Вы словно вырезаете скульптуру: сначала очертания, потом линии, затем детали.

Первая итерация для ориентации

Вы смотрите: он вообще понял, о чём речь?

Вторая – для настройки

Вы вводите точные параметры, границы, стили.

Третья и дальше – для моделирования и развития

Вы задаёте уточняющие вопросы, пробуете альтернативы, уточняете нюансы, усиливаете сильные места.

Прием: «Уточняющий каскад»

Это простая тактика: не пытаться всё получить за один промпт, а готовить цепочку.

Пример:

«Дай мне 3 варианта названия для новой платформы фриланса на базе ИИ»

«Теперь усиль каждый из вариантов, сделай его более провокационным»

«Приведи аналогии для каждого из других рынков»

«Какие риски в восприятии ты видишь у каждого?»

«Какие элементы я могу объединить между ними?»

Итого: вместо одного запроса и трёх сырых слов, у вас проектная сессия с результатом.

Повтори, и ты все поймёшь

ИИ не устает.

Он не раздражается.

Он не обижается, если ты переспрашиваешь.

И в этом его невероятное отличие от человека. Ты можешь прогнать 5, 10, 15 итераций, и каждый раз улучшать результат. Не потому что ты просишь его «сделай лучше», а потому что ты учишься уточнять и направлять.

Почему люди избегают итераций?

Три причины:

Ожидание магии

Хочется, чтобы сработало с первого раза.

Но реальность, как и в жизни, требует разговора.

Ложное ощущение «он не понял»

Он не понял так, как ты хотел. А ты не объяснил иначе.

Отсутствие навыка переформулирования

Мы не привыкли уточнять мысли словами. Мы привыкли «чувствовать» друг друга. Но ИИ это не про чуйку, это про структуру.

Упражнение: «Уточни дважды»

Попробуй следующий диалог:

Задай вопрос. Получи ответ.

Не оценивай. Просто уточни: «Что ты имеешь в виду под [ключевая фраза]?»

Затем: «А можешь переформулировать это, но применимо к [твой реальный кейс]?»

Затем: «Что станет лучше, если мы применим это? Что может пойти не так?»

Ты увидишь, что ИИ начинает мыслить вместе с тобой, как партнёр, а не как автомат.

Итерация это способ учиться не только ИИ, но и тебе самому

Каждое уточнение это момент самопонимания.

ИИ помогает тебе услышать самого себя, если ты готов остаться в диалоге.

В следующей главе мы разберём приём, который часто спасает, даже если с контекстом и итерацией не очень получилось: структурирование запроса как формы. Потому что структура это язык ИИ.

«Когда я говорил размыто – он писал банальности. Когда я стал думать структурно – он начал мыслить со мной.»

(из дневника бизнес-консультанта после двух месяцев работы с Чатом)

ИИ, каким бы совершенным он ни был, не думает, как человек.

Он не чувствует логику текста, он её видит.

И если вы даёте ему текст в форме «потока», он попытается имитировать поток.

А если вы даёте ему структуру, он подстраивает под неё весь свой ответ. Мгновенно. Мощно. Последовательно.

Почему ИИ «любит» структуры?

Потому что:

Он обучался на текстах, где структура = сигнал смысла.

Это заголовки, списки, таблицы, markdown, форматы писем, брифов, отчетов, презентаций.

Структура помогает ему правильно приоритизировать.

Без структуры он тянется за частотностью. Со структурой – за смыслом.

Структура задаёт формат, а формат это рамка для генерации.

Это как дать ему не «тему сочинения», а шаблон брифа или скелет документа.

Простой закон: если хочешь получить структурированный результат – дай структуру на входе.

Примеры:

Вместо: «Напиши план стратегии развития»

→ «Дай план из 5 разделов: Цели, Внешняя среда, Ключевые решения, Риски, Метрики. Каждый пункт – не более 3 абзацев.»

Вместо: «Объясни мне про юнит-экономику»

→ «Объясни как преподаватель: 1) Определение, 2) Главные метрики, 3) Примеры, 4) Частые ошибки, 5) Как это использовать на практике»