят больше всего человеко-часов, потому что задачи однотипные и встречаются ежедневно.

Промпт 7. Протокол встречи из расшифровки

Роль: ты бизнес-ассистент, оформляющий протоколы рабочих встреч.
Контекст: ниже расшифровка встречи команды {название команды}.
Дата встречи — {дата}. Участники — {список с ролями}.
Текст расшифровки:
"""
{вставьте расшифровку целиком}
"""
Задача: оформи короткий протокол встречи.
Формат: четыре раздела —
1) Решения (маркированный список, у каждого решения — короткая формулировка);
2) Задачи и владельцы (таблица «Задача | Ответственный | Срок»),
сроки извлекай только из расшифровки, не додумывай;
3) Открытые вопросы (список того, что не решили);
4) Краткое резюме (3-4 предложения, общее ощущение встречи).
Ограничения: ни одного факта или решения вне расшифровки;
если ответственный или срок не назван — пиши «не определено»;
без воды и без оценочных суждений о ходе встречи;
имена участников бери из переданного списка, не выдумывай.

Под протоколы хорошо подходит Gemini 3.1 Pro: длинный контекст (около 1 млн токенов) тянет даже двухчасовые расшифровки целиком, цена входа всего 140 ₽ за 1М токенов.

Промпт 8. Еженедельный статус-репорт для руководителя

Роль: ты project-менеджер.
Контекст: пишу статус-репорт по проекту {название проекта} руководителю.
Период — неделя с {дата начала} по {дата конца}.
Сырые данные за неделю:
{список выполненных задач, проблем, метрик, числами}.
Задача: оформи статус-репорт в деловом стиле.
Формат: пять разделов, каждый — H2 или жирным заголовком.
1) «Главное за неделю» (3 буллета, самое важное сверху);
2) «Метрики» (таблица: «Показатель | Значение | Изменение к прошлой неделе»);
3) «Закрытые задачи» (нумерованный список);
4) «Риски и блокеры» (буллеты с короткой формулировкой и предложением действия);
5) «План на следующую неделю» (3-5 пунктов).
Ограничения: только факты из переданных данных, без интерпретаций сверху;
длина всего отчёта — до 350 слов;
без слов «отлично», «успешно», «продуктивно» без подтверждения цифрой.

Промпт 9. Ответ клиенту на жалобу

Роль: ты специалист поддержки B2B-сервиса.
Контекст: клиент — {описание клиента, тариф, давность отношений}.
Текст обращения клиента:
"""
{вставьте текст жалобы}
"""
Известные нам факты, на которые можно ссылаться:
{что мы знаем по этой ситуации; что точно не так у нас, что точно так}.
Задача: напиши ответ клиенту.
Формат: одно письмо, до 200 слов.
Структура: 1) короткое признание ситуации (без извинений ради извинений);
2) что мы выяснили (факты, не оправдания);
3) что делаем сейчас (конкретное действие со сроком);
4) что предложим в качестве компенсации, если уместно.
Завершение — открытое, с приглашением задать вопрос напрямую.
Ограничения: без шаблонных фраз «ваше мнение очень важно для нас»;
без обещаний, которых нет в переданных фактах;
тон уважительный, но без заискивания;
не признавай вины там, где её нет, но и не оправдывайся.

Этот шаблон хорошо ложится на Claude Sonnet 4.6 — модель особенно аккуратна с тоном в чувствительных ситуациях. Полный разбор автоматизации саппорта по API — в гайде нейросеть для поддержки клиентов.

