Как вытянуть из нейросети небанальные идеи: 7 приёмов для промта
Маша Семёнова8 мин
Нейросеть выдаёт банальные идеи не потому, что она «глупая», а потому, что по умолчанию отвечает самым вероятным образом. Попросите «идеи для проекта по экологии» — и получите сортировку мусора, экономию воды и субботник. Чтобы вытянуть что-то необычное, нужно специально мешать ей идти по накатанной: запрещать очевидное, ставить странные рамки, менять роль и сталкивать далёкие темы. Ниже семь приёмов, каждый с готовым промтом, и все разобраны на одном учебном задании.
Почему первые идеи всегда одинаковые
Языковая модель собирает ответ из того, что чаще всего встречалось рядом с вашими словами. «Проект», «экология», «школа» — рядом с этим в текстах постоянно стоят одни и те же темы. Модель честно их и выдаёт. Она не ленится и не хитрит: для неё самый ожидаемый ответ и есть самый правильный.
Отсюда простой вывод. Если хочется неожиданного, надо поменять условия задачи так, чтобы ожидаемый ответ перестал подходить. Все приёмы ниже делают именно это, просто с разных сторон.
И сразу оговорюсь: базовые ошибки в промтах — слишком общий запрос, нет контекста, нет формата ответа — мешают и здесь. Если вы их ещё не разбирали, загляните в статью про ошибки новичка в промтах: там про гигиену, а здесь уже про фантазию.
Условное задание, на котором разберём приёмы
Возьмём условный сценарий. Студентке первого курса нужно придумать тему группового проекта по курсу «Город и общество». Требования: проект на полсеместра, команда из трёх человек, в конце — презентация и небольшое исследование.
Обычный запрос выглядит так:
Предложи идеи для студенческого проекта по курсу «Город и общество».
Ответ на него предсказуем: велодорожки, озеленение дворов, доступная среда, заброшенные здания. Темы нормальные, но их выберут ещё пять групп. Дальше будем улучшать этот запрос шаг за шагом.
Для сравнения удобно держать открытыми две модели. В кабинете Most AI бесплатный ChatGPT работает в чате без лимита по количеству запросов, а рядом можно запустить Claude Opus 4.8 — она платная, оплата за запросы без подписки, стоимость смотрите на странице тарифов. Модели разных компаний учились по-разному, поэтому на один промт отвечают по-разному. После каждого приёма я пишу, на что смотреть при сравнении.
Семь приёмов для небанальных идей
Приём 1. Запрет на первые варианты
Самый простой и самый действенный ход. Вы прямо говорите модели, что очевидные ответы вам не нужны, и просите сначала выписать их, а потом отбросить.
Мне нужны идеи для студенческого проекта по курсу «Город и общество».
Сначала перечисли 5 самых очевидных тем, которые предложил бы любой.
Затем вычеркни их и предложи 7 тем, которые не пересекаются ни с одной из этих пяти ни по сути, ни по формулировке.
Хитрость в том, что модель сама называет банальное, а значит, лучше понимает, от чего отталкиваться. Просто написать «без банальностей» работает слабее: модель не знает, что вы считаете банальным.
Что сравнить в двух моделях: какие темы каждая сочла очевидными. Иногда то, что одна модель отбросила, у другой оказывается в списке «свежих». Значит, тема на границе между привычным и новым — её и стоит развивать.
Приём 2. Неожиданное ограничение
Жёсткая рамка заставляет искать обходные пути. Чем страннее ограничение, тем меньше подходит привычный ответ.
Предложи 5 тем проекта по курсу «Город и общество» с одним условием:
весь проект должен строиться вокруг одного предмета, который есть в каждом подъезде.
Для каждой темы напиши, какой вопрос о городе этот предмет помогает раскрыть.
Другие варианты рамок: «исследование можно провести только за одну ночь», «все данные собираются только по звуку», «героями проекта могут быть только люди старше 70 лет», «бюджет — ноль, ресурс — только телефон». Ограничение потом можно ослабить, а идея останется.
Что сравнить: насколько буквально модель поняла рамку. Одна может держаться за предмет строго, другая — использовать его как повод. Выбирайте то, что ближе к вашему заданию.
