Решение: Построй конвейер

Prompt chaining (цепочки промптов) — это техника, когда сложную задачу разбивают на последовательность маленьких промптов с одной целью каждый, и выход одного шага становится входом для следующего. Вместо того чтобы просить модель за одну гигантскую инструкцию провести исследование, выстроить структуру, написать и отредактировать статью, ты запускаешь четыре сфокусированных вызова подряд. Это как сборочная линия на заводе: каждая станция делает одну работу хорошо, а полуфабрикат движется через чётко заданные этапы, пока не станет готовым.

Как это работает

Каждое звено цепочки — это обычный промпт. Цепочкой его делает то, что порядок шагов и передачу данных задаёт твой код, а не модель. Чтобы передача была надёжной, проси каждый шаг возвращать структурированный вывод (например, JSON), тогда следующий промпт читает конкретные поля, а не разбирает свободный текст. Когда шагу нужны реальные данные или действие, вызов функций (function calling) позволяет модели дёрнуть инструмент и подать результат дальше в цепочку. Поскольку каждый вызов независим, можно даже использовать разные модели или температуру на разных этапах: креативную модель с высокой температурой для мозгового штурма и точную с низкой — для проверки фактов.

Когда применять и какие компромиссы

Бери цепочки, когда один промпт даёт расплывчатый или нестабильный результат, когда у задачи действительно есть разные фазы (извлечь, потом проанализировать, потом резюмировать) или когда промежуточные результаты нужно проверять перед продолжением. Главные плюсы — надёжность и удобство отладки: каждый шаг короткий, его легко протестировать и починить по отдельности. Но и цена реальна: больше вызовов означает выше задержку (latency) и стоимость, а ошибки могут накапливаться каскадом — промах или галлюцинация на раннем шаге отравляет все последующие. Конкретный пример: чтобы превратить отзыв клиента в тикет поддержки, можно выстроить цепочку: (1) извлечь сущности и суть жалобы в JSON, (2) по этому JSON определить тональность и срочность, затем (3) написать ответ, опираясь на оба результата. Каждый шаг легко проверить отдельно, тогда как один мега-промпт, делающий всё сразу, гораздо сложнее проконтролировать и исправить.

Где это используется?

• Контент-пайплайны: Исследование → Черновик → Редактирование → Форматирование
• Обработка данных: Извлечение → Преобразование → Валидация → Загрузка
• Аналитические воркфлоу: Классификация → Резюмирование → Рекомендация
• Генерация кода: Планирование → Реализация → Ревью → Тестирование

Попробуйте сами!

Используй интерактивный пример ниже, чтобы увидеть, как цепочка нескольких промптов создаёт более сложные результаты, чем мог бы дать один промпт.