Промпт-инжиниринг 2025: от текстовых запросов к алгоритмическому управлению ИИ
Пономарев Матвей Сергеевич, соавтор
Студент,
Факультет «Информационные системы и программирование»,
ГАПОУ СО «Екатеринбургский экономико-технологический колледж»
г. Екатеринбург, Российская Федерация
Гришина Светлана Сергеевна, соавтор
Студент,
Факультет «Информационные системы и программирование»,
ГАПОУ СО «Екатеринбургский экономико-технологический колледж»
г. Екатеринбург, Российская Федерация
Промпт-инжиниринг 2025: от текстовых запросов к алгоритмическому управлению ИИ
Аннотация:
Промпт-инжиниринг 2025 — это дисциплина по проектированию высокоточных инструкций для ИИ, которая в 2025 году эволюционировала от простого подбора слов к алгоритмическому управлению.
Ключевые слова:
Промпт, цепочка мыслей, системная роль, контекстное окно
Промпт (Prompt) — входной сигнал или инструкция, которая направляет нейросеть к генерации нужного результата. В 2025 году это не просто вопрос, а структурированное техническое задание.
Chain-of-Thought (Цепочка мыслей) — техника, при которой ИИ просят «думать вслух», пошагово расписывая логику решения задачи перед выдачей итогового ответа.
Системная роль (System Prompt) — скрытая высокоуровневая настройка, определяющая поведение ИИ (например: «Действуй как Senior Python Developer с упором на Green IT»).
Контекстное окно — объем данных, который нейросеть способна «удержать в голове» за один раз. В 2025 году работа с огромными контекстами требует умения выделять главное, чтобы не перегружать ИИ лишним «шумом».
В 2025 году искусственный интеллект стал значительно сложнее, что потребовало соразмерного уточнения методов работы с ним, поэтому простой вопрос в духе «Напиши код для сайта» больше не рассматривается как профессиональный подход. Сегодня качественный промптинг базируется на трех фундаментальных принципах, первым из которых является четкое определение контекста и роли. Нейросеть гораздо эффективнее справляется с задачей, когда ей заданы строгие рамки компетенций, поэтому вместо общего вопроса о базах данных профессионал использует конкретную установку, например, просьбу действовать в роли системного архитектора для оценки выбора между PostgreSQL и MongoDB в высоконагруженных системах с учетом экономии ресурсов.
Вторым важным аспектом стало разделение процесса на этапы через использование методов пошагового планирования, где для решения сложных задач программирования ИИ сначала составляет план алгоритма и структуру классов, и только после подтверждения переходит к реализации методов, что критически снижает количество логических ошибок и галлюцинаций. Наконец, современный промптинг подразумевает активное использование метаданных и актуальной документации, когда в запрос включается структура проекта целиком или специфические куски существующего кода, позволяя нейросети понимать внутренние зависимости системы и выдавать интегрированные решения, а не изолированные фрагменты программного обеспечения.
Развитие области искусственного интеллекта можно разделить на три ключевых этапа, каждый из которых характеризуется изменением роли технологий в жизни общества и промышленности (табл. 1). На начальном этапе ИИ являлся самостоятельным объектом исследования: основные усилия ученых были сосредоточены на создании теоретической базы и разработке первых архитектур нейронных сетей.
Второй этап ознаменовался появлением прикладных ИИ-продуктов. Технологии вышли из лабораторий и воплотились в виде готовых сервисов — чат-ботов, генеративных моделей и интеллектуальных помощников, доступных массовому пользователю. На современном этапе ИИ трансформируется в универсальный инструмент. Он перестает быть отдельным продуктом и интегрируется в структуру других отраслей, становясь частью инженерных систем, медицинских технологий и производственных процессов. Таким образом, развитие ИИ идет по пути превращения из сложной теоретической разработки в повседневный технологический ресурс.
Этап
Содержание этапа
Примеры технологий
ИИ как цель
Разработка фундаментальных алгоритмов и архитектур нейронных сетей
Глубокое обучение, программные фреймворки и библиотеки
ИИ как продукт
Создание программных решений и сервисов на базе обученных моделей
Генеративные нейросети, системы компьютерного зрения, ассистенты
ИИ как инструмент
Внедрение ИИ в научную, инженерную и производственную деятельность
Предиктивная аналитика, цифровые двойники, системы автоматизации
Таблица 1. Основные этапы развития систем искусственного интеллекта
В 2025 году нейросети стали обязательным инструментом для любого программиста. Огромную популярность набрали модели DeepSeek — они работают быстрее и дешевле конкурентов при том же качестве. Для тех, кому важна приватность, стандартом стали локальные модели вроде Llama и Phi, работающие без интернета. Современный ИИ стал экономичнее: новые архитектуры позволяют тратить меньше энергии на каждый запрос.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- Маркман, Э. Промпт-инжиниринг: искусство общения с ИИ / Э. Маркман. — Москва: Альпина, 2024. — 210 с. (Дата обращения 12.07.2025)
- Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. — Москва: Вильямс, 2021. (Дата обращения 22.08.2025)
- Статья: «Методы оптимизации запросов в моделях GPT-5 и Claude 4» // Технологический вестник. — 2025. — № 3. (Дата обращения 22.09.2025)
- Электронный ресурс: Официальное руководство OpenAI по промпт-инжинирингу [2025]. — URL: openai.com. (Дата обращения 25.09.2025)
- Google URL: https://habr.com/ru/articles/948102/ (Дата обращения 25.09.2025)
Grishina Ekaterina Sergeevna, author
Student,
Faculty of Information Systems and Programming,
Yekaterinburg Economic and Technological College
Yekaterinburg, Russian Federation
Grishina Svetlana Sergeevna, co-author
Students,
Faculty of Information Systems and Programming,
Yekaterinburg Economic and Technological College
Yekaterinburg, Russian Federation
Ponomarev Matvey Sergeevich, co-author
Students,
Faculty of Information Systems and Programming,
Yekaterinburg Economic and Technological College
Yekaterinburg, Russian Federation
Prompt Engineering 2025: From Text Queries to Algorithmic AI Management
Annotation:
Prompt Engineering 2025 is a discipline for designing high-precision AI instructions that, in 2025, has evolved from simple word selection to algorithmic management.
Keywords:
Prompt, Chain-of-Thought, System Role, Context Window.