Нейросеть знает о вашей экспертизе больше, чем вы думаете — особенно когда вы с ней системно работаете, а не просто пишете «сделай текст». В России это уже не игра для айтишников: юристы, маркетологи, методисты, врачи, инженеры тихо интегрируют ИИ в повседневную работу, и он начинает подстраиваться под их стиль и логику. В этой статье я разберу, что именно нейросеть «понимает» о вашей экспертизе, как это использовать и где проходят границы. Текст для специалистов, которые устали от рутинных задач и хотят работать с ИИ как с напарником, а не как с кнопкой «сгенерировать».
Один предприниматель обратился с запросом: ему нужно было стабильно получать адекватные тексты по его нише, сложной и зарегулированной, но без типичных «водных» промтов. Он честно признался, что не верит, что нейросеть «поймет нюансы», но хотел попробовать. Я предложила ему поэкспериментировать: не учить модель с нуля, а показать ей его экспертизу так, как он показывает ее сотруднику на испытательном сроке. Дальше я покажу, как мы это делали и к чему пришли — и чего ожидать вам, если вы решите сделать похожий шаг.
Когда я наблюдаю за тем, как люди спорят о нейросетях, меня всегда забавляет одна вещь: либо «она ничего не понимает, тупой бот», либо «она знает все на свете». Реальность скучнее и полезнее. Нейросеть не знает ваш опыт в человеческом смысле, но она довольно быстро учится строить рабочую модель вашей экспертизы, если вы ей в этом помогаете. Это не осознанность, а статистика и контекст, но результат иногда выглядит пугающе точным.
С тем предпринимателем мы начали с простой вещи: я попросила его прислать 3 типичных документа, которые он уже использует — инструкцию для сотрудников, чек-лист для клиентов и одно его развернутое письмо, где он объясняет сложный момент. Я не делала из этого «обучающую выборку», просто использовала их как примеры в промпте. Через пару итераций модель стала подхватывать его стиль формулировок, привычные оговорки и даже любимые метафоры. Он удивился: «Я такого не писал, но звучит как я». Это и есть тот момент, когда нейросеть начинает «знать» о вашей экспертизе больше, чем вам кажется, хотя она всего лишь отражает паттерны.
Здесь нет ничего мистического: если вы год пишете в одну и ту же модель про свою профессию, даете ей поправки, примеры, контрпримеры, она аккумулирует это в контексте диалогов. Она не помнит вас персонально как человек, но в рамках конкретной сессии или цепочки запросов начинает опираться на ваш прошлый текст, ваш словарь и структуру мышления. Это критично, потому что многие специалисты в России до сих пор используют ИИ «разово», каждый раз с нуля, и тем самым сами отрезают себе половину пользы.
Я предложу посмотреть на это не как на «нейросеть все про меня знает», а как на «я могу постепенно обучать ее видеть мою работу через мои же примеры». Тогда вопрос меняется: не «насколько она умная», а «насколько я готова быть последовательной в том, что ей показываю».
Как нейросеть на самом деле «знает» вашу экспертизу
Если отбросить мифы, нейросеть «знает» вашу экспертизу через три канала: через общую обучающую базу, через ваши текущие запросы и через то, как вы ее правите. Для российского специалиста это означает, что модель опирается и на глобальные данные, и на ваш личный стиль, и на локальный контекст — если вы его явно обозначаете.
В основе крупной языковой модели лежит огромный массив текстов, где есть и общие представления о маркетинге, и базовые вещи по российскому праву, и типовые инструкции по технике безопасности. Это фон, на котором строится диалог. Как только вы начинаете писать про свою нишу, модель вытягивает из этого фона то, что статистически похоже, и смешивает с вашими формулировками. Поэтому иногда она звучит «как вы», а иногда подсовывает англоязычные кальки, если вы не задали рамку «для России, русская аудитория, опора на локальные реалии».
Чтобы сфокусировать эффект, полезно проговорить, как вы хотите, чтобы она «видела» ваш профессиональный профиль. Я обычно формулирую это в двух-трех предложениях, а потом уточняю по ходу работы. Здесь полезна короткая вербальная фиксация.
