0Pricing
AI Prompt Engineering · Урок

Формальный и неформальный тон

Указывайте в запросах профессиональный, непринуждённый, академический или разговорный стиль

«Формальный и неформальный тон» — бесплатный урок AI Prompt Engineering на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Prompt Engineering, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Prompt Engineering содержит 4 уроков всего.

Тон: голос вашего контента

Тон — это то, какое впечатление ваши слова производят на читателя. Одну и ту же информацию можно передать официальным, авторитетным голосом или непринуждённым, дружелюбным тоном — правильный выбор полностью зависит от вашей аудитории, канала и цели.

Модели ИИ могут воспроизвести практически любой описанный вами тон, однако его необходимо описать явно. Без инструкций они по умолчанию используют слегка формальный, нейтральный регистр.

Что делает текст формальным

Для формального текста характерны следующие признаки:

  • Отсутствие сокращённых форм слов
  • Отсутствие разговорных выражений и сленга
  • По возможности повествование от третьего лица
  • Полные, грамматически сложные предложения
  • Допустимое периодическое использование пассивного залога
  • Точное использование технической лексики
  • Отсутствие обращений по имени без предварительного знакомства
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

formal_instruction = (
    'Write in a formal, professional tone. '
    'No contractions. No colloquialisms. No first-person pronouns. '
    'Use complete, grammatically precise sentences. '
    'Vocabulary: professional but accessible — not academic jargon.'
)

response = client.messages.create(
    model='claude-opus-4-5',
    max_tokens=150,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            f'{formal_instruction}\n\n'
            f'Explain why we are updating our privacy policy.'
        )
    }]
)
print(response.content[0].text)

Что делает текст непринуждённым

Для непринуждённого текста характерны следующие признаки:

  • Распространённое использование сокращённых форм
  • Разговорная лексика
  • Более короткие предложения и абзацы
  • Первое и второе лицо («я», «вы», «мы»)
  • Периодическое использование юмора, теплоты или индивидуальности
  • Вопросы к читателю
  • Понятные примеры из повседневной жизни
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

casual_instruction = (
    'Write in a casual, friendly tone. '
    'Use contractions freely. Use "you" to address the reader directly. '
    'Keep sentences short. Add warmth and personality. '
    'Write like you would explain this to a friend over coffee.'
)

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    max_tokens=150,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            f'{casual_instruction}\n\n'
            f'Explain why we are updating our privacy policy.'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

Один и тот же материал в трёх тонах

Быстрее всего понять, что такое тон, можно, увидев один и тот же материал, написанный в разных регистрах. Рассмотрим простой сценарий: уведомление пользователей о том, что приложение будет недоступно для технического обслуживания в субботу вечером.

Мы напишем его в трёх тонах: официально-корпоративном, непринуждённом стартапном и академическом. Обратите внимание, как меняются лексика, структура предложений и отношение к читателю.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

tones = [
    ('CORPORATE FORMAL',
     'Formal, no contractions, passive voice acceptable, corporate vocabulary. No personality.'),
    ('STARTUP CASUAL',
     'Casual, contractions OK, friendly, empathetic, slightly playful. Address reader as "you".'),
    ('ACADEMIC',
     'Precise, objective, technical vocabulary, third person, no emotion, no contractions.')
]

for label, tone_desc in tones:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'Tone: {tone_desc}\n\n'
                f'Write a 2-sentence notification: our app will be down for maintenance '
                f'on Saturday from 11 PM to 2 AM UTC.'
            )
        }]
    )
    print(f'[{label}]')
    print(response.content[0].text.strip())
    print()

Определение тона с помощью прилагательных

Самый простой способ задать тон — перечислить описательные прилагательные:

  • «В уверенном, прямом, без лишних слов тоне»
  • «В тёплом, чутком, ободряющем тоне»
  • «В игривом, остроумном, слегка дерзком тоне»
  • «В серьёзном, авторитетном, точном тоне»

Используйте от двух до четырёх прилагательных, отражающих разные аспекты: уровень энергичности, степень формальности, эмоциональный настрой и личностную характеристику.

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

test_tones = [
    'confident, direct, no-nonsense',
    'warm, empathetic, encouraging',
    'playful, witty, slightly irreverent',
]

for tone in test_tones:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        max_tokens=60,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'Tone: {tone}.\n\n'
                f'Write one sentence of marketing copy for a new AI writing tool. '
                f'Audience: busy startup founders.'
            )
        }]
    )
    print(f'Tone ({tone}):')
    print(response.choices[0].message.content.strip())
    print()

Определение тона с помощью персоны модели

Описание тона на основе персоны часто точнее, чем одни только прилагательные. Вместо «дружелюбный» можно сказать: «Пишите как в блоге продукта „Бэйскамп“ — непринуждённо, но вдумчиво и никогда не свысока».

