Материал редакции Зерокодера. Разбор построен на официальных руководствах по промптингу Anthropic, OpenAI и Сбера. Обновлено: июль 2026.

Промпты для юристов — это не «проверь договор», а конструкция из четырёх блоков: роль, приложенный документ, задача по шагам и формат ответа. Пятый блок необязателен в быту, но обязателен в праве: запрет опираться на что-либо, кроме приложенного текста. Именно он не даёт модели сочинить статью закона. Ниже шесть формулировок и разбор, почему они собраны так.

  • Роль уходит в системное сообщение, конкретика задачи — в пользовательское.
  • Длинный договор ставится выше вопроса, а не под ним.
  • «Не выдумывай нормы» как фраза не работает. Работают четыре механизма из официальной документации.
  • Под каждое утверждение модель должна вернуть дословную цитату из вашего файла — или снять утверждение.
  • Проверка нормы по официальному тексту остаётся за юристом. Всегда.

Если нужен базовый уровень — как вообще подступиться к ИИ в юридической работе, — у нас есть отдельные разборы про написание юридических документов с помощью ChatGPT, про бота в роли технического юриста стартапа и про заработок на промптах для юристов. Здесь — только библиотека формулировок практикующего юриста.

Из чего собран промпт, который не разваливается

Документация GigaChat раскладывает качественный промпт на четыре элемента: роль («специфическая функция, которая поможет решить задачу в определённых рамках»), входные данные, задача («чёткое указание, что вы хотите получить») и индикатор вывода — «формат или тип ожидаемого ответа» (руководство Сбера по промпт-инжинирингу{rel=»nofollow noopener»}). Совпадение с зарубежными гайдами полное: OpenAI в руководстве по промптингу советует «put overall tone or role guidance in the system message; keep task-specific details and examples in user messages» — тон и роль в системное сообщение, детали задачи и примеры в пользовательское. Anthropic добавляет, что роли достаточно одного предложения: «even a single sentence makes a difference».

Дальше три вещи, которых нет в подборках промптов для юристов, а они меняют результат сильнее красивой роли.

Порядок блоков. Длинные документы Anthropic рекомендует ставить в начало промпта, «above your query, instructions, and examples». Причина названа прямо: вопрос в конце улучшает качество ответа «by up to 30 percent in tests, especially with complex, multidocument inputs» — до 30% на сложных многодокументных входах. Рекомендация адресована входам от 20 тысяч токенов.

Разметка. Блоки помечаются тегами: «wrapping each type of content in its own tag (for example, <instructions>, <context>, <input>) reduces misinterpretation». Для юриста это перевод одной проблемы в ноль: модель перестаёт путать вашу инструкцию с текстом договора, где тоже есть слова «обязан» и «в течение пяти дней».

Объяснение мотива. Инструкция с причиной работает лучше сухого запрета — «Claude is smart enough to generalize from the explanation». Поэтому в промптах ниже написано не «без воды», а «этот текст пойдёт клиенту без юридического образования».

Мини-вывод: промпт — это форма, а не заклинание. Соберёте форму один раз — дальше меняете только вложенный документ.

Промпт 1. Вычитка договора на риски для вашей стороны

Ты — корпоративный юрист. Проверяешь договор в интересах Заказчика. <договор> {{ВСТАВЬТЕ ПОЛНЫЙ ТЕКСТ}} </договор> 1. Выпиши дословные цитаты из договора, которые создают риск для Заказчика. Если релевантных цитат нет, напиши: «Релевантных цитат не найдено». 2. Только на основе выписанных цитат составь таблицу: пункт | цитата | в чём риск для Заказчика | как переформулировать. 3. Опирайся исключительно на приложенный текст. Не используй общие знания о типовых договорах и не ссылайся на нормы, которых нет в тексте. 4. Если данных для оценки пункта не хватает, напиши: «Недостаточно информации, чтобы уверенно оценить этот пункт».

Почему так. Шаг 1 — это официальный приём «use direct quotes for factual grounding»: для документов длиннее 20 тысяч токенов Anthropic советует «ask Claude to extract word-for-word quotes first before performing its task» — сначала дословные цитаты, потом анализ. Формулировка «только на основе выписанных цитат» взята из примера в той же документации: «Only base your analysis on the extracted quotes». Шаг 3 — «external knowledge restriction», прямой запрет на общие знания модели. Шаг 4 — разрешение сказать «не знаю»: «explicitly give Claude permission to admit uncertainty. This simple technique can drastically reduce false information» (Anthropic, Reduce hallucinations{rel=»nofollow noopener»}).