Я замечаю, что фраза «считай, что я такой-то специалист, который работает в России с такими-то клиентами» сильно снижает количество неадекватных предложений.
Когда вы один раз задали контекст, не бросайте его. Повторяйте через каждые несколько запросов ключевые маркеры: отрасль, тип клиентов, формат задач. Да, это звучит немного занудно, но за это вы получаете более устойчивую картинку вашей экспертизы внутри диалога, а не случайные ответы.
Что именно модель улавливает из ваших текстов
Модель очень неплохо считывает типовые конструкции, любимые обороты, структуру объяснений и уровни детализации. Она видит, что вы, например, сначала даете определение, потом вводите оговорки, потом приводите пример из российской практики, и начинает повторять это как паттерн (хотя сама я так делала ровно один раз без настройки, обычно подсвечиваю это явно). Это не понимание в человеческом смысле, это копирование структуры, но для рутинной работы этого достаточно.
Если вы юрист и постоянно подчеркиваете разницу между законом и подзаконными актами, модель через пару сессий начнет сама вставлять эти различия. Если вы маркетолог и всегда сравниваете российские площадки с западными, она начнет предлагать такие сравнения без запроса. Вы можете использовать это осознанно: «учить» нейросеть своим способам объяснять сложные вещи, просто регулярно возвращаясь к одной и той же логике разжевывания.
Здесь удобно выделить несколько типов сигналов, которые вы ей подаете и которые она потихоньку собирает в картинку.
Я бы отделила три ключевых сигнала: тон общения, любимые форматы (таблица, список, сравнение) и рамки допустимого — что для вас неприемлемо.
Например, если вы каждый раз просите убрать агрессивные призывы «купите сейчас» и заменить их спокойным описанием, модель через пару попыток перестанет их предлагать сама. Если вы настаиваете на том, что никакой кликбейт в заголовках не годится, она начинает «бояться» кричащих формулировок. Получается, что вы постепенно учите ее не только фактам, но и своим этическим границам.
Как отсутствие четкой рамки портит «знание» вашей экспертизы
Обратная сторона: если рамки не заданы, модель начинает тянуть к усредненному образу «маркетолога», «юриста», «коуча» и т.д. Это и рождает ощущение «нейросеть пишет одинаково, как методичка». Она не виновата, что вы не дали ей альтернативу, но результат получается стерильным и к вам слабо привязанным. Особенно это заметно в России, где специфика рынка и регулировки сильно отличаются от западных.
Представьте, что вы взяли стажера без опыта и сказали ему: «сделай коммерческое предложение». Без примеров, без ограничения по тону, без целевой аудитории. Стажер полезет в интернет, соберет пять шаблонов и склеит нечто среднее. Нейросеть делает то же самое, только быстрее. Чтобы вытащить ее из этого обобщенного болота, нужно давать конкретику: «мы работаем с промышленностью», «у нас b2b, не розница», «никаких заигрываний с аудиторией».
Я заметила, что здесь работают простые уточнения, которые многие почему-то игнорируют, считая их «и так понятными».
- Правило: проговорить тип аудитории и сегмент.
- Правило: обозначить юридические и этические рамки (например, реклама лекарств в РФ).
- Правило: указать уровень специалиста — новичок, продвинутый, эксперт.
- Правило: отметить, чем вы отличаетесь от «типового» коллеги по рынку.
Это кажется лишним, но без этого нейросеть честно пытается усреднить картинку, и ваш личный опыт в ней тонет. Помнишь про ситуацию из начала? Там как раз не хватало этих рамок, и первые тексты были похожи на анонимные методички по отрасли, а не на живой голос предпринимателя.
Как помочь нейросети увидеть вашу экспертизу глубже
Если хотите, чтобы ИИ работал ближе к вашему уровню, с ним придется немного «позаниматься». Не в смысле обучать модель на серверах, а в смысле показать ему, как вы думаете, на рабочих примерах. Это быстрее, чем кажется, если не пытаться сделать идеальный промпт с первого раза.
