Промпт-инжиниринг на Qwen 3.5-Plus: как автоматизировать рутину
Автор показал практическую схему промпт-инжиниринга для рутины на примере Qwen 3.5-Plus. Идея простая: сначала описать цель и контекст, затем разбить задачу на этапы и только после этого собирать финальный промпт с ролью, правилами общения и форматом ответа. Такой подход помогает получать не «средний» текст, а управляемый результат, особенно когда выход должен стабильно попадать в один и тот же шаблон.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Промпт-инжиниринг на Qwen 3.5-Plus показывает, как превратить нейросеть из генератора «средних» ответов в инструмент для регулярной рутинной работы. В качестве примера разбирается полный цикл: от прояснения задачи до готового рабочего промпта.
Почему нейросеть выдает средние ответы?
Нейросеть не понимает задачу по-человечески, а выбирает наиболее вероятный ответ внутри огромного смыслового пространства. Если запрос расплывчатый, модель почти неизбежно выдает безопасный, грамотно написанный, но мало полезный результат.
- 24 окт. 2026 г.Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro: open-weight модель на 3T с контекстом 1 млн токенов
- 24 окт. 2026 г.Moonshot AI представила Kimi K3.1 Pro, первую Pro-версию после теста Kibitz
- 24 окт. 2026 г.Nvidia ведёт переговоры о покупке Reflection AI — стартапа с оценкой $8 млрд
- 24 окт. 2026 г.Alibaba Qwen назвала три опоры Personal Agent: модель, память и экосистема
Соберите и запустите AI-продукт без классического кодинга
Практический интенсив Жемала Хамидуна по вайб-кодингу в Claude Code и Cursor на hamidun.com/vibecoding: от идеи и архитектуры до рабочего продакшн-сервиса, ботов и пайплайнов.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.