На протяжении большей части истории компьютеры работали с одним типом данных за раз: текст в одной программе, изображения в другой, аудио где-то ещё. Но люди воспринимают мир иначе. Мы одновременно видим, слышим, читаем и говорим, объединяя все эти входные данные для понимания окружающей среды.

**Мультимодальный ИИ** меняет всё. Эти модели могут обрабатывать несколько типов информации одновременно — анализировать изображение, читая ваш вопрос о нём, или генерировать изображения по вашим текстовым описаниям. Эта глава научит вас эффективно взаимодействовать с этими мощными системами.

<Callout type="info" title="Что означает мультимодальность?">
«Мульти» означает много, а «модальный» относится к режимам или типам данных. Мультимодальная модель может работать с несколькими модальностями: текстом, изображениями, аудио, видео или даже кодом. Вместо отдельных инструментов для каждого типа одна модель понимает их все вместе.
</Callout>

## Почему мультимодальность важна

Традиционный ИИ требовал описывать всё словами. Хотите спросить об изображении? Сначала нужно было его описать. Хотите проанализировать документ? Нужно было транскрибировать его вручную. Мультимодальные модели устраняют эти барьеры.

<InfoGrid items={[
  { label: "Видеть и понимать", description: "Загрузите изображение и задавайте вопросы о нём напрямую — описание не требуется", example: "«Что не так с этой схемой?»", color: "blue" },
  { label: "Создавать из слов", description: "Опишите, что вы хотите, и генерируйте изображения, аудио или видео", example: "«Закат над горами в акварельном стиле»", color: "purple" },
  { label: "Комбинировать всё", description: "Смешивайте текст, изображения и другие медиа в одном разговоре", example: "«Сравните эти два дизайна и скажите, какой лучше для мобильных устройств»", color: "green" },
  { label: "Анализировать документы", description: "Извлекайте информацию из фотографий документов, чеков или скриншотов", example: "«Извлеките все позиции из этого фото счёта»", color: "amber" }
]} />

## Почему промптинг ещё важнее для мультимодальных моделей

При работе с текстовыми моделями ИИ получает именно то, что вы вводите. Но с мультимодальными моделями ИИ должен интерпретировать визуальную или аудиоинформацию — а интерпретация требует руководства.

<Compare 
  before={{ label: "Расплывчатый мультимодальный промпт", content: "Что вы видите на этом изображении?\n\n[изображение сложной панели управления]" }}
  after={{ label: "Направленный мультимодальный промпт", content: "Это скриншот нашей аналитической панели. Сосредоточьтесь на:\n1. Графике конверсии в правом верхнем углу\n2. Любых индикаторах ошибок или предупреждениях\n3. Выглядят ли данные нормально или аномально\n\n[изображение сложной панели управления]" }}
/>

**Без руководства** модель может описывать цвета, макет или нерелевантные детали. **С руководством** она фокусируется на том, что действительно важно для вас.

<Callout type="warning" title="Разрыв в интерпретации">
Когда вы смотрите на изображение, вы мгновенно понимаете, что важно, исходя из вашего контекста и целей. ИИ не имеет этого контекста, если вы его не предоставите. Фотография трещины в стене может быть: проблемой структурной инженерии, художественной текстурой или нерелевантным фоном. Ваш промпт определяет, как ИИ её интерпретирует.
</Callout>

## Ландшафт мультимодальных моделей

Разные модели имеют разные возможности. Вот что доступно в 2025 году:

### Модели понимания (Ввод → Анализ)

Эти модели принимают различные типы медиа и выдают текстовый анализ или ответы.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "Текст + Изображения + Аудио → Текст. Флагман OpenAI с контекстом 128K, сильными творческими и аналитическими способностями, сниженным уровнем галлюцинаций.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "Текст + Изображения → Текст. Модель Anthropic с фокусом на безопасность, продвинутым рассуждением, отлично подходит для программирования и сложных многоэтапных задач.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "Текст + Изображения + Аудио + Видео → Текст. Модель Google с контекстом в 1M токенов, самопроверкой фактов, быстрой обработкой для программирования и исследований.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "Текст + Изображения + Видео → Текст. Модель Meta с открытым исходным кодом и огромным контекстом в 10M токенов для длинных документов и кодовых баз.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "Текст + Изображения → Текст. Модель xAI с доступом к данным в реальном времени и интеграцией социальных сетей для актуальных ответов.", color: "red" }
]} />

