Промпт-инжиниринг получил неприятный апдейт.

Промпт-инжиниринг получил неприятный апдейт.

Исследование *Spurious Prompts* показало: иногда нейросети лучше отвечают не на «действуй как аналитик и решай пошагово», а на странные, почти бессмысленные роли — вроде «хранителя маяка» или «ткача древних гобеленов».

Да, звучит как мусор для промпта. Но именно такие «подложные» инструкции в ряде задач дают более точные ответы, чем аккуратный логический шаблон.

Что это значит для performance-работы:
— шаблонные промпты не всегда лучшие;
— роль в промпте может влиять на качество сильнее, чем структура;
— для генерации креативов, гипотез и аналитических разборов стоит тестировать не только «пошагово», но и нестандартные контексты 🧪

Вывод простой: LLM — не калькулятор. Иногда ей нужен не алгоритм, а правильная маска.