Совет, с которого начал Ильдар Мансуров, для конференции про ИИ звучит неожиданно: перечитайте «Пиши, сокращай». И читайте её как руководство по работе с промптами.
Логика здесь прямая. Книга Ильяхова и Сарычевой держится на одной мысли: каждое слово либо работает на задачу, либо мешает ей. Для читателя лишние слова означают усталость и потерю смысла. Для модели у них появляется ещё две цены: токены и вероятность, что она зацепится за второстепенное и уйдёт не туда.
Что Ильдар предлагает убирать из промпта: вежливые «спасибо» и «пожалуйста», которые не несут инструкции; вводные обороты и канцелярит; всё, что не меняет саму задачу. Чем рыхлее формулировка, тем больше в ней мест, где модель может ошибиться.
Два правила, которые заметно меняют результат
Первое: дробить задачу. Просьба оценить эссе сразу по всем критериям даёт размытый ответ. Тот же текст, прогнанный по каждому критерию отдельно, оценивается точнее. Ещё одна деталь из их практики: оценку и обоснование стоит запрашивать в разные поля, тогда результат получается чище.
Второе: выбирать модель под задачу. Самая мощная модель на простой операции не даёт выигрыша в качестве, зато хорошо видна в счёте. В «Истре» классификацию отдают GigaChat Light, потому что это быстро и дёшево. Сложное уходит на Max или на ChatGPT в режиме размышления. В промышленном применении, где запросов тысячи, стоимость перестаёт быть абстракцией.
Как устроена «Истра»
Это AI-помощник в Telegram, построенный на RAG (retrieval augmented generation). Лекцию транскрибируют и превращают в конспект, конспект кладут в базу знаний. Дальше модель отвечает только по этому конспекту и приводит ссылки на источник. Ссылки здесь работают как защита от галлюцинаций: слушатель может проверить ответ и увидеть, если модель начала додумывать.
Вокруг этого ядра собрано остальное. У каждого слушателя свой персональный чат. Есть общие каналы с новостями и админ-панель для менеджеров. И есть тренажёр, который сам генерирует по лекции вопросы с вариантами ответов, причём набор у каждого слушателя свой.
Подводные камни
Ильдар перечислил их без смягчений, и это, пожалуй, самая полезная часть его выступления для тех, кто собирается делать похожее.
Галлюцинации. Модель уверенно сообщает то, чего в источнике нет.
Переключение языка. Русский ответ внезапно продолжается на английском или немецком.
Джейлбрейк. Пользователи находят способы обойти ограничения, и абсолютной защиты от этого нет.
Математика. Считать нейросеть по-прежнему не умеет.
Деградация памяти. В длинном контексте факты из начала диалога теряются.
Имперсонация. Изображать живого участника у бота получается плохо.
Вывод, который он из этого делает: доверяй, но проверяй. Ответственность за ответ остаётся на человеке, а не на модели.
«Истра 1.0» доступна в Telegram, и сам спикер называет её экспериментом. По его оценке, собрать такое можно быстро, никакого rocket science здесь нет.
16–17 сентября пройдёт ИИ.Elements 2026, онлайн. Программа и билеты: elearningelements.ru/ii