OpenAI выпустила собственную библиотеку промптов. И по мне она отстой
OpenAI выпустила библиотеку из 300+ промптов для бизнеса - от менеджмента до маркетинга. Я протестировал их на реальном кейсе и сравнил с собственным кастомным промптом.
Что это значит для бизнеса?
В 2024–2025 году интерес к искусственному интеллекту растёт быстрее, чем к любым другим технологиям. Но у большинства компаний есть одна и та же проблема: они не знают, как правильно работать с ИИ.
Модели становятся мощнее, интерфейсы доступнее, но результат всё равно зависит от того, что именно вы пишете в строке ввода. Хорошие промпты - это новый навык менеджеров и руководителей.
Новость: OpenAI представила свою библиотеку
Недавно OpenAI выпустила собственную библиотеку промптов - ссылка. В ней более 300 готовых примеров, ориентированных на конкретные бизнес-роли:
- менеджеры и руководители
- специалисты по финансам
- продакт-менеджеры
- маркетологи
- customer success
Это первый случай, когда сама OpenAI признала: компании не готовы тратить время на «пробу и ошибку» и нуждаются в готовых сценариях применения ИИ под бизнес-контекст.
Что внутри?
Примеры задач довольно прикладные:
- анализ финансовых данных и подготовка отчётов
- ускорение принятия решений на основе фактов
- формулировка продуктовых гипотез
- создание маркетинговых идей и контента
- помощь в обслуживании клиентов
То есть, OpenAI сделала упор на роли, которые формируют основу любой компании.
Сравнение: OpenAI vs. мой кастомный промпт
Чтобы проверить ценность этой библиотеки, я взял один промпт напрямую из неё и переписал его под свой подход. Задача - создать структуру питч-дека из 5 слайдов для представления нового продукта.
Промпт и результат OpenAI
Мой кастомный промпт и результат
Результат кастомного промпта
Вывод
Разрыв огромный. Промпты из библиотеки OpenAI пока выглядят сырыми и малоприменимыми. Они больше похожи на «идеи для начинающих» или даже просто на стандартные пользовательские запросы.
Для бизнеса пользы в таком виде почти нет. Настоящая ценность промптинга - это умение формализовать контекст, вшить правила и критерии качества, заставить ИИ работать на уровне продукта или бизнеса, а не на уровне общих слов.
Именно поэтому я убеждён: использовать библиотеку OpenAI как готовое решение бессмысленно. Она может быть стартовой точкой для новичка, но экспертный результат достигается только тогда, когда промпт создаётся под задачу, с учётом роли, цифр, форматов и ограничений.