Как я взаимодействую с ИИ-моделями в 2026 году по сравнению с прошлым годом: 3 ключевых изменения

Опытный пользователь Claude и Codex делится тремя конкретными изменениями, которые за последний год преобразили его подход к промптингу AI-моделей. Советы практичны, без лишней воды и ориентированы на разработчиков, регулярно использующих AI-агентов для кодинга.

1. Переход от шаблонов промптов к навыкам

Шаблоны промптов статичны и их трудно передавать. Вместо них автор теперь использует навыки — формализованные шаблоны промптов, которые хранятся в Claude, Codex или на GitHub. Навык пишется один раз, используется во множестве проектов и легко передаётся коллегам. Это заменяет старый подход, когда каждый вёл свой собственный документ с промптами.

2. Приоритет целей над пошаговыми инструкциями

Второе изменение: перестаньте писать жёсткие пошаговые инструкции. Вместо этого описывайте навык или спецификацию так, как если бы вы поручали задачу опытному разработчику: чётко излагайте цель, критерии успеха и предоставляйте весь необходимый контекст. Современные модели сами лучше справляются с декомпозицией шагов. По мере улучшения моделей такой подход остаётся актуальным — не нужно переписывать навыки каждый раз при выходе новой модели.

3. Использование циклов вместо интерактивного промптинга

Для сложных долгоиграющих проектов (например, создание ПО, веб-сайтов или длительных анализов) напишите добротный документ-спецификацию и запустите модель в цикл по нему. В Claude Code команда /loop позволяет модели часами непрерывно самопромптиться по спецификации. В Codex есть аналогичная функция. Это заменяет ручной цикл «промпт-проверка-повтор».

Автор отмечает, что сочетание навыков и приоритета целей над шагами дало наибольший эффект, и рекомендует начать с этого, если можно изменить лишь одно.