/summary, /infographic, /flashcards. Вам показывают английское слово с палочкой спереди и предлагают сохранить «секретную команду для врача». Иногда ещё и купить целый сборник.
Если вам продают подборки «секретных» промптов и команд с обещанием решить любые врачебные задачи, вам продают мусор. Нейросети понимают обычные просьбы. Написать «сделай карточки для повторения этой темы» можно без покупки словаря.
Для повторяющейся работы я предлагаю начать с проекта: сохранить инструкции, нужные материалы и образцы результата. В ChatGPT и Claude для этого есть отдельные рабочие пространства. Ниже покажу, как устроить такой проект на примере памяток пациентам.
Почему «секретная команда» может сработать
Модель может понять слово /summary как просьбу кратко пересказать текст. Похожий ответ вы получите на обычную фразу «сделай краткое изложение». Сам по себе слэш не добавляет модели знаний о вашей задаче.
Хотите инфографику? Укажите тему, аудиторию, исходные данные и что надо показать. Можно голосом, если в вашем приложении доступен голосовой ввод. Не требуется специальная формула: OpenAI прямо рекомендует описывать цель, контекст и нужный результат своими словами. Рекомендации OpenAI.
Настоящие команды в приложениях тоже существуют. Они выбирают инструмент или запускают определённое действие; бывают и сокращения, которые пользователь настроил сам. Их назначение зависит от конкретного приложения. Поэтому смотреть надо на документацию и меню вашей версии, а не на обещание «пять секретов для любого ChatGPT». Пример настоящих команд.
Чем подборка из ста промптов усложняет работу
Хороший промпт полезен, когда подходит к задаче. Допустим, вам дали запрос для разбора исследования. В нём указаны дизайн, критерии оценки и нужная структура ответа. На подходящей статье он может сработать хорошо.
Но вы хотите подготовить доклад, объяснить результат пациенту или сравнить несколько публикаций. Требования меняются. Чужую заготовку приходится читать, понимать и переделывать. Если делать это перед каждой задачей, экономия времени получается сомнительная.
Особенно умиляет обещание «просто скопируйте, всё уже настроено». Под кого настроено? Какие источники считать допустимыми? Что делать, если сведений не хватает? Кто проверит ответ?
Пример запроса можно разобрать и чему-то научиться. За настройку процесса под вашу работу тоже есть смысл платить. А количество промптов в архиве само по себе ничего не обещает.
Что хранить в проекте врача
Проект объединяет чаты по одной задаче и материалы, к которым ИИ может обращаться. Постоянные требования вы сохраняете заранее, а в новом чате объясняете, что нужно сейчас. Например, подготовить памятку, сократить её или проверить формулировки.
Для начала достаточно трёх вещей:
| Что добавить | Зачем | Пример для памяток |
|---|---|---|
| Инструкцию | Объяснить работу помощника | Для кого пишет, какие источники использует, что уточняет у врача |
| Рабочие материалы | Дать основу для ответа | Правила подготовки памяток, выбранные врачом источники |
| Проверенные образцы | Показать приемлемый результат | Памятки с нужной структурой, объёмом и тоном |
Добавлять всю библиотеку сразу незачем. Начните с нескольких файлов, назначение которых понятно. Укажите, где лежат обязательные правила, а где только пример оформления. Иначе ИИ может перенести содержание образца туда, где оно не подходит.
Для этого учебного проекта берите общие материалы без персональных данных пациентов.
Где создать проект в ChatGPT и Claude
В ChatGPT новый проект создаётся из боковой панели. Дайте ему понятное имя, например «Памятки пациентам». В меню проекта откройте настройки и добавьте инструкции; рабочие документы загрузите в источники проекта. Такие инструкции действуют внутри выбранного проекта. Инструкция OpenAI.
В Claude откройте раздел Projects в боковом меню или страницу claude.ai/projects. Создайте New Project. Правила внесите через Set project instructions, материалы добавьте в Project knowledge. Одного названия и описания проекта недостаточно: требования к работе надо записать в инструкции. Инструкция Claude.
Кнопки могут называться по-русски или по-английски, а после обновления переехать. Дизайн веб-версии и приложения тоже может отличаться. Ищите три вещи: создание проекта, его инструкции и его файлы. После настройки открывайте новый чат именно внутри нужного проекта.
