Как превратить описание проблемы в проверяемое задание для AI

Вы открываете чат с AI и замираете перед пустой строкой. Спросить есть о чём, но сначала хочется «правильно» сформулировать запрос: назначить модели роль, описать результат, вспомнить советы из сохранённой подборки промптов — готовых запросов к AI. Получается ещё одна работа, которую нужно сделать до основной.

Накопились заметки, предстоит сложный разговор, хочется разобраться с проектом. Вы можете описать ситуацию, но пока не знаете, какое задание из неё получится.

Начните с рассказа своими словами. Попросите AI пересказать задачу и проверьте, совпало ли понимание. Так может появиться хорошая постановка задачи.

Окончательное решение в первом сообщении не нужно. Но по ходу разговора придётся уточнить, чего вы хотите и какой результат готовы принять.

Сначала расскажите, что происходит

Обычная ситуация: через два дня встреча по проекту, а сведения о нём разбросаны по заметкам. Где-то записаны решения, где-то ваши мысли, где-то вопросы, оставшиеся без ответа. К разговору нужно подготовиться, но непонятно, с какой стороны подойти.

Можно написать «Помоги подготовиться к встрече» — это начало, но модели почти не на что опереться. А можно рассказать подробнее:

Через два дня у меня встреча по проекту. После предыдущих разговоров осталось несколько заметок, в них перемешаны договорённости, мои идеи и вопросы. Хочу понять, что нужно обсудить, чтобы мы снова не разошлись с разным пониманием. Сами заметки пока не прикладываю — сначала помоги разобраться, что из них собрать.

Здесь уже есть причина обращения, видно, где затруднение и что человек собирается делать дальше. Форма результата — список вопросов, справка или повестка — ещё не выбрана, и это нормально: для начала материала достаточно.

Особенно полезны подробности, которые кажутся вам очевидными. Что заметки вели только вы. Что часть фраз записана по памяти. Что на встрече нужно принять одно решение, а остальное можно отложить. Модель этого не знает, пока вы не скажете, и красиво оформленный запрос отсутствующую подробность не восполнит.

Большую задачу начните с «выгрузки из головы»

С новым проектом или большой задачей помогает приём, который удобно называть «выгрузкой из головы». Откройте чат или агента — например, Codex — и расскажите голосом всё, что связано с задачей: замысел, откуда он появился, сомнения. По ходу можно возвращаться к началу и обнаруживать, что какая-то часть идеи пока непонятна вам самим.

Сбивчивый рассказ на этом этапе — нормально. Если сразу превращать его в аккуратное задание, легко потерять подробность, которая потом окажется важной. После рассказа попросите модель пока ничего не делать и объяснить, как она вас поняла. Прочитайте, поправьте неточности, добавьте забытое — иногда нужно несколько проходов.

Голос — лишь один вариант. Можно написать текст, взять заметки или начать с пары предложений. Важнее сохранить смысл, который хотите передать, и проверить, что из вашего объяснения получилось.

Попросите AI пересказать задачу

После длинного рассказа хочется сразу перейти к решению: модель уже предлагает план, остаётся выбрать пункт.

Но сначала задержитесь на её понимании. В примере со встречей пересказ мог бы выглядеть так:

Вы хотите собрать из заметок список вопросов к предстоящей встрече. Нужно отделить записанные договорённости от ваших предложений и отметить места, где не хватает подтверждения. Итог встречи ещё неизвестен — сейчас вы готовите материал для обсуждения.

Такой пересказ легко сверить с замыслом: видно, что модель собирается делать и как трактует записи. А вот другой возможный ответ:

Вам нужна система управления проектом с единым хранилищем договорённостей, ответственными и автоматическими напоминаниями.

Может быть, когда-нибудь такая система пригодится. Но между подготовкой к одной встрече и перестройкой работы с проектом появилось несколько решений, которых вы не принимали. Пропустите этот скачок — и дальше можно долго обсуждать инструменты и структуру базы, а исходная задача останется на месте. Поэтому просьба пересказать понимание полезна ещё до подробного плана: она показывает момент, когда ваш рассказ превратился в чужую версию задачи.

Исправляйте конкретное расхождение

Гладкий ответ легко принять за точный: всё связано, формулировки уверенные, каждый пункт выглядит разумным. Проверяйте по деталям.

Вы хотели подготовить вопросы, а модель составила окончательный план проекта.

Вы упомянули возможный срок — в пересказе он стал согласованной датой.

Вы рассказали о своей идее — ответ называет её решением команды.

Общее «ты неправильно понял» сообщает о проблеме, но почти не помогает её исправить. Укажите место, где изменился смысл:

Систему управления проектом сейчас не выбираем — мне нужен материал только для ближайшей встречи. И дату запуска мы не согласовали: в заметках это моё предложение. Собери понимание заново с учётом этих двух поправок.

Потом перечитайте пересказ: исправленная фраза ещё не значит, что модель пересмотрела все выводы, которые из неё сделала. Такая проверка уточняет и вашу собственную мысль. Возможно, при чтении выяснится, что вы хотите решить сразу несколько задач или пока не можете объяснить, какое решение должно появиться на встрече. Это тоже полезный итог: теперь известно, что осталось неясным.

Найдите вопрос, который меняет следующий шаг

Не всякую неопределённость нужно снимать сразу. Для подготовки к встрече важно, кто будет читать итоговый документ — только вы или все участники: от этого зависит, сколько контекста объяснять и какие личные пометки убрать. А цвет будущей таблицы вряд ли поможет решить, что делать с заметками.