Промпт 10. Бриф для подрядчика

Роль: ты заказчик услуги, оформляющий бриф для внешнего подрядчика.
Контекст: нужна услуга — {тип услуги}.
Цель работы — {измеримый результат}.
Бюджет — {диапазон или «обсуждается»}.
Срок — {дата дедлайна}.
То, что у нас уже есть — {материалы, гайды, наработки}.
Чего точно не хотим — {антипримеры, стоп-факторы}.
Задача: составь техническое задание для подрядчика.
Формат: шесть разделов с заголовками —
«Цель и контекст», «Объём работы», «Что входит и не входит»,
«Критерии приёмки» (3-5 измеримых критериев),
«Сроки и контрольные точки», «Бюджет и условия оплаты».
Ограничения: критерии приёмки должны быть проверяемы;
без размытых формулировок «удобно», «современно», «привлекательно»;
включи в ТЗ требование к формату передачи материалов и правам.

Промпт 11. Перевод длинного e-mail в короткое резюме для руководителя

Роль: ты ассистент руководителя.
Контекст: на почту пришло длинное письмо от {отправитель, его роль и компания}.
Полный текст письма:
"""
{вставьте письмо}
"""
Задача: сделай короткое резюме письма для руководителя.
Формат: три блока —
1) «Суть» (1-2 предложения, что просят / о чём сообщают);
2) «Что требуется от нас» (буллеты, если несколько действий);
3) «Срок» (если указан в письме; если не указан — «не указан»).
Общий объём резюме — не более 80 слов.
Ограничения: только факты из письма;
никаких рекомендаций «что ответить»;
не выноси оценочные суждения о тоне отправителя.

Промпты для контента

Кластер на стыке маркетинга и редакции: статьи в блог, описания, переводы, переупаковка длинных материалов. Объём здесь, как правило, больше, поэтому экономика модели играет роль.

Промпт 12. Структура SEO-статьи под запрос

Роль: ты SEO-редактор, проектирующий структуру статьи под поисковый запрос.
Контекст: основной запрос — {запрос}.
Поисковая интенция — {информационная / коммерческая / навигационная}.
Конкуренты в топ-10 закрывают такие подтемы — {список 5-7 подтем}.
Наш угол / экспертиза — {в чём мы сильнее или иначе закрываем тему}.
Задача: спроектируй структуру статьи.
Формат: H1 (один, до 60 символов, с основным запросом),
2-3 абзаца лид-секции (тезисно, что будет дальше),
6-9 H2-секций с короткими H3 внутри (для каждой H2 — 1-2 предложения о том, что в ней раскрывается),
финальный FAQ-блок с 5 типовыми вопросами.
Ограничения: каждая H2 закрывает отдельную подтему, без пересечений;
H1 и первые два H2 включают основной запрос;
никакого «погружения в мир»; начинаем с ответа на запрос.

Промпт 13. Сокращение лонгрида до тезисной выжимки

Роль: ты редактор, сокращающий длинные материалы для занятых читателей.
Контекст: ниже статья на {тематика и объём}.
Текст:
"""
{вставьте текст статьи}
"""
Задача: сделай тезисную выжимку.
Формат: «TL;DR» — один абзац до 60 слов,
затем 7-9 буллетов с ключевыми идеями (каждый — одно предложение),
в конце — «Что почитать дальше» (1-2 темы, на которые статья ссылается, без выдуманных).
Ограничения: ни одного факта или цифры вне исходного текста;
сохраняй именно числа и пропорции;
без оценочных слов;
не пересказывай повторами одного и того же тезиса.

Под переупаковку длинных текстов лучше всего подходит модель с большим контекстом и дешёвым входом — Gemini 3.1 Pro (140 ₽ вход) или Qwen 3.6 Plus (20 ₽ вход). Выход короткий, поэтому ставка за выходные токены здесь не критична. Подробный разбор задач генерации текста — нейросеть для генерации текста.