Как объяснить ИИ правила вашей работы
Для проекта с памятками сначала опишите, что вас устраивает в готовом тексте. Кто его читает, насколько подробно надо объяснять, по каким материалам работать, какие сведения помощник должен уточнить. Это можно сначала наговорить ИИ и попросить оформить в инструкцию, а потом проверить её.
В материалах моего практикума проект памяток собран из инструкции ассистента, правил оформления и образцов. Инструкция объясняет назначение файлов: образцы показывают структуру и тон, но не дают разрешения переносить рекомендации с одной процедуры на другую.
Для своего проекта решите:
- какую работу поручаете помощнику;
- какие источники он должен использовать;
- как должен выглядеть ответ;
- какие сведения ему нельзя додумывать;
- что он обязан оставить на проверку врача.
Фраза «ты лучший врач с тридцатилетним стажем» эти требования не заменяет. Лучше потратить время на описание того, по каким признакам вы примете результат.
Как работать в проекте после настройки
Внутри проекта запрос может быть коротким, потому что общие требования вы уже сохранили. Например: «Подготовь памятку по этой процедуре по правилам проекта». Если для конкретной задачи есть исключения, сообщите их в этом же сообщении.
Дальше вы проверяете результат и просите нужные изменения: сократить до одного листа, объяснить термин, переделать отдельный пункт. Если правка нужна во всех следующих памятках, внесите её в постоянные правила проекта. Разовое пожелание можно оставить в текущем чате.
Не стоит рассчитывать, что любая фраза из старого разговора навсегда стала обязательным правилом. Важные требования храните в инструкции или файлах проекта. Для Claude документация отдельно отмечает: контекст одного чата не становится общим для других только из-за того, что они находятся в одном проекте. Как Claude использует материалы проекта.
Как проверить, что проект помогает
Проверьте проект на трёх задачах: привычной, немного отличающейся от неё и такой, где не хватает исходных данных. Вы увидите, держит ли помощник структуру, переносит ли лишние детали из образца и задаёт ли вопросы вместо догадок.
Один удачный ответ ещё не означает, что всё настроено. Если ИИ повторяет одну ошибку, уточните правило или замените неудачный пример. Если задача разовая, может хватить обычного чата; отдельный проект нужен там, где вы возвращаетесь к похожей работе.
Хорошая инструкция помогает держать требования, но не гарантирует точность каждого ответа. Медицинский текст перед использованием проверяет врач. В частности, надо открыть источники и проверить, подтверждают ли они написанное. Одинаковая структура у двух памяток ещё не означает, что содержание обеих верно.
Зачем врачу контекст-инжинеринг
Контекст-инжинеринг начинается с того, что вы решаете, какие правила, материалы и примеры нужны ИИ для конкретной работы. Проект с понятной инструкцией и проверенными файлами - удобный первый шаг. Термин выглядит сложнее самой начальной настройки.
Для памяток нужны источники и правила медицинского текста. Для разбора исследований - критерии проверки методологии. Для блога - ваша аудитория, голос и образцы публикаций. Эти задачи разумно разделить по проектам, чтобы требования к одной не мешали другой.
Для меня в 2026 году это базовый навык работы с ИИ: объяснить задачу, дать нужный материал, проверить ответ и исправить правила, если ошибка повторяется. Дальше на этой основе можно собирать ассистентов и агентов с инструментами и доступами. Само создание проекта, конечно, не подключает его к клинике и не даёт ему права что-либо отправлять.
От одного помощника к системе в клинике
На практикуме мы подробно настраиваем базового ИИ-ассистента под вашу работу: правила, материалы, примеры и проверку результата. Разбираем, что изменить, когда красивый ответ всё ещё приходится переделывать вручную.
На курсе идём дальше: соединяем помощников, подключаем инструменты и собираем ИИ-систему под задачи врача. У меня она помогает вести работу вокруг пациента от записи на приём до подготовки черновика для ЕГИСЗ. Я подтверждаю решения, проверяю и подписываю документы.
В эту систему входят заполнение медицинской документации по голосу, проверка документов клиники и поиск новых требований. Есть голосовое управление через Алису и работа через умные очки. Это отдельная настроенная система; проекты в чате дают основу для понимания её правил, но сами по себе всех этих действий не выполняют.
Посмотреть, как это устроено в моей практике, можно в статье «Как ИИ-система помогает врачу на примере моей клиники». В соцсетях я выдаю её по слову СИСТЕМА.