# Переменные промпта Open WebUI: повторяемые формы заданий

Шаблоны slash-команд Open WebUI с типизированными полями: пользовательский ввод, системные подстановки и отличие prompts от оболочек моделей.

Автор: Команда Retrivium
Обновлено: 2026-11-03
Канонический URL: https://retrivium.ai/ru/journal/open-webui-prompt-template-variables/
Language: ru

Повторяемый prompt полезен, когда задача остаётся узнаваемой, а входные данные меняются. Open WebUI превращает такой шаблон в slash-команду с полями ввода. Это способ подготовить запрос модели, отдельный от выбора модели, предоставления инференса и настройки инструмента, который действует над результатом. Хорошая форма делает изменяемую часть задачи явной, вместо необходимости каждый раз переписывать длинную инструкцию вручную.

## Создайте шаблон задачи в Workspace

[Руководство Prompts](https://docs.openwebui.com/features/workspace/prompts/) размещает создание в Workspace, разделе Prompts и действии Create. Дайте шаблону понятное имя и команду. Оставьте в инструкции постоянную задачу вместо учебного входа, который пользователю придётся каждый раз самостоятельно находить и удалять.

Для инженерного резюме постоянная часть может запрашивать изменение поведения, затронутый компонент и открытый вопрос. Переменная часть — материал пользователя. Избегайте настолько общей формы, что перед полезным запуском каждый раз требуется несвязанный диалог об уточнении задачи и предполагаемого формата результата.

## Различайте поля и системные подстановки

Пользовательские переменные собирают типизированный ввод, а системные получают значения приложения. Текущая дата системы и введённая человеком дата релиза — разные факты. Назовите переменные так, чтобы различие было заметно в итоговой инструкции, не только автору исходного шаблона.

Документированный синтаксис `{{summary | text:required}}` создаёт обязательное текстовое поле. Для длинного материала больше подходит textarea. Проверьте пропуск обязательного значения и явно пустое необязательное поле. Значение по умолчанию является выбранным входом, а не доказательством подтверждения его смысла пользователем.

## Отделите шаблон от оболочки модели

[Обзор Workspace](https://docs.openwebui.com/features/workspace/) различает Prompts, Models, Knowledge и Skills. Slash-команда подготавливает инструкции беседы. Нельзя описывать её как установку другой модели или дообучение весов, даже если после применения шаблона ответы выглядят иначе.

[Документация Models](https://docs.openwebui.com/features/workspace/models/) рассматривает оболочки с собственными инструкциями и вложениями. Проверьте взаимодействие выбранной оболочки и вставленной задачи. Если обе определяют формат вывода, согласуйте их намеренно вместо надежды на наиболее убедительную для конкретной модели формулировку или случайное расположение инструкций.

## Испытайте реалистичную форму

Создайте задачу подготовки заметки о релизе с обязательным резюме и необязательным подтверждающим материалом. Используйте короткий вход, длинный фрагмент и текст с пунктуацией либо похожими на шаблон скобками. Изучите развёрнутый запрос вместе с конечным ответом, чтобы различить обработку полей и поведение генерации.

Убедитесь в нужном расположении входа и понятности подписей без чтения исходника формы. При отсутствии необязательного фрагмента инструкция должна оставаться связной и не требовать выдумывать свидетельства, которых пользователь не передавал. Форматирование результата само по себе не подтверждает правильную подстановку.

## Управляйте версиями и доступом

Руководство prompts описывает историю версий и совместное использование. Проверяйте изменённое содержимое до назначения активной версии. Переименование команды и изменение текста не обязательно имеют одинаковое поведение истории, поэтому учитывайте фактический тип изменения.

Сохраните небольшой набор входов для повторной проверки шаблона. До публикации внутри установки изучите реальную область доступа. Общая форма полезна, когда другим понятны её слова и поля, но она не разрешает им читать чужие документы или выполнять отсутствующий инструмент только потому, что его название присутствует в инструкции.

## Материалы по теме

[vLLM served-model-name: почему API не находит загруженную модель](/ru/journal/vllm-served-model-name/), [llama.cpp server: локальный API из GGUF-модели](/ru/journal/llama-cpp-server-launch/).