Промпт 14. Перевод текста с локализацией под целевой рынок

Роль: ты переводчик-локализатор, специализация — B2B-маркетинговые материалы.
Контекст: переводим текст с {язык-исходник} на русский.
Назначение текста — {описание, например «лендинг для российских малых компаний»}.
Целевая аудитория — {описание ЦА в РФ}.
Глоссарий обязательных терминов: {список «термин → перевод», если есть}.
Запретные кальки — {список нежелательных дословных переводов}.
Исходный текст:
"""
{вставьте оригинал}
"""
Задача: переведи текст с локализацией.
Формат: только переведённый текст, без комментариев и сносок,
с сохранением исходной разметки (заголовки, абзацы, списки).
Ограничения: не сохраняй чужие реалии (валюту, метрики, имена) дословно —
адаптируй под российский контекст;
не добавляй ничего от себя;
если в оригинале есть юмор или каламбур — найди эквивалент, а не переводи буквально;
если что-то непереводимо без потери смысла — оставь оригинальный термин в скобках после русского.

Развёрнутая методика и сравнение моделей под перевод — нейросеть для перевода.

Промпт 15. Расшифровка интервью с выделением сильных цитат

Роль: ты редактор подкаста, готовящий материал к публикации.
Контекст: ниже расшифровка интервью с {имя и роль гостя}.
Тема разговора — {тема}.
Полный текст расшифровки:
"""
{вставьте расшифровку}
"""
Задача: подготовь интервью к публикации.
Формат: три блока —
1) «Шесть сильных цитат» (точные цитаты гостя, не парафраз; по каждой — короткая подпись-контекст до 10 слов);
2) «Структура материала» (6-8 H2-разделов, под каждым — короткое описание);
3) «Заголовки на выбор» (5 вариантов, разные углы: вопрос, утверждение, цифра).
Ограничения: цитаты не редактируй и не сокращай внутри;
не вписывай ничего, чего нет в расшифровке;
не предлагай провокационных заголовков ради кликов.

Промпт 16. Пакет описаний для каталога товаров

Роль: ты копирайтер каталога интернет-магазина.
Контекст: магазин — {категория, ЦА}.
Тон бренда — {описание, например «дружелюбный без сленга, конкретный»}.
Сырые данные товаров (массив):
{набор товаров с полями «название», «характеристики», «применение»}.
Задача: сгенерируй описание для каждого товара.
Формат: для каждого товара верни блок —
«Название», «Лид (до 250 знаков)», «Преимущества (3 буллета)»,
«Когда подойдёт» (для какого сценария использования),
«SEO-описание (до 160 знаков)».
Между товарами разделитель из трёх дефисов.
Ограничения: ни одной характеристики, которой нет в исходных данных;
без «лучший на рынке», «премиальный»;
учитывай, что описание читают на мобильном — без длинных предложений.

Для каталога на сотни и тысячи позиций берите дешёвые модели — DeepSeek V4 Pro или Qwen 3.6 Plus. Качество для рутинных описаний достаточное, а счёт получается в единицы рублей.

Промпты для HR и рекрутинга

Кластер, где промпты особенно сильно выручают одну роль: HR-менеджер обрабатывает десятки резюме в день, и стандартизация скрининга через шаблон даёт и скорость, и сопоставимость оценок. Важная этическая оговорка для всего этого кластера: модель — это инструмент первичной фильтрации и разметки, а не финальное решение о найме. Все ответственные решения принимает человек, и шаблоны ниже намеренно фокусируются на проверяемых фактах из резюме, а не на профайлинге кандидата по непроверяемым признакам.

Промпт 17. Текст вакансии под конкретную роль

Роль: ты HR-копирайтер, пишешь вакансии для IT-команды.
Контекст: роль — {название позиции}, грейд — {junior / middle / senior / lead}.
Команда — {описание команды, размер, что делает}.
Что человек будет делать на этой роли — {3-5 ключевых задач}.
Жёсткие требования к кандидату — {must-have, что без чего совсем нельзя}.
Желательные требования — {nice-to-have}.
Условия — {формат работы, география, тип занятости, диапазон вилки если можно публиковать}.
Задача: напиши текст вакансии.
Формат: 6 разделов —
«Кратко о роли» (2-3 предложения),
«Чем предстоит заниматься» (5-7 буллетов),
«Что важно от вас» (must-have),
«Будет плюсом» (nice-to-have),
«Что предлагаем» (условия),
«Как откликнуться» (1-2 предложения о шагах).
Ограничения: без «дружный коллектив», «амбициозные задачи», «печеньки»;
без размытых требований («стрессоустойчивость»);
формулируй ожидания через проверяемые навыки и опыт;
не используй мужской род по умолчанию там, где это исключает кандидата.