На практике я начинаю с короткого описания роли, пары хороших примеров и обязательных ограничений. Дальше идет итерация: модель что-то выдает, я уточняю, где она промахнулась, даю контрпример, и так 2-3 круга. Уже после третьей-четвертой задачи нейросеть начинает очень прилично держать мою профессиональную рамку. В российском контексте добавляется еще один слой — локальные сервисы, реалии и регуляции, которые тоже приходится проговаривать, иначе вас автоматически «перенесут» в условную Калифорнию.
Здесь хорошо работает прием «диалога со стажером», когда вы прямо прописываете, как хотите, чтобы ИИ задавал вам уточняющие вопросы. Тогда модель не пытается угадать все сама, а вовлекает вас в настройку. Это звучит странно, но работает именно так: вы учите ее учиться у вас, а не фантазировать.
Чтобы это не осталось абстракцией, я предлагаю рассмотреть простой каркас общения, который можно адаптировать под любую профессию.
Если относиться к нейросети как к умному, но неопытному помощнику и честно отвечать на ее уточняющие вопросы, она начинает попадать в вашу экспертизу намного точнее.
Это означает, что задача не в волшебной формуле одного промпта, а в том, как вы строите серию запросов и обратной связи.
Как сформулировать «портрет эксперта» для нейросети
Когда я первый раз столкнулась с задачей описать себя модели, я поймала себя на том, что пишу что-то вроде «я эксперт по ИИ». Бесполезная фраза. Модели от нее ни жарко, ни холодно. Ей нужен конкретный контекст: с кем работаю, какие задачи решаю, что считаю приемлемым. Сейчас я делаю это осмысленно и советую коллегам не лениться на этот шаг (нет, подожди, есть нюанс: иногда полезно начать и с общей формулировки, если вы сами пока не до конца понимаете свою нишу).
Я использую структуру из нескольких предложений, которые задают рамку диалога. Они звучат примерно так: «Представь, что ты помогаешь специалистке по работе с ИИ, которая обучает экспертов в России. Ее аудитория — юристы, маркетологи, предприниматели. Все тексты должны учитывать российское законодательство, сервисы и реалии. Допускается спокойный разговорный стиль, без кликбейта и агрессивных призывов». Дальше добавляю ограничения: «Не используй англоязычные метафоры, не предлагай запрещенные в РФ инструменты».
Чтобы зафиксировать это понятнее, можно собрать мини-шаблон и подставлять свои данные. Я делаю это один раз, а дальше допиливаю под конкретную задачу.
Короткий «портрет эксперта» работает как инструкция, через которую модель фильтрует все свои ответы.
Попробуйте на своей сфере: кто ваша аудитория, в какой стране, какие законы и негласные правила вы соблюдаете, какой тон недопустим. Чем точнее вы это проговорите, тем меньше потом тратить время на правку «не того» контента.
Как использовать свои же материалы как обучающие примеры
Очень многие недооценивают силу собственных архивов. У вас есть старые письма клиентам, методички, презентации, разборы кейсов. Это золото для нейросети, если грамотно его подать. Не надо загружать все подряд, достаточно выбрать 2-3 характерных примера, где вы хорошо проявляетесь как эксперт. Потом вы просто просите модель разобрать, «что общего в этих текстах», и использовать эти особенности дальше.
Я обычно делаю так: вставляю кусок текста, пишу «это мой стиль объяснения сложных вещей», затем даю второй кусок и прошу модель описать сходства. Она вытаскивает: «вы часто даете сперва контекст, потом ограничение, потом практический пример, используете такие-то слова». Иногда я читаю и думаю: «Вот тут она приукрасила», но в целом картина попадает. Потом я прошу: «придерживайся этих особенностей, когда мы пишем материалы по ИИ для экспертов».
Здесь удобно оформить пару шагов, чтобы их не держать в голове каждый раз.