Приём 3. Смена роли
Когда модель отвечает «как ассистент», она звучит как усреднённый консультант. Дайте ей конкретную и непривычную точку зрения.
Представь, что ты дворник, который 30 лет работает в одном районе большого города.
Какие 5 вопросов о жизни района тебе хотелось бы, чтобы студенты исследовали?
Отвечай от первого лица, а потом переведи каждый вопрос в тему проекта.
Работают роли с необычным взглядом на тему: курьер, ребёнок семи лет, архитектор из XIX века, городской голубь, сотрудник бюро находок. Смысл не в игре, а в смене угла: у каждой роли свои наблюдения, которых нет у «среднего эксперта».
Что сравнить: насколько живой получилась речь роли и насколько удачно она потом превратилась в тему. Иногда одна модель лучше держит голос персонажа, а другая точнее переводит его в учебный формат. Можно взять роль из одного ответа и перевод из другого.
Приём 4. Скрещивание далёких областей
Новые идеи часто рождаются на стыке. Попросите модель соединить вашу тему с чем-то, что к ней вроде бы не относится.
Соедини тему «Город и общество» с каждой из этих областей:
биология муравейников, устройство видеоигр, кулинария, театр.
Для каждой пары предложи одну тему проекта и объясни, что именно мы переносим из второй области в городское исследование.
Последняя строка важна. Без требования объяснить перенос модель просто поставит два слова рядом: «Город как муравейник» звучит красиво, но пусто. Когда она должна назвать механизм, получается уже исследовательский вопрос, например про то, как люди прокладывают «тропинки желаний» через газоны.
Области лучше выбирать сами и случайно: откройте любую книгу или ленту новостей и возьмите первое существительное. Если просить модель выбрать области, она снова возьмёт самые вероятные.
Что сравнить: глубину объяснения переноса. Где механизм назван точно, там тема сильнее.
Приём 5. Сначала худшие идеи
Мой любимый приём, хотя звучит странно. Попросите нарочно плохие идеи, а потом разверните каждую в хорошую. Модель в этом режиме не боится ошибиться и выдаёт больше неожиданного.
Придумай 6 самых нелепых и провальных тем для проекта по курсу «Город и общество».
Потом для каждой найди, что в ней на самом деле интересного, и переделай в серьёзную тему, которую можно защитить.
Из «Посчитать всех голубей города» может вырасти тема о том, как люди подкармливают птиц и что это говорит о соседских связях. Из «Интервью со светофором» — исследование о том, кто и почему переходит на красный.
Что сравнить: насколько смелые получились «плохие» идеи. Если модель стесняется и выдаёт просто скучные, повторите запрос с уточнением «пусть они будут абсурдными, а не просто слабыми».
Приём 6. Перевёрнутая задача
Вместо вопроса «как сделать лучше» спросите «как сделать хуже». Ответы на вывернутый вопрос часто подсказывают, что на самом деле стоит изучать.
Представь, что цель — сделать так, чтобы жители одного района перестали друг с другом общаться.
Перечисли 8 способов этого добиться, которые уже незаметно работают в современных городах.
Затем для каждого способа сформулируй тему исследовательского проекта.
Такой ход вытаскивает скрытые механизмы: исчезновение лавочек, закрытые дворы, отсутствие общих мест у подъезда. Каждый из них — готовый предмет исследования с понятным вопросом.
Что сравнить: насколько реалистичны «вредные способы». Если одна модель уходит в фантастику, а другая называет узнаваемые вещи, берите вторую.
Приём 7. Спор двух моделей
Это приём, ради которого удобно держать две модели в одном кабинете. Вы берёте идеи из одной и отдаёте их на жёсткую критику другой, а потом возвращаете критику первой.
Шаг первый — получите список идей в ChatGPT любым из приёмов выше. Шаг второй — отправьте его в Claude Opus 4.8:
Вот 7 тем для студенческого проекта по курсу «Город и общество».
Ты строгий преподаватель, который видел сотни проектов.
Для каждой темы напиши: насколько она предсказуема, что в ней слабого и как её заострить, чтобы она стала необычной.
Оставь только 3 темы, которые стоит развивать.
