Сначала набросок, потом результат: как работать с LLM

Сережа Рис · 17 February 2026

Делал презентацию для курса по мобильной разработке — первое занятие, запуск приложения в Replit. Попросил агента сразу сгенерировать слайды с картинками. Получил красивый результат. Потом потратил два часа, пытаясь его исправить.

Проблема: красивый тупик

Презентация выглядела готовой. Стилизованные слайды, иконки, анимации. Но содержание — мимо. Третий слайд повторял первый. Пятый рассказывал про то, что студенты уже знают. Седьмого не хватало.

Начал итерировать. “Перепиши третий слайд.” Агент переписал текст, сломал верстку. “Добавь слайд после пятого.” Добавил — поехала нумерация, иконки не совпали, шрифт на новом слайде другой. Каждая правка по содержанию тянула за собой правку оформления.

Артефакт уже “готов” визуально. Но менять в нём структуру — как ремонт в жилой квартире. Каждое изменение ломает что-то рядом. Агент тратит контекст на то, чтобы починить CSS, вместо того чтобы улучшить содержание. Я писал про это в статье об оптимизации контекста — 95% контекста съедают результаты инструментов, а тут ещё и впустую.

СРАЗУ АРТЕФАКТ                  ЧЕРЕЗ ЧЕРНОВИК
──────────────                  ──────────────

Промпт                          Промпт
   │                               │
   ▼                               ▼
Готовые слайды                  Текстовый список
(текст + дизайн)                (только тезисы)
   │                               │
   ▼                               ▼
"Перепиши 3-й" ──┐             "Добавь примеры"
   │              │                │
   ▼              ▼                ▼
Сломалась        Починил        Обогащённый список
верстка          CSS               │
   │              │                ▼
   ▼              ▼             "Перефразируй 3, 7"
"Добавь слайд"  Опять              │
   │            сломалось           ▼
   ▼                            Финальная структура
Всё поехало                        │
   │                               ▼
   ▼                            Генерация слайдов
Начинаем                        (один раз, чисто)
сначала

За четыре итерации в готовых слайдах я правил оформление. За четыре итерации в текстовом черновике — содержание. Разница — в том, на что уходит бюджет внимания агента.

Переключение: текстовый черновик

Закрыл слайды. Начал заново. Написал Claude Code на Opus 4.6:

Получил 14 слайдов за минуту. Текст. Никакой верстки. Читаю — вижу структуру целиком. Три слайда слишком абстрактные, один лишний, двух не хватает. Всё это видно сразу, потому что нет отвлекающего дизайна.

Дальше — research-итерация. Написал агенту:

Агент добавил три слайда, которые я не предусмотрел. Обогатил остальные определениями и примерами. Всё ещё текст — никакого оформления. Контекст не тратится на CSS.

Третья итерация — переработка формулировок:

К четвёртой итерации у меня был текст, с которым я согласен на 90%. Только после этого попросил агента сгенерировать слайды. Один раз. Чисто. Без переделок.

Почему это работает

Я думал, это просто здравый смысл. Но нет — паттерн подтверждён исследованиями.

Исследование PPTAgent (EMNLP 2025) показало: двухстадийная архитектура — сначала outline, потом генерация — даёт 95% успешности. Без промежуточного планирования — 74.6%. Разница в двадцать процентных пунктов. На презентациях. Тех самых, которые я пытался генерировать в один шаг.

Эксперименты с итеративной обратной связью (сентябрь 2025) подтвердили другое: размытый промпт “improve it” работает хуже, чем конкретная обратная связь по структуре. В 12-раундовых экспериментах таргетированные правки давали стабильно лучший результат. Текстовый черновик позволяет давать именно такую обратную связь — конкретную, по тезисам, без шума оформления.

Addy Osmani описывает воронку: Specify, Plan, Tasks, Implement. Перепрыгнул шаг — получил “house of cards code”. Генерация слайдов сразу — это прыжок через Plan. Текстовый черновик — это и есть Plan.

Тот же паттерн везде

Презентации — частный случай. Паттерн работает для любого артефакта, который генерирует LLM.

Блог-посты. Мой пайплайн для статей устроен именно так: сначала research, потом brief с тезисами, потом черновик, потом финальный текст. Я не прошу агента сразу писать статью. Сначала — структура в тексте.

Код. Plan Mode в Claude Code — тот же принцип. Агент сначала описывает что будет делать, я проверяю план, потом он пишет код. Koder.ai рекомендует “Ask for a plan before code” как обязательный шаг — каждый промпт должен быть размером с один PR, бюджет итерации 30-90 минут. Похожий подход использовал для context.lat — половина из 90 минут ушла не на код, а на планирование.

Изображения. Сначала доведи промпт до идеала в тексте, потом генерируй. Каждая генерация картинки — это секунды ожидания и потерянный контекст. Итерация промпта в тексте — мгновенная.