- Собрать 2-3 сильных текста, где вы собой довольны.
- Попросить модель описать общий стиль и структуру.
- Уточнить, что вам в этом описании не нравится.
- Зафиксировать скорректированное описание и ссылаться на него в следующих запросах.
- Раз в пару месяцев обновлять примеры, если ваша экспертиза растет.
Звучит немного бюрократично, но это та редкая «мини-бюрократия», которая потом экономит часы. Возвращаясь к тому, с чего начала: именно так мы с тем предпринимателем довели тексты до состояния, когда он сказал, что «узнает себя», хотя физически эти формулировки он нигде не писал.
Где нейросеть переоценивает вашу экспертизу и начинает фантазировать
На каком-то этапе модель начинает уверенно вам что-то объяснять «от вашего лица», и здесь кроется самый неприятный подводный камень. Она может звучать так профессионально, что вы на автомате начинаете доверять, даже если там фактическая ошибка. В узких, зарегулированных сферах в России это особенно опасно: медицина, юриспруденция, финансы.
Я вижу две типичные ошибки. Первая — человек думает, что если модель уже «поняла» его стиль, то она также качественно воспроизводит и экспертный уровень, особенно по сложным вопросам. Вторая — человек сам не уверен в деталях и перекладывает ответственность на «умную систему». В обоих случаях мы получаем очень убедительный текст с аккуратной структурой, который на деле может быть непригодным к применению.
Чтобы этого избежать, приходится сохранять скучную привычку: все, что касается законов, медицинских рекомендаций, финансовых расчетов, вы читаете не как красивый текст, а как черновик. Вы сверяетесь с актуальными источниками, с нормативкой, с внутренними регламентами компании. И не даете модели «решать за вас», даже если она пишет это очень уверенным тоном.
Я заметила, что полезно прописывать для модели прямое ограничение: «ты можешь помогать с формулировками и структурой, но не придумывай факты и нормативные требования».
Фраза «если ты не уверена в ответе, предложи варианты уточняющих вопросов или напомни мне проверить нормативную базу» снижает количество выдумок и переводит диалог в более честный режим.
Это не спасает на 100 %, но меняет динамику: вы остаетесь ведущим экспертом, а не пассивным читателем.
Как отличить, где модель реально помогает, а где маскирует незнание
Есть несколько признаков, по которым можно быстро понять, что нейросеть сейчас не столько опирается на вашу экспертизу, сколько пытается красиво «закрыть тему». Они не идеальны, но научившись их замечать, вы значительно снизите риск промаха. Я сама поначалу влетала в такие ситуации, пока не научилась ловить странные формулировки (звучит странно, но работает почти всегда).
Первый признак — чрезмерная универсальность. Если текст можно применить одинаково к России, США и Марсу, скорее всего, это не ваш живой опыт, а усредненная абстракция. Второй — уверенное упоминание законов и стандартов без конкретных ссылок или дат. Третий — слишком гладкий, но пустой текст, который вам субъективно «нравится», но при перечитывании вы не можете вытащить из него ни одного конкретного действия.
В таких местах я делаю паузу и задаю модели дополнительные вопросы: «на чем основано это утверждение», «какие существуют исключения», «как это применимо в российском контексте». Если на эти уточнения она начинает плавать и генерировать еще больше общих фраз, я понимаю, что это не про мою экспертизу, а про ее желание «быть полезной».
Чем более конкретные проверочные вопросы вы задаете, тем быстрее отсеиваются красивые, но пустые ответы.
Если же модель спокойно отвечает: «это общий подход, в РФ он ограничен такими-то нормами, уточни регион и тип организации», это хороший знак. Она не стесняется «не знать всего», и вы можете продолжать диалог, опираясь на свой опыт и регуляции.
Что делать, если нейросеть «подменяет» ваш стиль и позицию
Иногда происходит другая крайность: вы вроде обучили модель своему стилю, а через несколько дней она снова уезжает в шаблонные формулировки. Или, что хуже, начинает предлагать решения, которые идут вразрез с вашими профессиональными принципами. Это особенно болезненно в профессиях, где много этики: психологи, HR, преподаватели. Я пару раз ловила такие моменты и чувствовала почти физическое раздражение — «я так не работаю».
