Курс промпт-инжиниринга: обучение по официальной программе Anthropic

Обновлено 29.09.2026 · Автор: Владислав Попов

Промпт-инжиниринг — это умение ставить задачу языковой модели так, чтобы она стабильно выдавала нужный результат: ясная инструкция, роль, примеры, разделение данных и указаний, формат ответа, пошаговое рассуждение, защита от выдуманных фактов. Учиться лучше по структурированной программе с упражнениями, а не по разрозненным советам. Официальный интерактивный курс Anthropic по промпт-инжинирингу переведён на русский: 13 уроков, от базовой структуры промпта до цепочек промптов, первые уроки бесплатны без регистрации. После него стоит пройти два курса следующего уровня: промпты в реальных задачах и оценку качества промптов.

Этот гид о том, как выучить промпт-инжиниринг системно. Ниже: что входит в дисциплину, какие техники считаются базовыми (с короткими примерами на русском и ссылкой на главу курса, где каждая разобрана с упражнениями), программа курса Anthropic по главам, что изучать после него, чем бесплатные курсы отличаются от платных и сколько времени закладывать. Если вам нужны готовые формулировки под конкретную задачу, загляните в гид Как писать промпты, а здесь речь о пути обучения.

Промпт-инжиниринг: что это

В курсе Anthropic «Промпты в реальных задачах» промпт-инжиниринг определяют как искусство и науку создания эффективных инструкций для больших языковых моделей. Проще: это навык превращать то, что у вас в голове, в текст, по которому модель сделает именно то, что нужно, и сделает это одинаково хорошо на сотом запросе, а не только на первом.

Отличие промпт-инжиниринга от «умения общаться с нейросетью» в повторяемости и проверке. Инженер промптов пишет шаблон, подставляет в него разные данные, смотрит, где модель ошибается, правит и измеряет результат. Поэтому серьёзные курсы заканчиваются не списком советов, а темой оценки промптов (evals).

Кому это нужно: разработчикам, которые встраивают модели в продукты; аналитикам и маркетологам, которые автоматизируют рутину; преподавателям и авторам, которые готовят материалы с помощью ИИ; всем, кто работает с Claude, ChatGPT или Gemini каждый день. Техники в основном универсальны, хотя курс Anthropic показывает их на Claude.

Главные техники промпт-инжиниринга с примерами

Ниже девять техник в том порядке, в каком их проходят в интерактивном курсе Anthropic. У каждой короткий пример на русском и ссылка на главу.

1. Ясность и прямота

Представьте, что Claude — новый сотрудник, который знает о задаче только то, что вы ему сказали. Золотое правило курса: покажите промпт коллеге; если он запутается, модель тоже запутается. Нужен ответ без вступления? Так и напишите. Нужно однозначное мнение? Попросите выбрать.

Слабо:  Напиши про кофе.
Сильно: Напиши 3 предложения для карточки товара «зерновой кофе
Эфиопия, 250 г» в интернет-магазине. Без вступления, сразу текст.

Глава: «Чёткость и прямота».

2. Роль

Роль задаёт модели точку зрения, тон и уровень сложности ответа. Её можно указать в системном промпте или прямо в сообщении, а заодно описать аудиторию: «Ты школьный учитель физики, объясняешь восьмиклассникам». Курс показывает, что роль помогает не только стилю, но и точности в логических задачах. Глава: «Назначение ролей».

3. Разделение данных и инструкций, XML-теги

Когда промпт становится шаблоном, в который подставляются письма, отзывы или документы, модели нужно понимать, где заканчивается ваша инструкция и начинаются данные. Для этого данные оборачивают в XML-теги.

Сделай письмо вежливее, больше ничего не меняй.
<email>
Завтра всем быть в 6 утра, я директор, я так сказал.
</email>

Глава: «Разделение данных и инструкций».

4. Формат ответа и prefill

Модель можно попросить отвечать в тегах или в JSON, чтобы программа надёжно забирала результат. Сильнее этого работает prefill («говорение за Claude»): вы пишете начало ответа в реплике ассистента, например открывающий тег или фигурную скобку, и модель продолжает с этого места.

user:      Напиши хайку про кота. Ответ помести в теги <haiku>.
assistant: <haiku>

Глава: «Форматирование вывода и говорение за Claude».

5. Пошаговое рассуждение

На сложной задаче модель точнее, если сначала рассуждает, а потом отвечает. Важная деталь из курса: рассуждение помогает, только если оно написано, «подумать молча» модель не может. Удобно просить рассуждение в отдельных тегах, чтобы потом отрезать его от ответа.

Отзыв положительный или отрицательный? Сначала выпиши сильнейшие
аргументы за каждый вариант в тегах <pro> и <contra>, потом ответь.

Глава: «Предвидение (пошаговое мышление)».