Плохо: «Проверь договор на риски и подводные камни».
Модель не знает, чью сторону вы представляете, и выдаёт симметричный список «рисков сторон». Плюс без запрета на общие знания она дописывает в риски то, чего в вашем тексте нет, — из памяти о типовых договорах.

Промпт 2. Сравнение двух редакций договора

Ты — юрист, ведущий переговоры на стороне Исполнителя. <редакция index="1">{{НАША РЕДАКЦИЯ}}</редакция> <редакция index="2">{{РЕДАКЦИЯ КОНТРАГЕНТА}}</редакция> 1. Найди пункты, которые отличаются по смыслу. Формальные правки (пунктуация, порядок слов) не считаются отличием — их пропусти. 2. По каждому отличию дай таблицу: номер пункта | было | стало | в чью пользу сдвиг | цена вопроса для Исполнителя. 3. Отдельным списком — пункты, которые есть только в одной редакции. 4. Цитируй дословно. Ничего не додумывай за текст.

Почему так. Вложенные теги с индексами — прямая рекомендация: «nest tags when content has a natural hierarchy (documents inside <documents>, each inside <document index="n">)». Без разметки две редакции склеиваются в одну кашу, и модель начинает «сравнивать» абзацы, стоящие рядом, а не соответствующие друг другу. Пункт про формальные правки нужен, потому что иначе таблица распухнет от запятых.

Плохо: «Сравни два договора и скажи, что изменилось».
Получите пересказ обоих документов вместо диффа. Задача не сформулирована как индикатор вывода — а именно он, по документации Сбера, определяет «формат или тип ожидаемого ответа».

Промпт 3. Выжимка правовой позиции из решения суда

Ты — юрист-аналитик. Разбираешь судебный акт. <решение>{{ТЕКСТ СУДЕБНОГО АКТА}}</решение> Верни строго по структуре: 1. Фабула — 3 предложения. 2. Требования истца — списком. 3. Что суд установил — только факты из текста, с цитатами. 4. Правовая позиция суда — цитата мотивировочной части + твоя расшифровка. 5. Нормы, на которые сослался суд, — выписать в том виде, как они названы в тексте. Не добавлять норм от себя. 6. Чем это полезно в споре со схожей фабулой — 3 пункта. Если чего-то из пунктов 1–5 в тексте нет, напиши «в тексте отсутствует».

Почему так. Пошаговый список — не стилистика, а рекомендация: «provide instructions as sequential steps using numbered lists or bullet points when the order or completeness of steps matters». Пункт 5 самый важный: модель, которую не остановить, охотно дополняет перечень норм «подходящими по смыслу». Формулировка «в том виде, как они названы в тексте» превращает творческую задачу в механическую выписку.

Плохо: «Сделай краткое содержание решения суда».
Краткое содержание — это пересказ. Вам нужна позиция, а позиция живёт в мотивировочной части и должна прийти цитатой, а не в изложении.

Промпт 4. Чек-лист due diligence контрагента

Ты — юрист, готовящий проверку контрагента перед сделкой. Вводные: сфера деятельности — {{СФЕРА}}, тип сделки — {{ТИП}}, сумма — {{СУММА}}, срок проверки — {{СРОК}}. Составь чек-лист в таблице: блок проверки | какой документ запросить | что именно смотреть в документе | какой ответ считать красным флагом | приоритет (1–3). Ограничения: — не менее 5 блоков, среди них корпоративный, финансовый, договорный; — формулировки в колонке «что смотреть» — проверяемые действия, а не общие слова вроде «оценить надёжность»; — источники сведений называй только те, к которым у меня есть доступ.

Почему так. Здесь документа на входе нет, поэтому антигаллюцинационная обвязка меняется: ограничиваем не источник, а тип ответа. Запрет на «оценить надёжность» — это перевод инструкции в проверяемую форму. Хороший тест конструкции — «золотое правило» Anthropic: «show your prompt to a colleague with minimal context on the task and ask them to follow it. If they’d be confused, Claude will be too». Помощник без контекста не сможет «оценить надёжность», а «запросить выписку и сверить ОКВЭД с предметом договора» — сможет.

Плохо: «Дай чек-лист due diligence».
Придёт универсальный список из учебника, одинаковый для поставки щебня и покупки IT-компании.

