Персона в промпте: научный взгляд на ролевой промптинг

4 мин чтения
Персона в промпте: научный взгляд на ролевой промптинг

«Ты – опытный Python-разработчик». «Act as a senior HR specialist». Такие фразы вы видели тысячу раз. Но работают ли они? Или это психологическое плацебо для пользователя?

Спойлер: работают. Но не так, как вы думаете.

Это вторая статья из серии «Промпт-инжиниринг для начинающих». В первой части мы разобрали 5 элементов структуры промпта. Сегодня погружаемся глубже в один из них – персону.


Что говорит наука

Исследование «Better Zero-Shot Reasoning with Role-Play Prompting» (Kong et al., 2023) показало: назначение роли модели улучшает результаты на стандартных тестах по сравнению с нейтральными промптами.

Но почему?

Модель не «притворяется» экспертом. Она смещает вероятностное распределение токенов в сторону экспертных кластеров знаний.

В огромном пространстве обучающих данных существуют кластеры «экспертных» диалогов и кластеры «любительских» разговоров. Роль – это якорь, который смещает ответы в сторону нужного кластера.

Практический пример

Запрос без роли: «Объясни квантовую запутанность» → Упрощённое объяснение для широкой аудитории

Запрос с ролью: «Ты – профессор физики с 20-летним стажем. Объясни квантовую запутанность» → Академическая лексика, точные формулировки, ссылки на эксперименты


Зачем нужна персона в 2025 году

В моделях 2023–2024 годов роль использовали, чтобы модель стала «умнее». В современных моделях (GPT-5, Claude 4.5, Gemini 3) базовый интеллект настолько высок, что персона выполняет другие функции:

ФункцияОписание
Управление стилемClaude по умолчанию очень вежливый и многословный. Персона «циничного редактора» снимает эту вежливость
Фильтрация источников«Ты – аналитик, использующий только отчёты SEC» – заставляет модель игнорировать блоги и новости
Снижение угодничестваРоль «скептика» уменьшает склонность соглашаться с ложными утверждениями пользователя
Сокращение «воды»Роль «лаконичного эксперта» экономит до 40–50% токенов

Почему «Ты – Стив Джобс» больше не работает

В 2023 году это работало. В 2025 – нет.

Проблема: Модель начинает карикатурно подражать стилю, теряя суть. Самые сильные ассоциации со Стивом Джобсом в обучающей выборке – чёрная водолазка, слова «innovative», «magical», агрессивный стиль и пафос.

Вместо имени используйте функциональный профиль:

Плохо: «Ты – Шерлок Холмс» → Модель скажет «Элементарно» и будет говорить устаревшим языком

Хорошо: «Ты – эксперт по дедуктивному анализу данных. Найди несостыковки в тексте. Используй метод исключения невозможного» → Фокус на методологии, а не на стилизации


Оптимальная формула персоны

Ты – [Роль с уровнем опыта].
Твоя зона ответственности: [конкретная область].
Твой подход: [методология или принципы].
Твой стиль: [формат ответа].
Твои ограничения: [что НЕ делать].

Пример для Product Manager

Ты – Senior Product Manager с 10-летним опытом в SaaS B2B продуктах.
Твоя зона ответственности: приоритизация фич и roadmap planning.
Твой подход: используй RICE framework для оценки идей.
Твой стиль: краткие рекомендации с цифрами, без абстрактных рассуждений.
Твои ограничения: не предлагай фичи без оценки effort и impact.

Когнитивная синергия: несколько ролей в одном промпте

Интересная техника из исследования «Unleashing Cognitive Synergy in Large Language Models»: используйте несколько персон, которые критикуют друг друга.

Ты – команда из трёх ролей: Product Manager, Developer, QA Engineer.
Обсудите идею добавить AI-ассистента в приложение.
Product Manager защищает бизнес-ценность.
Developer указывает на технические риски.
QA Engineer фокусируется на тестируемости.
Представь диалог в формате: [Роль]: Мнение

Модель, играющая роль «адвоката дьявола», находит слабые места в аргументации. Это особенно полезно для бизнес-кейсов, требующих разных точек зрения.


Распространённые ошибки

Ошибка 1: Конфликтующие роли

❌ «Ты – креативный маркетолог и строгий бухгалтер одновременно»

Роли имеют противоречащие ценности. Модель усреднит результат.

✅ «Создай маркетинговую кампанию. Затем переключись в роль CFO и оцени её с точки зрения ROI»

Ошибка 2: Роль без конкретики

❌ «Ты – эксперт. Помоги мне»

«Эксперт» – слишком абстрактно, не даёт модели якоря.

✅ «Ты – эксперт по email-маркетингу в e-commerce. Проанализируй мой welcome email sequence»

Ошибка 3: Имитация вместо функции

❌ «Ты – Илон Маск. Оцени бизнес-план»

Модель будет имитировать стиль Маска, но не применит его методологию.

✅ «Ты – предприниматель, использующий first principles thinking. Разбей план на базовые предположения, проверь каждое»


Что дальше

Персона – мощный инструмент, но это только часть уравнения.

В следующей статье мы разберём, почему AI «забывает» информацию из середины длинных промптов, и как структурировать запросы, чтобы не терять критичные данные.


Практика

Потренируйте разные персоны на mysummit.school/prompts. Попробуйте один и тот же запрос с разными ролями и сравните результаты.

Бесплатный модуль

Освойте ролевой промптинг на практике

В открытом модуле курса – десятки примеров персон для разных задач: анализ, редактура, планирование. С обратной связью от AI.

Детальный разбор инструментов с примерами
Готовые промпты для типовых задач
Навыки безопасного использования AI
Понимание, как измерять ROI
Начать бесплатно →
Без платёжных данных