В таких ситуациях я возвращаюсь к базовой настройке: напоминаю модели, кто моя аудитория, какие форматы мне не подходят, какие практики я считаю сомнительными. Иногда это требует прямого «забудь, что я только что сказала — вот как правильно», потому что модель цепляется за последнюю формулировку, а не за ваши долгосрочные ценности. Да, это звучит странно, но это работает как перезагрузка диалога.
Хороший прием — сформулировать несколько «красных линий»: что вы точно не делаете, какие методы не используете, какие слова или приемы считаете манипулятивными. И просить модель перед выдачей результата пробежаться по этому списку как по фильтру. Она, конечно, не гарантирует стопроцентной защиты, но заметно сокращает количество «не ваших» решений.
Когда модель повторяет ваши ограничения своими словами, это признак, что она хотя бы в текущем диалоге их учитывает.
Если она начинает снова активно навязывать то, с чем вы не согласны, просто заканчивайте сессию и начинайте новую с более четкой рамкой. Это не про капризы, а про сохранение вашей профессиональной позиции.
Как использовать «знание» вашей экспертизы в повседневной работе
На самом практичном уровне польза от того, что нейросеть «знает» вашу экспертизу, в том, что она берет на себя рутину, где вам не нужна вся ваша глубина. Там, где вы, как эксперт, скучаете, но без вас пока никак. Это черновики, структурирование, адаптация под разные форматы, ответы на типовые вопросы. В России это особенно чувствуется у тех, кто много пишет: юристы, консультанты, преподаватели, маркетологи.
Я чаще всего использую модель как ускоритель именно в этих зонах. Например, она раскладывает мой длинный разбор по ИИ для юристов на карточки для внутреннего обучения. Или превращает разницу между старыми и новыми требованиями регулятора в понятную таблицу для клиента. Или адаптирует один и тот же материал под Telegram, Яндекс.Дзен и внутреннюю корпоративную рассылку. Я остаюсь на уровне «одобрить/исправить», а не «с нуля все написать».
Возвращаясь к нашему предпринимателю из начала истории, именно с этого момента он почувствовал реальную выгоду: нейросеть стала нормально держать его стиль и экспертизу, и он начал отдавать ей типовые описания для сайта, инструкции для подрядчиков, шаблоны писем. Не «пока я сплю она зарабатывает деньги», а вполне прозаичная экономия нескольких часов в неделю.
Чтобы эффект был устойчивым, полезно выстроить с моделью прям привычку: какие задачи вы всегда даете ей первыми, как ей напоминать о вашем «портрете», когда просить уточнений. Тогда взаимодействие перестает быть «рандомной генерацией» и становится совместной работой.
Я поняла, что устойчивый результат появляется, когда вы заранее решаете, какие типы задач всегда проходят через ИИ.
Если договориться с собой, что все черновики писем, инструкции и типовые ответы сначала делает нейросеть, а вы правите, через месяц вы уже не очень понимаете, как жили без этого.
Получается, что модель постоянно тренируется на ваших правках, а вы разгружаете голову для задач, где нужна настоящая экспертиза.
Как строить цепочки запросов, а не разовые «сгенерируй текст»
Самый частый промах — работа разовыми запросами. «Сделай пост», «Напиши инструкцию», «Придумай заголовок». В результате нейросеть каждый раз заново угадывает ваш уровень и контекст. Гораздо эффективнее выстраивать маленькие цепочки: контекст — черновик — уточнение — доработка — адаптация. Это не дольше, чем один длинный промпт, но качество выше.
Для себя я обычно выстраиваю такую схему: в первом запросе даю роль и «портрет эксперта», во втором прошу задать мне 3-5 уточняющих вопросов, в третьем — генерировать структуру, и только потом просить текст. Да, три шага вместо одного, но это те самые три шага, которые вы и так делаете в голове, просто не проговариваете. Когда вы выносите это в диалог с моделью, она начинает не «угадывать», а работать вместе с вами.
