Практический гайд по технике Plan-and-Solve промптинга: шаблоны и лучшие практики

Современные ИИ-модели могут давать разные ответы на один и тот же запрос, если формулировать его по-разному. Чтобы повысить шансы на полезный ответ, существуют разные техники промптинга. Мы уже писали про техники Chain-of-Thoughts, Tree-of-Thoughts и Few-shot-Prompting.

Еще один метод — Plan-and-Solve Prompting (план и решение) — представляет собой структурированный подход к взаимодействию с искусственным интеллектом, где вы сначала создаёте детальный план решения задачи, а затем последовательно его выполняете. Представьте, что вы отправляетесь в незнакомый город без карты — можно блуждать наугад, но с продуманным маршрутом вы придёте к цели быстрее и без лишних поворотов.

Введение в технику Plan-and-Solve промптинга

Plan-and-Solve работает в два этапа: «Сначала составь план решения, затем выполни его шаг за шагом». Такой подход особенно эффективен со сложными моделями вроде GPT-5 от OpenAI, Claude Sonnet 3.7 или Gemini от Google, где качество ответа напрямую зависит от чёткости инструкций.

Проверьте сразу — если ИИ выдаёт поверхностные или противоречивые ответы, вероятно, не хватает структуры в промпте. Plan-and-Solve решает эту проблему, заставляя модель сначала обдумать подход, а уже потом действовать.

Основные принципы и фундамент

Метод строится на трёх ключевых элементах, которые превращают хаотичный запрос в продуманный диалог:

1. Чёткое определение задачи — не просто «помоги с проектом», а конкретное описание что, зачем и в каких условиях нужно сделать. Это как дать архитектору не просто «построй дом», а техническое задание с размерами, материалами и сроками.
2. Разделение на этапы — сложная задача разбивается на логические блоки. Сначала анализ, затем планирование, потом выполнение. Модель не пытается сделать всё сразу, а движется последовательно, что снижает вероятность ошибок.
3. Предварительное планирование — самый важный элемент. Прежде чем дать окончательный ответ, ИИ должен явно описать свой подход к решению. Это похоже на то, как опытный программист сначала пишет псевдокод, а затем переводит его в рабочий код.

Работает это так: вы даёте задачу и просите сначала создать план. Модель анализирует условия, определяет возможные подводные камни и выстраивает логическую цепочку. Затем, используя этот план как карту, последовательно выполняет каждый пункт. Процесс может занимать чуть больше времени, но результат получается значительно качественнее.

В реальных ситуациях это выглядит как работа с финансовым отчётом: вместо «проанализируй цифры» вы просите «сначала определи ключевые метрики для анализа, затем сравни их с предыдущим периодом, после чего выдели основные тенденции». Модель следует этому плану и выдаёт структурированный, обоснованный ответ.

Лучше проверить сразу — если план получается размытым, уточните задачу перед переходом к решению.

Ключевые преимущества и выгоды

Исследования показывают, что Plan-and-Solve подход улучшает точность ответов примерно на 40% по сравнению с традиционными методами запросов. Но цифры — не единственное преимущество.

Источник: https://arxiv.org/pdf/2305.04091. Разница в решении задачи по методу Zero-shot-CoT (a) и Plan-and-Solve (b). В первом случае модель не составила план и в итоге дала ошибочный ответ.

Какие плюсы есть у Plan-and-Solve:

• Снижение галлюцинаций — когда ИИ «придумывает» факты или выдаёт непроверенную информацию. Структурированный подход заставляет модель проверять каждое утверждение в рамках плана. Это особенно важно для технических тем или работы с данными, где ошибка может иметь серьёзные последствия.
• Улучшение структуры вывода — ответы становятся логичными, последовательными и легкими для восприятия. Вместо хаотичного набора информации вы получаете продуманный план, где каждый элемент обоснован и связан с предыдущим.
• Проще отслеживать логику — если что-то пошло не так, вы всегда можете вернуться к плану и понять, на каком этапе произошла ошибка. Это даёт контроль над процессом, а не просто пассивное ожидание результата.

На практике это ощущается как переход от случайных догадок к методичной работе. Вы не просто получаете ответ — вы понимаете, как к нему пришли. Процесс может казаться медленнее, но это обманчивое впечатление: исправление ошибок в неструктурированном ответе обычно занимает больше времени, чем изначальное планирование.

Проблемы могут начаться, если пропустить этап планирования при работе со сложными вычислениями. Модель может пойти по неоптимальному пути и потратить ресурсы на второстепенные аспекты задачи.

Когда использовать эту технику

Метод не является универсальным решением для всех ситуаций. Есть случаи, где он показывает максимальную эффективность, и ситуации, где проще обойтись традиционным подходом:

• Сложные многоэтапные задачи — например, разработка бизнес-плана, анализ большого объёма данных или создание технической документации. Plan-and-Solve здесь незаменим, так как разбивает монолитную проблема на управляемые части.
• Задачи, требующие последовательных вычислений — математические расчёты, финансовое моделирование, статистический анализ. Планирование предотвращает потерю промежуточных результатов и обеспечивает точность на каждом этапе.
• Творческие проекты со структурными требованиями — написание статей по определённому формату, создание сценариев, разработка учебных программ. Метод помогает соблюсти баланс между креативностью и структурой.

Базовый шаблон выглядит так:

Сначала спланируй, затем реши.

План: [здесь модель описывает структурированный подход к задаче]

Решение: [здесь следует пошаговое выполнение согласно плану]

Для простых вопросов вроде «какая погода в Москве?» или «переведи слово» метод избыточен — достаточно прямого запроса. Но когда задача требует размышлений, анализа или состоит из нескольких взаимосвязанных частей — Plan-and-Solve становится вашим главным инструментом.

В начале проверьте — если задача решается одним действием или ответ очевиден, не усложняйте. Техника наиболее полезна там, где действительно нужен продуманный подход, а не быстрый ответ.

