Быстрый инжиниринг

Что такое JSON-запросы и почему о них все говорят?

опубликованный Июль 28, 2025

Алекс МакФарланд

Все говорят о подсказках JSON так, будто это новый виток развития искусственного интеллекта.

Послушайте, вот в чем дело.

Как и любая другая «революционная» технология искусственного интеллекта, вызывающая большой ажиотаж, JSON-подсказки — не единственное решение. Это лишь один из способов структурировать входные данные и контекст для ИИ. Вы также можете использовать XML, Markdown и другие форматы.

Настоящий прорыв — это не JSON как таковой. А то, что структурированный ввод данных превосходит неструктурированный. Каждый. Раз.

Но JSON — это формат, который быстро набирает популярность, и на то есть веские причины. Именно его мы и рассмотрим сегодня.

Проблема использования ИИ в настоящее время

Вспомните последний раз, когда вы пытались заставить ChatGPT или Claude сделать что-то конкретное.

Возможно, вы хотели проанализировать отзывы клиентов и выделить ключевые темы. Поэтому вы написали что-то вроде: «Пожалуйста, просмотрите эти комментарии клиентов и определите основные проблемы, которые они обсуждают, распределите их по категориям и укажите, сколько раз каждая проблема упоминалась».

Кажется, все достаточно ясно, не правда ли?

Но вот что должен выяснить ИИ:

Что считается «главной проблемой», а что — второстепенной?
Какие категории следует использовать?
Как следует форматировать вывод?
Следует ли включать прямые цитаты?
Насколько подробным должен быть анализ?

ИИ заполняет все эти пробелы догадками. Иногда он угадывает правильно, иногда — нет. Вот почему каждый раз, когда вы вводите одно и то же сообщение, вы получаете совершенно разные результаты.

Введите запрос JSON

JSON (JavaScript Object Notation) — не новинка. Она существует с начала 2000-х годов. Это просто способ структурировать информацию, удобный для восприятия как людьми, так и компьютерами.

Вот как выглядит тот же запрос отзыва клиента в формате JSON:

{
  "task": "analyze_customer_feedback",
  "analysis_type": "thematic",
  "output_structure": {
    "themes": {
      "include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
      "minimum_mentions": 3
    },
    "categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
    "include_quotes": true,
    "max_quotes_per_theme": 2
  }
}

Видите разницу? Каждое решение чётко выражено. Не нужно гадать.

Почему запросы JSON сейчас становятся все более популярными

Три фактора сошлись воедино, сделав подсказки JSON неожиданно актуальными:

Модели ИИ хорошо справляются с анализом структурированных данных: Современные LLM и агенты видели миллионы примеров JSON в процессе обучения. Они понимают этот формат на уровне интуиции и становится лучше с каждым годом.
Люди осознали, что естественный язык имеет ограничения: После года быстрых обучающих программ по инженерному делу пользователи обнаружили, что никакие тщательные формулировки не сравнятся с четкой структурой.
Последовательность стала критически важной: Поскольку предприятия начали использовать ИИ для реальной работы (а не только для экспериментов), им потребовались предсказуемые результаты.

JSON — это не просто новое форматирование подсказок. Это ещё и новый подход к взаимодействию с ИИ.

Используя JSON, вы не ведёте диалог, а предоставляете спецификацию. И этот сдвиг меняет всё.

Позвольте мне показать вам, что я имею в виду.

Традиционные подсказки против подсказок JSON

Предположим, вы создаете стратегию достижения успеха у клиентов и вам нужен ИИ, чтобы помочь ее структурировать.

Традиционное задание: «Создайте план действий по достижению успеха для нашего SaaS-продукта, охватывающий стратегии адаптации, внедрения и удержания клиентов. Обязательно укажите сроки, ключевые показатели и задачи для каждого этапа».

Подход JSON:

{
  "task": "create_customer_success_playbook",
  "product_type": "SaaS",
  "stages": [
    {
      "name": "onboarding",
      "timeline": "days_0_to_30",
      "required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
    },
    {
      "name": "adoption", 
      "timeline": "days_31_to_90",
      "required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
    },
    {
      "name": "retention",
      "timeline": "days_91_plus",
      "required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
    }
  ],
  "format_requirements": {
    "max_items_per_checklist": 7,
    "metric_format": "specific_number_with_timeframe",
    "tone": "actionable_and_direct"
  }
}

При использовании традиционного формата вы можете получить общее руководство, в котором будет не хватать половины необходимого. С JSON вы получите именно то, что указали, и структурировано именно так, как вам нужно.

Контекстная инженерия с использованием JSON

Вот тут-то и начинается самое интересное.

Тот же принцип применим и к тому, как вы предоставляете контекст ИИ. Вместо того, чтобы вываливать абзацы справочной информации, вы её структурируете.

Например, вместо того, чтобы писать: «Наша компания продаёт программное обеспечение для управления проектами компаниям среднего бизнеса. Мы делаем ставку на простоту использования и возможности интеграции. Наши основные конкуренты — Asana и Monday.com. Наша уникальная ценность — передовые функции автоматизации».

Вы структурируете это следующим образом:

{
  "company_context": {
    "product": "project management software",
    "target_market": {
      "segment": "mid-market",
      "company_size": "50-500 employees"
    },
    "key_differentiators": [
      "ease of use",
      "integration capabilities",
      "advanced automation"
    ],
    "competitors": ["Asana", "Monday.com"],
    "positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
  }
}

Теперь каждая написанная вами подсказка может ссылаться на этот структурированный контекст четко и последовательно.