Иногда я прямо пишу: «сначала предложи структуру, мы ее утвердим, потом будешь писать по блокам». Это дисциплинирует не только модель, но и меня: я меньше увожу разговор в сторону, лучше формулирую задачу. В результате ответы становятся намного ближе к моей реальной экспертизе, а не к шаблону из интернета.
Чем чаще вы возвращаетесь к одной и той же схеме общения с ИИ, тем больше он «запоминает» ее внутри диалога и меньше импровизирует в ненужные стороны.
Это тот случай, когда легкая рутина в промптах экономит вам кучу нервов на правке. И да, иногда это кажется избыточным, пока вы не сравните две ветки диалога: «один раз попросила текст» и «прошли по структуре шаг за шагом». Разница по качеству обычно ощутимая, особенно на сложных темах.
Как довести историю с клиентом до результата в часах и задачах
Пора вернуться к нашему предпринимателю и закончить историю, чтобы это не повисло в воздухе. Мы с ним прошли примерно тот же путь, что я описываю. Сначала описали его роль и аудиторию, потом загрузили несколько сильных текстов, где он «узнавал себя», потом попросили модель выделить его стиль. После этого настроили несколько цепочек запросов под типовые задачи: описания продуктов, инструкции для подрядчиков, ответы на часто задаваемые вопросы клиентов.
Сначала он тратил время на правки и немного ворчал, что «сам бы быстрее написал». Через неделю он признался, что нейросеть стала попадать примерно на 70-80 % в его ожидания, и он чаще просто уточняет формулировки. Через месяц он посчитал: раньше на все эти тексты он тратил в среднем по 6-8 часов в неделю, сейчас — 2-3 часа на правку и постановку задач. Экономия примерно 12-16 часов в месяц. Не космос, но если честно, это и есть реальный рабочий эффект, без иллюзий.
Меня в этой истории порадовало другое: он перестал относиться к модели как к «чужому текстогенератору», а стал воспринимать ее как странного стажера, который очень быстро учится ловить его логику. Да, он оставил за собой все решения, особенно юридически значимые тексты. Но все, что касалось структуры, адаптации под разные форматы, типовых ответов — ушло в ИИ. И нейросеть действительно «знала» о его экспертизе достаточно, чтобы не тащить его каждый раз в банальный шаблон.
Та задача — вот продолжение: из скептического «она ничего не понимает» мы вышли в спокойное «она умеет делать часть работы так, как мне нужно».
Это и есть тот реалистичный уровень совместной работы, к которому, на мой взгляд, стоит стремиться, если вы эксперт и живете не в фантазиях, а в расписании на неделю.
К чему имеет смысл прийти эксперту в диалоге с нейросетью
Когда я смотрю на свой собственный путь и истории клиентов, вырисовывается довольно приземленный, но устойчивый образ совместной работы. Нейросеть не заменяет эксперта и не делает за него «всю сложную работу». Она учится держать вашу рамку, ваш стиль, ваши ограничения и берет на себя ту часть задач, где нужна скорость и аккуратность, но не нужен личный опыт в полном объеме. Это не так звучно, как обещания про «автоматизацию всего», зато хорошо ложится в реальный российский рабочий день.
Помнишь зарисовку из начала, где предприниматель сомневался, что ИИ поймет нюансы его ниши? Мы так и не сделали идеального промпта, который бы «решил все». Зато у него появилась рабочая связка: несколько шаблонов описания роли и аудитории, набор его примеров для «подучивания», списки ограничений и цепочки запросов под типовые задачи. Итог в цифрах — около 12-16 часов в месяц экономии, снижение раздражения от рутины и ощущение, что он больше контролирует процесс, а не зависим от «настроения» модели.
