Экономим часы жизни: автопромтинг и мета-промты для генерации промтов

Мне стало лень каждый раз адаптировать промт для генерации текста под разные страницы или темы. И я подумал: а нельзя ли написать промт, который сможет генерировать адаптированный под тему промт на основе входных данных? Ну, конечно же, можно.

Но чтобы это стало еще проще, мы можем использовать автопромтинг. Это когда ИИ сам делает для себя промт. Gemini 2.5 чудесно справляется с этим.

Промпт 1. Даем нейронке ваше ТЗ или ваш промт + пишем что-то типа такого:

Изучи мое ТЗ для генерации текста для страниц услуг в 2 этапа. Твоя задача — сделать промт, который будет генерировать такое же техническое задание, как у меня в примере, для другой LLM под другую нишу.
Пойми идею этого ТЗ. Оно легко адаптируется под разные темы, объединенные одной структурой.
Опиши мне логику, которую ты понял(а) исходя из ТЗ. (Примечание: если обращаетесь к конкретной модели, можно использовать ее "предпочитаемый" род, если он известен, или оставить универсальное)

Промпт 2. Далее, когда ИИ понял идею, даем уточнение:

Сформируй мета-промт, который получит базовую информацию и сформирует промт для написания статей по теме.
Ты будешь получать от пользователя следующие данные по теме:
[Здесь должен быть список конкретных данных, например: Ключевые слова, Целевая аудитория, Структура статьи и т.д.]
Затем мета-промт собирает все это в единый промт.

Выводы?
Не забывайте говорить спасибо вашим ИИ, ценить их и благодарить за сэкономленные часы жизни.

UDP. Промпт 3. Просим перевести оформление в Markdown
Это язык разметки текста, который понимает любая LLM. Так как выделения жирным, списки и прочее не копируются в диалоговое окно, а они часто важны для правильного контекста.

Гайд Google по промптам (68 стр) за 25 минут: фундаментальное видео для формирования основы

Разобрал основные методы написания промтов, привел свои примеры.

YouTube: https://youtu.be/VlaH-91Z880?si=mcNHDbADl75-oo9Y
ВК: https://vkvideo.ru/video-196995980_456239098
Rutube: https://rutube.ru/video/257403c21dac447dee3f3d6ecdd7cfa2/

Содержание

00:00 Введение и цель урока
• Цель урока - научить делать классные промты для решения задач.
• В отличие от официальной инструкции Google, урок ориентирован на практику и прикладные данные.
• Урок подходит для SEO-специалистов, маркетологов и бизнесменов.

00:56 Использование Google AI Studio
• Google AI Studio позволяет использовать передовые модели и настраивать их.
• Zero Shot Promting без примеров: просто описывайте действия, а не конкретные примеры.
• One Shot Promting: использование примеров для генерации контента.

02:51 Системный и ролевой промтинг
• Системный промтинг: прописывание критериев для выполнения задачи.
• Ролевой промтинг: задание одной и той же темы с разных точек зрения.
• Пример: использование ролей для SEO-анализа и разработки кода.

04:45 Контекстный промтинг
• Контекстный промтинг: использование контекста для улучшения ответов.
• Пример: изучение конкурентов и ниши для создания коммерческого предложения.
• Deep search: глубокое изучение контекста для более точных ответов.

07:32 Заключение и рекомендации
• Рекомендации по использованию Google AI Studio и контекстного промтинга.
• Примеры заданий для самостоятельного выполнения.
• Важность погружения в контекст для улучшения ответов нейросети.

08:29 Step Back Prompting
• Step Back Prompting позволяет нейросети оценивать стратегию по заранее заданным критериям.
• Это помогает избежать субъективности и дает более точный результат.
• Пример: нейросеть оценивает коммерческое приложение по заданным критериям, а не просто оценивает его визуально.

09:26 Chain of Thought
• Chain of Thought позволяет нейросети анализировать и делать выводы.
• Пример: нейросеть разрабатывает структуру сайта, анализируя и записывая свои размышления.
• Это улучшает качество результата по сравнению с простым заданием структуры сайта.