Попросите AI выделить вопросы, от ответа на которые зависит ближайшее действие. Если он вернёт длинную анкету, уточните, с какого вопроса начать и почему. В нашем примере это может быть: «Какое решение вы хотите принять на встрече?» Если ответа нет, так и скажите — тогда первой задачей станет поиск нерешённых вопросов в заметках. Фраза «я пока не знаю» сохраняет реальное состояние работы и полезнее случайного ответа ради заполнения всех пунктов.

Бесконечно улучшать описание тоже не нужно. Когда понятно, какой небольшой результат нужен и как вы его проверите, — пробуйте.

Согласованное описание даёт первое действие

После нескольких уточнений задача может выглядеть так:

Из моих заметок нужно подготовить черновой список вопросов к одной встрече. Отдельно показать явно записанные договорённости и мои предложения. Если статус записи непонятен, отметить это. Новые сроки и обязательства не придумывать.

Теперь можно выбрать ограниченный первый шаг: разобрать один фрагмент заметок и посмотреть, подходит ли результат. Возьмите материал, который допустимо передать выбранному сервису; если в нём есть лишние личные сведения или закрытая информация, подготовьте обезличенный фрагмент. Затем проверьте: не исчез ли важный вопрос, не превратилось ли предложение в договорённость, понятно ли по результату, что вы будете обсуждать.

Эта проба проверяет уже другое — насколько хорошо модель выполняет согласованную задачу. Точный пересказ ещё не гарантирует правильного результата. Если у AI есть доступ к файлам или приложениям, отдельно назовите допустимое действие: например, подготовить черновик в ответе, не меняя исходные заметки. Публикация документа или отправка участникам — следующее, отдельное решение.

Точные инструкции всё равно понадобятся

Начать обычным языком можно, но качество объяснения по-прежнему влияет на работу. Модели нужны исходные сведения, понимание ограничений и формы результата, а вам — способ проверить ответ. Разница в том, что эти условия не нужно собирать в одиночку до первого сообщения: их можно выяснять по ходу диалога.

В примере со встречей точные инструкции появились постепенно — работать с одной встречей, различать предложения и договорённости, отмечать неизвестное. Они выросли из конкретных ошибок понимания. Когда удачный способ повторится несколько раз, сохраните описание как собственный шаблон: в нём будут условия, смысл которых вы понимаете.

Готовый промпт из чужой подборки тоже может помочь, но его придётся сопоставить со своей ситуацией. Шаблон, который требует назначить ответственного и срок каждому пункту, может плохо подойти к записям, где эти решения ещё не приняты.

Практика: разберите одну задачу до начала работы

Возьмите задачу, которую откладываете, потому что её трудно объяснить целиком, — достаточно небольшую, чтобы проверить первый результат. Расскажите, что происходит и где затруднение, что уже пробовали, какой результат нужен (или что пока не знаете). Попросите модель пересказать понимание и сверьте с тем, что имели в виду:

• сохранилась ли исходная цель;
• учтены ли обстоятельства, которые влияют на работу;
• отделены ли ваши решения от предположений модели;
• остались ли неизвестные вопросы неизвестными;
• не расширилась ли задача без вашего решения;
• понятно ли, какой первый результат вы сможете проверить;
• ясно ли, какие действия сейчас разрешены.

Исправьте расхождения и выберите один шаг. Для встречи — разбор одного фрагмента заметок, для текста — один раздел, для расчёта — проверка исходных данных до вычислений. После пробы будет проще решить, что уточнить и стоит ли продолжать тем же способом.

Промпт для начала разговора

Если перед пустой строкой всё равно трудно начать, используйте этот запрос. Он организует обсуждение, но читать ответы и поправлять смысл придётся вам.

Помоги мне разобраться с задачей, которую я пока
не умею точно сформулировать.

Сначала расскажу своими словами, что происходит:

[Опишите ситуацию, можно сбивчиво: что хотите изменить,
где застреваете, что уже пробовали. Если результат или
ограничения пока неясны, так и напишите.]

На первом шаге не выполняй задачу и не изменяй
файлы или данные.

Сначала перескажи, как ты понял мой рассказ:
— что происходит сейчас;
— чего я хочу добиться;
— какие обстоятельства и ограничения существенны.

Отдельно обозначь свои предположения. Не превращай
мои идеи в принятые решения. Если чего-то не знаешь,
сохрани это как открытый вопрос.

Выдели вопросы, ответы на которые нужны для выбора
ближайшего действия. Начни с самого существенного.

Дождись моих поправок и после них обнови описание задачи.
Когда я подтвержу, что описание верное, предложи
один небольшой первый шаг: какой результат мы получим
и как я смогу его проверить.

К выполнению переходи только после того,
как мы согласуем этот шаг.

Формулировки можно менять. Если задача уже понятна, весь разговор заново проходить не нужно. А если описание распадается на несколько целей, сначала выберите одну. Критерий простой: прочитав итоговое описание, вы узнаёте в нём своё намерение и понимаете, с чего начать.

С этого начинается и разговор с нами

Чтобы обсудить задачу с Simplit, готовое техническое задание или знание названий инструментов не нужно. Расскажите, как сейчас устроена работа, что мешает следующему шагу и что вы уже пробовали изменить. Если есть только ощущение «здесь что-то можно сделать удобнее», приведите один конкретный пример. Хорошая задача вполне может начинаться со слов «я пока не знаю, как это сформулировать» — точность появляется в разговоре.

Читать дальше:

• чтобы найти задачу для AI-агента в обычной работе — сначала разберите рабочий день, потом стройте AI-агента;
• чтобы не потерять результат и продолжить работу — куда сохранить результат разговора с AI;
• если AI вам пока нужен только для себя — начните с того, что уже пробуете для себя.

Описать свою ситуацию обычными словами, вместе с сомнениями, можно на бесплатной 30-минутной встрече. Обсудить задачу