Вы почувствуете разницу сразу: вместо хаотичного потока информации получите чёткий, обоснованный результат, где каждый шаг логически вытекает из предыдущего. Это меняет ощущение от работы с ИИ — от случайного генератора к предсказуемому партнёру по решению задач.

Основные принципы и методология

Чёткость и конкретность инструкций

Чёткие инструкции — это точные, однозначные формулировки, которые оставляют моделям ИИ минимум пространства для неправильного толкования. Когда вы говорите «проанализируй», модель может выбрать любой из десятков методов анализа. Когда вы указываете «сравни показатели A и B по критериям X, Y, Z за последние 3 месяца» — вы получаете именно то, что нужно. Это не способ обойти систему — общие принципы эффективного взаимодействия с ИИ-моделями описывает в рекомендациях даже OpenAI.

Размытые инструкции приводят к размытым результатам. Это как попросить таксиста «поехать куда-нибудь» вместо указания конкретного адреса. Модель потратит вычислительные ресурсы на догадки, а вы получите ответ, который лишь отдалённо соответствует ожиданиям.

Работает это через механизм ограничения пространства поиска. Каждое уточнение сужает область возможных ответов. «Напиши текст» — тысячи вариантов. «Напиши коммерческое предложение для IT-компании объёмом 500 слов» — уже сотни. «Добавь три конкретных кейса и таблицу сравнения с конкурентами» — десятки. Чем уже коридор, тем точнее попадание.

В реальной практике это выглядит как переход от общих пожеланий к техническому заданию. Вместо «помоги с маркетингом» вы говорите «составь план продвижения нового продукта в соцсетях на 2 недели: определи целевую аудиторию, выбери 3 основные платформы, подготовь контент-план с темами постов». Модель понимает рамки задачи и не тратит силы на второстепенное.

Сразу обратите внимание — если в ответе слишком много «воды» или общих фраз, скорее всего, проблема в изначальной формулировке запроса. Уточните критерии качества и конкретные ожидания.

Пример правильного подхода:

Не "сделай анализ", а:
- Проанализируй отчёт о продажах за Q2 2025
- Выдели 3 продукта с наибольшим ростом и 3 с падением
- Рассчитай средний чек по каждой категории
- Предложи рекомендации для слабых позиций с конкретными цифрами

Такая детализация экономит время на переспросах и уточнениях. Модель с первого раза понимает, что именно нужно сделать и в каком формате представить результат.

Контекстуализация и предоставление фона

Контекст — это не просто дополнительная информация, а система координат для понимания задачи. Без контекста модель работает в вакууме, с контекстом — учитывает нюансы и особенности вашей ситуации.

Представьте разницу между «напиши письмо» и «напиши письмо клиенту, который жалуется на задержку поставки, но является стратегически важным партнёром». Во втором случае модель понимает необходимость балансировать между извинениями и сохранением деловых отношений.

Контекст помогает модели выбрать правильный тон, акценты и глубину проработки. Техническая документация требует одного стиля, образовательный материал — другого, а ответ на жалобу — третьего. Без этих «подсказок» ИИ может выдать формально правильный, но совершенно неуместный результат.

Механизм работы основан на активации релевантных паттернов. Чем больше значимой информации в промпте, тем точнее модель определяет, какие из своих знаний применить. Это как дать врачу не просто «поставь диагноз», а историю болезни, результаты анализов и описание симптомов — точность резко возрастает.

Проблемы будут, если перегрузить промпт нерелевантными деталями. Контекст должен быть именно тем фоном, который влияет на решение, а не сборником случайных фактов.

Практическое применение: при работе с бизнес-задачами всегда указывайте отрасль, размер компании, целевую аудиторию. Для технических вопросов — версии ПО, используемые инструменты, предыдущие попытки решения. Это предотвратит генерацию неподходящих рекомендаций.

Пример с контекстом:

Задача: оптимизировать процессы в отделе
Контекст: отдел продаж из 10 человек в SaaS-компании, средний опыт сотрудников 2 года, текучка 25%, используются CRM, email-рассылки, чат-боты
Цель: снизить время обработки лида с 24 до 4 часов без увеличения штата

С таким контекстом модель предложит конкретные меры для именно вашей ситуации, а не общие советы «улучшите коммуникацию».

Детализированный подход

Детализация — это искусство находить баланс между достаточной конкретикой и информационной перегрузкой. Каждая значимая деталь в промпте уменьшает вероятность ошибки, но слишком много деталей может запутать модель.

Ключевой принцип: детализируйте то, что действительно влияет на результат. Для отчёта важны разделы, структура, ключевые метрики. Для кода — входные параметры, ожидаемый вывод, ограничения. Для текста — тон, целевая аудитория, основные тезисы.

Когда вы пропускаете важные детали, модель вынуждена додумывать их самостоятельно. Часто это приводит к тому, что её предположения не совпадают с вашими ожиданиями. Например, «напиши код» может породить что угодно, а «напиши Python-функцию для валидации email с обработкой исключений» даст конкретный рабочий результат.

Процесс напоминает составление технического задания: вы последовательно закрываете все возможные вопросы, которые могут возникнуть у исполнителя. Что на входе? Что на выходе? Какие ограничения? Какие исключительные ситуации? Какие критерии успеха?

Обратите внимание — если в ответе появляются элементы, которых вы не ожидали, добавьте в следующий промпт явные указания «не предлагать X, Y, Z» или «обязательно включить A, B, C».

Пример детализированного промпта для программирования:

Напиши функцию на Python:
- Принимает список чисел и пороговое значение
- Возвращает словарь с ключами "above_threshold" (числа выше порога) и "below_threshold" (числа ниже порога)
- Обрабатывает пустой список возвратом пустого словаря
- Использует встроенные функции, без внешних библиотек
- Добавь докстринг с примерами использования

Такая специфика практически гарантирует, что результат будет соответствовать требованиям без дополнительных правок.

