Мат, КАПС и XML-теги: мифы промптинга против данных
«Напиши КАПСОМ – модель послушается». «Поругайся на неё – выдаст лучше». «Разбей на шаги – получишь глубокий анализ». Эти советы кочуют из блога в блог, из чата в чат. Кто-то ссылается на исследование Microsoft, кто-то – на личный опыт с ChatGPT.
Я решил проверить – и проверил основательно. Взял четыре модели, доступные в России без VPN: GigaChat-Ultra, GigaChat-2-Max, YandexGPT и Qwen3 Max. Каждую прогнал через десять техник промптинга (способов формулировать запросы к ИИ) – от простых ролевых заданий до XML-структур. Задачи – из реальной работы менеджера: анализ выручки, подготовка записки, увольнение по ТК РФ.
Оценивали вслепую два независимых LLM-судьи. Для калибровки те же задачи решали GPT-5.4 и Claude Sonnet – чтобы зафиксировать потолок, к которому тянутся российские модели.
Если вы используете ИИ для рабочих задач – записок, писем, анализа данных – эти результаты сэкономят часы проб и ошибок.
Половина популярных советов оказалась городскими легендами. Другая половина работает – но не так, как вы думаете.
Читать полностью
