Prompt Chaining: когда одной прописки недостаточно Если вы когда-либо пытались сжать целый проект в одну просьбу — Вы уже знаете, как это закончится: требования → решение → план → риски → конечный документ 
 
 
 
 
 Он поднимает шаги, Он забывает об ограничениях. это дает вам «уверенный» ответ, который вы не можете легко проверить, И в тот момент, когда что-то не так, вы не знаете, где произошла ошибка. Подумайте об этом, как о создании рабочего процесса, где каждый промпт является станцией на линии сборки: один шаг в, один шаг выйти, и выход становится входом для следующей станции. Prompt Chaining Другими словами: вы не просите LLM сделать «все сразу». . one thing at a time, reliably 1) Что такое быстрая цепь? Это практика из: Prompt Chaining 
 
 
 
 
 Расщепление большой задачи на более мелкие подзадачи Проектирование специального запроса для каждой подзадачи Передача структурированных выходов с одного шага на следующий Добавление шагов подтверждения + исправления, чтобы цепочка не дрейфовала Это, в основном, «микросервисы мышление», применяемое к LLM рассуждения. Single Prompt vs Prompt Chaining (на простом английском языке) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Dimension 
 Single Prompt 
 Prompt Chaining 
 
 
 
 
 Complexity 
 Good for simple, one-shot tasks 
 Built for multi-step, real workflows 
 
 
 
 
 Logic 
 Model guesses the process 
 You   the process define 
 
 
 
 
 Control 
 Hard to steer 
 Every step is steerable 
 
 
 
 
 Debugging 
 “Where did it go wrong?” 
 You can pinpoint the broken step 
 
 
 
 
 Context limits 
 Easy to overflow 
 Feed data gradually, step-by-step Сложность Хорошо подходит для простых, одноразовых задач Построен для многоступенчатых, реальных рабочих процессов Логика Модель угадывает процесс Ты Процесс Определить Контроль Трудно управлять Каждый шаг управляем Дебютировать «Где это пошло не так?» Вы можете определить сломанный шаг Контекстные пределы Легко переполняется Питание данных постепенно, шаг за шагом Почему это работает (The Real Reason) LLM не отлично подходят для джогинга . multiple goals simultaneously Спросите: «Анализируйте требования, предлагайте функции, оценивайте усилия, устанавливайте приоритеты, а затем напишите план» — и вы установили проблему многоцелевой оптимизации. Объективное и тихое недополучение на остальное. one Prompt Chaining снижает когнитивную нагрузку: . one step → one output → one success criteria 3) Основной механизм: вход → процесс → выход (повторный) В основе Prompt Chaining лежит цепь: 
 
 
 
 Вход: предыдущий вывод шага + любые новые данные  the next prompt with rules + format constraints Process: Выход: структурированный результат для следующего шага Вот простая цепочка, которую вы можете визуализировать: flowchart LR
  A[Raw user feedback] --> B[Prompt 1: Extract pain points]
  B --> C[Prompt 2: Propose features]
  C --> D[Prompt 3: Prioritise & estimate effort]
  D --> E[Prompt 4: Write an iteration plan]
 4) Четыре непереговорных способа построить хорошие цепи 4.1 Sub-tasks must be independent  Связанные и и 
 
 
 Независимый: каждый шаг выполняет одну работу (без перекрытий) Подключен: каждый шаг зависит от предыдущего выхода (нет «плавающих» шагов) Плохие: «Экстракт болевых точек и особенности дизайна» Хорошие: Шаг 1 извлекает болевые точки; Шаг 2 проектирует особенности на их основе. 4.2 Промежуточные выходы должны быть структурированы Свободный текст является хрупким.Следующая просьба может неправильно прочитать его, повторно интерпретировать его или игнорировать его. Используйте структурированные форматы, такие как , , или . JSON tables bullet lists with fixed keys Пример (JSON вы действительно можете проанализировать): {
  "pain_points": [
    {"category": "performance", "description": "Checkout takes > 8 seconds", "mentions": 31},
    {"category": "ux", "description": "Refund button hard to find", "mentions": 18},
    {"category": "reliability", "description": "Payment fails with no error", "mentions": 12}
  ]
}
 Каждая просьба должна явно «наследовать» контекст. Не предполагайте, что модель «помнит, что вы имели в виду».В следующем указании, прямо ссылаться на предыдущий выход: 
 