Стратегия долгосрочного планирования

Долгосрочное планирование — это разбивка сложных задач на цепочку взаимосвязанных этапов с чёткими контрольными точками. В отличие от простых запросов, где важен немедленный результат, здесь вы строимаршрут к цели с промежуточными остановками.

Сложные проекты — разработка программного обеспечения, исследовательские работы, бизнес-планирование — невозможно качественно выполнить одним действием. Нужно последовательное движение от общего к частному, от концепции к деталям, от анализа к синтезу.

Преимущество такого подхода в предотвращении «тупиковых ветвей». Когда модель сначала создаёт общий план, вы можете оценить его логику и внести коррективы до начала ресурсоёмкого выполнения. Это как проверить чертёж перед строительством дома — дешевле исправить на бумаге, чем переделывать готовое.

Механизм основан на итеративном уточнении. Сначала создаётся каркас решения, затем каждый элемент каркаса наполняется конкретным содержанием. На каждом этапе проверяется соответствие исходным требованиям и согласованность с предыдущими шагами.

Ели пропустить этап проверки плана и сразу перейти к исполнению, результат может оказаться хуже ожиданий. Всегда оценивайте логическую целостность предложенного подхода перед тем, как давать добро на выполнение.

Практическое применение для бизнес-задач:

Задача: разработать стратегию выхода на новый рынок
Этапы:
1. Анализ рынка (конкуренты, регулятория, потребители)
2. SWOT-анализ наших возможностей
3. Выбор целевых сегментов
4. Разработка маркетингового плана
5. Определение KPI и метрик успеха
После каждого этапа — проверка соответствия общим целям

Ощущается процесс как движение с картой: вы всегда видите, где находитесь, куда двигаться дальше и сколько примерно осталось до цели. Это снижает когнитивную нагрузку и даёт чувство контроля над сложным проектом.

Пошаговая методология

Методология Plan-and-Solve — это не просто «сначала подумай, потом делай», а строгая последовательность действий, которая превращает хаотичное взаимодействие с ИИ в управляемый процесс.

Этап определения проблемы — фундамент всего решения. Здесь нужно максимально чётко сформулировать что именно нужно решить, какие данные известны, что является неизвестным, какие ограничения существуют. Хорошее определение проблемы уже содержит половину решения.

Пример структурированного подхода:

Проблема: низкая конверсия на сайте
Известно: 
- Текущая конверсия 1.2% 
- Основной трафик из поиска
- Среднее время на сайте 45 секунд
Неизвестно:
- На каких этапах теряются пользователи
- Какие элементы интерфейса вызывают проблемы
Ограничения: нет доступа к аналитике поведения, только метрики Google Analytics
Желаемый результат: рекомендации по увеличению конверсии до 2.5%

Фаза планирования — создание дорожной карты решения. План должен быть достаточно детальным, чтобы направлять выполнение, но достаточно гибким, чтобы допускать корректировки. Ключевой принцип: каждый пункт плана должен быть выполнимым и вести к следующему логическому шагу.

Хороший план отвечает на вопросы: с чего начать? какие шаги предпринять? в какой последовательности? как проверить успешность каждого этапа? что делать в случае проблем?

Фаза выполнения — последовательная реализация плана с постоянной проверкой. Важно не просто механически выполнять пункты, а отслеживать промежуточные результаты и их соответствие ожиданиям. Если что-то пошло не так — вернуться к плану и скорректировать подход.

Лучше проверить сразу — после каждого значимого шага задавайте себе вопрос: двигает ли это меня к цели? Если ответ «не уверен», возможно, нужна корректировка плана.

Пример полного цикла для технической задачи:

Проблема: база данных работает медленно
План:
1. Проанализировать текущие запросы на предмет узких мест
2. Проверить индексы и их использование
3. Оптимизировать 3 самых медленных запроса
4. Протестировать производительность после изменений
Выполнение:
[модель последовательно проходит каждый пункт, предоставляя детали]

Процесс ощущается как сборка сложного механизма по инструкции: вы знаете, какую деталь брать следующей, как её установить и как проверить правильность. Это снижает стресс от работы со сложными задачами и даёт уверенность в результате.

Важный нюанс — методология не является жёсткой догмой. Для разных типов задач пропорции между планированием и выполнением могут меняться. Технические задачи часто требуют более детального планирования, творческие — больше свободы в исполнении при сохранении общей структуры.

Попробуйте применить эту методологию к своей текущей задаче: явно сформулируйте проблему, создайте пошаговый план, затем последовательно его выполняйте. Разница в качестве результата станет заметна практически сразу.

Структуры и шаблоны промптов

Когда вы освоили базовые принципы Plan-and-Solve, наступает время перейти к практической реализации. Структурированные шаблоны — это готовые схемы, которые превращают теорию в работающие инструменты. Они экономят время, снижают вероятность ошибок и обеспечивают предсказуемо высокое качество ответов.

Базовые шаблоны «Планируй и решай»

Базовые шаблоны — это отправная точка для работы с методикой «Планируй и решай». Они обеспечивают минимальную, но достаточную структуру для большинства задач.

Стандартный двухэтапный шаблон подходит для задач средней сложности, где важно разделить мышление и исполнение. Формат «сначала план, потом решение» заставляет модель явно демонстрировать ход мыслей перед тем, как перейти к действию.

Сначала спланируй, потом реши.

План: [здесь модель создаёт структурированный подход к задаче]
Решение: [здесь следует пошаговое выполнение согласно плану]

Расширенный шаблон с проверкой добавляет третий этап — верификацию результата. Это особенно полезно для задач, где точность критически важна: вычисления, анализ данных, технические расчёты.

Планируй и решай с проверкой:

Этап планирования: [детальный план решения]
Этап выполнения: [реализация плана шаг за шагом]
Проверка: [проверка правильности решения и соответствия исходным условиям]

Шаблон для начинающих с заполняемыми полями помогает привыкнуть к структуре. Вы просто подставляете свою задачу в готовую форму — это снижает когнитивную нагрузку при освоении методики.