### Модели генерации (Текст → Медиа)

Эти модели создают изображения, аудио или видео из текстовых описаний.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "Текст → Изображения. Генератор изображений OpenAI с высокой точностью соответствия описаниям промптов.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "Текст + Изображения → Изображения. Известен художественным качеством, контролем стиля и эстетичными результатами.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "Текст → Видео. Модель генерации видео от OpenAI для создания клипов из описаний.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "Аудио → Текст. Система распознавания речи OpenAI с высокой точностью на разных языках.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="Быстрая эволюция">
Ландшафт мультимодальных моделей быстро меняется. Новые модели появляются часто, а существующие модели получают возможности через обновления. Всегда проверяйте актуальную документацию для текущих функций и ограничений.
</Callout>

## Промпты для понимания изображений

Наиболее распространённый мультимодальный сценарий использования — просьба к ИИ проанализировать изображения. Ключ в предоставлении контекста о том, что вам нужно.

### Базовый анализ изображений

Начните с чёткой структуры запроса. Скажите модели, на какие аспекты сосредоточиться.

<TryIt 
  title="Структурированный анализ изображения"
  description="Этот промпт предоставляет чёткую структуру для анализа изображения. Модель точно знает, какая информация вам нужна."
  prompt={`Проанализируйте это изображение и опишите:

1. **Основной объект**: Что является главным фокусом этого изображения?
2. **Обстановка**: Где это, по-видимому, происходит? (внутри/снаружи, тип локации)
3. **Настроение**: Какой эмоциональный тон или атмосферу оно передаёт?
4. **Текстовый контент**: Есть ли видимый текст, вывески или надписи?
5. **Примечательные детали**: Что кто-то может упустить с первого взгляда?
6. **Техническое качество**: Каково освещение, фокус и композиция?

[Вставьте или опишите изображение, которое хотите проанализировать]

Описание изображения или URL: \${imageDescription}`}
/>

### Структурированный вывод для изображений

Когда вам нужно обрабатывать анализ изображений программно, запросите вывод в формате JSON.

<TryIt 
  title="JSON-анализ изображения"
  description="Получите структурированные данные из анализа изображения, которые легко парсить и использовать в приложениях."
  prompt={`Проанализируйте это изображение и верните JSON-объект со следующей структурой:

{
  "summary": "Описание в одном предложении",
  "objects": ["Список основных видимых объектов"],
  "people": {
    "count": "число или 'нет'",
    "activities": ["Что они делают, если есть"]
  },
  "text_detected": ["Любой текст, видимый на изображении"],
  "colors": {
    "dominant": ["Топ-3 цвета"],
    "mood": "Тёплые/Холодные/Нейтральные"
  },
  "setting": {
    "type": "внутри/снаружи/неизвестно",
    "description": "Более конкретное описание локации"
  },
  "technical": {
    "quality": "высокое/среднее/низкое",
    "lighting": "Описание освещения",
    "composition": "Описание кадрирования/композиции"
  },
  "confidence": "высокая/средняя/низкая"
}

Изображение для анализа: \${imageDescription}`}
/>

### Сравнительный анализ

Сравнение нескольких изображений требует чёткой маркировки и конкретных критериев сравнения.