12:17 Генерация цепочек мыслей
• Генерация цепочек мыслей используется в N8N и агентах.
• Пример: оценка контента из топ-1 и нашего контента без указания, где чей контент.
• Это позволяет получить более точный и корректный ответ с высокой вероятностью.

14:10 Независимое мнение
• Для независимого мнения лучше использовать несколько нейросетей.
• Пример: оценка стратегий и идей конкурентов.
• Нейросети могут быть лояльны к пользователю, но важно давать им независимые задания.

15:08 Автоматические агенты
• Автоматические агенты могут самостоятельно выстраивать дерево решений.
• Пример: аудит сайта по SEO-оптимизации.
• Рекомендуется изучить примеры использования и поделиться своим кодом.

16:04 Рассуждение и действия
• Рассуждение и действия позволяют нейросети выполнять действия для улучшения результата.
• Пример: использование Google Search для улучшения структуры сайта.
• Это помогает улучшить качество выполнения задач и получить более точные результаты.

17:00 Использование React и метапромтов
• React важен для использования в N8N и CZ.
• Автоматическое создание промтов помогает в выполнении задач.
• Метапромт создает промт для выполнения задачи, что экономит время.

17:55 Генерация промтов и их использование
• Нейросеть может создавать промты для генерации текста.
• Промты включают важные элементы для генерации качественного текста.
• Это экономит время и позволяет избежать ошибок.

19:48 Генерация кода и его использование
• Gini 2.5 может генерировать код для решения задач.
• Код можно копировать и выполнять в Python.
• Это помогает автоматизировать рутинные задачи.

20:43 Использование скриптов
• Скрипты могут извлекать данные и обрабатывать их.
• Нейросеть помогает создавать качественный код для сайтов.
• Это особенно полезно для тех, кто не умеет работать с кодом.

21:39 Работа с JSON и API

Стартовый пакет закрытого канала будет выглядеть следующим образом:

1. Структурирование SEO-процесса (SEO курс) - онбординг клиента и планирование работ. Я расскажу и покажу, какую информацию от клиента стоит запрашивать. И как построить план работ на основе нее.
2. Мини-Курс: AI для Генерации SEO-Контента. Видео уроки и промты по теме https://www.tg-me.com/closedchannelkotenkov/4
4. Мини-Кейс Агентства. У меня есть сейчас прикольный кейс по ИИ оптимизации. Покажу, как я выстроил процесс, чтобы получить результат.
5. Гайд по Увеличению Дохода SEO-Специалиста - один урок по ведению продаж
7. MVP софта. Переношу с ботов с Coze, который скатился, на N8N с подключением последних моделей по API

Сейчас в каждом направлении ведется работа. Запуск канала и продаж будет, когда это все подготовлю и сформирую дальнейший контент план выхода контента.

Бесплатный Super AI-агент, который вы не должны пропустить

genspark.ai - это супер AI-агент, который автономно выстраивает дерево решения задачи. За ними будущее, где мы сможем избавиться от большого объема рутины в SEO процессах.
Это не coze и n8n, где каждый узел дерева мы должны прописать отдельно. А мы просто пишем промт, и агент сам определяет все нужные действия из него и делает их.

Показал пример выполнения задачи по созданию HTML-прототипа страницы:
https://skr.sh/vVCcqIZZSzI.mp4

Я сейчас тестирую его и радуюсь, как маленький ребенок. Мне завтра идти с друзьями на шашлыки, но мне захотелось слиться и весь день просидеть за тестами. Видимо на это потрачу все свое воскресенье.

