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.
- 29 окт. 2026 г.pgvector против Qdrant: бенчмарк на 100 000 векторов размерности 1536
- 28 окт. 2026 г.AdaPRA поднял Qwen 80B на 24,5 пункта в data science-лидербордах
- 28 окт. 2026 г.Keystone убрал имя модели из кода: open-source LLM-шлюз добавляет 0,64 мс
- 28 окт. 2026 г.ИБ-инженер за 7 дней собрал MCP-сервер, который пугает ИИ-агента уязвимостями
Соберите рабочего ИИ-агента или сервис своими руками без ручного кода
В Академии Жемала Хамидуна (academy.hamidun.com) открыт бесплатный 72-часовой тест-драйв: интерактивные скетч-уроки по Claude Code и Cursor, живой Tech Radar и готовые шаблоны агентов.
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.