Промпт 18. Скрининг резюме под вакансию

Роль: ты HR-аналитик, делаешь первичный скрининг резюме.
Контекст: вакансия — {название позиции, ключевые требования из текста вакансии}.
Жёсткие критерии (must-have): {список с весами от 1 до 3}.
Желательные критерии (nice-to-have): {список с весами}.
Текст резюме кандидата:
"""
{вставьте резюме целиком}
"""
Задача: оцени резюме по критериям, рассуждая шаг за шагом.
Формат: верни структуру —
1) «Соответствие must-have» (таблица «Критерий | Соответствие да/нет/частично | Подтверждение цитатой из резюме»);
2) «Соответствие nice-to-have» (та же таблица);
3) «Итоговый балл» (от 0 до 100, с расчётом);
4) «Рекомендация» (приглашать на собеседование / уточнить детали / отказать с объяснением);
5) «Что уточнить на интервью» (3-5 точных вопросов под конкретные пробелы в резюме).
Ограничения: оценивай только по содержанию резюме, без догадок про личность;
не используй пол, возраст или место рождения как фактор;
если в резюме нет данных по критерию — пиши «нет данных», не додумывай;
рассуждай шаг за шагом перед итоговым баллом.

Скрининг — задача, где напрашивается цепочка рассуждений (chain-of-thought): попросите модель сначала разложить аргументы, потом дать балл. Это снижает риск, что модель сразу прыгнет к выводу. Подробнее про методологию приёмов — промпт-инжиниринг.

Промпт 19. План собеседования под кандидата

Роль: ты hiring-менеджер, готовишь план собеседования.
Контекст: роль — {название позиции}.
Профиль кандидата (из резюме): {краткая выжимка по опыту и компетенциям}.
Длительность встречи — {минуты}.
Формат — {очно / онлайн}.
Слабые места резюме, которые надо разобрать — {2-3 пробела или вопроса из резюме}.
Задача: подготовь план собеседования.
Формат: тайминг с разбивкой по блокам.
Каждый блок — заголовок, длительность в минутах, цель блока,
3-5 конкретных вопросов с пометкой «open-ended / situational / technical».
Включи блок «Кейс или практическая задача» по релевантной для роли теме.
В конце — раздел «Красные флаги, на которые обратить внимание» (3-5 пунктов).
Ограничения: вопросы должны быть проверяемы;
без вопросов про личную жизнь, семью, возраст;
без brain-teasers вроде «почему люки круглые»;
суммарная длительность блоков должна сходиться с переданным таймингом.

Промпты для анализа данных

Маленький, но мощный кластер: модель не заменяет аналитика, но проглатывает массив данных или текст отчётов и выдаёт первую интерпретацию — экономит часы рутинного просмотра. Главный риск тут — галлюцинации на числах: модель может уверенно вписать в ответ цифру, которой не было в данных. Лечится двумя приёмами: явным «опирайся только на переданные числа, ничего не додумывай» в блоке ограничений и просьбой рассуждать пошагово перед выводом — это видно во всех трёх шаблонах ниже. Дополнительно для критичных расчётов имеет смысл вызывать модель дважды и сравнивать результаты, особенно при temperature выше 0.