Можно ссылаться на реальные стили письма:

  • «Как в технической статье блога „Страйп“»
  • «Как Пол Грэм пишет эссе о стартапах»
  • «Как резюме для руководителей в „Харвард бизнес ревью“»
  • «Как дружеское сообщение в Слэке от коллеги, которого Вы уважаете»
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

references = [
    'Write like a Stripe technical blog post: clear, precise, respects the reader\'s intelligence.',
    'Write like a Harvard Business Review executive summary: formal, data-driven, concise.',
    'Write like a friendly Slack message from a helpful colleague — casual, direct, gets to the point.'
]

topic = 'Why our new feature reduces API response time by 40%.'

for ref in references:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Style reference: {ref}\n\nWrite 2 sentences about: {topic}'
        }]
    )
    print(f'Style: {ref[:55]}...')
    print(response.content[0].text.strip())
    print()

Несоответствие тона и его цена

Несоответствие тона возникает, когда стиль общения не соответствует аудитории или контексту. Распространённые случаи:

  • Официально-корпоративный язык в мобильном приложении для потребителей
  • Непринуждённый сленг в юридическом договоре
  • Слишком технический язык в сообщении службы поддержки пользователям без технической подготовки
  • Маркетинговые преувеличения в README для инженеров

Несоответствующий тон подрывает доверие и заставляет читателя прикладывать больше усилий, чтобы понять смысл.

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

# Mismatched tone examples
mismatches = [
    (
        'ERROR MESSAGE for a consumer app:',
        'Formal legal tone: no contractions, passive voice',
        'A fatal error has been encountered in the processing of your request.'
    ),
    (
        'LEGAL TERMS section:',
        'Casual startup tone: contractions, emojis',
        'Hey, so like, you gotta agree to our stuff before using this app okay?'
    )
]

for context, bad_tone, example in mismatches:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'CONTEXT: {context}\n'
                f'PROBLEM (wrong tone): {example}\n\n'
                f'Rewrite with the correct tone for the context. '
                f'One sentence. Explain in brackets why this tone works better.'
            )
        }]
    )
    print(response.choices[0].message.content.strip())
    print()

Управление эмоциональной температурой

Помимо степени официальности, у тона есть эмоциональная температура — от холодного и объективного до тёплого и воодушевлённого:

  • Холодный: «Результаты свидетельствуют об улучшении на 12 %». (чистые данные)
  • Нейтральный: «В последнем выпуске мы повысили производительность на 12 %».
  • Тёплый: «Мы с гордостью сообщаем, что нашей команде удалось увеличить скорость на 12 %».
  • Воодушевлённый: «Это невероятно — мы добились впечатляющего скачка производительности на 12 %!»
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

temperatures = [
    ('COLD/OBJECTIVE',    'Purely factual, no emotion, no personality, third person.'),
    ('NEUTRAL',           'Balanced, professional, slight warmth but no enthusiasm.'),
    ('WARM',              'Friendly, first person plural ("we"), positive but measured.'),
    ('ENTHUSIASTIC',      'High energy, excited, uses exclamation points, celebrates the user.')
]

fact = 'Our app now loads 3 seconds faster after the latest update.'

for label, instruction in temperatures:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=50,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Tone: {instruction}\n\nAnnounce this fact in 1 sentence: {fact}'
        }]
    )
    print(f'[{label}]: {response.content[0].text.strip()}')

Сохранение единообразного тона

Единообразие тона так же важно, как и его выбор. Документ, в котором стиль в середине текста меняется с официального на непринуждённый, сбивает читателей с толку и подрывает доверие.

