Кажется, JSON-запросы обсуждают на каждом углу — будто это волшебный ключ к полной синхронизации с искусственным интеллектом.
Но давайте проясним: вся шумиха вокруг JSON — не о формате как таковом. Настоящий прорыв скрыт глубже. Речь идёт о том, что чётко структурированный ввод почти всегда превосходит размытые команды на естественном языке. Именно здесь JSON и выходит на сцену — как стройный, понятный и универсальный инструмент общения с ИИ.
JSON-запросы — это структурированные инструкции для искусственного интеллекта, оформленные в формате JSON (JavaScript Object Notation). Они представляют собой чётко организованные пары «ключ: значение», описывающие задачу, параметры, желаемый формат вывода и дополнительный контекст. Такой формат позволяет ИИ точнее интерпретировать задание, избегая неоднозначности, и обеспечивает стабильные, предсказуемые результаты.
С какими трудностями мы сталкиваемся при работе с ИИ
Вспомните, когда вы в последний раз просили ИИ сделать что-то конкретное:
Например, проанализировать отзывы пользователей, выделить ключевые проблемы, сгруппировать их и выдать статистику.
Кажется, задача простая, но ИИ сталкивается с кучей неясностей:
- Что считать приоритетной проблемой?
- Какие категории выбрать?
- Как оформить итог?
- Нужно ли включать цитаты?
- Насколько детализировать результат?
Каждый из этих нюансов ИИ додумывает самостоятельно. Поэтому вы можете дважды ввести один и тот же запрос — и получить два совершенно разных результата.
Когда на помощь приходят JSON-запросы
Формат JSON (JavaScript Object Notation) появился ещё в начале 2000-х, но сегодня он переживает второе рождение. Почему? Потому что он позволяет до мельчайших деталей задать структуру задачи — как для человека, так и для машины.
Сравним:
Вы хотите проанализировать отзывы. В обычной формулировке вы пишете длинный текст с просьбой.
А в формате JSON это выглядит так:
{
"task": "analyze_customer_feedback",
"analysis_type": "thematic",
"output_structure": {
"themes": {
"include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
"minimum_mentions": 3
},
"categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
"include_quotes": true,
"max_quotes_per_theme": 2
}
}
Всё чётко и понятно. Ни одного лишнего домысла — только конкретные инструкции. И именно в этом сила JSON-запросов.
Почему сегодня все переходят на JSON-запросы
Причины популярности JSON-кода в сфере ИИ — не случайность. Совпали три ключевых фактора:
- Современные модели натренированы на JSON — они анализируют миллионы подобных структур при обучении, а значит, «чувствуют» этот формат на интуитивном уровне.
- Естественный язык устал от перегрузки — даже самые изощрённые текстовые подсказки часто дают расплывчатые и непоследовательные результаты.
- Бизнес требует предсказуемости — ИИ сегодня не игрушка, а рабочий инструмент. И он должен работать стабильно.
JSON-запрос — это не просьба, а спецификация. Это другой стиль мышления и взаимодействия с ИИ.
Чем обычные подсказки уступают JSON-структурам
Допустим, вы создаёте стратегию удержания клиентов для SaaS-продукта.
В обычной формулировке вы пишете:
«Составь план работы с клиентами, включая адаптацию, внедрение и удержание. Укажи сроки, задачи, показатели успеха для каждого этапа».
Звучит разумно. Но на выходе вы можете получить слишком общий документ, в котором не будет даже половины нужной информации.
Сравните это с JSON-подходом:
{
"task": "create_customer_success_playbook",
"product_type": "SaaS",
"stages": [
{
"name": "onboarding",
"timeline": "days_0_to_30",
"required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
},
{
"name": "adoption",
"timeline": "days_31_to_90",
"required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
},
{
"name": "retention",
"timeline": "days_91_plus",
"required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
}
],
"format_requirements": {
"max_items_per_checklist": 7,
"metric_format": "specific_number_with_timeframe",
"tone": "actionable_and_direct"
}
}
Такой запрос исключает двусмысленность. Вы получите чёткий, предсказуемый результат.