Задача: [опишите вашу задачу здесь]

ПЛАН:
- Шаг 1: [модель определяет первый шаг]
- Шаг 2: [второй логический шаг]
- Шаг 3: [завершающий этап планирования]

РЕШЕНИЕ:
[модель выполняет план последовательно]

Лучше начать с простого — если задача новая или необычная, используйте базовый двухэтапный шаблон. Он даёт достаточно структуры без излишней сложности.

Структурирование с XML-тегами

XML-разметка добавляет чёткие границы между разными частями промпта. Модель лучше понимает, где заканчивается один раздел и начинается другой, что особенно важно в длинных и сложных запросах. Использование XML-тегов для структурирования промптов подробно описано в документации Claude.

Базовая структура с XML создаёт визуально отделённые блоки, которые легко анализировать как человеку, так и ИИ. Теги работают как разделители содержания — они явно указывают, какая информация к какому этапу относится.

Анализ ежемесячных продаж и выявление тенденций



1. Сбор и категоризация данных по продуктам
2. Расчет ключевых метрик: рост/падение, сезонность
3. Сравнение с предыдущими периодами
4. Вывод закономерностей и аномалий



[здесь модель выполняет каждый пункт плана последовательно]



Проверка согласованности вычислений и соответствия исходным данным

Расширенная XML-структура для сложных многоуровневых задач позволяет детализировать каждый аспект решения. Разные типы тегов помогают организовать информацию в иерархическом порядке.

Разработка архитектуры модуля аутентификации




- Определение компонентов системы
- Проектирование взаимодействия между модулями
- Выбор методов аутентификации



- Создание базовых классов
- Реализация методов проверки
- Добавление обработки ошибок



- Юнит-тесты для каждого компонента
- Интеграционное тестирование
- Проверка безопасности




[последовательная реализация каждого раздела плана]

Обратите внимание на согласованность — если вы используете XML-теги в промпте, модель с большей вероятностью ответит в том же формате. Это создаёт предсказуемую структуру диалога.

Ролевые промпты

Ролевые промпты заставляют модель «входить в роль» эксперта, что значительно повышает качество ответов в специализированных областях. Модель активирует соответствующие знания и применяет профессиональные подходы к решению.

Базовый ролевой шаблон задаёт контекст экспертизы, но оставляет свободу в выборе конкретных методов решения. Подходит для ситуаций, где важна глубина проработки, но не требуется жёсткая методология.

Выступи в роли эксперта в [область].
Сначала создай детальный план, затем выполни его.

Роль: Старший финансовый аналитик
Задача: Проанализировать квартальные показатели и выявить области для улучшения

ПЛАН:
[модель создаёт план анализа с позиции финансового аналитика]

РЕШЕНИЕ:
[реализация плана с использованием профессиональной терминологии и методов]

Специализированный ролевой шаблон добавляет конкретные методики и подходы, характерные для данной профессии. Это сужает возможные варианты ответов, но повышает их релевантность.

Роль: Старший архитектор программного обеспечения с 15-летним опытом в микросервисах

Задача: Разработать модуль аутентификации для банковского приложения

ПОДХОД:
- Применить принципы предметно-ориентированного проектирования
- Реализовать модель безопасности Zero Trust
- Обеспечить горизонтальное масштабирование

ЭТАП ПЛАНИРОВАНИЯ:
[архитектурный план с учётом заданных ограничений и принципов]

РЕАЛИЗАЦИЯ:
[техническая реализация с позиции опытного архитектора]

Многоуровневый ролевой шаблон использует несколько экспертных позиций для комплексного рассмотрения проблемы. Особенно эффективен для междисциплинарных задач.

Рассмотрите эту проблему с нескольких экспертных точек зрения:

ЗАДАЧА: Оптимизировать рабочий процесс службы поддержки клиентов

ТЕХНИЧЕСКАЯ ТОЧКА ЗРЕНИЯ (Системный архитектор):
[план технической оптимизации инфраструктуры]

ТОЧКА ЗРЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ ФАКТОРОВ (UX-исследователь):
[рекомендации по улучшению взаимодействия с пользователями]

БИЗНЕС-ТОЧКА ЗРЕНИЯ (Операционный менеджер):
[мероприятия по повышению эффективности и снижению затрат]

ИНТЕГРИРОВАННОЕ РЕШЕНИЕ:
[сводный план, объединяющий лучшие предложения каждого эксперта]

Ролевое погружение ощущается как консультация со специалистом — ответы становятся более детализированными, обоснованными и практичными. Модель меньше «галлюцинирует» и больше опирается на проверенные подходы конкретной области.

Многоэтапные подходы

Многоэтапные подходы разбивают сложные задачи на последовательные фазы с промежуточными проверками. Это предотвращает накопление ошибок и позволяет корректировать направление по мере продвижения.

Итеративный подход с проверкой после каждого значимого шага обеспечивает контроль качества на протяжении всего процесса. Подходит для задач, где ошибка на раннем этапе может сделать бесполезной всю последующую работу.

Сложная задача: [описание сложной многоаспектной задачи]

ЭТАП 1: Первоначальный анализ и структура
- Анализ требований и ограничений
- Создание структуры решения
- Выявление потенциальных рисков
[выполнение и проверка Этапа 1]

ЭТАП 2: Детальное планирование
- Разбивка на управляемые компоненты
- Определение критериев успеха для каждого
- Установление зависимостей и последовательности
[выполнение и проверка Этапа 2]

ЭТАП 3: Последовательное выполнение
- Реализация Компонента A → Проверка
- Реализация Компонента B → Проверка
- Реализация Компонента C → Проверка
[пошаговое выполнение с промежуточными проверками]

ОКОНЧАТЕЛЬНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ И ВАЛИДАЦИЯ:
[объединение компонентов и итоговая проверка]

Подход с возрастающей детализацией начинает с общего обзора и постепенно углубляется в конкретику. Напоминает принцип «матрешки» — каждый следующий уровень раскрывает предыдущий более подробно.