Для документов из нескольких разделов:

  • Задайте тон в системном сообщении или в начале запроса
  • Сформулируйте требование явно: «Сохраняйте этот тон на протяжении всего текста»
  • В очень длинных материалах напоминайте модели о тоне в последующих запросах
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

# System message tone sets voice for all sections
response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[
        {
            'role': 'system',
            'content': (
                'You are writing all content for a developer-focused SaaS company called GridDB. '
                'Tone: technical but approachable. No jargon without explanation. '
                'No contractions. Short sentences. No marketing superlatives. '
                'Maintain this tone consistently across every section.'
            )
        },
        {
            'role': 'user',
            'content': (
                'Write 2 short sections for our website:\n'
                '1. Hero tagline (max 8 words)\n'
                '2. One-paragraph product description (max 60 words)'
            )
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

Тон в разных типах контента

Для разных типов контента по умолчанию ожидаются разные тона. Отклонение от них может быть эффективным — но только если оно намеренно:

  • Юридические документы: официальные, точные → непринуждённый тон кажется непрофессиональным
  • Сообщения об ошибках: понятные, участливые → холодный тон кажется враждебным
  • Маркетинговые тексты: воодушевляющие, сосредоточенные на выгодах → сухой тон не вдохновляет
  • Документация к программному интерфейсу: техническая, лаконичная → витиеватый стиль отнимает время разработчиков
  • Служба поддержки клиентов: тёплая, ориентированная на решение → оборонительный тон кажется конфронтационным
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

content_types = [
    ('ERROR MESSAGE', 'Empathetic, clear, action-oriented. No technical jargon. No blame.'),
    ('API DOCS',      'Terse, precise, no fluff. Technical vocabulary. Example-driven.'),
    ('SUPPORT REPLY', 'Warm, solution-focused, acknowledges frustration, offers next steps.')
]

scenario = 'A user cannot log in because their account has been temporarily locked.'

for content_type, tone in content_types:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'Content type: {content_type}\n'
                f'Tone: {tone}\n\n'
                f'Write 2 sentences for this scenario: {scenario}'
            )
        }]
    )
    print(f'[{content_type}]')
    print(response.content[0].text.strip())
    print()

Тон в разных каналах

Один и тот же бренд может вполне обоснованно использовать разные тона в разных каналах. Важно, чтобы тон каждого канала был осознанным и уместным:

  • Твиттер/X: непринуждённый, ёмкий, с акцентом на индивидуальность
  • LinkedIn: профессиональный, вдумчивый, основанный на полезных выводах
  • Рассылка по электронной почте: тёплая, разговорная, личная
  • Юридические документы: официальные, точные, при необходимости с использованием страдательного залога
  • Сообщения внутри приложения: дружелюбные, краткие, ориентированные на действие
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

channels = [
    ('TWITTER', 'Casual, punchy, max 200 chars, can use one emoji'),
    ('LINKEDIN', 'Professional, insight-driven, 2 sentences, no emoji'),
    ('IN-APP',   'Friendly, action-oriented, 1 sentence, second person')
]

news = 'We just launched dark mode in our app.'

for channel, tone in channels:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        max_tokens=60,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Channel: {channel}. Tone: {tone}.\n\nAnnounce: {news}'
        }]
    )
    print(f'[{channel}]: {response.choices[0].message.content.strip()}')
    print()

Проверка знаний

Мобильное приложение компании должно показывать сообщение об ошибке, если платёж не проходит. Сейчас сообщение выглядит так: «Транзакцию невозможно обработать из-за недостатка средств на связанном финансовом счёте». В чём основная проблема тона?

Официальный и неофициальный тон — итоги

Тон — одно из самых мощных измерений управления запросом. Основные выводы:

  • ИИ по умолчанию использует нейтрально-официальный стиль — всегда уточняйте нужный Вам тон
  • Используйте сочетания прилагательных: «уверенный, прямой, без лишних церемоний»
  • Используйте отсылки к персонам: «как в статье блога „Страйп“»
  • Управляйте эмоциональной температурой: от холодной и объективной до воодушевлённой
  • Согласуйте тон с типом контента и аудиторией
  • Задайте тон один раз в системном сообщении, чтобы стиль общения приложения оставался единообразным
  • Несоответствие тона подрывает доверие — юридический документ не должен звучать как сообщение в Твиттере

Часто задаваемые вопросы

Урок «Формальный и неформальный тон» бесплатный?

Да — полный текст урока «Формальный и неформальный тон» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Prompt Engineering, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Prompt Engineering содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Формальный и неформальный тон»?

Указывайте в запросах профессиональный, непринуждённый, академический или разговорный стиль Ты практикуешь AI Prompt Engineering с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Prompt Engineering?

Предыдущий опыт не требуется. AI Prompt Engineering на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Формальный и неформальный тон»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Prompt Engineering?

Да. Каждый урок AI Prompt Engineering включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Формальный и неформальный тон
  2. Определение аудитории
  3. Профессиональные стили письма
  4. Настройка уровня лексики
← Назад к AI Prompt Engineering