Ты гениальный маркетолог с 30-летним стажем 😎

Признавайтесь, было?

Из всех магических приёмов промпт-инжиниринга двухлетней давности задание чат-боту роли, видимо, пережило остальные. В агентских системах я давно этот приём не использую, но часто встречаю у коллег. Поэтому решил покопаться: а работает ли он вообще в 2026 году?

Оказывается, самое частое ожидание от этой техники — мол, модель станет умнее и будет лучше разбираться в моей теме

Фраза в стиле «Ты гениальный авитолог» работает так: она меняет внутренние вероятности следующих генерируемых токенов, смещая внимание модели ближе к указанной предметной области.

В результате модель может начать использовать соответствующую терминологию и стилистические паттерны, которые в её обучающих данных были связаны с авитологами. Поэтому ее ответы действительно могут выглядеть правдоподобнее.

Но умнее она на самом деле не стала. Если модель не обучали на книжках про авитологов, магический промпт новых знаний ей не даст.

А вот для чего роль действительно работает, так это для указания на:

👉 нужный тон и глубину: отвечай смело, дерзко, как будто отнимаешь конфету у 5-летнего ребёнка; 👉 нужный формат ответа: таблица, критерии, что проверять, чего не делать; 👉 нужный фокус: факты, а не креатив.

Например, в актуальном гайде Anthropic так и говорится, что роль — это поведение и тон под задачу, а не точность.

Моё мнение — если вы уже перешагнули этап чат-ботов и перешли на этап агентов, то такие техники теряют актуальность, а их функцию всё больше выполняют качественно написанные скиллы.

— AI в рабочих задачах | Личный опыт

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки