Как создать ИИ-ассистента для своих задач: один раз решить задачу в диалоге и запаковать её в промпт

Почему нейросеть выдаёт случайный результат

Как создать ИИ-ассистента для своих задач, чтобы он не выдавал каждый раз что-то новое? Михаил Петухов, Кибер Миша, внедряет нейросети в работу компаний и больше всего любит работать с одиночками и малыми командами. На NeyroSummit 13 он начал с честного диагноза: когда нейросеть «ловит галюны», «виноваты чаще всего мы с вами. Не ИИ виноват».

Типичная сцена из доклада: менеджер просит «напиши мне стратегию развития отдела». Вводных нет — ни цифр, ни рынка, ни процесса. Ответ приходит гладкий, но его приходится переделывать, и человек решает: «да я сам быстрее всё сделал». Спикер объясняет это старым анекдотом: жена просит купить молока, а муж приносит буханку серого. Запрос размытый — значит, «получить ответ обратно правильный — это шанс». На слайдах доклада это называется «ИИ-рулетка»: каждый промпт — лотерея.

Отсюда главная мысль доклада.

Про то, почему модель уверенно сочиняет факты и как это ловить, у нас есть отдельный разбор — галлюцинации нейросети. Здесь — про другое: как убрать рулетку из своей повторяющейся работы.

Чат, ассистент и агент: на каком ты уровне

Петухов делит «просто потребителей» ИИ на три уровня (у компаний их больше):

1. Поисковик. Нейросетью пользуются, чтобы «искать что-то в интернете чуть умнее». «Мы используем технологию уровня ядерного синтеза, а мы в Google информацию ищем».
2. Уровень мучений. Пробуем делать работу, нейросеть врёт, просим «сделай короче», «убери бред», переделываем сами и не понимаем, правильно ли работаем.
3. Ассистент. Работа выстроена вокруг ИИ: контекст задан заранее, результат предсказуем. «Ассистент — это как раз ваша инфраструктура».

Разницу с агентом спикер проводит так. Ассистент — это один большой постоянный промпт, который ты подготовил один раз и запускаешь снова и снова. Агент — набор инструментов в одной экосистеме, которые что-то делают сами и используют «под капотом» в том числе языковую модель. Агенты, по его словам, будут «не у всех, не всем они нужны» — и это следующий этап, когда с ассистентами «уже подружились». Причём промпты ассистентов потом становятся частью агентов. Как выглядит личная команда агентов, когда до неё дошёл, — в статье примеры ИИ-агентов.

Как создать ИИ-ассистента: метод в пяти шагах

Весь метод сам Петухов пересказал в ответе на вопрос из зала «как создавать такие огромные промпты?»: сначала пробуешь решить свою задачу, потом просишь описать процесс, потом заставляешь ИИ «стать промпт-инженером» — «и у меня эта штука навсегда остаётся со мной». На эфире он показал это на кейсе строителя, который приходит на объект с убитым ремонтом и должен описать дефекты.

Шаг 1. Реши задачу один раз — в диалоге, а не одним запросом

Спикер называет это «процессом идеации»: с ИИ «можно работать итерационно», последовательно уточняя. Его реплики в демонстрации короткие:

1. Фото ремонта и вопрос: «Что на фото?» — проверяешь, что модель вообще видит.
2. Роль и задача: «Я строитель, мне нужно по фото находить все дефекты. Как мне быть?»
3. Якорь — опора, на которую модель должна ссылаться: «я пользуюсь только СНиПами».
4. Проверка якоря: «Проверь в интернете, они актуальны или нет?»

Якорем может быть что угодно, на что ты сам опираешься в работе: регламент, стандарт, договор-образец, удачный пост. Для китайских моделей — Kimi, Qwen, DeepSeek — спикер советует включать кнопку поиска, когда нужны свежие данные, и режим «мышления», когда нужен более глубокий ответ.

Шаг 2. Опиши свой рабочий процесс по шагам

Когда диалог дошёл до нормального результата, проси: «Сделай мне процесс, нумерованный, как бы я работал». Модель превращает твои уточнения в последовательность: подготовка, обход, фиксация, проверка по нормам и так далее.

Шаг 3. Нарисуй схему процесса — где в нём ИИ

«Важно всю вашу работу подвергать схемам», — говорит Петухов. Он вставляет процесс в Miro, где есть встроенный ИИ, и просит: «Сделай схему процесса строительного». Схема нужна не для красоты: на ней видно, где в процессе стоит человек, а где — ИИ. На вопрос из зала, бесплатный ли у него Miro, спикер ответил коротко: «Это бесплатно». Тарифы с тех пор могли измениться — схему можно нарисовать и в любом другом сервисе для диаграмм или прямо в чате текстом.