Контекст и структура: сила JSON в деталях
Когда вы работаете с ИИ, важен не только запрос, но и то, как вы передаёте контекст.
Рассмотрим пример:
Вместо:
«Мы разрабатываем простое ПО для управления проектами. Основной рынок — средний бизнес. Наши фишки — интеграции и автоматизация. Конкуренты — Asana и Monday.com».
Лучше использовать:
{
"company_context": {
"product": "project management software",
"target_market": {
"segment": "mid-market",
"company_size": "50-500 employees"
},
"key_differentiators": [
"ease of use",
"integration capabilities",
"advanced automation"
],
"competitors": ["Asana", "Monday.com"],
"positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
}
}
Теперь этот контекст можно многократно использовать — подставляя его в разные JSON-запросы. Например:
{
"task": "competitive_analysis",
"competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
"aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
"our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
"output_format": "comparison_table"
}
Один шаблон — десятки сценариев. Удобно, быстро, стабильно.
JSON-запросы — не про код, а про мышление
Парадокс в том, что самые эффективные JSON-запросы часто составляют люди без технического бэкграунда.
Почему? Потому что они мыслят по-человечески: списками, блоками, этапами. А JSON просто даёт этому структуру.
Примеры из жизни:
- Список покупок — по категориям.
- Повестка дня — по темам и времени.
- Проект — по фазам и задачам.
JSON просто «обворачивает» это в формализованные теги.
Частые ошибки новичков:
- Перегруженность: начните с простого.
- Попытка «оцифровать» всё: творческие задачи не требуют JSON.
- Игнорирование контекста: структура — не замена информации.
Как начать использовать JSON-запросы
Возьмите задачу, которую вы выполняете регулярно — например, составление отчёта о совещании.
Шаг 1: Определите нужные элементы
- Ключевые решения
- Ответственные лица
- Даты
- Темы
Шаг 2: Оформите как JSON
{
"task": "meeting_summary",
"meeting_date": "2024-07-28",
"attendees": ["list_names_here"],
"summary_components": {
"decisions": {
"format": "bullet_points",
"include": ["decision", "rationale", "impact"]
},
"action_items": {
"format": "table",
"columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
},
"discussion_topics": {
"format": "brief_paragraphs",
"max_length": "3_sentences_each"
}
}
}
Шаг 3: Вставьте в ИИ
И получайте результат — быстро, стабильно, в нужной форме.
Куда движется развитие подсказок
Мир уходит от одноразовых подсказок к созданию систем.
Люди, освоившие структурное проектирование, уже создают:
- Библиотеки шаблонов
- Повторяемые сценарии
- Ссылочные базы знаний
- Масштабируемые процессы
Остальные по-прежнему пишут абзацы и надеются на чудо.
Финальные мысли
Создание JSON-запросов — это не программирование, а новая форма мышления.
Не нужно быть разработчиком. Нужно быть ясным.
Не нужно писать абзацы. Нужно проектировать.
Не нужно надеяться на удачу. Нужно строить системы.
Когда вы это поймёте, ваши взаимодействия с ИИ изменятся навсегда.
И, скорее всего, вы станете тем, кто будет объяснять остальным, как это работает.
FAQ по JSON-запросам
Зачем использовать JSON-запросы вместо обычного текста?
Они устраняют неясность. Вы явно указываете, чего хотите, и в каком виде.
Какие плюсы у структурированных подсказок?
Чёткая структура, повторяемость, предсказуемость. Они идеально подходят для автоматизации и сложных задач.
Где JSON работает лучше всего?
Там, где важны точность, регулярность и масштабируемость: отчёты, аналитика, сравнения, сводки.
Как правильно составлять JSON-запросы?
Сформулируйте, что вам нужно, разложите на параметры и оформите в пары «ключ: значение». Не усложняйте.
Какие ошибки допускают чаще всего?
Перегрузка структуры, попытка «оцифровать» творчество и забытый контекст.
Подпишитесь на наш Telegram и будьте в курсе всех новостей 📲
Подписаться Telegram 🔔
Елена Ветрова 
Ярослав Курагин 
Кира Титова