Шаг третий — отдайте эту критику обратно в ChatGPT с просьбой ответить на замечания и предложить улучшенные версии. После двух-трёх таких кругов идеи обычно становятся острее: каждая модель цепляется к тому, что пропустила другая.
Что сравнить: не кто «прав», а где модели не согласны. Спорные места обычно и есть самые интересные.
Как выбрать приём под задачу
Все семь приёмов не нужны каждый раз. Вот подсказка, с чего начинать.
| Ситуация | С чего начать | Что добавить потом |
|---|---|---|
| Идей много, но все похожие | Запрет на первые варианты | Скрещивание областей |
| Идей нет совсем | Сначала худшие идеи | Смена роли |
| Тема слишком широкая | Неожиданное ограничение | Перевёрнутая задача |
| Идея есть, но кажется слабой | Спор двух моделей | Неожиданное ограничение |
Приёмы легко сочетать. Например, можно сначала запретить очевидное, потом дать роль, а потом отправить список на критику во вторую модель.
Ещё один совет — не сбрасывайте разговор после каждого промта. Модель помнит, что уже предлагала в этом чате, поэтому можно просто написать «ещё пять, но ни одна не должна быть похожа на предыдущие» или «возьми третью идею и предложи три неожиданных поворота для неё». Такие короткие уточнения часто дают больше, чем новый длинный запрос с нуля. А если чат разросся и ответы начали повторяться, откройте новый и перенесите туда только лучшие идеи — так модель не будет цепляться за старые варианты.
Что делать с идеями после генерации
Нейросеть помогает найти направление, но выбирать всё равно вам. Пройдитесь по списку с тремя вопросами: интересно ли это лично мне, можно ли это сделать за отведённое время и найдутся ли данные или люди для исследования. Если на какой-то вопрос ответ «нет», идея красивая, но не ваша.
И ещё одно: не берите тему из ответа дословно. Перепишите её своими словами и добавьте что-то из своего опыта — свой район, свою дорогу до учёбы, свою странную наблюдательность. Так проект станет вашим, а не сгенерированным. Про то, как пользоваться нейросетью и не терять собственную голову, подробно рассказано в статье о том, как не разучиться думать самому.
Частые вопросы
Почему нейросеть даёт одни и те же идеи разным людям?
Потому что на одинаковый запрос она выбирает самые вероятные ответы, а они совпадают. Чем короче и общее промт, тем сильнее это заметно. Добавьте ограничение, роль или запрет на очевидное — и ответы разойдутся.
Сработает ли фраза «придумай что-нибудь креативное»?
Слабо. Модель не знает, что именно вы считаете креативным, и чаще всего просто поменяет слова, а не суть. Лучше описать, от чего отказаться, и поставить конкретную рамку.
Какую модель брать для генерации идей?
Для начала хватит бесплатного ChatGPT в чате. Если ответы кажутся плоскими, тот же промт стоит прогнать в Claude Opus 4.8 и сравнить. Самый полезный режим — не выбор одной модели, а спор двух.
Не будет ли проект «ненастоящим», если идею предложила нейросеть?
Идея — это только начало. Исследование, выводы и защиту всё равно делаете вы. Честнее всего использовать нейросеть как собеседника для мозгового штурма, а тему дорабатывать самостоятельно и уточнить у преподавателя, какие правила про ИИ действуют на вашем курсе.
Подойдут ли эти приёмы не для учёбы?
Да, они универсальные. Так же можно искать идею для поздравления, поста, подарка или названия. Меняется только тема в промте, механика остаётся той же.
Сколько идей просить за один раз?
Обычно удобно от пяти до десяти. Если просить больше, хвост списка часто превращается в повторы или заметно слабеет. Лучше несколько коротких кругов с разными приёмами, чем один огромный список.
Небанальная идея не появляется от одного волшебного слова. Она появляется, когда вы убираете у модели привычные пути: запрещаете очевидное, ставите странную рамку, меняете точку зрения и даёте моделям поспорить. Попробуйте на своём задании хотя бы два приёма подряд — разница с первым ответом будет видна сразу.
Возьмите готовый шаблон под себя
Откройте раздел шаблонов, приложите своё фото — и получите результат, не собирая промт с нуля.