<TryIt 
  title="Сравнение изображений"
  description="Сравните два или более изображения по конкретным критериям, важным для вашего решения."
  prompt={`Сравните эти изображения для \${purpose}:

**Изображение A**: \${imageA}
**Изображение B**: \${imageB}

Проанализируйте каждое изображение по этим критериям:
1. \${criterion1} (важность: высокая)
2. \${criterion2} (важность: средняя)  
3. \${criterion3} (важность: низкая)

Предоставьте:
- Сравнение бок о бок для каждого критерия
- Сильные и слабые стороны каждого
- Чёткую рекомендацию с обоснованием
- Любые опасения или оговорки`}
/>

## Анализ документов и скриншотов

Одно из наиболее практичных применений мультимодального ИИ — анализ документов, скриншотов и элементов интерфейса. Это экономит часы ручной транскрипции и проверки.

### Извлечение данных из документов

Отсканированные документы, фотографии чеков и PDF в виде изображений — всё это можно обработать. Ключ в том, чтобы сообщить модели, какой это тип документа и какая информация вам нужна.

<TryIt 
  title="Экстрактор данных из документов"
  description="Извлекайте структурированные данные из фотографий документов, чеков, счетов или форм."
  prompt={`Это фотография/скан \${documentType}.

Извлеките всю информацию в структурированный JSON-формат:

{
  "document_type": "определённый тип",
  "date": "если есть",
  "key_fields": {
    "название_поля": "значение"
  },
  "line_items": [
    {"description": "", "amount": ""}
  ],
  "totals": {
    "subtotal": "",
    "tax": "",
    "total": ""
  },
  "handwritten_notes": ["любой рукописный текст"],
  "unclear_sections": ["области, которые было трудно прочитать"],
  "confidence": "высокая/средняя/низкая"
}

ВАЖНО: Если какой-либо текст неясен, отметьте это в "unclear_sections", а не угадывайте. Отметьте уверенность как "низкая", если значительные части было трудно прочитать.

Описание документа: \${documentDescription}`}
/>

### Анализ скриншотов и интерфейса

Скриншоты — это кладезь информации для отладки, UX-ревью и документации. Направьте ИИ, чтобы он сосредоточился на важном.

<TryIt 
  title="Анализатор скриншотов UI/UX"
  description="Получите детальный анализ скриншотов для отладки, UX-ревью или документации."
  prompt={`Это скриншот \${applicationName}.

Проанализируйте этот интерфейс:

**Идентификация**
- Какой это экран/страница/состояние?
- Что пользователь, вероятно, пытается здесь сделать?

**Элементы UI**
- Ключевые интерактивные элементы (кнопки, формы, меню)
- Текущее состояние (что-то выбрано, заполнено или развёрнуто?)
- Есть ли сообщения об ошибках, предупреждения или уведомления?

**Оценка UX**
- Понятен ли макет и интуитивен?
- Есть ли запутанные элементы или неясные надписи?
- Проблемы доступности (контраст, размер текста и т.д.)?

**Обнаруженные проблемы**
- Визуальные баги или несовпадения?
- Обрезанный текст или проблемы с переполнением?
- Непоследовательное оформление?

Описание скриншота: \${screenshotDescription}`}
/>

### Анализ сообщений об ошибках

Когда вы сталкиваетесь с ошибкой, скриншот часто содержит больше контекста, чем простое копирование текста ошибки.

<TryIt 
  title="Диагностика ошибки по скриншоту"
  description="Получите понятные объяснения и исправления для сообщений об ошибках на скриншотах."
  prompt={`Я вижу эту ошибку в \${context}.

[Опишите или вставьте сообщение об ошибке/скриншот]
Детали ошибки: \${errorDetails}

Пожалуйста, предоставьте:

1. **Объяснение простым языком**: Что на самом деле означает эта ошибка?

2. **Вероятные причины** (ранжированные по вероятности):
   - Наиболее вероятная: 
   - Также возможна:
   - Менее распространённая:

3. **Пошаговое исправление**:
   - Сначала попробуйте...
   - Если это не сработает...
   - В крайнем случае...

4. **Предотвращение**: Как избежать этой ошибки в будущем

5. **Тревожные сигналы**: Когда эта ошибка может указывать на более серьёзную проблему`}
/>

## Промпты для генерации изображений

Генерация изображений из текстовых описаний — это искусство. Чем более конкретный и структурированный ваш промпт, тем ближе результат будет к вашему видению.