Пример моего промта

Задача: Проанализировать контент и структуру страниц конкурентов и на основе анализа создать HTML-прототип для аналогичной страницы нашего сайта.
Шаг 1: Анализ страниц конкурентов.
Найди 10 конкурентов по запросу “Заказать семантическое ядро для сайта”.
Шаг 2: Определение общих структурных блоков.
Ты должен выписать вообще все блоки, которые встречаешь на страницах конкурентов. И элементы, из которых они состоят. Далее посчитать их вес. Чем элемент встречается чаще, тем он важнее.
Шаг 3: Создание HTML-прототипа.
На основе выявленной структуры и порядка блоков из Шага 2, создай базовый HTML-код (прототип) для нашей страницы. Используй стандартные HTML-теги (<h1>, <h2>, <p>, <ul>, <li>, <div>, <button>, etc.). Нужно добавлять CSS. Разработай уникальный контент для каждого блока.Представь результат в виде блока кода HTML.

Чтобы такое реализовать в n8n нужно сделать минимум:

1. Узел приема информации
2. Узел Google-поиска
3. Узел Изучения конкурентов
4. Узел подсчета весов элементов
5. Узел создания текстового прототипа страницы
6. Узел генерации HTML-прототипа

Это займет кучу времени и не факт, что это будет работать нормально.

А genspark.ai сделал все это чисто в одном промте. Он сам построил все эти шаги для себя и выполнил их.

Я сейчас собираю тесты и буду делиться своими результатами и протами на канале. А также запишу обзорное видео.

Успешные примеры выполнения задач с помощью genspark.ai

Очень важно держать в голове мысль, что хоть это и Super AI агент, но ему нужна инструкция на уровне джуна и внятный источник информации.

Я провел еще тесты и поражен. Это то, как я и представлял себе это поколение AI агентов.

1. Анализ коммерческих факторов - успешно

Промт: Сайт + сделать проверку по этому чек-листу + написать ТЗ
Результат: https://page.genspark.site/webpage_pdf/toolu_01Vu6dh6FV2DvzYfsh1SQBML/ТЗ_коммерческие_факторы_resultup.pdf
Коммент: Он взял много лишнего из магазинов. Но нужно отдать должное я попросил его проверить по всему чек-листу.

2. Сделать прототип сайта и наполнить контентом - успешно
Промт: пост выше + добавил, чтобы он наполнил все детально контентом
Результат: https://qiamtujp.genspark.space/
Коммент: Оптимизация страницы по ГАР получилась на 70/100. А я не давал ей ключи и тематические слова.

3. Исследование объема рынка интернет услуг - пойдет
Промт:

Найди 3-5 отчетов или статей, опубликованных с начала 2024 года по сегодняшний день (18 апреля 2025), с данными об объеме рынка 'услуги интернет маркетига' в России. Сделай краткое саммари по каждому найденному источнику: укажи название отчета/статьи, дату публикации, основной вывод об объеме рынка (в евро, если возможно) и указанные темпы роста. Представь результат в виде презентации или дашборда.

Результат: https://wicsuozb.genspark.space/
Коммент: Кривовато, но сойдет.

4. Создание отчета по набору данных - успешно
Промт:

Создай презентацию (например, в формате Google Slides или PowerPoint) из 5 слайдов по итогам гипотетической рекламной кампании нашего 'онлайн-курса латышского B1'. Используй следующие данные: + приложить файл

Результат: https://qgvqoarf.genspark.space/
Коммент: Данные те что нужно. Оформление супер.

Не успешные примеры и мои ошибки скину в комменты.

У меня еще 8к лимитов. Если у вас есть какой-то интересный промт или задача, то скидывайте в комментарии. Я запущу его.

Записал видео по Генспарк https://youtu.be/H73P6nDA6oA?si=uHIgWxntLm5-VqTi

В целом все было в тексте тут на канале, но если интересно посмотреть, как я его использую, то можете посмотреть.

Буквально я и промтинг в мАнус AI. Осторожно! Мат!

P.S. шутка конечно, но очень жизненная. Чтобы получить что-то толковое от Мануса нужно прям постараться. Начну позже постить результаты, промты и свое мнение.
Genspark радует больше. И понятно почему они не стали делать взаимодействие с сайтом перед релизом. Фича то прикольная, но нужно постараться, чтобы пользу получить.

