Взлёт POML: как новый язык структурирует промпты для эры ИИ

Искусственный интеллект всё глубже внедряется в современные приложения. Но есть скрытая проблема, которую видят не все — промпты. От того, насколько грамотно написаны эти текстовые инструкции, зависит, выдаст ли модель качественный результат или полностью провалит задачу.

Традиционно промпты прячутся в коде: в виде строк, которые дублируются из сервиса в сервис. Чем больше проект, тем труднее их поддерживать. Разработчики сталкиваются с хаосом: сложно отследить изменения, невозможно переиспользовать логику, непонятно, что работает, а что нет.

Именно здесь появляется POML (Prompt-Oriented Markup Language) — лёгкий язык разметки, который делает промпты отдельным активом разработки, а не случайной строкой.

Что такое POML

POML (Prompt-Oriented Markup Language) — это структурированный формат, созданный для хранения и описания промптов. Он напоминает HTML или XML, только вместо веб-страниц описывает диалог с ИИ.

Главная идея: вынести промпты из кода в отдельные файлы и сделать их читаемыми, переиспользуемыми и управляемыми.

Пример «как было» и «как стало»:

Обычный промпт в коде:

String prompt = "Ты — финансовый помощник. Составь краткое описание операций клиента:" + операции;

Структурированный промпт в POML:

<prompt id="customer_summary">
  <system>
    Ты — финансовый помощник банка. Твоя задача — чётко суммировать операции клиента.
  </system>
  <user>
    Составь описание трат клиента на основе данных: {{операции}}
  </user>
  <assistant>
    Раздели расходы по категориям, отметь аномалии и предложи рекомендации.
  </assistant>
</prompt>

Такой подход делает промпт понятным для всех участников процесса — от разработчиков до продакт-менеджеров и аналитиков.

Зачем нужен POML

Когда компании начинают масштабировать работу с ИИ, промпты перестают быть экспериментом и становятся полноценным элементом системы. Возникают проблемы:

дублирование текстов,
неконтролируемые изменения,
отсутствие стандартов.

POML решает эти задачи:

даёт модульность и переиспользование,
легко интегрируется в систему контроля версий (Git),
позволяет работать над промптами разным специалистам параллельно: разработчики подключают код, продакты формулируют логику, эксперты уточняют контент.

Анатомия POML-файла

Каждый файл POML похож на XML или HTML и делится на роли:

system — задаёт тон, правила, персону ИИ;
user — описывает запрос и переменные;
assistant — фиксирует формат и ожидаемый результат.

Пример для задачи антифрода:

<prompt id="fraud_detection">
  <system>
    Ты — ИИ-ассистент, который анализирует подозрительные финансовые операции.
  </system>
  <user>
    Данные по транзакции: {{данные_транзакции}}
  </user>
  <assistant>
    Укажи, выглядит ли операция подозрительной, и поясни в 1–2 предложениях.
  </assistant>
</prompt>

Теперь сразу видно: откуда берётся контекст, какие данные подставляются и каким должен быть ответ.

Как интегрировать POML в проект

Обычно POML-файлы хранятся в отдельной папке (например, /resources/prompts/).

Приложение подгружает их во время работы, подставляет данные и отправляет в LLM.

Пример на Java:

String pomlPrompt = PomlLoader.load("customer_summary.poml");
String filledPrompt = pomlPrompt.replace("{{операции}}", jsonОпераций);

String response = openAiClient.getChatCompletion(filledPrompt);

Главное преимущество — промпты можно обновлять без деплоя приложения. Более того, легко проводить A/B-тесты, просто меняя POML-файлы.

Инструменты для работы с POML

Экосистема ещё только развивается, но уже есть полезные решения для VS Code:

Подсветка синтаксиса — делает теги <system>, <user> и переменные {{данные}} визуально различимыми.
Превью промпта — можно подставить тестовые данные и сразу увидеть итоговый текст.
Валидатор — проверяет закрытые теги, корректность переменных, отсутствие ошибок.

Да, пока это не такой зрелый стек, как у HTML, но уже сегодня эти плагины экономят часы отладки.

Преимущества и ограничения

Плюсы POML:

разделение кода и текста,
переиспользование,
контроль версий и аудит,
читаемость и документированность.

Минусы POML:

кривая обучения для команды,
незрелые инструменты,
лишняя сложность для маленьких проектов,
необходимость парсинга в рантайме.

Лучшие практики команд

держать системные инструкции единообразными во всех промптах;
использовать {{ }} для переменных;
хранить все промпты централизованно в Git;
включать промпты в code review;
строить библиотеку типовых промптов для переиспользования.

Эволюция POML

Автор концепции выделяет четыре стадии развития языка:

Раннее внедрение — экспериментальные проекты, энтузиасты.
Улучшение инструментов — плагины, редакторы, валидаторы.
Стандартизация — общие схемы и best practices.
Интеграция в enterprise — массовое использование в крупных системах.

Будущее POML

POML — это не просто язык разметки. Это культурный сдвиг: промпты становятся активом компании, с которым работают так же серьёзно, как с кодом или данными.

Для корпоративных приложений, где важны прозрачность, повторяемость и масштабируемость, это шаг к новой дисциплине — prompt engineering 2.0.

Заключение

Взлёт POML — сигнал, что эпоха «грязных строк» уходит. Промпты перестают быть временным костылём и превращаются в управляемый элемент экосистемы.

И если HTML упорядочил интернет, то POML может упорядочить будущее ИИ-приложений.

Автор: Алик Завалищев
Энтузиаст в сфере AI и Web3. Создатель приложений и сообществ, посвящённых искусственному интеллекту, автоматизации и агентным технологиям.

Телеграм-канал: @zavalishevs