Один промпт или агентный воркфлоу - критерии выбора, примеры задач, типичные ошибки и короткий чеклист, чтобы быстро решить, что подойдет вам.
Большая языковая модель часто отлично справляется с простыми задачами: придумать заголовок, переписать абзац, накидать идеи. Но как только вы просите сделать сразу многое и с ограничениями (формат, стиль, требования, проверки), качество начинает прыгать.
Проблема не в том, что модель «плохая». Проблема в том, что один длинный запрос заставляет ее держать в голове слишком много целей одновременно. В итоге она может написать красивый текст, но пропустить важное условие или придумать детали, которых вы не давали.
Один большой промпт чаще ломается по нескольким причинам. В одном сообщении легко собрать противоречия вроде «сделай коротко» и «покрой все случаи». Планирование, реализация и проверка смешиваются в одну попытку, а вы видите только финал и не понимаете, на каком шаге появилась ошибка. Плюс работает эффект «правдоподобного ответа»: текст звучит уверенно, даже если внутри есть пробелы.
Когда говорят про «качество» результата, обычно важны три вещи: точность (нет выдумок и ошибок), предсказуемость (вы примерно знаете, что получите) и повторяемость (один и тот же запрос дает близкий по уровню результат). Для простого текста эти требования мягкие. Для рабочих задач они жесткие.
Сильно влияет цена ошибки. Если вы пишете пост в соцсети, ошибку неприятно увидеть, но ее почти всегда можно исправить за минуту. Если вы генерируете рабочий код, ошибку легко не заметить сразу, а потом потратить часы на поиск причины, или хуже - получить баг в продакшене.
Поэтому выбор «один промпт или агентный воркфлоу» на самом деле не про моду и не про стиль общения. Это выбор уровня контроля над результатом. Чем сложнее задача и выше риск, тем больше смысла разбивать работу на шаги: отдельно подумать, отдельно сделать, отдельно проверить.
На практике это особенно заметно в vibe-coding сценариях. Например, на TakProsto можно быстро получить прототип одним запросом, но для надежного приложения обычно добавляют планирование, проверки и аккуратные правки по этапам. Так результат получается не только быстрым, но и управляемым.
Single prompt - это один большой запрос к модели. Вы даете контекст, ограничения и ожидаемый результат, и просите сделать работу целиком за один проход. Это похоже на ситуацию, когда вы один раз подробно объяснили задачу исполнителю и ждете готовый итог.
Агентный воркфлоу - это серия шагов, где у каждого шага есть своя цель и своя проверка. Часто шаги оформляют как разные роли: один планирует, другой пишет код, третий проверяет тестами, четвертый делает правки. В результате вы получаете не только ответ, но и понятные точки контроля.
Важно различать «разбить на шаги» и «создать роли». Разбить на шаги можно и в одном диалоге с одной моделью: сначала попросили план, потом реализацию, потом проверку. Роли добавляют дисциплину: у каждого шага свой фокус, свой формат результата и свои критерии того, что считается «готово». Это уменьшает шанс, что модель одновременно и придумывает требования, и пишет код, и сама себя убеждает, что все отлично.
Что бы вы ни выбрали, несколько вещей должны оставаться стабильными: входные данные (что уже известно), ограничения (срок, стек, запреты, безопасность), критерии успеха (как вы поймете, что результат правильный) и формат результата (текст, таблица, код, чеклист).
Меняется другое: количество точек контроля и возможность вернуться назад. В single prompt вы часто понимаете качество только в конце, и исправления превращаются в долгую переписку. В агентном подходе вы проверяете маленькие результаты по дороге: план, затем черновик, затем тесты, затем правки.
Хороший ориентир: если ошибка дорого стоит, делайте больше остановок. Например, на TakProsto можно сначала согласовать экраны и API в режиме планирования, затем отдельным шагом сгенерировать код, после этого прогнать проверки и при необходимости откатиться на снапшот, не переписывая всю задачу.
Один большой промпт хорош там, где задача понятна с первого взгляда и не требует длинных уточнений. Вы даете контекст, ограничения и формат ответа и получаете результат за один проход. Это экономит время: не нужно переключаться между ролями, держать в голове план и собирать ответ по кускам.
Чаще всего single prompt выигрывает, когда входных данных немного и они стабильны: краткое описание продукта, список тезисов, данные по аудитории, пара требований к стилю. В таких условиях модель не тонет в деталях и меньше склонна фантазировать, потому что информации хватает, чтобы выдать связный результат.
Еще один признак: результат легко проверить глазами. Письмо клиенту, структура презентации, список идей для постов, короткий план запуска - это вещи, где вы сразу видите, подходит ли тон, логика и полнота. Если что-то не так, проще поправить одной-двумя правками и перезапустить запрос, чем строить многошаговый процесс с отдельным планированием и тестированием.
