Промпт-инжиниринг для программиста в маркетплейсах
ИИ-ассистенты ускоряют разработку интеграций с Ozon, Wildberries и другими площадками. Чтобы получать точные ответы, нужен эффективный промпт. Рассмотрим конструктор запросов.
Структура эффективного промпта
Хороший промпт содержит четыре блока:
- Роль — кто отвечает (senior Python-разработчик, эксперт API).
- Контекст — платформа, особенности, ограничения.
- Задача — что нужно сделать: код, аналитика, объяснение.
- Формат — как оформить результат: JSON, таблица, шаги.
Пример разбора в таблице:
| Компонент | Пример |
|---|---|
| Роль | Ты программист с опытом работы с API Wildberries |
| Контекст | Проект на Python 3.11, используем библиотеку requests |
| Задача | Напиши функцию получения остатков по складам |
| Формат | Верни код и список зависимостей |
Готовые шаблоны промптов
Шаблон 1. Генерация кода интеграции
Ты — backend-разработчик. Создай функцию на Python для загрузки цен на Wildberries через API. Используй POST-запрос с json-телом. Обработай ошибки 401 и 429. Выведи код с комментариями.
Шаблон 2. Разбор документации API
Проанализируй документацию Ozon Seller API по разделу «Аналитика». Перечисли методы для получения продаж и остатков, параметры запросов. Составь таблицу метод/описание/ограничения.
Шаблон 3. Отладка и ревью
Проверь код интеграции с маркетплейсом. Найди проблемы: отсутствие повторных попыток, неправильные типы данных, уязвимости. Предложи исправления в виде diff.
Настройка промптов под задачи
Указывайте конкретные параметры:
- версию API и эндпоинты;
- язык и версию фреймворка;
- желаемые библиотеки;
- уровень детализации ответа;
- формат вывода (JSON, YAML, список команд).
Чтобы адаптировать шаблон, замените поля в фигурных скобках:
{платформа} — Ozon, Wildberries, Yandex Market
{метод} — POST /public/v1/prices
{язык} — Python, Go, PHP