Есть мем-картинка про то, как люди разных уровней английского говорят о погоде. B1 — «it’s cold today». B2 — «it’s quite chilly outside». C1 — «there’s a sharp drop in temperature, you might want a coat». C2 — что-то про «the biting chill that seeps through layers of wool».

В этой картинке вся правда про то, как устроено тестирование языка.

Носитель в реальной жизни так не говорит. Я и на русском так не говорю. Носитель говорит «fucking freezing», поднимает воротник и идет дальше. Если действительно холодно — добавит междометие. Если очень холодно, добавит еще одно. Все.

CEFR — Common European Framework of Reference, шкала уровней владения иностранным языком, принятая в Европе. От A1 до C2, шесть уровней. На нее опираются Cambridge, IELTS, к ней приведен TOEFL, по ней построены школьные программы.

В обновленной версии шкалы (CEFR Companion Volume) сами авторы убрали упоминания про «носителя» как эталон. C2 больше не означает «как native speaker». Там написано буквально: precision, appropriateness, ease — точность, уместность, легкость. То есть даже система признала: мерить «как носитель» невозможно и не нужно.

Что она реально меряет — это соответствие формату, в котором экзаменатор ожидает увидеть «уровень». Это не плохо: система должна что-то мерить, и она мерит вполне измеряемое. Но реальная компетенция в живом языке устроена иначе. Это умение переключать регистр под контекст задачи. С другом за пивом — один регистр, на собеседовании — другой, в письме клиенту — третий.

Промптинг устроен ровно так же, только собеседник не экзаменатор, а модель. Та же шкала, та же логика, такие же дескрипторы по сути. Не нужна естественность, нужно соответствие формату, который ожидает система.

Если разложить по уровням, получается примерно так.

B1. «Напиши пост про маркетинг.»

B2. «Напиши пост про маркетинг для B2B-аудитории, объем 300 слов, без воды.»

C1. «Ты редактор. Тема — маркетинг для B2B. Аудитория — основатели на ранней стадии. Стиль практичный, без жаргона. Верни три варианта заголовка и структуру поста.»

C2. Системный промпт на три экрана. Anti-examples — что точно не делать, с конкретными примерами плохих формулировок. Few-shot с разметкой ошибок. JSON-схема на выходе. Контекст про tone of voice и аудиторию подгружается отдельным блоком. Версия промпта закреплена в репозитории, изменения проходят через diff и review.

Разница между B1 и C2 в промпте ровно такая же, что между «it’s cold» и «the biting chill…». Та же избыточность. Та же подгонка под формат. Та же трата энергии не на содержание, а на оформление.

Кажется, официальная шкала промпт-уровней появится. Уже есть отдельные таксономии — архитектура промпта, тип reasoning, формат few-shot. Уже на рынке выделяются junior и senior prompt engineer как разные грейды. Не хватает только единой системы координат, которая сшивает все это в шкалу. Тогда можно будет писать в резюме «промптинг C1» вместо туманного «опыт работы с LLM».

И появится эффект инверсии. Инженер с английским B1 может оказаться в промптинге на C2. Английский у него остался тот же, а рядом отложился огромный контекст про то, как говорить с машиной. Системные промпты, chain-of-thought, разметка few-shot, контекст-окно, tool calling — для него родная речь. Он в ней носитель.

И обратное. Носитель английского, который с моделями системно не работал, в промптинге окажется на A2. Будет писать как с другом за пивом и удивляться, почему результат плавает.

Это переоткрытие старой истины: знание языка и знание языка-под-задачу — разные вещи. Программисты давно живут в этом параллелизме (английский плюс Python), просто у них Python всегда выглядел как «технический навык», а английский как «гуманитарный». Между ними оказался гибридный язык, в котором техническое и лингвистическое слиплось в одно.

Меня тут зацепляет вопрос, на который у меня нет хорошего ответа. Если промптинг — это новый язык со своей шкалой, то учить его как язык, через дескрипторы и тесты, или как-то иначе? Лингвистическое обучение требует сотен часов погружения, и оно дает результат. Но в случае с моделями погружение — это не «жить в стране языка», а гонять конкретные задачи и смотреть на выдачу. Это похоже скорее на профессиональное освоение, чем на изучение языка. Хотя, может быть, ровно это нам и про языки сообщает: мы давно учим их не так.

И здесь уже маячит следующий вопрос. Сам промптинг — это умение говорить с одной моделью. А выстраивание процесса вокруг моделей, где промпт — лишь один из элементов, это уже не язык. Это что-то другое.Формула Каспарова Уже не лингвистика, а инженерия.

P. S. У меня есть короткий опросник про то, как вы на самом деле работаете с AI и есть ли в этом система.