Промпт 5. Претензия по вашему шаблону

Ты — юрист. Готовишь досудебную претензию. <шаблон>{{ВАШ ШАБЛОН ПРЕТЕНЗИИ}}</шаблон> <договор>{{ТЕКСТ ДОГОВОРА}}</договор> <фактура>{{ЧТО ПРОИЗОШЛО, ДАТЫ, СУММЫ}}</фактура> 1. Заполни шаблон, сохранив его структуру и формулировки-константы. 2. Пункты договора указывай только теми номерами, которые есть в приложенном тексте договора. 3. Расчёт суммы приведи по шагам, с промежуточными числами. 4. После черновика проверь каждое фактическое утверждение: найди подтверждающую цитату из <договор> или <фактура>. Если цитаты нет — убери утверждение и оставь на его месте пустые [] .

Почему так. Шаг 4 — приём самопроверки дословно: «if you can’t find a supporting quote for a claim, remove that claim… and mark where it was removed with empty [] brackets». Это единственный из четырёх механизмов, результат которого видно глазами: пустые скобки в тексте — карта мест, где модель хотела дописать за вас и не смогла подтвердить.

Если хочется собрать такие шаблоны в рабочий инструмент — бота, который принимает договор и отдаёт таблицу рисков, — этот путь разбирают на курсах Зерокодера на живых проектах.

Плохо: «Напиши претензию по договору поставки на 500 000 рублей».
Без шаблона придёт чужая структура, без договора — выдуманные номера пунктов, без самопроверки — уверенный тон на непроверенных фактах.

Промпт 6. Перевод пункта на человеческий язык

Ты объясняешь условие договора клиенту без юридического образования. Этот текст пойдёт клиенту в письме, поэтому он должен быть понятен с первого прочтения — от этого зависит, согласует клиент пункт или нет. <пункт>{{ТЕКСТ ПУНКТА}}</пункт> 1. Перескажи пункт двумя предложениями бытовым языком. 2. Ответь: что клиент обязан сделать, в какой срок, что будет, если не сделает. 3. Отдельной строкой — «на что обратить внимание». 4. Юридические термины оставляй только там, где замена исказит смысл; в скобках давай расшифровку.

Почему так. Первый абзац — тот самый мотив вместо запрета. Anthropic показывает разницу на примере: формулировка «NEVER use ellipses» помечена как less effective, а «Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses since the text-to-speech engine will not know how to pronounce them» — как more effective (руководство Anthropic по промптингу{rel=»nofollow noopener»}). Причина работает лучше запрета, потому что модель обобщает её на весь ответ.

Плохо: «Объясни этот пункт простыми словами».
«Простыми словами» — это не индикатор вывода. Придёт пересказ той же длины, с теми же терминами и без ответа на вопрос «что мне делать».

Как заставить модель не выдумывать нормы

Это главный страх юриста, и в подборках промптов он закрывается одной строкой «не выдумывай ссылки на закон». Строка не работает: модель не различает «знаю» и «сгенерировал». Работают четыре механизма, все описаны на официальной странице Anthropic «Reduce hallucinations».

Механизм Что вписать в промпт Что он выключает
Разрешение не знать «Если данных не хватает — напиши: недостаточно информации, чтобы уверенно оценить» Уверенный ответ на пустом месте
Цитаты до анализа «Сначала выпиши дословные цитаты. Анализируй только их» Пересказ вместо текста договора
Ограничение источника «Используй только приложенный текст, не общие знания» Дописывание «типовых» норм из памяти
Самопроверка «К каждому утверждению найди цитату; без цитаты — убери и поставь []» Утверждения, которые нечем подтвердить

Пятый инструмент — машинный, не текстовый. Функция цитирования в Claude возвращает точные фрагменты источника под каждое утверждение: «citations return the exact passages that support each claim, so you can verify answers». Для PDF ответ приходит с диапазоном страниц (нумерация с единицы), для обычного текста документ режется на предложения. Важное ограничение для юриста: отсканированный договор без текстового слоя процитировать нельзя — «PDFs that are scans of documents and do not contain extractable text are not citable». Скан сначала прогоняется через распознавание.

И оговорка, которую документация Anthropic ставит сама: «while these techniques significantly reduce hallucinations, they don’t eliminate them entirely. Always validate critical information, especially for high-stakes decisions». Норму, статью и реквизиты судебного акта юрист проверяет по официальному тексту — на портале правовой информации или в справочной системе. Промпт снижает частоту выдумок, ответственность не переносит.

Мини-вывод: четыре строки в промпте плюс ручная сверка норм — это рабочий контур. Одна строка «не выдумывай» — это не контур.

Что происходит с загруженным договором

Позиция вендора опубликована и различается по продуктам.