Обычно это задачи с понятным форматом результата и низким риском ошибок: письмо или пост, короткая инструкция или FAQ, небольшой план на 5-10 пунктов, таблица сравнения по заданным критериям, переработка текста (сократить, упростить, сменить стиль), генерация шаблона (бриф, чеклист, требования).
Один промпт также удобен, когда важнее скорость, чем идеальная точность с первого раза. Например, нужно быстро накидать 3 варианта оффера и выбрать один, или собрать черновик ТЗ, который все равно будет уточняться.
Если вам нужно подготовить письмо партнеру о рефералке или программе начисления кредитов, лучше сразу задать рамки: кто пишет, кому, цель, тон, объем и формат. В одном запросе можно указать: «напиши письмо на 120-150 слов, дружелюбно, без давления, с 2 вариантами темы, с одним абзацем про пользу и одним про следующий шаг». Так вы получите текст, который удобно сразу отправить или быстро отредактировать.
Главное правило: один промпт работает лучше всего, когда вы заранее знаете, как выглядит правильный ответ. Если «правильность» можно проверить за 10 секунд, сложный агентный подход чаще будет лишним.
Агентный воркфлоу нужен там, где задача не помещается в один шаг «подумай и ответь». Если вы чувствуете, что результат должен пройти через планирование, реализацию и проверку, лучше сразу разделить работу на этапы. Это снижает риск пропустить важное и помогает возвращаться назад без хаоса.
Первый явный сигнал - много требований и ограничений. В одном большом промпте легко забыть про авторизацию, формат данных, локализацию, ограничения по времени ответа, правила безопасности или особые условия бизнеса. Когда требований больше, чем вы можете удержать в голове, полезнее вести задачу как серию контролируемых шагов.
Второй сигнал - нужны тесты или строгие критерии приемки. Если «работает вроде бы» не подходит, нужен отдельный шаг проверки. Например, вы делаете API для оформления заказа: мало сгенерировать код, важно убедиться, что ошибки обрабатываются, статусы возвращаются корректно, а крайние случаи (пустая корзина, нет товара, повторная оплата) закрыты.
Третий сигнал - есть интеграции и состояние. Как только появляются несколько экранов, модулей, таблиц, фоновые задачи или внешние сервисы, цена ошибки растет. Пример: мобильное приложение на Flutter плюс сервер на Go и база PostgreSQL. Тут легко «сломать договор» между фронтом и бэком, если не выделить шаг на согласование схем и контрактов.
Обычно агентный подход оправдан, если сходятся хотя бы два пункта: нужна цепочка «план -> реализация -> тесты -> правки», требований много и они конкурируют, есть интеграции и несколько модулей, нужны измеримые критерии приемки, заранее понятно, что придется откатываться и менять решение.
На практике это выглядит так: «планировщик» описывает шаги и риски, «разработчик» пишет реализацию, «тестировщик» придумывает кейсы и ищет слабые места, «ревьюер» упрощает и приводит все к единым правилам. На платформах вроде TakProsto удобно фиксировать промежуточные версии и спокойно возвращаться к рабочему состоянию, если правка пошла не туда.
Агентный воркфлоу полезен, когда задача не помещается в голове одним куском: есть требования, несколько этапов, риски ошибок и необходимость проверить результат. Чтобы не смешивать все сразу, работу делят на «роли». Это не про людей, а про режимы мышления, которые вы по очереди включаете в диалоге. Так проще не потерять цель и быстрее заметить ошибки.
Обычно хватает 3-5 ролей. Важно, чтобы каждая роль делала свою часть и не перепридумывала требования по дороге.
Планировщик формулирует цель, задает уточняющие вопросы, фиксирует ограничения и собирает понятный план. Разработчик выполняет план и делает реализацию. Тестировщик ищет слабые места: крайние случаи, неправильный ввод, сценарии «а что если». Ревьюер делает результат понятнее: убирает лишнее, следит за единым стилем и читаемостью. Иногда добавляют координатора - он следит, чтобы процесс не уходил в сторону, и решает, когда нужен еще один цикл правок.
Простой критерий выбора: чем выше цена ошибки и чем больше неизвестных, тем полезнее отдельные роли. Для небольшого лендинга часто хватает одного сильного промпта. Для мини-сервиса с авторизацией и базой данных почти всегда нужен цикл: план, реализация, тесты, правки.
Главная проблема агентного подхода - «испорченный телефон». Помогает короткий контракт между ролями: что уже решено и что нельзя менять.