На слайдах доклада к этому шагу есть три вопроса перед запуском: какой процесс я хочу автоматизировать, какие правила и ограничения в нём есть, где примеры идеального результата. Если на один из них нет ответа, ассистент будет угадывать.

Для кейса строителя схема могла бы выглядеть так (пример редакции):

Шаг 4. Запакуй диалог в ассистента

Главный приём доклада: «Вы всегда можете заставить ИИ стать промпт-инженером и весь ваш вот этот долгий диалог сделать уже ассистентом». Это и есть ответ на вопрос, как сделать ИИ-ассистента, если не умеешь писать длинные промпты: их пишет сама нейросеть, а ты даёшь ей решённую задачу. Как звучит команда — в следующем разделе.

Шаг 5. Сохрани и запускай одним сообщением

«Теперь каждый раз, когда я прихожу на объект, я просто беру, кидаю фотографию и сразу же получаю дефекты. Мне не надо писать промпт, он у меня уже есть». Ассистент работает по твоему процессу, потому что собран из него.

Какой промпт превращает диалог в ассистента

На эфире Петухов продиктовал команду прямо в том же чате, после всех уточнений: «Представь, что ты промпт-инженер, мне нужно сделать ассистента. Используй методику: роль, ролевая модель… Окружение… пошаговая, как бизнес-процесс, только шагов меньше сделай… архитектура ответа, как формат. Делай промпт». Свою методичку по промптам он держит в канале, но, по его словам, на ней «не зацикливается» — главное, чтобы у ассистента были эти блоки.

Мы собрали команду в рабочий вид. Вставляй её последним сообщением в тот диалог, где задача уже решена:

Представь, что ты промпт-инженер. Мне нужно сделать ассистента из нашего диалога выше: дальше я буду присылать ему только входные данные — такие же, как в этом диалоге (например, фото объекта), а он сразу выдаёт результат.

Собери промпт по методике:
1. Роль — кто он и на какие нормы, правила и источники опирается (возьми из нашего диалога).
2. Окружение — где он работает и что получает на вход.
3. Задача — пошагово, как мой рабочий процесс выше, только шагов меньше.
4. Архитектура ответа — формат и структура результата.

Не добавляй того, чего не было в диалоге. Если чего-то не хватает, сначала задай мне вопросы. Готовый промпт выдай одним блоком.

Что получилось у спикера, он прочитал с экрана: роль — строитель плюс найденные СНиПы; окружение — «ты на объекте, перед тобой изображение»; задача — осмотр, диагностика, нормативное обоснование, рекомендации, итог; архитектура ответа — список работ и итоговое техническое заключение. Целиком текст на эфире не звучал, поэтому ниже — пример редакции по этой структуре. Мы сознательно сделали его осторожнее: по фото ассистент даёт предварительные замечания и список того, что проверить на месте, а не окончательное заключение.

Роль: ты инженер технадзора по отделочным работам. Опираешься на действующие строительные нормы и правила, которые я перечислю ниже, и не придумываешь других.
Нормы: [список действующих сводов правил и пунктов].

Окружение: ты на объекте. Перед тобой фотографии помещения после ремонта. Других данных нет, если я их не добавлю.

Задача:
1. Осмотр — опиши, что видно на фото: помещение, поверхности, материалы.
2. Диагностика — перечисли дефекты; для каждого укажи, где он на фото.
3. Нормативное обоснование — к каждому дефекту пункт нормы; если по фото нельзя судить уверенно, так и напиши.
4. Рекомендации — как устранить.
5. Предварительный вывод — что по фото выглядит приемлемо, а что нужно проверить на месте.

Архитектура ответа:
— таблица «дефект | где | норма | как устранить»;
— список работ по устранению;
— список очных проверок: что нельзя оценить по фото;
— предварительное заключение в 3–5 предложениях.
Не делай выводов, которых нельзя сделать по фото. Если фото недостаточно, так и скажи и перечисли, какие снимки или замеры нужны.