Это честный горизонт, который я вижу сейчас для российских специалистов: не ждать, что нейросеть поймет всю вашу экспертизу как человек, а научиться показывать ей те части своего опыта, которые можно алгоритмизировать, и при этом не снимать с себя ответственность за решения. Если хочешь структурировать эти знания и практиковаться в живых диалогах с ИИ, я продолжаю разбирать такие кейсы и приемы у себя в телеграм-канале про работу с ИИ без истерики, где мы смотрим, как уже сегодня применять эти инструменты в реальной российской повестке.
Для тех, кто готов перейти от абстрактных обсуждений к практике, я бы предложила простой шаг: выбери одну сферу своей работы, где тебя особенно раздражает рутина, и в течение недели сознательно прокачивай под нее диалог с нейросетью. Опиши свою роль, аудиторию, ограничения, добавь 2-3 сильных примера, задай модели вопросы, попроси ее сначала построить структуру, а потом тексты. Не жди волшебства, просто смотри на динамику и фиксируй, сколько времени уходит на правки.
Если захочется больше таких разборов, примеров промптов и аккуратных «разборов полетов» без магического мышления, можно присоединиться к моему спокойному уголку в Telegram — это тот самый канал «ИИ без истерики», где я показываю, как выстраивать с нейросетями отношения как с умным, но живым напарником. Там я иногда выкладываю реальные диалоги, черновики, провальные попытки и удачные находки, чтобы вся эта история с ИИ перестала быть абстрактной «технологией» и стала нормальным рабочим инструментом. Иногда редактируем вместе с подписчиками промпты в комментариях, это такой мини-кораблик для тех, кто не боится посмотреть на свои тексты под углом.
Что ещё полезно учитывать эксперту
Есть несколько вопросов, которые мне регулярно задают, когда речь заходит о том, что нейросеть «знает» об эксперте и как с этим быть.
Вопрос: Можно ли доверять нейросети деликатные данные о клиентах и проектах?
Ответ: Я бы по умолчанию не передавала в модель личные данные, коммерческую тайну и все, что вы не показали бы внешнему подрядчику. Лучше обезличивать кейсы, менять детали, убирать фамилии и точные цифры. Нейросеть отлично работает с абстракциями и схемами, ей не нужны фамилии и ИНН, чтобы помочь вам со структурой или формулировками.
Вопрос: Как часто нужно обновлять «портрет эксперта» и примеры для нейросети?
Ответ: Обычно хватает пересмотра раз в пару месяцев или при смене задач. Если вы заметили, что ваши тексты сильно изменились, а старые примеры уже не отражают ваш уровень, стоит просто добавить новые и сказать модели опираться на них. Не нужно каждый день переписывать описание роли, достаточно реактивно обновлять его, когда меняется реальная практика.
Вопрос: Можно ли использовать одну и ту же настройку для разных типов задач?
Ответ: Базовое описание роли и аудитории можно использовать повторно, это экономит время. Но под каждый тип задач — статьи, письма, инструкции — лучше добавлять отдельные уточнения: формат, объем, степень формальности. Это не усложнение, а способ избежать ситуации, когда модель пишет служебную инструкцию тем же тоном, что и пост для блога 🙂.
Вопрос: Что делать, если нейросеть «забывает» мои настройки в середине диалога?
Ответ: Это нормальная особенность длинных разговоров: часть контекста вытесняется новыми сообщениями. Я просто время от времени кратко повторяю ключевые настройки: кто я, для кого пишу, какие есть ограничения. Если диалог совсем съехал, перезапускаю сессию и даю сжатую версию «портрета эксперта» и ограничений в самом начале.
Вопрос: Имеет ли смысл пытаться обучать одну и ту же модель под себя «навсегда»?
Ответ: Я бы так не формулировала. Лучше думать не про «навсегда», а про настройку под конкретные серии задач. Модели обновляются, меняются платформы, и жесткая привязка к одному контексту может помешать. Практичнее иметь несколько рабочих шаблонов описания себя и уметь быстро переносить их в новые интерфейсы и версии ИИ-инструментов, чем надеяться, что один раз настроите — и все само поедет.