Давайте каждой роли входные данные в 5-8 строк: цель, ограничения, критерии готовности, что уже сделано. Держите требования отдельно от решений: «что нужно» и «как делаем» не смешивайте. После каждого шага фиксируйте короткий итог в 3-5 пунктах. Просите у тестировщика конкретные кейсы, а не общую оценку.
Если платформа поддерживает снимки и откат, сохраняйте удачные состояния перед крупными правками. В TakProsto для этого есть snapshots и rollback: вы сравниваете варианты, а не спорите с историей по памяти.
Выбор между одним большим запросом и разбиением на роли проще, чем кажется. Вам нужен не «умный ответ», а предсказуемый результат, который можно проверить.
Сначала сформулируйте итог в одном предложении и добавьте критерий готовности. Например: «Нужен экран регистрации в Flutter с валидацией email и пароля, ошибки показываются под полями, есть тест на успешную регистрацию». Если критерий готовности нельзя проверить, вы почти гарантированно будете переписывать запрос.
Дальше оцените входные данные и требования. Если данных мало, требований 1-3 и вы понимаете, как выглядит хороший результат, часто хватает single prompt. Если требований много, есть интеграции, ограничения по безопасности, тонкие правила, несколько экранов или API, вероятность сбоев растет.
Практичный алгоритм:
Если уже на первом прогоне модель путается или забывает важное, переходите к ролям: отдельное планирование, затем написание кода, затем проверка и исправления. В TakProsto это удобно вести последовательно: сначала получить план и структуру экранов или API, потом сгенерировать код, затем прогнать сценарии и только после этого править.
В конце зафиксируйте формат артефактов: какой план вы принимаете, как выглядят задачи, какие тест-кейсы обязательны и в каком виде должен быть финал (код, инструкции, список файлов). Когда артефакты заданы, процесс становится не «сложнее», а просто более управляемым.
Представьте задачу: нужен мини-сервис для небольшой команды. Пользователь добавляет заявки (тема, описание, приоритет), видит список, может менять статус (новая, в работе, закрыта). Нужны роли: админ и обычный пользователь. Данные храним в базе, интерфейс простой.
Один промпт хорошо работает, когда вы точно знаете, что хотите, и готовы принять результат целиком. Например, на TakProsto можно попросить сразу скелет приложения и задать жесткие рамки, чтобы модель не расплывалась.
В одном запросе обычно важно указать: цель и сценарии (добавить заявку, изменить статус, фильтр), ограничения по стеку (React, Go API, PostgreSQL, минимум зависимостей), структуру ответа (файлы, маршруты API, таблицы, компоненты UI), критерии готовности (валидация, авторизация, обработка ошибок) и что не делать (без комментариев, вложений, уведомлений).
Промежуточная проверка чаще всего одна: вы запускаете проект и смотрите, работает ли основной поток. Минус в том, что если что-то упущено (например, права доступа или миграции), исправления могут потянуть много правок сразу.
Агентный подход удобнее, когда важны контроль, проверяемость и изменения по ходу. Вместо одного гигантского запроса вы разбиваете работу на короткие роли, где каждая отвечает за свой кусок и оставляет понятный результат.
Типичный разбор на этапы: (1) план - сущности, экраны, список API и правила доступа; (2) бэкенд - таблицы, эндпоинты, авторизация, миграции; (3) UI - формы, список, фильтры, состояния загрузки и ошибок; (4) тестирование - хотя бы базовые проверки API и ключевых сценариев; (5) рефакторинг - привести к единому стилю, убрать дубли, улучшить читаемость.
После каждого этапа есть короткая проверка. После плана вы смотрите, все ли сценарии покрыты и нет ли дыр (например, кто имеет право закрывать заявку). После API проверяете руками 2-3 запроса и коды ошибок. После UI проходите сценарий как пользователь. Тесты и рефактор добавляют уверенность, что правки не сломают основное.
Как обрабатывать изменение требования без переписывания всего? Допустим, внезапно нужно поле «исполнитель» и правило: менять исполнителя может только админ. В single prompt часто приходится просить пересобрать половину проекта, потому что затронуты и база, и API, и UI. В агентном воркфлоу вы меняете план (добавили поле и правило), затем точечно обновляете миграцию, один-два эндпоинта, экран и тест. Остальное остается как было.
Самая частая проблема не в том, какой формат вы выбрали, а в том, что задача описана так, что любая модель будет угадывать. Ниже ловушки, которые дают ощущение «почти получилось», но съедают время на бесконечные правки.
Когда в одной фразе смешаны цель, ограничения, стиль, исключения и пожелания, модели трудно понять, что важнее. В итоге получается «среднее»: чуть про все, но без сильного результата.