 «Используя JSON pain_points под pain_points, генерируйте 1-2 функции на элемент...» «Используя JSON pain_points под pain_points, генерируйте 1-2 функции на элемент...» 4.4 Построение в пути сбоя (валидация + ремонт) Каждая цепочка нуждается в «воротах качества»: 
 
 
 
 Проверка: «Содержит ли вывод все необходимые ключи? Ремонт: «Если не хватает, регенерируйте только отсутствующие части» Guardrail: «Макс 2 ретрит; в противном случае верните лучшие усилия + ошибки» Три архитектуры, которые вы будете использовать везде 5.1 Линейная цепь: фиксированные шаги, нет ветвей  the workflow is predictable. Use it when: Пример: ежемесячный отчет о доходах Великобритании (линейный) Предположим, что у вас есть экспорт CSV из магазина электронной коммерции в Великобритании, и вы хотите: 
 
 
 
 Уборка Взгляды Готовый к управлению отчет Step 1 — Data cleaning prompt (outputs a clean table or JSON) SYSTEM: You are a data analyst. Follow the instructions exactly.
USER:
Clean the dataset below.
​
Rules:
1) Drop rows where revenue_gbp or units_sold is null.
2) Flag outliers in revenue_gbp: > 3x category mean OR < 0.1x category mean. Do not delete them.
3) Add month_over_month_pct: (this_month - last_month) / last_month * 100.
4) Output as JSON array only. Each item must have:
   date, category, revenue_gbp, units_sold, region_uk, outlier_flag, month_over_month_pct
​
Dataset:
<PASTE DATA HERE>
 Step 2 — Insights prompt (outputs bullet insights) SYSTEM: You are a senior analyst writing for a UK leadership audience.
USER:
Using the cleaned JSON below, produce insights:
​
1) Category: Top 3 by revenue_gbp, and Top 3 by month_over_month_pct. Include contribution %.
2) Region: Top 2 regions by revenue, and biggest decline (>10%).
3) Trend: Overall trend (up/down/volatile). Explain revenue vs units relationship.
​
Output format:
- Category insights: 2-3 bullets
- Region insights: 2-3 bullets
- Trend insights: 2-3 bullets
​
Cleaned JSON:
<PASTE STEP-1 OUTPUT>
 Step 3 — Report-writing prompt (outputs final document) SYSTEM: You write crisp internal reports.
USER:
Turn the insights below into a "Monthly Revenue Brief" (800–1,000 words).
​
Structure:
1) Executive summary (1 short paragraph)
2) Key insights (Category / Region / Trend)
3) Recommendations (2–3 actionable items)
4) Close (1 short paragraph)
​
Use GBP (£) formatting and UK spelling.
Insights:
<PASTE STEP-2 OUTPUT>
 Линейные цепи скучны наилучшим образом: они предсказуемы, автоматизируются и легко проверяются. 5.2 Разветвленная цепь: выберите путь на основе классификации Следующий шаг зависит от решения (типа, степени тяжести, намерения). Use it when: Классификация клиентских сообщений (Branching) Шаг 1 классифицирует сообщение: SYSTEM: You classify customer messages. Output only the label.
USER:
Classify this message as one of:
- complaint
- suggestion
- question
​
Output format: label: <one of the three>
​
Message:
"My order was charged but never arrived, and nobody replied to my emails. This is ridiculous."
 Затем вы отражаете: 
 
 
 
