Gemini AI Google за 5 минут собирает данные, на которые вручную уходит час
Google Gemini AI справляется с русскоязычными запросами на сбор данных об организациях и генерацию учебных тестов быстрее ручного поиска, и вот конкретная последовательность промптов, которая экономит часы рутины.
Gemini AI Google умеет работать в режиме цепочки запросов: каждый следующий промпт уточняет предыдущий, поэтому сложную задачу на сбор или генерацию данных можно решить за пять минут вместо часа ручного копирования из десятка вкладок.
Автор оригинального материала делится практическим опытом работы с Gemini, чат-ботом Google на базе одноимённой мультимодальной (работающей с текстом, изображениями и другими форматами одновременно) модели. Два сценария, поиск данных об организациях и подготовка к экзамену через автоматическую викторину, показывают, как цепочка промптов (запросов к ИИ на естественном языке) заменяет долгий ручной поиск.
Как работает приём с цепочкой запросов?
Идея простая и не новая. Ещё десять-пятнадцать лет назад опытные пользователи Яндекса и Google использовали «поиск в найденном»: сначала широкий запрос, потом уточнение результатов. Gemini AI Google позволяет делать то же самое, но в диалоге: первый промпт задаёт контекст, каждый следующий сужает и углубляет тему. Ответ на предыдущий запрос нужно дождаться до конца, но вчитываться не обязательно: важно, чтобы модель «запомнила» контекст, и тогда следующий вопрос работает точнее.
Что понадобится
- Аккаунт Google (бесплатный, подойдёт любой Gmail).
- Доступ к Gemini: откройте gemini.google.com или введите запрос в поисковой строке Google, где после ответа появится строка ИИ-ассистента.
- Список организаций или тема для тестов, с которыми хотите работать.
- 10-15 минут на первый прогон.
Пошаговая инструкция
Сценарий 1: сбор данных об организациях
- Откройте Gemini и введите первый промпт, задающий весь контекст сразу:
есть список организаций: Лузалес, ЖФК, СЛПК, они все находятся в Республике Коми, по каждой из них нужны данные об ИНН, адресе и ФИО руководителя. ответ дай в виде таблицы
-
Дождитесь, пока модель полностью сформирует ответ. Не перебивайте: если отправить следующий промпт до окончания генерации, контекст может потеряться.
-
Задайте уточняющий вопрос, не выходя из диалога:
кто из этих компаний ведёт активный найм сотрудников и кого они нанимают?
- После ответа углубите тему ещё раз:
какой у них уровень предлагаемых зарплат (по 25 самым массовым вакансиям)?
Каждый следующий промпт опирается на результаты предыдущего. Вручную ту же информацию пришлось бы собирать из нескольких агрегаторов, переключаясь между вкладками и копируя данные.
Сценарий 2: генерация тестов и викторина для подготовки к экзамену
- Начните с широкого запроса, чтобы ввести модель в тему:
я готовлюсь к экзамену по компьютерным сетям, какие вопросы есть в интернете по теме "протоколы интернета"?
- Сузьте до конкретного раздела:
Расскажи пожалуйста подробнее про IP-адресацию
- Попросите сгенерировать тест с конкретными параметрами:
Подготовь пожалуйста 28 тестовых вопросов (4 варианта ответа, из них только один правильный), распредели правильные ответы так, чтобы они встречались в разных вопросах теста на разных местах
- Запустите интерактивную викторину прямо в чате:
проведи пожалуйста для меня викторину из этих вопросов, выдавая их по одному и, получив мой ответ, если он неправильный, объясни мне, в чём я ошибся
- Если нужен файл для импорта в систему тестирования (например, Moodle), замените четвёртый промпт на запрос формата JSON (текстовый формат хранения данных, который понимают большинство программ):
преобразуй пожалуйста эти вопросы и ответы в формат json "q_0001": ["Чему равно 2 + 2?", ["3", "4", "5", "6"], 2], где q_0001 - это номер вопроса, а последняя цифра - номер правильного ответа (счёт начинается с 1)