Промпт 20. Поиск аномалий в табличных данных

Роль: ты аналитик данных.
Контекст: ниже таблица с показателями {название метрики} по {измерение: месяцам / неделям / товарам / клиентам}.
Период — {диапазон}.
Данные в формате CSV:
"""
{вставьте таблицу в CSV}
"""
Задача: найди аномалии и объясни их.
Рассуждай шаг за шагом: сначала посчитай среднее и стандартное отклонение,
затем выдели точки, отклонившиеся более чем на 2σ, потом интерпретируй каждую.
Формат: верни таблицу «Точка | Значение | Отклонение в σ | Вероятная причина | Что проверить дальше»,
затем абзац с общим выводом по тренду.
Ограничения: только числа из переданных данных, без сторонних знаний о рынке;
если данных мало для статистики (меньше 8 точек) — скажи об этом и не делай агрессивных выводов;
вероятные причины формулируй как гипотезы, не как факты;
не предлагай решений за бизнес.

Под таблицы с длинным контекстом — Gemini 3.1 Pro: один запрос съедает всю выгрузку за квартал. Подробный гайд по сценариям с цифрами — нейросеть для анализа данных.

Промпт 21. Разбор отзывов клиентов на сегменты

Роль: ты CX-аналитик.
Контекст: ниже сырые отзывы клиентов о продукте {название} за {период}.
Каждая строка — один отзыв (NPS-комментарий, чат поддержки, отзыв на маркетплейсе и пр.).
Текст:
"""
{вставьте отзывы построчно}
"""
Задача: классифицируй отзывы и обобщи проблемы.
Шаги: 1) проставь каждому отзыву тональность (позитив / негатив / нейтрал);
2) выдели темы (не больше 8 общих тем);
3) для каждой темы дай долю отзывов в процентах и 2-3 показательных цитаты;
4) выведи топ-5 проблем по частоте и тяжести с краткой формулировкой.
Формат: вначале таблица «Тема | Доля | Цитата 1 | Цитата 2»,
затем нумерованный список топ-проблем.
Ограничения: цитируй точно, без перефразирования внутри кавычек;
не объединяй разные жалобы в одну тему ради круглого числа;
если отзывов меньше 30 — отметь, что выборка маленькая и выводы предварительные;
не предлагай решений за продукт.

Промпт 22. Сравнительный анализ двух периодов

Роль: ты бизнес-аналитик, готовишь сравнение двух периодов для совета директоров.
Контекст: метрика — {название}.
Период A — {диапазон}, период B — {диапазон}.
Данные периода A: {массив или таблица}.
Данные периода B: {массив или таблица}.
Известный контекст — {что было между периодами: запуск фичи, кампания, изменение цены}.
Задача: подготовь сравнительный разбор.
Шаги: 1) посчитай ключевые агрегаты (сумма, среднее, медиана, 90-й перцентиль);
2) посчитай абсолютную и относительную разницу B-A по каждому агрегату;
3) определи направление и силу изменения;
4) сформулируй 3-5 гипотез, что могло повлиять, со ссылкой на «известный контекст».
Формат: таблица сравнения, затем раздел «Гипотезы», затем «Что проверить дальше».
Ограничения: считай только переданные данные, без внешних бенчмарков;
гипотезы — это гипотезы, не выводы; помечай каждую как «требует проверки»;
если данных недостаточно для значимых выводов — скажи об этом честно.

Как запустить любой промпт через API

Любой шаблон из библиотеки выше можно отправить в модель через единый OpenAI-совместимый endpoint Promptra — то есть программно, а не вручную через чат-окно. Это особенно важно, когда промпт нужно прогнать пакетом: 100 описаний товаров, 30 ответов клиентам, расшифровка 50 встреч. Endpoint — https://api.promptra.ru/v1, SDK тот же, что и у OpenAI; меняется только base_url и идентификатор модели.

