Что такое prompt chaining — почему цепочка простых промптов надёжнее одного сложного

Смотри, частая ошибка. Ты пишешь модели один гигантский промпт: «прочитай текст, выпиши ошибки, исправь их, переведи на английский и оформи таблицей». Она делает первые пару пунктов — а про остальные будто забывает. Дело не в тупости модели. Дело в том, что ты навалил в один запрос пять задач сразу. Есть приём надёжнее: разбить всё на цепочку промптов, где каждый шаг делает ровно одно.

Что такое цепочка промптов

Prompt chaining — это когда ты решаешь задачу не одним запросом, а несколькими маленькими по очереди, и результат каждого шага скармливаешь следующему. Как конвейер: первый станок делает деталь, передаёт дальше, второй докручивает, третий красит. Каждый промпт в цепочке — один понятный шаг, а не «сделай мне всё и сразу».

Как это выглядит на примере

Задача: превратить сырые голосовые заметки в аккуратный пост. Одним промптом выходит каша. Цепочкой — три чистых шага:

1. Черновик. «Собери из этих заметок связный черновик поста, ничего не выдумывай сверх текста.»
2. Критика. «Вот черновик. Найди 3 слабых места: где мысль мутная, где не хватает примера.»
3. Переписывание. «Перепиши черновик, устранив ровно эти три замечания.»

Каждый шаг получает на вход результат прошлого. Модель на каждом шаге думает об одной вещи — и делает её хорошо. Что получится: на выходе пост, который сам себя один раз отредактировал. Разница с «напиши мне сразу хороший пост» слышна на глаз.

Почему цепочка бьёт один запрос

Три причины, и все практичные:

• Фокус. Одна задача за раз — меньше шансов, что модель что-то уронит по дороге. Как и с хорошо сформулированным промптом: чем уже задача, тем точнее ответ.
• Контроль. Ты видишь результат каждого шага и можешь вмешаться на середине. Гораздо лучше, чем получить готовый провал в самом конце и гадать, где свернуло не туда.
• Меньше нагрузки на память. Огромный промпт быстро упирается в окно контекста — модель тащит в голове слишком много деталей и начинает путать. Короткие шаги дышат свободнее.

Когда цепочка, а когда один запрос

Не всё надо дробить, иначе утонешь в шагах. Простой вопрос — «переведи эту фразу» — один промпт, без церемоний. Цепочка окупается, когда:

• в задаче несколько разных этапов (собрать → проверить → оформить);
• один шаг зависит от результата предыдущего;
• тебе важно глянуть промежуточный результат, а не только финал.

Правило простое: если ловишь себя на слове «а потом ещё» — это почти наверняка новый шаг цепочки, а не продолжение старого промпта.

Вопрос: чем цепочка отличается от агента?

Порядок шагов в цепочке задаёшь ты сам, заранее и жёстко. Агент решает сам, какой шаг делать следующим, и крутится в цикле, пока не закончит задачу. Цепочка — прямая труба, ты проложил её руками. Агент — труба, которая сама выбирает повороты.

Вопрос: не дороже ли гонять несколько запросов вместо одного?

Формально да, вызовов больше. Но каждый из них короткий и точный, а один раздутый промпт часто приходится переписывать по три раза, потому что модель промахнулась мимо половины задач. На практике цепочка нередко выходит и дешевле, и уж точно предсказуемее — ты платишь за понятные шаги, а не за угадайку.