6. Примеры (few-shot)

Два-три образца идеального ответа часто работают лучше, чем абзац описания тона и формата. Число примеров называют «shots»: zero-shot без примеров, one-shot с одним, few-shot с несколькими.

Ответь на вопрос ребёнка в том же стиле, что и в примере.
В: Зубная фея существует?
О: Конечно, солнышко. Положи зубик под подушку, утром проверим.
В: Дед Мороз принесёт мне подарок?

Глава: «Использование примеров (few-shot)».

7. Защита от галлюцинаций

Модель иногда уверенно выдумывает факты, потому что старается помочь. Два приёма из курса: разрешите ей сказать «не знаю» («отвечай, только если уверен») и попросите сначала найти в документе дословные цитаты, а уже по ним ответить. Глава: «Как избежать галлюцинаций».

8. Сложный промпт с нуля

В финальной главе все приёмы собираются в одну структуру: контекст задачи и роль, тон, подробные правила, примеры, входные данные, непосредственно вопрос, просьба подумать перед ответом, формат вывода и prefill. Курс разбирает её на примере чат-бота карьерного консультанта и отраслевых промптов. Глава: «Сложные промпты с нуля».

9. Цепочки промптов

Большую задачу надёжнее разбить на несколько вызовов: первый промпт готовит черновик, второй проверяет и исправляет его. Курс показывает, что просьба перепроверить собственный ответ сама по себе исправляет часть ошибок. Приложение: «Объединение промптов в цепочки».

Программа курса «Промпт-инженерия: интерактивный курс»

Курс сделан Anthropic как интерактивный учебник: в каждой главе теория, примеры, упражнения и песочница. Примеры промптов в оригинале на английском, объяснения переведены на русский. Упражнения рассчитаны на запуск кода через API с ключом, но читать главы и разбирать примеры можно без него, а сами приёмы переносятся в обычный чат. Курс показывает техники на модели Claude 3 Haiku с температурой 0, но они применимы и к другим моделям.

Урок	Глава	Чему учит
1	Как пользоваться учебником	настройка, первый вызов модели
2	Глава 1. Базовая структура промпта	Messages API, роли user и assistant, системный промпт
3	Глава 2. Чёткость и прямота	золотое правило ясного запроса
4	Глава 3. Назначение ролей	role prompting, аудитория
5	Глава 4. Разделение данных и инструкций	шаблоны, переменные, XML-теги
6	Глава 5. Форматирование вывода	теги, JSON, prefill
7	Глава 6. Пошаговое мышление	рассуждение перед ответом
8	Глава 7. Примеры (few-shot)	обучение на образцах
9	Глава 8. Как избежать галлюцинаций	право сказать «не знаю», цитаты из документа
10	Глава 9. Сложные промпты с нуля	структура сложного промпта, отраслевые примеры
11	Приложение 10.1. Цепочки промптов	разбиение задачи, самопроверка
12	Приложение 10.2. Использование инструментов	tool use: как модель вызывает функции
13	Приложение 10.3. Поиск и извлечение	работа с внешними источниками

Следующий уровень: реальные задачи и оценка промптов

После интерактивного курса у вас есть набор приёмов. Следующий шаг — научиться применять их к длинным реальным промптам и доказывать, что новая версия промпта лучше старой. Для этого у Anthropic два курса.

• Промпты в реальных задачах — 5 уроков: повторение техник, промпт для саммари медицинских карт, итеративная доработка, саммари стенограмм звонков поддержки, промпт для бота клиентской поддержки
• Оценка качества промптов — 9 уроков, продвинутый уровень: зачем нужны evals, оценка в Anthropic Workbench, проверки кодом, классификация, promptfoo, оценка другой моделью

Курс по оценкам особенно важен, если промпт работает в продукте. В его первом уроке приводится мысль архитекторов решений Anthropic: неспособность измерять качество модели — главное препятствие для запуска LLM в продакшен. Без тестового набора любая правка промпта — это угадывание.

Как учиться промпт-инжинирингу: пошаговый план

1. Пройдите главы 1-3 интерактивного курса и сразу пробуйте приёмы в своём рабочем чате с нейросетью.
2. Заведите файл своих промптов. Каждую технику из глав 4-8 примените к одной своей реальной задаче: письму, отчёту, разбору документов. Сохраняйте версию «до» и «после».
3. Соберите один сложный промпт по структуре из главы 9 для задачи, которую делаете каждую неделю.
4. Разбейте большую задачу на цепочку из 2-3 промптов по приложению 10.1.
5. Пройдите «Промпты в реальных задачах», чтобы увидеть, как длинный промпт дорабатывают итерациями.
6. Сделайте маленький тестовый набор: 10-20 входных примеров и критерии хорошего ответа. Прогоняйте его после каждой правки промпта. Техника подробно разобрана в курсе «Оценка качества промптов».