Тест манус №1. Анализ поведения пользователей на сайте с помощью AI

Задача: Найти точки роста для повышения времени пребывания пользователей на странице.

Решение:
Для анализа поведения пользователей можно использовать карты кликов (где чаще кликают) и карты скроллинга (как далеко прокручивают страницу) из Яндекс.Метрики. Можно скачать их через скриншот всей страницы.

Промт:

Я предоставлю карту кликов, карту скроллинга и URL страницы (https://resultup.agency/). Проанализируй данные и страницу, чтобы:
1. Выявить проблемные зоны, снижающие вовлечённость.
2. Предложить решения для увеличения времени на странице на 20%.
3. Составить техническое задание для исправления проблем.
Градиент на картах: красный — высокая активность, синий — низкая.

Тесты:
1. Manus: Результат анализа карты кликов — https://manus.im/share/9ITAhkmJLEUPuWxlPKBeRf?replay=1
2. ChatGPT o3: Результат анализа — https://chatgpt.com/share/680b5f74-edc0-8007-b88d-f5cab57b8a60
3. Аудит юзабилити через Manus: https://manus.im/share/Wyw0bl2SdzIATRIr0t6J6u?replay=1

ChatGPT o3 показала лучшие результаты, так как эффективно анализирует изображения. Genspark точно не подойдёт, так как не использует новейшие модели для анализа изображений.

Выводы:
Метод полезен для SEO-специалистов и владельцев бизнеса. Результаты не будут полными, но дадут идеи для проверки и внедрения.

Промт для разработки экспертного обзора для товаров или тест Манус №2

Промт

Твоя задача разработать страницу обзора для товара "Очиститель воздуха приточный Ballu ONEAIR ASP-80 с нагревом"

Все данные собирай с этих страниц:
Отзывы:

Вопросы находятся тут:

Не используй другие сайты и поиск.

Шаги:
1. собрать отзывы и сделать саммари - выделить главные моменты которые понравились клиенту
2. отдельно собрать вопросы и сделать саммари по вопросам и выделить что больше всего волнует клиентов.
3. По самому рейтинговым (где больше лайков) отзывам сделать скриншот (от 3 до 5)
4. По самому рейтинговым вопросам (или часто повторяющимся) сделать скриншот (от 1 до 3)
5. Разработай страницу обзора товара. Они должна быть от лица эксперта.

Манус справился на 1/5. Оценка была бы больше, если бы не Genspark.

Посмотрите реплей Мануса и результат: https://manus.im/share/TkRrpA11L3S9CjPSM1YHWV?replay=1 (он пытался)

И ход работы Genspark: https://www.genspark.ai/agents?id=0a7c42c4-1cc6-455b-be46-080365c30950

У него не получилось собрать данные с Маркета, но он не отчаялся сделать задачу для пользователя и выстроил свой ход работы, чтобы создать этот обзор. Что сделал бы Genspark за 5 минут, Манус делал бы час, поэтому я не стал перезапускать ему промт со всеми шагами, по которым пошел Genspark.

Разница, как у ChatGPT 3.5 и 4o.

Вывод по этой задаче
Genspark реально можно использовать для создания обзоров товаров для магазинов для нужд SEO.
Со скринами проблемы, но он пытается.

Итоговый промт для создания обзора:
Создай профессиональный обзор товара "[название товара]" в формате HTML-страницы. Следуй этим шагам:
1. Сначала выполни поиск основной информации о товаре, включая:
- Технические характеристики
- Официальное описание от производителя
- Основные функции и особенности

2. Найди и проанализируй видеообзоры товара:
- Используй функцию поиска видео
- Получи транскрипцию содержания видеообзоров
- Обрати внимание на практические тесты и демонстрации
- Изучи специфичную лексику обзорщиков (имитируй их манеру при написании текстов)

