Как делать промпты точнее, разбивать задачи и контролировать контекст диалога с ИИ. Советы сообщества за сентябрь—октябрь 2026 года.
Собрано в Sveska из открытых обсуждений сообщества. Авторы сообщений не указываются.
Обновлено
Точный запрос с ясными ограничениями обычно помогает получить результат быстрее, дешевле и с меньшим числом ошибок. Задачу полезно декомпозировать, явно задавать приоритеты и проверять результат на сложных проектах.
Формулируйте запрос подробно и конкретно. Расплывчатая формулировка повышает неопределённость: модели приходится самостоятельно поднимать большой объём контекста, что может увеличить стоимость, время ответа и вероятность ошибки.
Для модели Luna особенно важно избегать лишних слов и неточных формулировок. Рекомендуется заранее продумать алгоритм действий, а не полностью полагаться на самостоятельный поиск алгоритма моделью.
Если на простой задаче модель отвечает невнятно или нестабильно, попробуйте изменить логику промпта — это может улучшить результат.
Да. Разбивайте задачу на достаточно атомарные подзадачи: для их выполнения может не понадобиться старшая или наиболее сильная модель. Сильная модель иногда лишь компенсирует отсутствие декомпозиции задачи.
Явно расставляйте приоритеты между инструкциями и ограничениями. Ограничение из прошлой задачи, например лимит по числу знаков, модель может перенести на новую задачу и из-за этого удалить важные по смыслу слова.
Важно: когда начинаете новую задачу, отдельно укажите, какие прежние ограничения больше не действуют, а какие нужно сохранить.
Не ограничивайтесь одним вопросом и одним вариантом ответа. Можно попросить модель:
Для потоковой работы один из подходов — давать короткие направляющие запросы примерно по одному—трём предложениям, а длинный план и резюме поручать самой модели. На крупных и сложных проектах при этом стоит читать хотя бы краткое резюме и контролировать результат: модель может оставлять недоделки, откладывать задачи или снижать качество работы.
Единого подхода в обсуждении нет.
Esc, дописать запрос и отправить его снова. По утверждению из обсуждения, если модель ещё не начала печатать ответ, эти фрагменты воспринимаются как одно пользовательское сообщение.Также расходятся мнения о том, что важнее для сокращения правок: качество исходного запроса или качество плана при кратком взаимодействии. На практике полезно контролировать итоговый результат независимо от выбранного формата диалога.
Для тяжёлого повторяющегося контекста в Luna рекомендуются якорение запросов и кэширование. В обсуждении от 22 сентября 2026 года утверждалось, что кэшированные токены стоят около 1 цента за миллион токенов.
Важно: указанная стоимость приведена как утверждение из обсуждения и относится к сентябрю 2026 года.
Статья собрана по сообщениям за сентябрь—октябрь 2026 года.