Когда вы структурируете свои данные таким образом, происходит нечто волшебное: ваши подсказки становятся пригодными для повторного использования и обмена.

Вместо того, чтобы каждый раз переписывать инструкции, вы создаете шаблоны:

{
  "task": "competitive_analysis",
  "competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
  "aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
  "our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
  "output_format": "comparison_table"
}

Просто замените название конкурента и запустите снова. Та же структура, другой анализ, стабильные результаты.

Запрос JSON не является техническим

Вот что удивляет всех: вам не нужно быть технически подкованным, чтобы эффективно использовать JSON.

На самом деле, люди без технических навыков часто добиваются лучших результатов, потому что не заморачиваются слишком сильно. Они просто видят в этом способ чётко структурировать информацию.

Подумайте о том, как вы естественным образом организуете информацию:

Списки покупок имеют категории (продукты, молочные продукты и т. д.)
Повестка дня встречи включает темы и распределение времени.
Планы проектов имеют фазы и результаты

JSON просто навешивает ярлыки на эту естественную организацию.

Ошибки, которые люди допускают на начальном этапе:

Чрезмерное усложнение: Вам не нужны пятиуровневые вложенные структуры. Начните с простого.
Попытка преобразовать все в JSON: Некоторым задачам не нужна структура. Например, для задачи «Напишите забавный заголовок» не нужен JSON.
Забывая об ИИ, все еще нужно помнить о контексте: Структура полезна, но вам все равно нужно предоставить правильную информацию.

Как начать JSON-запросы

Начните с одной конкретной задачи, которую вы выполняете регулярно. Допустим, вы составляете сводки по итогам совещаний.

Шаг 1: Составьте список того, что вам нужно

Приняты ключевые решения
Действия с владельцами
Последующие даты
Обсуждаемые темы

Шаг 2: Структурируйте

{
  "task": "meeting_summary",
  "meeting_date": "2024-07-28",
  "attendees": ["list_names_here"],
  "summary_components": {
    "decisions": {
      "format": "bullet_points",
      "include": ["decision", "rationale", "impact"]
    },
    "action_items": {
      "format": "table",
      "columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
    },
    "discussion_topics": {
      "format": "brief_paragraphs",
      "max_length": "3_sentences_each"
    }
  }
}

Шаг 3: Используйте его вместе с вашим инструментом ИИ

Большинство современных инструментов искусственного интеллекта (ChatGPT, Claude и т. д.) изначально понимают JSON. Просто вставьте его.

Куда все это идет

Мы переходим из эпохи быстрый инжиниринг к структурной инженерии.

Люди, которые понимают этот сдвиг, строят:

Многоразовые шаблоны для распространенных задач
Структурированные базы знаний, на которые может ссылаться их ИИ
Последовательные результаты, на которые можно положиться
Системы, масштабируемые за пределы одноразовых задач

Все остальные продолжают писать параграфы в адрес ИИ и надеяться на лучшее.

Когда ваши данные структурированы:

Ваши результаты предсказуемы
Ваши процессы повторяются
Ваши результаты профессиональны
Ваше время освобождается для реальных размышлений

Выводы

Выполнение запросов JSON — это не технический навык. Это навык мышления.

Речь идёт о том, чтобы быть чётким, а не надеяться на то, что ИИ угадает правильно. Речь идёт о структуре, а не о хаосе. Речь идёт о построении систем, а не о диалогах.

И в мире, где все используют одни и те же инструменты искусственного интеллекта, побеждают те, кто структурирует свое мышление.

Начните с одной задачи. Структурируйте её. Протестируйте. А затем посмотрите, как она изменит результаты вашего ИИ.

Потому что, как только вы увидите разницу, вы зададитесь вопросом, почему все еще этого не делают.

(Спойлер: так и будет. Вы просто первый к этому придете.)

Часто задаваемые вопросы (JSON-запросы)

Как подсказки JSON повышают точность ответов ИИ?

JSON устраняет неоднозначность, явно маркируя каждый фрагмент информации, поэтому ИИ не приходится угадывать, что вы имеете в виду, — он точно знает, что представляет собой каждая точка данных и как ее использовать.

Каковы основные преимущества использования JSON-подсказок по сравнению с текстовыми подсказками?

Вы всегда получаете единообразные форматы вывода, ваши подсказки становятся шаблонами многократного использования, которые можно быстро изменять, и вы полностью контролируете, как структурируется и обрабатывается информация.

В каких сценариях запросы JSON наиболее эффективны для задач ИИ?

Он идеально подходит для повторяющихся задач (например, отчетов или анализа), когда вам нужны определенные форматы вывода, обработка сложных инструкций со множеством параметров или создание многоразовых систем, а не одноразовых запросов.

Как мне структурировать запросы в формате JSON, чтобы получить более качественные результаты?

Начните с перечисления всех необходимых вам переменных (тип задачи, аудитория, требования), затем организуйте их в понятные пары ключ-значение, например {"task": "analysis", "focus": "customer feedback", "output": "bullet points"}.

Какие типичные проблемы возникают при внедрении методов подсказок JSON?

Люди часто чрезмерно усложняют свои первые попытки, используя вложенные структуры, когда сработали бы простые пары «ключ-значение», или пытаются преобразовать творческие задачи в формат JSON, который лучше работает с естественным языком.

Похожие темы:контекстная инженерия JSON ПРОМТ ИНЖИНИРИНГ