### Анатомия промпта для изображений

Эффективные промпты для генерации изображений имеют несколько компонентов:

<InfoGrid items={[
  { label: "Объект", description: "Что является главным фокусом изображения?", example: "Золотистый ретривер играет в осенних листьях", color: "blue" },
  { label: "Стиль", description: "Какой художественный стиль или техника?", example: "Акварельная живопись, цифровое искусство, фотореализм", color: "purple" },
  { label: "Композиция", description: "Как организована сцена?", example: "Крупный план портрета, широкий пейзаж, вид сверху", color: "green" },
  { label: "Освещение", description: "Каков источник света и его качество?", example: "Мягкий утренний свет, драматические тени, неоновое свечение", color: "amber" },
  { label: "Настроение", description: "Какое чувство оно должно вызывать?", example: "Умиротворённое, энергичное, загадочное, ностальгическое", color: "pink" },
  { label: "Детали", description: "Конкретные элементы для включения или исключения", example: "Включить: цветы. Исключить: текст, водяные знаки", color: "cyan" }
]} />

### Базовая генерация изображений

<TryIt 
  title="Структурированный промпт для изображения"
  description="Используйте этот шаблон для создания детальных, конкретных промптов генерации изображений."
  prompt={`Создайте изображение с этими характеристиками:

**Объект**: \${subject}

**Стиль**: \${style}
**Техника**: \${medium} (например, масляная живопись, цифровое искусство, фотография)

**Композиция**:
- Кадрирование: \${framing} (крупный план, средний план, широкий угол)
- Перспектива: \${perspective} (уровень глаз, низкий ракурс, вид сверху)
- Фокус: \${focusArea}

**Освещение**:
- Источник: \${lightSource}
- Качество: \${lightQuality} (мягкое, жёсткое, рассеянное)
- Время суток: \${timeOfDay}

**Цветовая палитра**: \${colors}

**Настроение/Атмосфера**: \${mood}

**Обязательно включить**: \${includeElements}
**Обязательно исключить**: \${avoidElements}

**Технические параметры**: соотношение сторон \${aspectRatio}, высокое качество`}
/>

### Построение сцены

Для сложных сцен описывайте слои от переднего плана к заднему.

<TryIt 
  title="Послойное описание сцены"
  description="Создавайте сложные сцены, описывая, что появляется на каждом уровне глубины."
  prompt={`Сгенерируйте детальную сцену:

**Обстановка**: \${setting}

**Передний план** (ближе всего к зрителю):
\${foreground}

**Средний план** (область основного действия):
\${middleGround}

**Задний план** (удалённые элементы):
\${background}

**Атмосферные детали**:
- Погода/Воздух: \${weather}
- Освещение: \${lighting}
- Время: \${timeOfDay}

**Стиль**: \${artisticStyle}
**Настроение**: \${mood}
**Цветовая палитра**: \${colors}

Дополнительные детали для включения: \${additionalDetails}`}
/>

## Аудио-промптинг

Обработка аудио открывает возможности транскрипции, анализа и понимания устного контента. Ключ в предоставлении контекста о том, что содержит аудио.

### Улучшенная транскрипция

Базовая транскрипция — это только начало. С хорошими промптами вы можете получить идентификацию говорящих, временные метки и точность в специфичных областях.

<TryIt 
  title="Умная транскрипция"
  description="Получите точные транскрипции с метками говорящих, временными метками и обработкой неясных участков."
  prompt={`Транскрибируйте эту аудиозапись.

**Контекст**: \${recordingType} (совещание, интервью, подкаст, лекция и т.д.)
**Ожидаемые говорящие**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**Область**: \${domain} (ожидаемые технические термины: \${technicalTerms})

**Формат вывода**:
[00:00] **Говорящий 1 (Имя/Роль)**: Транскрибированный текст здесь.
[00:15] **Говорящий 2 (Имя/Роль)**: Их ответ здесь.

