Система промптов в вайбкодинге
Система промптов — это фундамент всей работы с ИИ при разработке. Через промпты вы не просто общаетесь с моделью, а фактически управляете процессом создания продукта.
При этом важно сразу убрать лишнее ожидание. Вам не нужно искать идеальную формулировку или пытаться писать «правильные» запросы. В реальной работе это почти не играет роли.
Результат появляется не из одного точного запроса, а из процесса. Вы ставите задачу, получаете ответ, смотрите, что получилось, и корректируете. Именно этот цикл и есть основа вайбкодинга.
Как меняется ваша роль
В классическом программировании вы напрямую пишете код. В вайбкодинге вы работаете иначе.
Вы задаёте направление, проверяете результат и постепенно доводите его до нужного состояния. Модель выступает как исполнитель, а промпт становится вашим техническим заданием.
Чем лучше вы управляете этим процессом, тем стабильнее получается результат.
Ошибка, которая мешает большинству
Самая частая ошибка — попытка написать идеальный промпт.
На это уходит время, появляется лишнее напряжение, а результата это почти не даёт. В итоге человек не ускоряется, а наоборот тормозит работу.
На практике всё работает проще. Можно писать обычным языком, можно формулировать не идеально и менять задачу по ходу. Важно не то, как именно вы написали запрос, а то, довели ли вы результат до рабочего состояния.
Проблема не в том, что модель «не поняла». Проблема в том, что работа остановилась на первом ответе.
Базовый принцип работы с кодом
Есть одно правило, которое сильно влияет на стабильность проекта.
Не переписывайте код, а дополняйте его.
Когда вы просите модель переписать программу, она начинает менять структуру, трогает уже работающие части и часто ломает логику. Внешне всё может выглядеть правильно, но внутри появляются ошибки, которые потом сложно отследить.
Если же вы формулируете задачу как добавление или изменение, работа становится точечной. Сохраняется текущая логика и гораздо проще контролировать результат.
Простой пример.
Если написать:
перепиши бота с добавлением профиля
модель с высокой вероятностью пересоберёт большую часть проекта и потратит огромное количество токенов.
Если написать:
добавь обработчик профиля в существующую структуру и не трогай остальной код
изменения будут локальными и предсказуемыми.
Именно этот момент чаще всего отделяет стабильный проект от постоянной отладки.
Как выглядит реальная работа
Работа с ИИ почти никогда не происходит за один запрос.
Вы начинаете с простой формулировки, получаете результат, видите неточности и уточняете. Затем ещё раз проверяете и при необходимости снова корректируете.
Это выглядит как диалог, а не как команда.
Например, задача — добавить кнопку профиля.
Первый запрос может быть максимально простым:
добавь кнопку профиль
Ответ чаще всего будет сырым. Модель может не учесть структуру проекта или вставить код не туда.
После этого вы уточняете задачу:
не переписывай код, добавь кнопку профиль в существующий handler и скажи куда вставить
Результат становится заметно лучше. Появляется конкретика, код привязывается к структуре и не ломает остальную логику.
Если что-то всё ещё не так, процесс повторяется.
Так выглядит нормальная разработка в вайбкодинге. Не идеальный запрос, а последовательное уточнение.
Готовые шаблоны промптов
Чтобы не тратить время на формулировки каждый раз, удобно использовать базовые заготовки. Это не строгие правила, а просто отправная точка.
Один из вариантов базового запроса может выглядеть так:
Напиши тг бота на python с использованием библиотеки aiogram, бд sqlite, логирования и конфигурации через .env. Раздели проект на части и не пиши всё в одном файле. Суть бота в том, что …
либо же для создания сайта к примеру:
создай чб сайт визитку с крутым шрифтом и именем автора в шрифте Syne ExtraBold 800, все формы на сайте округленные, анимация ликвидгласс, темная тема, прозрачность, все в одном файле index.html. Сделай страничку с информацией: тг, вк, почта. Добавь моковые данные и красивое оформление.
Дальше работа продолжается через уточнения.
Можно добавить изменения таким образом:
нужно внести изменения в проект, добавь новую функцию, не переписывая остальной код
Или исправить ошибку:
вот лог ошибки, исправь её и скажи что именно нужно изменить, не переписывая всю программу
Такие шаблоны не делают результат идеальным, но позволяют быстрее начать и держать процесс под контролем.
Почему иногда всё равно получается плохо
Даже при нормальных промптах результат может быть неидеальным.
Модель может сделать логическое допущение, проигнорировать часть условий или использовать устаревший подход. Иногда она просто неправильно понимает контекст.
Это нормальная часть процесса.
Здесь важно не пытаться исправить всё сразу. Гораздо эффективнее двигаться постепенно, закрывая одну проблему за другой. Попытка решить всё одним запросом почти всегда приводит к ухудшению результата.
Практические принципы
Работа становится заметно проще, если держать в голове несколько базовых правил.
Лучше разбивать задачу на небольшие шаги и не пытаться сделать всё сразу. Когда изменения маленькие, их легче контролировать.
Полезно явно повторять ограничения, если модель их игнорирует. Это не ошибка, а нормальная часть работы.
И не стоит смягчать формулировки. Если результат неправильный, проще прямо указать на это и попросить исправить.
Новый уровень
Когда процесс становится понятным, следующий шаг — автоматизация.
Я создал Telegram-бота, который генерирует ботов под ключ. Вы описываете идею и получаете готовый проект с логикой, базой, настройками и зависимостями.
По сути, это тот же вайбкодинг, только упакованный в инструмент, который экономит время на старте. Сам бот: https://t.me/GenerateYourAIBot
Итог
Промпты — это не отдельная сложная дисциплина и не набор магических формулировок.
Это способ управления процессом разработки.
Вы ставите задачу, задаёте ограничения и доводите результат до нужного состояния. Именно этот навык определяет, насколько эффективно вы работаете с ИИ.
Проблема редко в модели. Чаще всего проблема в том, что процесс остановился слишком рано.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1022292/