Бесплатный или платный курс промпт-инжиниринга

Курсов по промптам много, и они сильно различаются. В общем виде картина такая:

Критерий	Бесплатные материалы	Платные курсы
Источник	документация и учебники разработчиков моделей, статьи, видео	авторские программы школ и отдельных экспертов
Структура	от разрозненных советов до полноценных учебников	обычно последовательная программа с домашними заданиями
Актуальность	официальные материалы обновляют сами разработчики моделей	зависит от автора, часть курсов устаревает вместе с моделями
Практика	упражнения есть не везде	проверка заданий, иногда наставник
Язык	лучшие материалы в основном на английском	часто на русском
Документ об окончании	обычно нет	часто есть сертификат школы

Разумная стратегия: начать с первоисточника, то есть с учебников тех, кто делает модели, и платить только за то, чего там нет: за наставника, проверку заданий или отраслевую специфику. Официальный курс Anthropic на AI University закрывает главную проблему бесплатных первоисточников: он переведён на русский. Первые уроки бесплатны без регистрации, полный доступ ко всем курсам Anthropic стоит 1490 рублей разово, ко всем курсам платформы (Anthropic, OpenAI, Google и другие) 4900 рублей, без подписки. При платном доступе после прохождения курса выдаётся именной сертификат. Подборка других бесплатных программ есть в гиде Бесплатные курсы по ИИ на русском.

Сколько времени занимает обучение

По разметке платформы интерактивный курс занимает около 65 минут чтения, «Промпты в реальных задачах» около 25 минут, «Оценка качества промптов» около 45 минут. Это время на теорию. С упражнениями и переносом приёмов на свои задачи закладывайте несколько вечеров на первый курс и ещё столько же на два следующих. Навык закрепляется только практикой: главное, чтобы после каждой главы вы переписали хотя бы один свой рабочий промпт.

Типичные ошибки при изучении промптов

• Коллекционировать готовые промпты вместо техник. Чужой шаблон работает на чужой задаче. Техника переносится на любую.
• Пропускать упражнения. Главы короткие, и кажется, что всё понятно с первого прочтения. Разница становится видна, только когда сам переписываешь промпт.
• Оценивать промпт по одному удачному ответу. Модель может ответить хорошо случайно. Проверяйте на нескольких разных входных данных.
• Писать один огромный промпт. Если в промпте пять разных задач, разбейте его на цепочку.
• Не давать модели права ошибиться. Без фразы «если данных нет, так и скажи» модель склонна заполнять пробелы выдумкой.

Что дальше: бесплатные уроки, с которых стоит начать

1. Как пользоваться учебником — как устроен курс и его упражнения.
2. Глава 1. Базовая структура промпта — из чего состоит запрос к модели.
3. Глава 2. Чёткость и прямота — самый полезный приём для повседневной работы.
4. Основные техники промптинга: повторение — первый урок курса «Промпты в реальных задачах».
5. Оценки 101 — зачем измерять качество промптов.

Если после промптов хочется идти дальше, к агентам, которые сами выполняют задачи, посмотрите гид Курс по ИИ-агентам, а для программистов — Claude Code на русском.

Частые вопросы

Промпт-инжиниринг — что это простыми словами?

Это умение формулировать задачу для языковой модели так, чтобы она стабильно давала нужный результат: ясная инструкция, роль, примеры, отделённые от инструкций данные, заданный формат ответа, пошаговое рассуждение и проверка результата.

Можно ли пройти курс промпт-инжиниринга бесплатно?

Да, частично. Первые уроки официального курса Anthropic по промпт-инженерии на AI University бесплатны без регистрации. Полный доступ ко всем курсам Anthropic стоит 1490 рублей разово.

С чего начать обучение промпт-инжинирингу?

С базовой структуры промпта и принципа ясности: это первые главы интерактивного курса Anthropic. Затем роли, XML-теги, формат ответа, пошаговое рассуждение, примеры и защита от галлюцинаций.

Сколько времени занимает курс промпт-инжиниринга?

Теория интерактивного курса Anthropic занимает около часа. С упражнениями и переносом приёмов на свои задачи стоит заложить несколько вечеров, плюс ещё столько же на курсы о реальных задачах и оценке промптов.

Нужно ли уметь программировать?

Для базовых техник нет: их можно применять в обычном чате. Упражнения курса Anthropic рассчитаны на запуск через API, а курс по оценке промптов ориентирован на разработчиков.

Подходят ли техники из курса Anthropic для ChatGPT и Gemini?

В основном да: ясность, роли, примеры, разделение данных и пошаговое рассуждение работают с разными моделями. Курс показывает их на Claude, поэтому детали вроде XML-тегов и prefill лучше всего работают именно с ним.

Выдают ли сертификат?

Да, при платном доступе: после прохождения всех уроков курса выдаётся именной сертификат с номером и страницей проверки подлинности. Это сертификат о прохождении курса, а не документ об образовании.

Нужен ли VPN для курса?

Нет, курсы размещены на нашей платформе и открываются из России без VPN.