**Инструкции**:
- Включайте временные метки на естественных паузах (каждые 30-60 секунд или при смене говорящего)
- Отмечайте неясные участки как [неразборчиво] или [неясно: предположение?]
- Отмечайте неречевые звуки в скобках: [смех], [звонит телефон], [длинная пауза]
- Сохраняйте слова-паразиты только если они значимы (эм, а можно убрать)
- Отмечайте любые пункты действий или решения символом →

Описание аудио: \${audioDescription}`}
/>

### Анализ аудиоконтента

Помимо транскрипции, ИИ может анализировать содержание, тон и ключевые моменты в аудио.

<TryIt 
  title="Анализатор аудиоконтента"
  description="Получите комплексный анализ аудиоконтента, включая резюме, ключевые моменты и тональность."
  prompt={`Проанализируйте эту аудиозапись:

Описание аудио: \${audioDescription}

Предоставьте:

**1. Краткое резюме** (2-3 предложения)
О чём эта запись? Какой главный вывод?

**2. Говорящие**
- Сколько различных говорящих?
- Характеристики (если различимы): тон, манера речи, уровень экспертизы

**3. Разбор содержания**
- Основные обсуждаемые темы (с приблизительными временными метками)
- Ключевые тезисы
- Поднятые вопросы

**4. Эмоциональный анализ**
- Общий тон (формальный, неформальный, напряжённый, дружелюбный)
- Примечательные эмоциональные моменты
- Уровень энергии на протяжении записи

**5. Действия**
- Принятые решения
- Упомянутые задачи
- Необходимые последующие шаги

**6. Примечательные цитаты**
Выделите 2-3 значимые цитаты с временными метками

**7. Качество аудио**
- Общая чёткость
- Любые проблемы (фоновый шум, прерывания, технические неполадки)`}
/>

## Видео-промптинг

Видео объединяет визуальный и аудиоанализ во времени. Задача — направить ИИ, чтобы он сосредоточился на релевантных аспектах на протяжении всей длительности.

### Понимание видео

<TryIt 
  title="Комплексный анализ видео"
  description="Получите структурированный разбор видеоконтента, включая хронологию, визуальные элементы и ключевые моменты."
  prompt={`Проанализируйте это видео: \${videoDescription}

Предоставьте комплексный анализ:

**1. Обзор** (2-3 предложения)
О чём это видео? Какое главное сообщение или цель?

**2. Хронология ключевых моментов**
| Временная метка | Событие | Значимость |
|-----------------|---------|------------|
| 0:00 | ... | ... |

**3. Визуальный анализ**
- Обстановка/Локация: Где это происходит?
- Люди: Кто появляется? Что они делают?
- Объекты: Ключевые предметы или реквизит
- Визуальный стиль: Качество, монтаж, используемая графика

**4. Аудиоанализ**
- Речь: Основные тезисы (если есть диалог)
- Музыка: Тип, настроение, как используется
- Звуковые эффекты: Примечательные аудиоэлементы

**5. Качество продакшна**
- Качество видео и монтаж
- Темп и структура
- Эффективность для своей цели

**6. Целевая аудитория**
Для кого создано это видео? Отвечает ли оно их потребностям?

**7. Ключевые выводы**
Что зритель должен запомнить из этого видео?`}
/>

### Извлечение контента из видео

Для извлечения конкретной информации из видео будьте точны в том, что вам нужно.

<TryIt 
  title="Экстрактор данных из видео"
  description="Извлекайте конкретную информацию из видео с временными метками и структурированным выводом."
  prompt={`Извлеките конкретную информацию из этого видео:

Тип видео: \${videoType}
Описание видео: \${videoDescription}

**Информация для извлечения**:
1. \${extractItem1}
2. \${extractItem2}
3. \${extractItem3}

**Формат вывода**:
{
  "video_summary": "Краткое описание",
  "duration": "предполагаемая длительность",
  "extracted_data": [
    {
      "timestamp": "MM:SS",
      "item": "Что было найдено",
      "details": "Дополнительный контекст",
      "confidence": "высокая/средняя/низкая"
    }
  ],
  "items_not_found": ["Список запрошенного, но не найденного"],
  "additional_observations": "Что-либо релевантное, не запрошенное явно"
}`}
/>

## Мультимодальные комбинации

Настоящая сила мультимодального ИИ проявляется, когда вы комбинируете разные типы входных данных. Эти комбинации позволяют проводить анализ, который был бы невозможен с какой-либо одной модальностью.