Любой артефакт. Nielsen Norman Group описывает подход Promptframes — сначала продумай цели и структуру, потом генерируй. Это снижает количество впустую потраченных итераций. Детальный промпт после текстовой проработки даёт результат с первого-второго раза.

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ПАТТЕРН:

Текстовый черновик        Итерации структуры         Генерация
(дёшево, быстро)          (дёшево, быстро)           (один раз)
      │                          │                        │
      ▼                          ▼                        ▼
Список тезисов ──────▶  Обогащение, правки ──────▶  Финальный
                        перестановка, удаление       артефакт
                                                    (слайды / код /
                                                     текст / картинка)

Черновик — это артефакт

Главное наблюдение: текстовый черновик — не подготовительный этап. Это полноценный рабочий артефакт. В нём происходит основная работа. Генерация финального формата — только оформление.

По-моему, это самое контринтуитивное в вайбкодинге. Кажется, что “настоящая работа” — это когда слайды красивые, код компилируется, картинка сгенерирована. Но настоящая работа — когда ты решил, что должно быть на третьем слайде. Всё остальное — рендеринг.

Подробнее про этот подход к документированию — в статье про разговоры с агентом. Документируй мышление, а не финальный результат. Черновик — это задокументированное мышление. Когда он готов, превратить его в правило для агента или в финальный артефакт — дело одного промпта.

Как применить

Три правила:

1. Сначала текст. Любой артефакт начинай с текстового списка тезисов. Без оформления. Без дизайна. Без кода.

2. Итерируй структуру отдельно от формата. Пока работаешь с черновиком — меняй содержание. Когда содержание готово — генерируй оформление. Не смешивай.

3. Генерация — один раз. Если приходится генерировать финальный артефакт больше двух раз — вернись к черновику. Проблема в содержании, не в оформлении.

Этот паттерн — один из базовых для тех, кто начинает осваивать вайбкодинг. Научиться вайбкодингу — это прежде всего научиться думать до генерации, а не после.

Три промпта: от идеи до дорожной карты

Паттерн “сначала черновик” особенно важен для проектов. Переделать текстовый черновик — пара минут и один промпт. Переделать код, в который ушёл час и тысячи токенов — совсем другая история. Поэтому прежде чем просить агента писать код, стоит проработать идею текстом: задать себе вопросы, разбить на части, наметить маршрут.

Вот три промпта, которые превращают сырую идею в готовый план для агента.

01 — Структурирование идеи

Мета-промптинг: вместо формулирования идеи самому, программируешь диалог. AI задаёт вопросы с вариантами ответов и комментариями экспертов. Каждый вопрос уточняет идею, а в конце — готовый структурированный документ.

Зачем: получаем «документ нулевого уровня» — описание идеи без технических деталей. С ним дальше работаем.

Подготовка: опиши идею голосом или текстом перед отправкой промпта.

02 — Техническая декомпозиция

AI берёт структурированную идею и разбивает на технические компоненты: архитектура, user journey, flow-диаграммы, схема БД, системные промпты. Важно: отправляй в тот же чат — AI видит весь контекст.

Зачем: переводим абстрактную идею в конкретные блоки, которые станут задачами для AI-агента.

Отправляй в тот же чат, где структурировали идею.

03 — Дорожная карта

AI генерирует пошаговый план разработки с промптами для агента на каждом этапе. Ключевое: для каждого шага прописаны критерии оценки для человека. Паттерн Human-in-the-Loop — человек не пишет код, но контролирует качество.

Зачем: получаем готовый план, который можно скормить Claude Code или Cursor — с промптами и чеклистами.

Замени инфраструктуру на свою. Суть — дать AI контекст твоего стека.

Три промпта — три стадии черновика. Только после третьей стоит открывать терминал и писать первый промпт для агента-кодера. Исследования подтверждают: двухстадийный подход (сначала структура, потом реализация) поднимает качество результата с 75% до 95%.

FAQ

Это работает только для презентаций? Нет. Паттерн универсален. Блог-посты, код, изображения, видеосценарии — любой артефакт, который генерирует LLM. Суть: итерировать структуру в тексте дешевле, чем переделывать готовый результат.

Сколько итераций черновика обычно нужно? От двух до пяти. Первая — базовая структура. Вторая — обогащение через research. Третья — переформулировка слабых мест. Дальше — по необходимости. Каждая итерация в тексте занимает секунды, а не минуты.

А если артефакт простой — тоже нужен черновик? Если результат устраивает с первого раза — черновик не нужен. Правило включается, когда ты начинаешь итерировать готовый артефакт. Второй заход на генерацию — сигнал вернуться к тексту.

Об авторе

Подписаться на обновления — @sereja_tech