ЗАДАЧА: Разработать комплексную маркетинговую стратегию

УРОВЕНЬ 1: Стратегическая основа
- Анализ рынка и позиционирование
- Определение целевой аудитории
- Ключевое ценностное предложение
[реализация и утверждение стратегического уровня]

УРОВЕНЬ 2: Тактическое планирование
- Выбор каналов и распределение бюджета
- Стратегия контента и сообщения
- Временные рамки и ключевые этапы
[детализация тактических элементов]

УРОВЕНЬ 3: Операционное выполнение
- Конкретные кампании и инициативы
- Создание и распространение контента
- Отслеживание производительности и оптимизация
[конкретные действия и измеримые результаты]

Процесс ощущается как восхождение с страховкой — вы двигаетесь вперёд, но в любой момент можете вернуться и перепроверить пройденный участок. Это снижает стресс при работе со сложными проектами.

Руководство по настройке шаблонов

Готовые шаблоны — это основа, но настоящая эффективность приходит с адаптацией под конкретные задачи и контексты. Кастомизация превращает стандартные схемы в персональные инструменты.

Анализ типа задачи определяет необходимый уровень структуры. Технические задачи обычно требуют более жёстких шаблонов с чёткими этапами проверки, тогда как творческие — больше гибкости в рамках общей структуры.

Для технических задач используйте детализированные шаблоны с явными критериями проверки:

ТЕХНИЧЕСКАЯ ЗАДАЧА: [конкретная техническая проблема]

КРИТЕРИИ ПРОВЕРКИ:
- [измеримый критерий 1]
- [критерий 2]
- [граничные условия]

ПЛАН С КОНТРОЛЬНЫМИ ТОЧКАМИ:
[план с явными точками проверки соответствия критериям]

Для творческих задач подойдут более гибкие структуры:

ТВОРЧЕСКАЯ ЗАДАЧА: [описание творческой задачи]

РУКОВОДЯЩИЕ ПРИНЦИПЫ:
- [ключевой принцип 1]
- [принцип 2]
- [ограничения или требования]

ИТЕРАТИВНЫЙ ПОДХОД:
[цикличный процесс создания-оценки-корректировки]

Адаптация под модель ИИ — разные языковые модели могут по-разному реагировать на одни и те же шаблоны. Claude лучше работает с нарративными структурами, GPT-4 предпочитает чёткие инструкции, Gemini эффективен с визуально отделёнными блоками.

Постепенная оптимизация начинается с базового шаблона, который вы последовательно улучшаете на основе результатов. После каждого использования задавайтесь вопросами: что сработало хорошо? Что можно улучшить? Какие элементы были избыточны?

Лучше сохранять успешные промпты — собирайте особенно эффективные шаблоны с пометками о контексте их использования. Со временем вы создадите библиотеку проверенных решений для разных типов задач.

Критически важный момент — не усложняйте шаблоны без необходимости. Добавляйте элементы структуры только тогда, когда видите, что их отсутствие ухудшает результат. Простые шаблоны часто работают надежнее перегруженных.

Попробуйте начать со стандартного двухэтапного шаблона, затем постепенно добавляйте элементы, которые улучшают качество ответов именно для ваших задач. Правильно кастомизированный шаблон ощущается как персональный ассистент — он понимает ваши потребности и работает предсказуемо эффективно.

Лучшие практики и оптимизация

Стратегии управления контекстом

Контекст в Plan-and-Solve — это рабочая память всего процесса. Без грамотного управления контекстом даже самый детальный план превращается в набор разрозненных действий. Представьте, что вы собираете сложный механизм, но постоянно теряете детали — результат будет далёк от идеала.

Структурированное отслеживание прогресса между сессиями сохраняет преемственность работы. Когда вы возвращаетесь к задаче через несколько часов или дней, модель должна быстро восстановить контекст, а не начинать с чистого листа. Это особенно критично для долгосрочных проектов, где каждый следующий этап строится на результатах предыдущего.

Работает это через создание явных контрольных точек. После завершения каждого значимого этапа фиксируйте ключевые выводы, принятые решения и промежуточные результаты. В следующем промпте вы ссылаетесь на эти данные, создавая цепочку взаимосвязанных контекстов.

КОНТЕКСТ ПРЕДЫДУЩЕЙ СЕССИИ:
- Проанализированы продажи за Q2 2025
- Выявлены 3 проблемных продукта: A, B, C  
- Определены основные причины спада: X, Y, Z

ТЕКУЩАЯ ЗАДАЧА:
На основе предыдущего анализа разработать план восстановления продаж по продуктам A, B, C

Использование структурированных форматов для состояния контекста превращает хаотичную информацию в организованные данные. Таблицы, списки, схемы — всё, что помогает модели быстрее «схватывать» суть предыдущих этапов.

Лучше сразу проверять — если контекст занимает больше 30% нового промпта, вероятно, нужно разделить задачу на более мелкие независимые части.

Контроль формата вывода

Контроль формата вывода — это не просто эстетическое требование. Структурированный ответ проще анализировать, проверять и использовать в дальнейшей работе. Когда модель выдаёт информацию в предсказуемом формате, вы экономите время на её обработку и интерпретацию.

Указание предпочтительных стилей ответа должно быть конкретным и измеримым. Вместо «сделай красиво» используйте чёткие критерии: «представь в виде таблицы с колонками X, Y, Z», «используй маркированный список для перечисления», «выдели ключевые выводы жирным шрифтом».

Процесс ощущается как заказ в ресторане — вы не просто говорите «принеси еду», а конкретно указываете блюда, степень прожарки, гарниры и соусы. Так и с ИИ: чем точнее техническое задание на формат, тем ближе результат к ожиданиям.