3. На основе полученной информации структурируй обзор по разделам:
- Введение с общим описанием товара
- Технические характеристики в удобном формате
- Дизайн и конструкция
- Функциональные возможности
- Особенности использования
- Анализ пользовательского опыта (НЕ копируя прямые цитаты)
- Стоимость и расходы на эксплуатацию
- Рекомендации по установке/использованию
- Выводы с указанием оптимальных сценариев применения

4. При анализе пользовательского опыта:
- Обобщай тенденции в отзывах
- Выделяй повторяющиеся положительные и отрицательные аспекты
- Перефразируй и обобщай мнения без прямого копирования
- Используй экспертный взгляд для контекстуализации отзывов

5. Включи раздел часто задаваемых вопросов на основе обработанных запросов пользователей.

6. Создай финальную HTML-страницу с:
- Профессиональным дизайном
- Логичной структурой и навигацией
- Выделением ключевых моментов
- Возможностью экспорта в PDF

Обзор должен быть написан от лица эксперта, с объективной оценкой преимуществ и недостатков товара, без рекламного тона, но с полезными рекомендациями для потенциальных покупателей.

Выскажу непопулярное мнение по поводу SEO и LLM поиска. Ключевое тут это все же, что в фразе "LLM поиск" есть слово поиск.

В американском Google появилась новая вкладка в поиске https://labs.google/ (в одном ряду с поиском по картинкам и видео). Это новый шаг в сторону ухода от 10 синих ссылок. На фоне этого пошла волна очередной смерти SEO.

Моё мнение по этому поводу:

LLM будут выводить вам результаты своих поисковых алгоритмов. Под которые нужно оптимизировать сайт. Инфопоиск заточенный под рекламу точно мертв, и слава Богу. Но возникает проблема источников свежей информации для LLM. Им как-то придётся всё же делиться или трафиком, или доходом от частоты показа сайтов в их результатах ответов. Останется блогинг и крупные издания.

Но коммерческий поиск останется и станет распределенным. Вместо оптимизации под Google и Яндекс будет оптимизация кучки LLM поисковиков.

Основные факторы ранжирования в AI поисковиках — это релевантность контента запросу и авторитет бренда. А эти штуки не берутся из воздуха. Нужно также понимать, что ищет аудитория, какая информация с наших коммерческих страниц выводится в ответ, как сделать так, чтобы выводился наш сайт, а не сайт конкурента.

Например, люди не перестанут искать юристов. Но будут это делать в GPT и более длинно, типа: "Найди и сравни 30 юристов по семейному праву, которые подойдут под мою задачу .....". И вот перед SEO стоит задачка попасть в эти 30 юристов, которых GPT отберет из 10 000.

Чтобы это понять, мы начнем проводить анализы, смотреть, что он берет, какие фрагменты, сайты. Если это агрегаторы, то регистрироваться в них. Если это личные сайты, то изучать, по каким критериям он их выбрал, и внедрять их на наши сайты.

Классическое SEO постепенно умрет, но оно переродится в поисковый маркетинг под AI алгоритмы. А это даже интереснее.

LLM коммерческий поиск — это слишком лакомый кусочек, чтобы отдать его просто на откуп случаю.

Важная идея, что в любом случае появляется маркетинговый канал, в который сеошникам будет очень легко войти и не остаться без работы. Остальное — это уже нюансы.

Манус — прикольно, но бесполезно

Дотестил Манус на SEO-задачах. Получается сделать что-то прикольное в 1 из 5 случаев. В Genspark это получается делать в 3 из 5 случаев.

Все что он может сделать нормально, сделают лучше обычные ассистенты Gemini 2.5, ChatGPT o3, Claud по подпискам. Даже с таблицами они сейчас работают лучше.

Опыт похож на ChatGPT 3.5. Есть ощущение, что это классно и за этим будущее, но пока применять на практике невозможно. Интересно понаблюдать, как агент «ковыряется» в сайтах, как он начинает делать что-то нормальное, но потом путается и «делает фигню».