### Верификация изображения + текста

Проверьте, соответствуют ли изображения и их описания — это важно для электронной коммерции, модерации контента и контроля качества.

<TryIt 
  title="Проверка соответствия изображения и текста"
  description="Проверьте, точно ли изображения представляют их текстовые описания и наоборот."
  prompt={`Проанализируйте это изображение и сопровождающий текст на соответствие:

**Изображение**: \${imageDescription}
**Текстовое описание**: "\${textDescription}"

Оцените:

**1. Точность соответствия**
- Показывает ли изображение то, что описывает текст?
- Оценка: [1-10] с объяснением

**2. Утверждения текста vs. Визуальная реальность**
| Утверждение в тексте | Видно на изображении? | Примечания |
|----------------------|------------------------|------------|
| ... | Да/Нет/Частично | ... |

**3. Визуальные элементы, не упомянутые**
Что видно на изображении, но не описано в тексте?

**4. Утверждения текста, не видимые**
Что описано в тексте, но не может быть проверено по изображению?

**5. Рекомендации**
- Для текста: [улучшения для соответствия изображению]
- Для изображения: [улучшения для соответствия тексту]

**6. Общая оценка**
Можно ли доверять этой паре изображение-текст для \${purpose}?`}
/>

### Отладка скриншот + код

Одна из самых мощных комбинаций для разработчиков: видеть визуальный баг вместе с кодом.

<TryIt 
  title="Визуальный отладчик багов"
  description="Отлаживайте проблемы интерфейса, анализируя одновременно визуальный вывод и исходный код."
  prompt={`У меня баг в интерфейсе. Вот что я вижу и мой код:

**Описание скриншота**: \${screenshotDescription}
**Что не так**: \${bugDescription}
**Ожидаемое поведение**: \${expectedBehavior}

**Соответствующий код**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

Пожалуйста, помогите мне:

**1. Анализ первопричины**
- Что в коде вызывает эту визуальную проблему?
- Какая конкретно строка(и) ответственна?

**2. Объяснение**
- Почему этот код даёт такой визуальный результат?
- Какой лежащий в основе механизм?

**3. Исправление**
\`\`\`\${language}
// Исправленный код здесь
\`\`\`

**4. Предотвращение**
- Как избежать такого типа багов в будущем
- Связанные проблемы, которые стоит проверить`}
/>

### Принятие решений по нескольким изображениям

При выборе между вариантами структурированное сравнение помогает принимать лучшие решения.

<TryIt 
  title="Визуальный компаратор вариантов"
  description="Систематически сравнивайте несколько изображений по вашим критериям для принятия обоснованных решений."
  prompt={`Я выбираю между этими вариантами для \${purpose}:

**Вариант A**: \${optionA}
**Вариант B**: \${optionB}
**Вариант C**: \${optionC}

**Мои критерии** (в порядке важности):
1. \${criterion1} (вес: высокий)
2. \${criterion2} (вес: средний)
3. \${criterion3} (вес: низкий)

Предоставьте:

**Матрица сравнения**
| Критерий | Вариант A | Вариант B | Вариант C |
|----------|-----------|-----------|-----------|
| \${criterion1} | Оценка + заметки | ... | ... |
| \${criterion2} | ... | ... | ... |
| \${criterion3} | ... | ... | ... |

**Взвешенные оценки**
- Вариант A: X/10
- Вариант B: X/10
- Вариант C: X/10

**Рекомендация**
Основываясь на ваших заявленных приоритетах, я рекомендую [Вариант], потому что...

**Оговорки**
- Если [условие], рассмотрите [альтернативу] вместо этого
- Обратите внимание на [потенциальную проблему]`}
/>

## Лучшие практики для мультимодальных промптов

Получение отличных результатов от мультимодального ИИ требует понимания как его возможностей, так и ограничений.