Заранее обозначьте 2-3 главных приоритета. Например: «сначала корректность, потом безопасность, потом читаемость». Даже если вы работаете одним большим промптом, приоритеты резко повышают качество.
Если вы не написали, как понять, что задача решена, ответ почти всегда будет казаться «почти правильным». Это особенно заметно в разработке с LLM: код выглядит логично, но ломается на краевых случаях.
Сформулируйте проверяемые условия: какие входы поддерживаем, какие ошибки ожидаем, какие сценарии должны пройти. Тогда и один промпт, и агентный подход будут давать результат, который можно принять без гаданий.
Есть и другие типичные ловушки: смешивание ролей (модель одновременно планирует, пишет код и оправдывает компромиссы), отсутствие проверок (приняли на глаз и не прогнали сценарии), передача лишнего контекста (огромная история с конфликтами), правки «по чуть-чуть» без фиксации новой версии требований.
Простой пример: вы просите «сделай форму входа, красиво, безопасно, быстро, как в X, но не как в Y». Если не уточнить критерии (валидация, ошибки, хранение токена, сценарии восстановления), модель выдаст интерфейс, а безопасность и поведение в реальных кейсах останутся на уровне догадок.
Чтобы не вязнуть, фиксируйте «версию требований» после каждой значимой правки и держите короткий список проверок. В TakProsto это удобно совмещать с planning mode, снапшотами и откатами: вы закрепляете новую постановку, делаете итерацию, проверяете, и при необходимости возвращаетесь к стабильному состоянию.
Перед тем как решать, идти одним запросом или разнести процесс по шагам, потратьте 2 минуты на проверку основы. Это снижает шанс получить «красивый, но бесполезный» результат.
Проверьте себя по пунктам.
Если по чеклисту все ясно и риск низкий, чаще всего хватает одного сильного промпта. Если много неизвестного, есть деньги и ответственность, или нужна повторяемость, выгоднее идти по ролям: планирование, реализация, проверка, правки.
Зафиксируйте, что именно считается успехом. Два-три абзаца требований и понятные критерии приемки часто дают больше пользы, чем еще один «умный» запрос.
Формулируйте критерии так, чтобы их можно было проверить: что должно получиться на выходе, какие ограничения важны (время, бюджет, безопасность, стиль), какие данные можно использовать, а какие нельзя.
Рабочий порядок действий:
Полезный ориентир: если один большой запрос дает хороший результат только «по настроению», это сигнал в пользу цепочки промптов. Там вы отдельно проверяете план, отдельно код или текст, отдельно тесты, и правите только то, что сломалось.
Чтобы правки не ломали все сразу, держите привычку работать итерациями: маленькое изменение -> быстрая проверка -> фиксация результата. Если вам близок формат vibe-coding, можно собрать такой процесс в TakProsto (takprosto.ai): согласовать план, зафиксировать версию снапшотом, внести изменения и при необходимости откатиться.
Если внедряете подход в команде, помогает простое правило «один артефакт на роль»: план отдельно (без кода), реализация отдельно (без объяснений), проверка отдельно (с вердиктом «принято» или «нет»). И если вы делитесь кейсами или приглашаете коллег подключиться, заранее договоритесь о формате - так опыт легче переносится из проекта в проект.
Когда задача простая и легко проверяется глазами: письмо, пост, краткий план, список идей, переработка текста.
Хороший признак — вы заранее понимаете, как выглядит «правильный ответ», и сможете оценить его за 10–30 секунд.
Если есть хотя бы два признака:
Тогда разбиение на этапы снижает шанс пропусков и упрощает откат.
Дайте в одном сообщении четыре блока:
И отдельно перечислите «что не делать», чтобы модель не добавляла лишнее.
Сделайте критерии такими, чтобы их можно было проверить без гаданий:
Чем меньше абстракций вроде «сделай удобно и безопасно», тем лучше.
Минимальный набор ролей обычно такой:
Если задача небольшая, оставьте 2–3 роли (план → реализация → проверка).
Сведите «контракт» к короткой выжимке:
Так вы избегаете ситуации, когда следующая роль пересобирает требования заново.
Сначала зафиксируйте «что меняется» и «что не трогаем».
Дальше действуйте по цепочке:
Так изменение не превращается в просьбу «пересобери весь проект заново».
Для кода чаще всего:
Лечится этапами: сначала контракт и план, потом реализация, потом проверка по кейсам.
Разбейте на этапы, которые соответствуют стеку:
Если вы работаете на TakProsto, полезно сочетать скорость и контроль:
Так прототип можно получить быстро, а затем довести до предсказуемого результата.
Главное — согласовать контракт API до того, как писать UI.