ФОРМАТ ОТВЕТА:
- Краткое резюме (не более 3 предложений)
- Таблица сравнения с колонками: Параметр, Текущее значение, Рекомендация, Ожидаемый эффект
- Приоритизированный список действий с сроками
- Примечания и ограничения отдельным блоком

Использование конкретных инструкций вместо запретов — психологически более эффективный подход. «Сгруппируй результаты по темам» работает лучше, чем «не делай сплошной текст». Мозг (и ИИ) лучше реагирует на позитивные формулировки, чем на отрицательные.

Не стоит слишком жёстко ограничивать формат для творческих задач. Находите баланс между структурой и свободы в зависимости от типа задачи.

Интеграция и использование инструментов

Интеграция инструментов превращает Plan-and-Solve из теоретического метода в практический инструмент. Когда модель может не только планировать, но и использовать специализированные средства, качество решения резко возрастает.

Параллельное выполнение независимых операций ускоряет процесс без потери качества. Если в плане есть этапы, которые не зависят друг от друга, их можно выполнять одновременно. Это похоже на работу строительной бригады, где разные специалисты работают над разными частями объекта одновременно.

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ БЛОКИ В ПЛАНЕ:
[Блок A] Анализ данных о продажах (не зависит от других блоков)
[Блок B] Исследование конкурентов (может выполняться параллельно с A)
[Блок C] Опрос клиентов (требует завершения A и B)

Явное указание необходимости действий помогает модели понять, где достаточно размышлений, а где нужны конкретные инструменты или вычисления. «Рассчитай с помощью Python», «проанализируй используя статистические методы», «визуализируй в виде графика» — такие указания активируют соответствующие возможности модели.

Процесс ощущается как работа с хорошо оборудованной мастерской — для каждой задачи есть подходящий инструмент, и вы знаете, когда и какой использовать.

Источник: https://arxiv.org/pdf/2305.04091.  Примеры ответа на запрос по методике Plan-and-Solve (a) и Plan-and-Solve с дополнительными инструкциями (b). Метод PS+ значительно улучшает качество ответа

Лучше сразу уточнять — если модель предлагает решения, которые явно требуют внешних инструментов или данных, которых у неё нет, скорректируйте план в сторону более реалистичных действий.

Снижение ошибок и галлюцинаций

Снижение ошибок и галлюцинаций — это не устранение последствий, а предотвращение причин. В Plan-and-Solve подходе основной инструмент борьбы с некорректной информацией — встроенные механизмы проверки на каждом этапе.

Информационная верификация перед ответом — привычка, которую нужно формировать у модели. Прежде чем использовать какой-либо факт или данные в решении, модель должна явно подтвердить их достоверность или обозначить уровень уверенности.

Работает это через создание «контрольных точек правдивости». На каждом шаге выполнения плана модель проверяет: основано ли это утверждение на предоставленных данных? соответствует ли оно известным фактам? есть ли возможные исключения?

ПРОВЕРОЧНЫЙ ЭТАП В КАЖДОМ РАЗДЕЛЕ:
Утверждение: [формулировка]
Основание: [источник информации или логическое обоснование]
Уровень уверенности: [высокий/средний/низкий на основе доступных данных]

Использование заземлённых подходов (grounded approaches) означает, что каждое утверждение в решении должно иметь явную связь с исходными данными или общеизвестными фактами. Модель учится отличать обоснованные выводы от предположений и догадок.

В процессе это ощущается как движение с компасом — вы постоянно сверяетесь с исходными данными, чтобы не сбиться с курса. Ответы становятся более взвешенными, осторожными в выводах и точными в формулировках.

Магические фразы для снижения галлюцинаций:

- Объясни свои рассуждения пошагово
- Покажи свою работу
- Разбей ответ на чёткие разделы с заголовками
- Основывай ответ исключительно на известных фактах
- Если не уверен, укажи, что не знаешь

Итеративный процесс улучшения

Итеративный процесс улучшения — это признание того, что первая версия решения редко бывает идеальной. Plan-and-Solve становится значительно эффективнее, когда вы рассматриваете его как цикл, а не как линейную последовательность.

Многоуровневая проверка качества на разных стадиях процесса выявляет проблемы до их накопления. После планирования — проверка логической целостности. После каждого этапа выполнения — проверка соответствия плану. После завершения — итоговая верификация всех компонентов.

Процесс напоминает разработку программного обеспечения: сначала прототип, затем альфа-версия, бета-тестирование, и только потом релиз. Каждая итерация добавляет качества и устраняет недочёты предыдущей.

ИТЕРАТИВНЫЙ ЦИКЛ ДЛЯ СЛОЖНЫХ ЗАДАЧ:

ЦИКЛ 1: Базовое планирование и выполнение
- Создание первоначального плана
- Выполнение ключевых этапов
- Выявление слабых мест и пробелов

ЦИКЛ 2: Углубление и детализация  
- Уточнение плана на основе уроков первого цикла
- Добавление недостающих элементов
- Усиление аргументации и доказательной базы

ЦИКЛ 3: Финальная полировка
- Проверка согласованности всех частей
- Улучшение формулировок и структуры
- Добавление заключительных штрихов

Систематический сбор обратной связи от модели на каждом этапе создаёт основу для улучшения. Спрашивайте не только «что сделать», но и «что можно улучшить в подходе», «какие альтернативные методы существуют», «где возможны слабые места».

Ощущается это как работа с умным партнёром, а не с инструментом — вы вместе анализируете результаты и ищете пути оптимизации. Со временем такой подход вырабатывает интуицию для создания более эффективных промптов с первого раза.

Оценивайте эффективность ваших промптов — после завершения сложной задачи потратьте 2-3 минуты на анализ: какие элементы Plan-and-Solve сработали особенно хорошо? что можно улучшить в следующий раз? Эта привычка окупается многократно в долгосрочной перспективе.

Начните с внедрения одного-двух элементов из этого раздела в вашу текущую работу с Plan-and-Solve. Постепенное улучшение процесса приносит больше результатов, чем попытка сразу реализовать все рекомендации. Качество ваших промптов будет расти с каждой итерацией, а результаты станут предсказуемо лучше.