### Что делает мультимодальные промпты эффективными

<InfoGrid items={[
  { label: "Предоставляйте контекст", description: "Скажите модели, что это за медиа и почему вы его анализируете", example: "«Это фото продукта для нашего интернет-магазина...»", color: "green" },
  { label: "Будьте конкретны", description: "Спрашивайте о конкретных элементах, а не об общих впечатлениях", example: "«Сосредоточьтесь на таблице цен в правом верхнем углу»", color: "green" },
  { label: "Указывайте расположение", description: "Указывайте на конкретные области, используя пространственные термины", example: "«В левом нижнем квадранте...»", color: "green" },
  { label: "Заявляйте свою цель", description: "Объясните, для чего вы будете использовать анализ", example: "«Мне нужно решить, подходит ли это изображение для нашего мобильного приложения»", color: "green" }
]} />

### Распространённые ошибки, которых следует избегать

<InfoGrid items={[
  { label: "Предположение идеального зрения", description: "Модели могут пропустить мелкие детали, особенно на изображениях низкого разрешения", example: "Не спрашивайте о тексте 8pt на сжатом скриншоте", color: "red" },
  { label: "Ожидание идеального OCR", description: "Рукописный текст, необычные шрифты и сложные макеты могут вызывать ошибки", example: "Проверяйте извлечённый текст из чеков и форм", color: "red" },
  { label: "Игнорирование политик контента", description: "У моделей есть ограничения на определённые типы контента", example: "Не будут идентифицировать конкретных людей или анализировать неуместный контент", color: "red" },
  { label: "Пропуск верификации", description: "Всегда проверяйте критическую информацию, извлечённую из медиа", example: "Перепроверяйте числа, даты и имена при извлечении из документов", color: "red" }
]} />

### Элегантная обработка ограничений

<TryIt 
  title="Анализ изображений с учётом неопределённости"
  description="Этот промпт явно обрабатывает случаи, когда модель не может чётко видеть или не уверена."
  prompt={`Проанализируйте это изображение: \${imageDescription}

**Инструкции по обработке неопределённости**:

ЕСЛИ ВЫ НЕ МОЖЕТЕ ЧТО-ТО ЧЁТКО ВИДЕТЬ:
- Не угадывайте и не придумывайте детали
- Скажите: "Я вижу [что видно], но не могу чётко разглядеть [неясный элемент]"
- Предложите, какая дополнительная информация помогла бы

ЕСЛИ КОНТЕНТ КАЖЕТСЯ ОГРАНИЧЕННЫМ:
- Объясните, что вы можете и не можете анализировать
- Сосредоточьтесь на разрешённых аспектах анализа

ЕСЛИ ВОПРОС О ЛЮДЯХ:
- Описывайте действия, позиции и общие характеристики
- Не пытайтесь идентифицировать конкретных людей
- Сосредоточьтесь на: количестве людей, действиях, выражениях лиц, одежде

**Ваш анализ**:
[Приступите к анализу, применяя эти рекомендации]`}
/>

<Quiz 
  question="Почему промптинг важнее для мультимодальных моделей, чем для текстовых?"
  options={[
    "Мультимодальные модели менее интеллектуальны и нуждаются в большей помощи",
    "Изображения и аудио по своей сути неоднозначны — ИИ нужен контекст, чтобы знать, какие аспекты важны",
    "Мультимодальные модели могут обрабатывать только один тип входных данных за раз",
    "Текстовые промпты не работают с мультимодальными моделями"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="Когда вы смотрите на изображение, вы мгновенно понимаете, что важно, исходя из ваших целей. ИИ не имеет этого контекста — фотография трещины в стене может быть инженерной проблемой, художественной текстурой или нерелевантным фоном. Ваш промпт определяет, как ИИ интерпретирует и на чём фокусируется в предоставленном вами медиа."
/>