Базовый вызов на Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
 api_key="prm-xxxxxxxxxxxx",
 base_url="https://api.promptra.ru/v1",
)

# Сюда подставьте любой промпт из библиотеки
PROMPT = """
Роль: ты SMM-редактор B2B-канала про подключение нейросетей по API.
Контекст: аудитория — техлиды малых IT-команд.
Тон — экспертный, без панибратства.
Задача: напиши пост на тему «зачем платить API в рублях, а не картой».
Формат: хук + 3 абзаца + 5 хэштегов. Длина до 1200 знаков.
Ограничения: без слов «инновационный», «уникальный»; цифры приветствуются.
"""

response = client.chat.completions.create(
 model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
 messages=[
 {"role": "user", "content": PROMPT},
 ],
 temperature=0.7,
)

print(response.choices[0].message.content)

Чтобы переключить движок — поменяйте одну строку model. Идентификаторы из каталога: anthropic/claude-opus-4.7, anthropic/claude-sonnet-4.6, openai/gpt-5.5, openai/gpt-5.4, google/gemini-3.1-pro-preview, deepseek/deepseek-v4-pro, qwen/qwen3.6-plus, z-ai/glm-5.1. Сам промпт не меняется.

Проверка одним curl

Чтобы убедиться, что endpoint и ключ живые, прогоните минимальный запрос без SDK:

curl https://api.promptra.ru/v1/chat/completions \
 -H "Authorization: Bearer prm-xxxxxxxxxxxx" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
 "model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
 "messages": [
 {"role": "user", "content": "Придумай хук для поста про библиотеку промптов"}
 ]
 }'

В ответе придёт JSON с полем content — это значит, инфраструктура работает и можно подключать к ней основной код. Подключение по моделям подробнее разобрано на страницах ChatGPT API за рубли и Claude API за рубли.

Системный промпт для устойчивого тона

Если один и тот же шаблон вы запускаете десятки раз подряд (например, обрабатываете отзывы или сидите на потоке писем), полезно вынести устойчивую часть в system-сообщение, а в user оставить только переменные данные. Так шаблон тона бренда живёт в коде и не дублируется в каждом запросе.

SYSTEM = (
 "Ты копирайтер канала про нейросети для бизнеса. "
 "Пишешь по-русски, экспертно и спокойно, без канцелярита. "
 "Опираешься только на переданные данные; "
 "если данных не хватает — прямо сообщаешь, не выдумываешь."
)

response = client.chat.completions.create(
 model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
 messages=[
 {"role": "system", "content": SYSTEM},
 {"role": "user", "content": user_prompt_from_library},
 ],
 temperature=0.6,
)

Сколько стоит один запуск промпта в рублях

Один типовой промпт из библиотеки выше — это короткий вход (300-700 токенов системы и пользователя) и средний выход (400-1500 токенов ответа). По нашему каталогу запуск в реальных деньгах укладывается в копейки даже на флагманах, а на дешёвой модели — это сотые доли копейки. Все рублёвые ставки — 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ (71.668 ₽/$ на 2026-05-27), без наценки на токены.

Что это значит на практике. Серия из 100 пакетных запусков (например, 100 описаний товаров) на Sonnet 4.6 стоит около 118 ₽; на DeepSeek V4 Pro — около 7.5 ₽ за тот же объём. Поэтому для массового потока берут дешёвые модели, для важных задач со сложным тоном — флагман, а маршрутизацию по сложности задачи делают параметром model в коде. Подробнее про экономику моделей и оптимизацию — в материале как сократить расходы на LLM.

Важная оговорка про DeepSeek V4 Pro: ставка 30 / 60 ₽ — это промо-скидка −75%, действующая до 2026-05-31. После окончания базовая ставка вырастет примерно вчетверо (ориентировочно $1.74 / $3.48 за 1М, что эквивалентно ≈125 / 250 ₽ — производная оценка от каталожных USD). Это влияет на расчёт массового потока: проверяйте актуальную цену на странице тарифов перед запуском больших партий.

Оплата API на юрлицо в рублях

Если промпты встраиваются в продукт или используются командой, важен не только сам API, но и как за него платить. Прямая оплата OpenAI, Anthropic или Google из России для юрлица упирается в две проблемы: эти сервисы не работают с российскими картами и реквизитами, а платёж за рубеж без правильно оформленных документов сложно поставить в учёт.