Практические примеры и тематические исследования

Примеры программирования и разработки

Разработка программного обеспечения — идеальная среда для Plan-and-Solve, где каждый этап требует предварительного планирования. Рассмотрим реальный пример создания модуля аутентификации, который демонстрирует разницу между обычным подходом и структурированной методикой.

Обычный запрос часто приводит к фрагментарному решению:

Напиши код для аутентификации пользователей

Результат обычно представляет собой разрозненные функции без единой архитектуры — как строить дом без чертежа, получая случайные кирпичи вместо готовой конструкции.

Подход Plan-and-Solve начинается с проектирования:

Сначала создай детальный план архитектуры модуля аутентификации, затем реализуй код.

ЭТАП ПЛАНИРОВАНИЯ:
- Определи компоненты системы: UserManager, AuthService, SessionHandler
- Спроектируй взаимодействие между модулями
- Выбери методы аутентификации: email/password, OAuth2
- Продумай обработку ошибок и исключительных ситуаций
- Определи требования к безопасности: хеширование паролей, защита от brute-force

ЭТАП РЕАЛИЗАЦИИ:
[последовательная реализация каждого компонента согласно плану]

Результат — целостная система с продуманной архитектурой. Процесс ощущается как сборка конструктора по инструкции: вы знаете, какой элемент за каким следует, и как они соединяются в единое целое.

Обратите внимание в начале — если в коде появляются несогласованные компоненты, вернитесь к этапу планирования и проверьте логику взаимодействия между модулями.

Конкретный пример для Python:

Разработай систему валидации данных пользователя с Plan-and-Solve

ПЛАН:
1. Создать класс UserValidator с методами для проверки email, пароля, имени
2. Реализовать валидацию email через регулярные выражения
3. Добавить проверку сложности пароля (мин. 8 символов, цифры, буквы)
4. Обработать исключения для некорректных данных
5. Протестировать каждый метод отдельно

РЕШЕНИЕ:
[модель последовательно реализует каждый пункт плана]

Такой подход предотвращает типичные ошибки: несогласованность интерфейсов, дублирование функционала, отсутствие обработки крайних случаев.

Приложения для анализа данных

Анализ данных особенно выигрывает от структурированного подхода, где каждая операция должна быть логически обоснована и последовательна. Рассмотрим кейс анализа продаж интернет-магазина.

Традиционный запрос часто даёт поверхностные результаты:

Проанализируй данные о продажах

Ответ обычно содержит общие наблюдения без глубины — как быстрый взгляд на диаграмму без понимания причинно-следственных связей.

Метод Plan-and-Solve превращает анализ в исследовательский проект:

Проведи комплексный анализ продаж за последний квартал используя Plan-and-Solve

ЭТАП ПЛАНИРОВАНИЯ:
1. Предобработка данных: очистка от аномалий, заполнение пропусков
2. Расчет ключевых метрик: средний чек, конверсия, удержание клиентов
3. Выявление тенденций: сезонность, тренды роста/падения
4. Сегментация клиентов по покупательскому поведению
5. Сравнительный анализ с предыдущими периодами

ЭТАП ВЫПОЛНЕНИЯ:
[пошаговое выполнение анализа с промежуточными выводами после каждого этапа]

Процесс ощущается как движение по карте с чёткими ориентирами — вы не просто получаете цифры, а понимаете логику их возникновения и взаимосвязи.

Практический пример для e-commerce:

Проанализируй эффективность маркетинговых кампаний используя структурированный подход

ПЛАН АНАЛИЗА:
- Этап 1: Группировка данных по каналам привлечения (SEO, контекст, соцсети)
- Этап 2: Расчет ROI для каждого канала
- Этап 3: Анализ поведения клиентов из разных источников
- Этап 4: Выявление наиболее перспективных сегментов
- Этап 5: Формирование рекомендаций по перераспределению бюджета

ОБРАБОТКА ДАННЫХ:
[последовательная реализация плана с верификацией на каждом шаге]

Могут быть проблемы, если пропустить этап предобработки данных, последующий анализ может быть построен на некорректных основаниях. Всегда начинайте с проверки качества исходных данных.

Исследования показывают, что структурированный подход к анализу данных улучшает точность выводов на 30-40% по сравнению с интуитивными методами. Это особенно заметно в задачах прогнозирования, где каждое предположение должно быть статистически обосновано.

Творческие и генеративные задачи

Творческие задачи кажутся интуитивными, но именно здесь Plan-and-Solve демонстрирует неожиданную эффективность, обеспечивая баланс между креативностью и структурой.

Обычный творческий запрос часто даёт шаблонные результаты:

Напиши коммерческое предложение для SaaS-продукта

Ответ обычно содержит общие фразы и стандартные формулировки — как множество похожих текстов, которые вы уже видели десятки раз.

Подход Plan-and-Solve создает уникальный контент с продуманной структурой:

Разработай коммерческое предложение используя структурированный творческий процесс

ТВОРЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ:
1. Анализ целевой аудитории: боли, потребности, язык общения
2. Определение уникального ценностного предложения
3. Структура текста: заголовок-проблема-решение-выгоды-призыв
4. Подбор убедительных аргументов и кейсов
5. Выбор тона и стиля, соответствующих бренду

ГЕНЕРАЦИЯ КОНТЕНТА:
[создание текста согласно утверждённой структуре с акцентом на конкретику]

Процесс ощущается как работа с профессиональным копирайтером — вы получаете не просто текст, а стратегически выверенное сообщение с чёткими акцентами.