В сценарии с организациями Gemini AI Google выдаёт таблицу с ИНН, адресами и ФИО руководителей, а затем в двух следующих запросах дополняет её данными о найме и зарплатах. Автор оригинального материала оценивает результат коротко: «отлично». В сценарии с тестами модель генерирует 28 вопросов по IP-адресации с четырьмя вариантами ответа, распределяет правильные ответы по разным позициям и затем проводит пошаговую викторину: задаёт вопрос, ждёт ответа, проверяет и объясняет ошибку, если она есть.
- Не отправляйте следующий промпт, пока модель не закончила отвечать. Иначе контекст диалога ломается, и Gemini «забывает» предыдущие данные.
- Не принимайте ИНН, адреса и ФИО на веру. Gemini может допустить галлюцинацию (уверенно выдать данные, которых не существует). Перепроверяйте критичные реквизиты хотя бы по одному агрегатору вроде rusprofile.ru.
- Не пропускайте первый «вводный» запрос. Если сразу попросить «28 вопросов по IP-адресации», качество будет ниже, чем когда модель сначала получила общий контекст темы.
- Не указывайте регион, если не уверены. Фраза «они все находятся в Республике Коми» помогает модели сузить поиск, но если организации из разных регионов, подсказка уведёт результат в сторону.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям
Автору Дзена. Используйте цепочку промптов для сбора фактуры к статье: первый запрос задаёт тему, второй уточняет цифры, третий просит оформить результат таблицей или списком. Вместо десяти вкладок получаете структурированную заготовку за минуты.
Маркетологу. Сценарий с организациями напрямую применим к анализу конкурентов или партнёров: реквизиты, вакансии, уровень зарплат в регионе, всё в одном диалоге. Но для финансовых решений перепроверяйте данные.
Преподавателю или тому, кто учится. Генерация тестов с интерактивной викториной экономит часы подготовки. Формат JSON позволяет загрузить вопросы в Moodle или другую систему тестирования.
В России. Gemini AI Google доступен, но может потребоваться VPN в зависимости от текущих ограничений. Из российских аналогов похожую цепочку запросов поддерживают YandexGPT и GigaChat, хотя формат вывода и качество ответов отличаются.
Главная ценность приёма не в самом Gemini, а в принципе пошагового сужения контекста. Я проверял: тот же подход работает и в ChatGPT, и в YandexGPT. Но именно у Gemini AI Google есть удобная точка входа через обычную поисковую строку, что снижает порог для тех, кто не привык открывать отдельные чат-боты. Честная оговорка: любые фактические данные (ИНН, адреса, зарплаты) нужно проверять. Модель не ходит в реестры в реальном времени, она обобщает то, что нашла в открытых источниках, и может ошибаться. Для подготовки к экзаменам ограничение другое: модель иногда формулирует вопрос с двумя допустимыми ответами, поэтому перед использованием теста пройдитесь по нему сами.
Попробуйте генерацию контента с dzen.guru
Если вы автор Дзена и хотите ускорить подготовку статей с помощью ИИ, загляните в наши инструменты для работы с текстом.
Перейти к инструментамЦепочка из трёх-четырёх промптов вместо часа ручного поиска по вкладкам: попробуйте на своей задаче сегодня, начните с самого простого списка и посмотрите, сколько времени вернётся.

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

Музыка нейросети заняла больше 50% загрузок Deezer: выплаты живым артистам под угрозой
Стриминговый сервис Deezer объявил, что больше половины треков, загружаемых на платформу каждый день, теперь создана нейросетями, и впервые предложил…
OpenAI дала ChatGPT для бизнеса бесплатно на год: экономия до $15 000 для команд до 50 человек
OpenAI 4 июня 2025 года запустила бесплатную программу ChatGPT для малого бизнеса, дав компаниям с командой до 50 человек доступ к платным функциям без…

Google выпустила три Gemini модели, но флагман снова задерживается: конкуренты уходят вперёд
Google выпустила сразу три модели Gemini, но ни одна из них не та, которую ждали: флагманская Gemini 3.5 Pro, обещанная ещё в мае, снова откладывается на фоне…
Комментарии