Сервис Что говорит официальная документация
Claude API «Conversation content (your prompts and Claude’s outputs) is not retained by default»; сохранённые данные «never used for model training without your express permission». Режим нулевого хранения (ZDR) не покрывает потребительские планы Free, Pro, Max и веб-консоль. При срабатывании систем безопасности данные могут храниться до 2 лет
OpenAI API «As of March 1, 2023, data sent to the OpenAI API is not used to train or improve OpenAI models (unless you explicitly opt in)». Логи abuse-мониторинга — до 30 дней. Нулевое хранение включают только по предварительному одобрению

Что сервис примет технически. Claude API: весь запрос — до 32 Мб и до 600 страниц PDF (до 100, если контекстное окно меньше 1 млн токенов), формат — стандартный PDF без паролей и шифрования; через Files API отдельный файл — до 500 Мб, но блок document принимает только PDF и обычный текст, а .docx и .xlsx документация предлагает сначала конвертировать в текст. OpenAI API: файлов в запросе может быть несколько, но «each file must be under 50 MB», и суммарно по запросу тоже 50 Мб; форматы — pdf, doc, docx, rtf, odt, xls, xlsx, ppt, pptx, csv, tsv и текстовые; лимита на число страниц PDF в документации не заявлено. GigaChat: txt, doc, docx, pdf, epub, ppt, pptx, xlsx, один текстовый файл — до 40 Мб, а чтобы модель учла документ, его идентификатор передаётся в массиве attachments вместе с "function_call": "auto".

Ключевая деталь, которую в подборках не пишут: гарантии API и гарантии обычного чата — разные. Формулировки Anthropic про ZDR прямо исключают Free, Pro и Max, то есть ровно те тарифы, которыми пользуется юрист-одиночка из браузера.

Мини-вывод: тариф — часть юридической гигиены. Прежде чем грузить документ, посмотрите, распространяется ли режим хранения на ваш способ доступа.

Чек-лист перед отправкой промпта

  1. Роль названа и указано, чью сторону вы представляете.
  2. Документ вставлен целиком и стоит выше задачи.
  3. Блоки размечены тегами — инструкция отделена от текста договора.
  4. Задача разложена на пронумерованные шаги.
  5. Задан формат ответа: таблица с конкретными колонками, а не «удобный вид».
  6. Есть запрет опираться на что-либо, кроме приложенного текста.
  7. Есть разрешение написать «недостаточно информации».
  8. Есть требование цитаты под каждое утверждение.
  9. Нормы и реквизиты актов проверены вручную по официальному источнику.
  10. Проверено, что тариф и способ доступа допускают загрузку этого документа, а файл проходит по формату и размеру.

FAQ

Какие промпты для юристов работают лучше всего?
Те, что собраны из четырёх блоков: роль, приложенный документ, задача по шагам и формат ответа. По документации Сбера это роль, входные данные, задача и индикатор вывода. Плюс пятый блок для права — запрет опираться на что-либо, кроме приложенного текста.

Как заставить нейросеть не выдумывать статьи закона?
Четырьмя приёмами из официальной документации Anthropic: разрешить ответ «недостаточно информации», потребовать дословные цитаты до анализа, запретить использовать общие знания помимо приложенных документов и добавить самопроверку — под каждое утверждение цитата, иначе утверждение удаляется.

Куда вставлять текст договора — в начало промпта или в конец?
В начало. Anthropic рекомендует размещать длинные документы выше вопроса и инструкций: вопрос в конце улучшает качество ответа до 30% на сложных многодокументных входах. Рекомендация адресована входам от 20 тысяч токенов.

Можно ли загружать в нейросеть договор клиента?
Зависит от сервиса и тарифа. У Claude содержимое запросов по умолчанию не хранится, но режим нулевого хранения не распространяется на планы Free, Pro, Max и веб-консоль. У OpenAI данные API с 1 марта 2023 года не используются для обучения без явного согласия, логи abuse-мониторинга живут до 30 дней.

Почему модель не цитирует отсканированный договор?
Потому что цитаты по изображениям не поддерживаются: PDF-сканы без извлекаемого текстового слоя нецитируемы. Документ нужно сначала распознать в текст.

Какие файлы принимает GigaChat?
Текстовые документы в форматах txt, doc, docx, pdf, epub, ppt, pptx, xlsx. Максимальный размер одного текстового файла в запросе — 40 Мб. Чтобы модель учла документ, его идентификатор передаётся в массиве attachments с параметром "function_call": "auto".

Заменяет ли промпт проверку юристом?
Нет. Официальная документация Anthropic прямо оговаривает: приёмы существенно снижают галлюцинации, но не устраняют их полностью, и критичную информацию нужно проверять всегда. Нормы и реквизиты судебных актов сверяются по официальному тексту вручную.