 Если жалоба → генерировать план реагирования на инцидент Если предложение → производит осуществимость + дорожная карта Если вопрос → генерирует прямой ответ поддержки Обращение с жалобами (например) SYSTEM: You are a customer ops manager.
USER:
Create a complaint handling plan for the message below.
​
Include:
1) Problem statement
2) Actions: within 1 hour, within 24 hours, within 48 hours
3) Compensation suggestion (reasonable for UK e-commerce)
Output in three sections with bullet points.
​
Message:
<PASTE MESSAGE>
 Цепочки разветвления - это то, как вы перестаете относиться к каждому вводу, как к одной и той же проблеме. Looping Chaining: повторяйте, пока вы не достигнете состояния остановки  you need to process many similar items, or refine output iteratively. Use it when: Пример: Списки продуктов, генерируемых партией (Looping) Шаг 1 разделяет список на блоки элементов: SYSTEM: You format product data.
USER:
Split the following product list into separate blocks.
​
Output format (repeat for each item):
[ITEM N]
name:
key_features:
target_customer:
price_gbp:
​
Product list:
<PASTE LIST>
 Шаг 2 круги над каждым блоком: SYSTEM: You write high-converting product copy.
USER:
Write an e-commerce description for the product below.
​
Requirements:
- Hook headline ≤ 12 words
- 3 feature bullets (≤ 18 words each)
- 1 sentence: best for who
- 1 sentence: why it's good value (use £)
- 150–200 words total, UK English
​
Product:
<PASTE ITEM N>
 Требуется цепочка : hard stop rules 
 
 
 
 Процесс точно N элементов, или Повторите не более 2 раз, если число слов слишком длинное, или Остановить, если валидация проходит В противном случае вы создадите самую дорогую в мире бесконечную цепь. Практический чек-лист «Не стреляй в себя» Проблема: промежуточный формат беспорядочен → следующая просьба не удается Сделайте форматирование непереговорным. Fix: Добавьте такие строки: 
 
 
 «Вывод только JSON». Если вы не можете выполнить задание, выйдите: ERROR:FORMAT. Проблема: модель забывает о предыдущих деталях Постоянно повторять «контракт». Fix: 
 
 
 «Используйте массив pain_points из предыдущего выхода». «Не придумывайте дополнительные категории». Название: Loops Never Converge Определите измеримые ограничения + max retries. Fix: 
 
 
 
 «Слово ≤ 200» “Max retries: 2” «Если все еще не удается, верните лучшую попытку + список ошибок» Проблема: выбор филиала неверный улучшить правила классификации + добавить вторую проверку. Fix: Пример : 
 
 
 Жалоба должна содержать негативные чувства и конкретный вопрос. В случае неопределенности, выходной знак: вопрос (требует уточнения). Инструменты, которые делают цепочки менее болезненными Вы можете цепочки просьб вручную (копировать / вставить работы), но инструменты помогают, как только вы выйдете за пределы нескольких шагов. 
 
 
 
 
 n8n / Make: инструменты рабочего процесса с низким кодом для цепочки API-звонков, хранения выходов, запуска оповещений. LangChain / LangGraph: построение цепочек с памятью, разветвлением, ретриями, вызовами инструментов и управлением состоянием. Redis / Postgres: постоянные промежуточные результаты, чтобы вы могли возобновить, проверить и избежать повторных вызовов. Понятие / Google Docs: удивительно эффективен для ранней стадии цепочки «человек в цепи». 8) Как поднять этот уровень Prompt Chaining becomes even more powerful when you combine it with: 
 
 
 
 RAG: добавьте шаг поиска в середине цепочки (например, «документы политики отбора» перед составлением ответа) Ворота человеческого одобрения: одобрение до рискованных действий (изменения цен, возврат денежных средств от клиентов, ответы на вопросы соответствия) Многомодальные шаги: текст → краткое изображение → генерирование диаграмм → окончательный документ Окончательный прием Prompt Chaining — это не «больше проб». . workflow design Как только вы начнете рассматривать просьбы как шаги с контрактами, валидациями и путями неудачи, ваш LLM перестает вести себя как хаотичный текстовый генератор и начинает действовать как надежный товарищ по команде — одна станция за раз. Если вы строите что-либо за пределами одноразового демо, . chain it

Read My Stories

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Prompt Chaining: превратите одну просьбу в надежный рабочий процесс LLM

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps