Один реддитор прошёл восьмичасовой курс Google AI Essentials и протестировал свыше 30 разных фреймворков и техник промпт-инжиниринга. По его словам, большинство из них оказались лишь вариациями простых идей с красивым названием или узкоспециализированными методами, которые не годятся для универсального применения. В итоге он отобрал 7 фреймворков, которые стабильно дают лучшие результаты в любых сценариях — от копирайтинга до бизнес-стратегий.

Список фреймворков:

1. Meta Prompting — сначала переписать или уточнить промпт, а уже потом отвечать;
2. Chain-of-Thought — пошаговое объяснение рассуждений перед выводом;
3. Prompt Chaining — связывание нескольких промптов, где каждый шаг опирается на предыдущий;
4. Generate Knowledge — структурированные объяснения и примеры;
5. RAG — использование внешних источников (поиск, база данных) для ответа;
6. Reflexion — самооценка и исправление модели;
7. ReAct — комбинация рассуждений, действий и финального ответа.

Главный «бонусный» вывод реддитора: все эти техники работают в разы лучше, если заранее дать ИИ достаточно контекста. Не «задай уточняющие вопросы, если нужно», а «задай уточняющие вопросы, чтобы дать максимально точный и полезный ответ». По его мнению, именно эта разница превращает ответы из общих в действительно ценные и применимые.