Проверь ассистента, прежде чем на него полагаться. Открой новый чат с промптом и пришли сначала тот же вход, что был в диалоге, потом 3–5 новых — включая заведомо плохой (размытое фото, обрывок договора). Сравнивай не формулировки, а критерии: соблюдена ли структура ответа, нет ли выдуманных норм и фактов, признаёт ли ассистент, что данных не хватает. Где не так — допиши промпт, а не ответ. Тот же приём Петухов предлагает юристу, который постоянно проверяет договоры: «вы можете сделать точно такого же себе ассистента… кидаете туда и получаете обратный результат». Промпты для бизнеса так и копятся — не из чужих подборок, а из своих решённых задач.

Где хранить ассистента: GPTs, Gems или проект

Петухову всё равно: ассистент «может быть в OpenAI, может быть в Gemini, и это может быть просто промпт, который вы храните, без разницы». На эфире он показывал свои GPTs в ChatGPT (их называют ещё custom GPT) и Gemini Gems — «аналог ассистента в OpenAI». Один и тот же промпт копирайтера он просто перенёс из ChatGPT в Gems, и тот заработал. Ассистентов, по его словам, у него сотни: под каждую экспертизу, которой не хватает, — «ты мне договор проверь, ты мне пост напиши, ты мне найди материалы».

Это главное свойство метода: ассистент — это текст. Инструкции переносятся из одного сервиса в другой за минуту, если промпт лежит у тебя в заметках. Файлы знаний и подключённые инструменты переезжают не всегда — после переноса прогони ту же проверку на нескольких входах.

Ассистент-копирайтер: свой стиль вместо нейрослопа

Второй кейс доклада — посты. Если просто написать «сделай пост, как варить пельмени», получится «базовый нейрослоп»: заголовок вроде «Как готовить пельмени просто и по-человечески?», списки с цифрами, текст, который «уже сразу палится». Дальше начинаются мучения: «сделай дружелюбней», «без цифр», «вот тебе мои посты, пиши так же». По опыту спикера, просто накидать образцы мало — модель «всё равно напишет по-своему».

Его решение — отдельный ассистент-копирайтер: большой промпт, который «полностью меня описывает». Причём описание собирает не он сам, а три других промпта плюс дополнительный блок; как именно они устроены, на эфире он не показывал. Совет редакции: для своего копирайтера достаточно начать с одного промпта — попроси модель по 5–10 твоим постам описать твой стиль — тон, длину, лексику, запреты, — проверь описание и сделай из него ассистента той же командой промпт-инженеру. В Gemini он пишет ассистенту всего три слова — «как варить пельмени, пиши пост» — и получает текст в своём голосе. Ненужное всё равно правит руками: в его примере модель вставила «commit», и это слово он попросил бы убрать.

Картинку к посту делает ещё один ассистент: «нарисуй меня, я варю пельмени» — внутри уже лежит промпт и фото-референс. У этого ассистента своя структура: формат, персонаж, фото-референс, интерьер, визуальные детали, технические параметры.

Как ещё убрать «ИИ-голос» из текста — критерии вместо прилагательных и правка по шкалам — подробно в статье как очеловечить текст, написанный ИИ. А цепочку ассистентов спикер показал и в найме: вакансия собирается из «главного файла должности», резюме сверяется с ним в другом ассистенте, расшифровка интервью — с утверждённой вакансией. Принцип один: «у нас есть наш процесс, и мы его утыкаем ассистентами».

Что нельзя отдавать ассистенту

«ИИ — не волшебная палка, это не суперкнопка, это в первую очередь дисциплина», — повторяет Петухов. Дисциплина касается и того, что ты в ассистента загружаешь, и того, как принимаешь его ответ.

• Нормативы — только проверенные. Спикер сам просит модель перепроверять СНиПы. Ассистент может сослаться на отменённую норму или выдумать пункт: заключение подписывает специалист, а не чат.
• Персональные данные — не в зарубежную нейросеть. Резюме, записи интервью, договоры с ФИО и фото людей — это персональные данные. Обезличь их до загрузки: замени имена, телефоны и адреса метками.
• Цифры спикера — не обещание. Сотни ассистентов и экономия на сотрудниках — его опыт, а не прогноз для тебя. Мерь свой результат на своей задаче.

Вывод доклада — про операционку, а не про модели: «Всю свою работу подвергайте сначала схематозу, а потом оцифровке результатов». На вопрос из зала, можно ли «натаскать» ChatGPT в диалоге, а потом просто запускать, спикер ответил: «Да, сто процентов… это программирование, только на естественном языке. Я пишу алгоритмы, но они просто на русском». Если хочется пойти дальше — к среде вокруг агента, а не к одному промпту, — продолжение в статье про контекст-инжиниринг.

С чего начать сегодня

Вопросы и ответы