Irkutsk region, Russian Federation
This article examines the prompt engineer profession through the lens of humanities rather than technical competencies. It argues that user culture is a fundamental professional quality for an artificial intelligence (AI) specialist. Particular attention is paid to the role of the reference and bibliographic apparatus (RBA) as a tool for shaping and manifesting this culture
prompt engineer, reference and bibliographic apparatus, neural network, artificial intelligence
Промпт-инжиниринг, возникший на стыке компьютерных наук, лингвистики и психологии, стремительно эволюционирует от навыка к профессии. Если изначально промпт-инженер воспринимался как «оператор», дающий команды, набор инструкций или формулирующий запрос нейросети, то сегодня его роль трансформировалась в «соавтора», «коммуникатора» (коммуникатор – посредник в передаче информации (проф.-разг.) [2]), ведущую роль в этом взаимодействии на начальном и заключительном этапах играет человек. В этом новом качестве на первый план выходят не только сугубо технические навыки, но и гуманитарные качества, среди которых центральное место занимает пользовательская культура.
Прежде чем говорить о пользовательской культуре, необходимо определить круг основных профессиональных качеств промпт-инженера. К ним традиционно относят:
- лингвистическую чуткость: понимание семантики, синтаксиса, стилистики и прагматики языка для точного формулирования задач;
- логическое и структурированное мышление: способность декомпозировать (декомпози́ция [лат. de- и compositio] - разделение, расчленение какой-л. сложной структуры на составляющие части [1]) сложные задачи на последовательные, логически связанные шаги;
- креативность и экспериментирование: умение подбирать неочевидные формулировки, метафоры и нешаблонные языковые способы подачи информации для достижения уникального результата;
- предметную экспертизу: глубокие знания в той области, для которой создается промпт.
В этот список также необходимо включить пользовательскую культуру - метанавык, который связан со всеми вышеперечисленными компетенциями.
В контексте промпт-инжиниринга пользовательская культура рассматривается как системное качество специалиста, заключающееся в способности ставить себя на место потенциального потребителя результата работы ИИ, понимать его потребности, возможности, ограничения, а также нести ответственность за качество, достоверность и этичность генерируемого контента.
Проявление пользовательской культуры в работе промпт-инженера:
- целеполагание: промпт начинается не с команды, а с вопроса: «Какую проблему я решаю?»;
- контекстуализация: учет фоновых знаний, уровня подготовки целевой аудитории: промпт для научного журнала будет кардинально отличаться от промпта для школьного учебника по той же теме;
- верификация и ответственность: понимание, что ИИ может генерировать ошибки: промпт-инженер не копирует вывод модели без проверки критически важных данных;
- этика и безопасность: предвидение потенциально вредоносного или манипулятивного использования сгенерированного контента и закладывание в промпт соответствующих ограничений.
Таким образом, пользовательская культура – это мост между техническим исполнением промпта и его практической ценностью.
Каким же образом формируется эта культура? Одним из основных инструментов для этого является справочно-библио-графический аппарат – совокупность принципов и методов работы с источниками информации, хотя для промпт-инженера это более широкое понятие.
Роль СБА проявляется в нескольких аспектах:
- Формирование основы для точного контекста.
Задание может быть сформулировано с использованием цитат, связанных с предполагаемым содержанием текста, ссылок на авторитетные обзоры в периодических изданиях, точных определений из энциклопедий, словарей, учебников. Такой подход значительно повышает точность и глубину ответа, так как ИИ использует не отвлеченные статистические языковые модели, а достоверные данные.
- Инструмент верификации.
После получения ответа от ИИ промпт-инженер использует СБА для его проверки. Он не доверяет фактографической информации, предложенной ИИ, а сверяет ее с исходными достоверными источниками. Это профессиональная привычка, отличающая профессионала от новичка.
- Развитие критического и системного мышления.
Работа с массивом информации учит оценивать источники: отличать научные источники от публицистики, первичные источники от вторичных, выявлять потенциальную предвзятость. Эта компетенция напрямую переносится на оценку результатов работы ИИ. Промт-инженер задает вопросы: «На основе каких данных модель пришла к такому выводу?»
- Обеспечение прозрачности и доверия.
Промпт-инженер должен быть готов обосновать результат работы. В некоторых случаях это может быть библиографический список реальных источников, содержащих использованную в промпте информацию.
Таким образом, мы видим, что работа промпт-инженера не сводится к технике составления команд. Ее ядро все больше смещается в область гуманитарных навыков, где пользовательская культура становится одним из ключевых навыков. Она позволяет преобразовать диалог со «статистической моделью» в осмысленную совместную деятельность, результат которой имеет практическую ценность.
Справочно-библиографический аппарат на этом этапе развития цифрового общества выступает не как архаичный пережиток, а как современный инструмент формирования пользовательской культуры. Он является регулирующей основой, которая учит промпт-инженера работать с информацией ответственно, критически, системно, делая приоритетным не удобство запроса, а потребность пользователя в качественном, достоверном и этичном продукте интеллектуального труда. Следовательно, развитие навыков работы с традиционным СБА – это вклад в профессиональный уровень и конкурентоспособность промпт-инженера в будущем.
1. Gramota.ru – spravochno-informacionnyy portal o russkom yazyke - URL: https://gramota.ru/ (data obrascheniya: 17.11.2025).
2. Kuznecov S.A. Bol'shoy tolkovyy slovar' russkogo yazyka / S. A. Kuznecov. – SPb.: Norint, 2000. – 1536 s.
3. Prompt i Prompt inzhiniring. - URL: https: courses.sberuniversity.ru/generative_art/img/13 (data obrascheniya: 17.11.2025).
4. Prompt-inzhiniring ot Bithoven AI. - URL: https://bithoventech.gitbook.io/prompt-inzhiniring-ot-bithoven-ai (data obrascheniya: 17.11.2025).
5. Sil'nyy iskusstvennyy intellekt: Na podstupah k sverhrazumu / A. Vedyahin [i dr.]. - M.: Intellektual'naya Literatura, 2021. - 232 s.