Пример для генерации образовательного контента:

Создай структурированный урок по основам машинного обучения

ЭТАП ПЛАНИРОВАНИЯ:
- Определи целевую аудиторию: начинающие с техническим бэкграундом
- Выдели ключевые концепции: обучение с учителем/без, классификация, регрессия
- Разработай логическую последовательность тем от простого к сложному
- Подбери практические примеры для каждой концепции
- Продумай проверочные вопросы для закрепления материала

РАЗРАБОТКА КОНТЕНТА:
[генерация урока согласно плану с постепенным усложнением материала]

Проверьте сразу — если творческий контент получается слишком шаблонным, пересмотрите этап анализа целевой аудитории и уточните уникальные характеристики вашего предложения.

Интересное наблюдение: структурированный подход не ограничивает креативность, а направляет её в продуктивное русло. Вместо хаотичного поиска идей вы систематически исследуете различные аспекты задачи, что часто приводит к более оригинальным и релевантным решениям.

Сценарии решения проблем

Решение сложных проблем — область, где Plan-and-Solve показывает наиболее впечатляющие результаты, превращая запутанные ситуации в последовательность управляемых шагов.

Типичный запрос для сложной проблемы часто приводит к поверхностным рекомендациям:

Как уменьшить текучку персонала в IT-компании?

Ответ обычно содержит общие советы вроде «улучшить корпоративную культуру» или «повысить зарплаты» — рекомендации, которые сложно превратить в конкретные действия.

Подход Plan-and-Solve создает дорожную карту решения:

Разработай программу снижения текучки с использованием структурированного подхода

ЭТАП АНАЛИЗА ПРОБЛЕМЫ:
1. Определи основные причины увольнений: интервью с уволившимися, анализ данных HR
2. Выяви ключевые факторы удержания: опрос текущих сотрудников
3. Проанализируй сегменты риска: отделы, должности, уровень опыта
4. Оцени эффективность существующих программ удержания

ПЛАНИРОВАНИЕ РЕШЕНИЯ:
- Тактика для немедленного эффекта: пересмотр онбординга, менторство
- Среднесрочные меры: развитие карьерных путей, программы обучения
- Стратегические изменения: пересмотр системы компенсаций, гибкие условия работы

ДОРОЖНАЯ КАРТА ВНЕДРЕНИЯ:
[детальный план внедрения с сроками, ответственными и метриками успеха]

Процесс ощущается как работа с консультантом по управлению — вы получаете не просто идеи, а реализуемую стратегию с измеримыми результатами.

Пример решения технической проблемы:

Оптимизируй производительность веб-приложения используя методологический подход

ПЛАН ИССЛЕДОВАНИЯ:
- Этап 1: Анализ текущих метрик производительности (Core Web Vitals, время ответа)
- Этап 2: Выявление узких мест: база данных, внешние API, фронтенд
- Этап 3: Приоритизация проблем по влиянию на пользовательский опыт
- Этап 4: Разработка целевых показателей для каждой метрики

СТРАТЕГИЯ ОПТИМИЗАЦИИ:
[поэтапный план оптимизации с фокусом на наиболее критичные области]

У вас может не получиться, если начать оптимизацию без предварительного анализа, можно потратить ресурсы на второстепенные улучшения, не решив ключевые проблемы. Всегда начинайте с диагностики.

Практика показывает, что структурированное решение проблем сокращает время на реализацию на 25-35%, поскольку предотвращает движение в неправильном направлении и минимизирует необходимость переделок.

Анализ сравнительной эффективности

Анализ сравнительной эффективности демонстрирует количественные преимущества подхода Plan-and-Solve в различных условиях и для разных типов задач.

Арифметические задачи показывают драматическую разницу в точности. В исследованиях, где традиционные запросы давали точность 50-60%, подход Plan-and-Solve повышал её до 85-90%. Механизм прост: когда модель сначала планирует шаги решения, она реже пропускает операции и совершает арифметические ошибки.

Пример для финансовых расчётов:

ТРАДИЦИОННЫЙ: "Рассчитай NPV проекта с данными: инвестиции $100K, денежные потоки $30K/год, 5 лет, ставка 10%"

PLAN-AND-SOLVE: 
"Сначала составь план расчета NPV, затем выполни вычисления:
ПЛАН: 
1) Рассчитать дисконтированные денежные потоки для каждого года
2) Суммировать дисконтированные потоки
3) Вычесть первоначальные инвестиции
ВЫПОЛНЕНИЕ: [последовательные вычисления согласно плану]"

Задачи на рассуждение на основе здравого смысла демонстрируют улучшение на 40-50% в тестах типа «Если положить яблоко в холодильник, а через час переместить в морозилку, где оно будет через 2 часа?». Plan-and-Solve заставляет модель явно отслеживать временные и причинно-следственные связи, уменьшая вероятность логических ошибок.

Задачи по кодированию и технические задачи показывают улучшение качества кода на 35-45% по метрикам читаемости, поддерживаемости и соответствия требованиям. Структурированный подход предотвращает типичные ошибки архитектуры и способствует созданию более модульных решений.

Творческие и аналитические задачи демонстрируют увеличение глубины проработки на 50-60%. Вместо поверхностных ответов модель создает детализированные, хорошо аргументированные решения с учётом нюансов и контекста.

Лучше проверить на своей задаче — попробуйте применить оба подхода к вашей текущей проблеме и сравните результаты. Разница обычно становится очевидной после 2-3 экспериментов.

Критически важное наблюдение — эффективность Plan-and-Solve растет с сложностью задачи. Для простых вопросов разница может быть минимальной, но для комплексных проблем структурированный подход становится незаменимым инструментом.

Практический шаг для начала: выберите одну текущую задачу и примените к ней полный цикл Plan-and-Solve. Фиксируйте время выполнения, качество результата и количество итераций для достижения удовлетворительного решения. Большинство пользователей отмечают значительное улучшение уже после первого полноценного применения методики.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Задача: проанализируй эффективность email-рассылки за последний месяц

ПЛАН:
1. Собрать ключевые метрики: открытия, клики, конверсии
2. Сравнить с предыдущим периодом
3. Выявить лучшие и худшие показатели
4. Сформулировать рекомендации по улучшению

РЕШЕНИЕ:
[последовательное выполнение]