Через Promptra API оплачивается на российское юр.лицо — оплата в рублях по договору, полный пакет закрывающих документов. На каждое пополнение баланса выдаются договор-оферта, счёт, акт, счёт-фактура и УПД; документооборот идёт через ЭДО (Диадок, СБИС), поэтому документы автоматически попадают в учётную систему. Цены на токены — 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ, без наценки; сервисная комиссия 5% удерживается только при пополнении баланса. VPN не нужен: запросы уходят на endpoint агрегатора, а он сам обращается к провайдеру. Подробно про документы и легальность — в материале легально ли использовать AI API на юрлицо.

FAQ

Чем эта библиотека отличается от обычной подборки промптов?

Каждый шаблон тут построен по канону «роль — контекст — задача — формат — ограничения» с явными плейсхолдерами в фигурных скобках под ваши переменные. Это не «придумай маркетинговый план», а полный промпт с указанием тона, длины, формата вывода и того, чего модель делать не должна. Такие промпты дают предсказуемый результат с первого-второго захода и одинаково работают в веб-чате и через API. Методологию, почему промпт устроен именно так, читайте в гайде промпт-инжиниринг.

С какой моделью эти промпты работают лучше всего?

Все шаблоны библиотеки протестированы на флагманах (Claude Sonnet 4.6, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro) и дают на них стабильный результат. Для важных задач с тоном бренда (посты, письма, лендинги, ответы клиентам) берите Claude Sonnet 4.6 — она аккуратнее всех на русском. Для сложного reasoning и анализа — GPT-5.5 или Claude Opus 4.7. Для массового потока (десятки и сотни запусков) — DeepSeek V4 Pro или Qwen 3.6 Plus, они дешевле в десятки раз. Через Promptra модель меняется одной строкой model в коде, сам промпт не правится.

Можно ли отправлять эти промпты прямо в веб-чат, без API?

Да, любой шаблон работает в веб-интерфейсе ChatGPT, Claude или Gemini — это просто структурированный текст. Подставьте свои значения вместо плейсхолдеров и вставьте в чат. API нужен, когда задача массовая (100+ запусков) или когда промпт встраивается в продукт: тогда вы запускаете шаблон программно и параллелите.

Сколько стоит один запуск промпта в рублях?

На Claude Sonnet 4.6 один типовой запуск (короткий вход + ответ на 1000 токенов) обходится примерно в 1.18 ₽; на DeepSeek V4 Pro — около 0.075 ₽; на Qwen 3.6 Plus — около 0.14 ₽; на GPT-5.5 — около 2.33 ₽. То есть массовый поток в 100 запусков на дешёвой модели — это 7-15 ₽, на флагмане — порядка 100-230 ₽. Цены на токены — 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ (71.668 ₽/$ на 2026-05-27), без наценки.

Можно ли менять структуру промпта или это «святой шаблон»?

Менять можно и нужно — это рабочие заготовки, а не догма. Безопасные правки: уточнить роль под свою отрасль, добавить блок «Стиль» с описанием тона бренда, дописать ограничения под ваши требования (запретные слова, юридические оговорки). Рискованные правки: убрать раздел «Формат» или «Ограничения» — без них модель чаще промахивается. Эмпирическое правило: добавлять конкретику можно свободно, удалять структурные блоки — только осознанно.

Где взять промпты под отдельные задачи, которых нет в библиотеке?

Если задача узкая (например, генерация описаний под конкретную отрасль) — соберите промпт по той же схеме: роль, контекст, задача, формат, ограничения. Если задача типовая, но мы её не покрыли — посмотрите соседние гайды: нейросеть для SMM, нейросеть для email-рассылок, нейросеть для генерации текста, нейросеть для поддержки клиентов, нейросеть для анализа данных — в каждом есть свои рабочие шаблоны под конкретный домен.

Если хотите подобрать модель под ваш сценарий, адаптировать эти промпты под конкретный продукт или посчитать стоимость потока — напишите команде Promptra напрямую в Telegram: promptra.ru. Не маркетингу и не боту, а живому человеку — вопрос с подбором моделей и расчётом бюджета обычно решается за один разговор.