Зачем платить за курс, если лучший — уже бесплатный?

Yevhenii Rozov · 2026-05-27

14 марта, 23:40. Немецкий клиент написал одно слово в ответ на мой четвёртый черновик за неделю: «Generic». Я потратил 11 часов и $47 на API, чтобы получить это.

Я сидел и смотрел в экран. Не злился. Просто не понимал, что я делаю не так.

Как я 11 часов работал и получил одно слово в ответ

Открыл историю переписки с GPT-4. 34 запроса за неделю. И увидел то, чего не замечал раньше: каждый промпт выглядел примерно так - «напиши рекламный текст для немецкой аудитории, продукт X, тон профессиональный».

Я менял только название продукта. Структура была одинаковая во всех 34 запросах.

Нейросеть делала ровно то, о чём я просил. Она писала профессионально, структурированно, без ошибок. Просто без души, без конкретики, без понимания аудитории - потому что я ни разу не сказал ей, кто эта аудитория.

Клиент не был придирчивым. Я просто не умел разговаривать с инструментом, которым пользовался каждый день.

Это был не первый потерянный контракт. До этого был американец, которому я сделал три итерации лендинга - он ушёл к другому фрилансеру. Был ещё один клиент из Нидерландов, который вежливо написал «мы пойдём в другом направлении» после второй правки. Я думал, что это просто невезение или «не мой клиент». Оказалось - паттерн.

Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot

Три месяца и один курс, который не стоил мне ничего

После того вечера я начал искать, где учат писать промпты нормально. Наткнулся на платные курсы за $200-400, которые обещали «стать prompt engineer за 2 недели». Посмотрел программу одного - там было 6 модулей, из которых 4 объясняли «что такое ChatGPT». Это развод, я прошёл мимо.

Нашёл курс от Anthropic - «Prompt Engineering Interactive Tutorial». Бесплатно. На английском. Без воды.

Первые два дня я просто читал и делал упражнения. На третий день переписал один из своих старых промптов по новой структуре и отправил тестовый запрос. Результат был настолько другим, что я подумал, будто случайно переключился на другую модель.

Вот что реально изменилось в моих промптах после курса.

Роль и контекст вместо общих слов. Раньше я писал «напиши профессиональный текст». Теперь: «Ты копирайтер с 10-летним опытом в B2B SaaS для немецкого рынка. Твоя аудитория - операционные директора компаний 50-200 человек, которые устали от инструментов с плохой интеграцией». Это не магия. Это просто информация, которую модель использует.

Формат вывода с примером. Я начал показывать модели, как должен выглядеть результат. Не описывать словами, а давать образец структуры. Время на правки сократилось примерно вдвое - клиент получал то, что ожидал, с первого раза.

Цепочка запросов вместо одного большого. Это изменило больше всего. Раньше я пытался получить финальный текст за один промпт. Теперь первый запрос - анализ аудитории, второй - структура, третий - черновик, четвёртый - адаптация тона. Каждый шаг контролируемый. Каждый можно скорректировать до того, как двигаться дальше.

Через три недели после начала курса я закрыл два заказа на общую сумму $340. Это были те же типы задач, что я делал раньше. Просто теперь клиенты не писали «generic».

Самое неожиданное, что я обнаружил

Я думал, что prompt engineering - это про то, как «разговаривать с ИИ». Что там есть секретные слова, правильные формулировки, магические конструкции.

Это не так.

Prompt engineering - это про то, как думать о задаче. Если ты не можешь чётко сформулировать, кто твоя аудитория, какой результат тебе нужен и как он должен выглядеть - модель не поможет. Она усилит твою размытость и вернёт её тебе в виде generic-текста.

Мои 34 одинаковых промпта были симптомом. Я сам не понимал задачу достаточно глубоко, чтобы поставить её нормально.

После этого инсайта я начал тратить больше времени на формулировку задачи до того, как открывать Claude или ChatGPT. Иногда это 10 минут с листом бумаги. И парадоксально - общее время на задачу сокращается, потому что я перестаю делать 4-5 итераций вслепую.

Ещё одна вещь, которую не ожидал: разные модели реагируют на одни и те же промпты по-разному. ChatGPT более послушный, делает что говоришь. Claude лучше работает с нюансами и сложным контекстом - когда задача требует понимания, а не просто выполнения. Я перешёл на Claude как основной инструмент для клиентских задач примерно два месяца назад. Не жалею.

Каждый день разбираю один такой инструмент в Telegram: https://t.me/yevheniirozov

Что сделать прямо сейчас

Не «изучи prompt engineering». Это слишком абстрактно и займёт годы откладывания.

Зайди на claude.ai прямо сейчас и напиши вот этот промпт вместо своего обычного:

«Ты [конкретная роль с опытом и специализацией]. Твоя аудитория - [конкретные люди с конкретной болью]. Задача: [что нужно сделать]. Формат результата: [как должен выглядеть вывод - абзацы, список, длина]. Начни с [конкретный первый шаг].»

Заполни скобки под свою задачу. Сравни с тем, что ты обычно пишешь.

Разница будет видна сразу. Именно это я увидел в три часа ночи 15 марта, когда наконец переписал тот злополучный промпт для немецкого клиента. Он ответил утром. Написал «this is much better».