А зачем будущее?
Рекомендую пробежаться по этим предсказаниям развития технологий агентов: https://ai-2027.com/. Мы сейчас находимся на этапе «спотыкающихся агентов». Они что-то могут, но вечно где-то спотыкаются. По прогнозу скоро должен появиться Agent-0, который будет на голову превосходить все остальные технологии.

Пару месяцев назад к этому можно было относиться скептически. Но посмотрите на анонс Google AlphaEvolve.

Коротко: AlphaEvolve — это новый «эволюционирующий» помощник-программист от Google DeepMind. Он берёт большие языковые модели Gemini, заставляет их писать код, сам проверяет, что получилось, оставляет лучшие куски и снова их улучшает.

По сути этого я ожидал от Мануса. Что он берет задачу, разбивает и заставляет делать LLM ее до тех пор пока она не будет сделана отлично. Но он вечно косячит.

Попросил GPT найти информацию про AlphaEvolve и описать простым языком на русском: https://chatgpt.com/share/6826f8ff-d888-8007-baeb-327dc56d79a3.

Быстрая визуализация архитектуры или схемы перелинковки сайта в Draw.io с помощью ИИ

Недавно мне было лень визуализировать схему перелинковки сайта. Если попросить это сделать ИИ, он напишет код на Python, сгенерирует схему и выдаст картинку, которую потом будет сложно (или невозможно) отредактировать и полноценно использовать. Genspark тоже может выдать интересный результат, но его также будет не отредактировать.

Немного подумав, я нашёл решение: использовать XML-схемы и Draw.io (app.diagrams.net). Это бесплатный инструмент (или сервис) для создания диаграмм и блок-схем, в который можно быстро импортировать XML-схему, сгенерированную ИИ.

Сам промпт довольно большой, поэтому я оставлю его в комментариях.

Остальное я показал на видео. Работает очень просто.

P.S. Забыл сжать видео перед отправкой. В комментах сжатый вариант.

Иду 31 мая на офлайн встречу "Хороших SEOшников" в Москве с докладом на тему "Автоматизация SEO-процессов с помощью AI".

Будет камерная встреча: до 100 человек, настоящие кейсы, ошибки, победы и понятные обсуждения между теми, кто действительно работает в SEO, а не рисует красивую картинку в ВК.

Организатор Дмитрий Шейнкман — человек благодаря наставничеству которого я смог стартануть SEO-команду и дальше агентство. Регистрация через его ЛС Дмитрий Шейнкман. Цена сейчас 4900.

Что важно:
Атмосфера без "пузомерок" и соревнований.
Открытые доклады — не "как мы удвоили трафик", а "как набили шишки и что реально сработало". Я покажу там 10 примеров автоматизаций, отвечу на вопросы.

Остальные докладчики:

— Дмитрий Севальнев: Почему накрутка ПФ не позволит вам создать компанию, которой можно гордиться.
— Наталья Карлина и Дмитрий Шевцов: Семантическое ядро для сайта: ошибки, актуальные способы для быстрого и для эффективного сбора.
— Сергей Торкунов: Тема уточняется.
— Александр Сергиенко: Внешнее продвижение в Google: многоуровневые редиректы, усиление ссылок уровнями, ссылочныe прогоны, ссылки.
— Дмитрий Кузнецов: SEO-стендап "Исповедь SEO-звезды".
— Максим Козлов: Мифы внутренней оптимизации сайта, которые не дадут позиций.
— Сергей Коновалов: Нестандартные подходы к сети сайтов
— Круглый стол: Куда движется SEO. SEO-стратегии и их эффективность для бизнеса: сегодня и завтра

Код чек-листа про РКН если чек-лист не запускается по ссылке https://gemini.google.com/share/7245334530f4

Можете переписать этот код в Канвас Gemini (его там можно редактировать). Работать с ним и дорабатывать под себя.

Инструкция: закиньте код в диалог и попросите переписать его в Канвас. Обязательно нажмите это https://skr.sh/sVi0RrZGCrt