13 лжей, которые рассказывают ИИ, и подсказки, которые ловят каждую из них

Пользователь Reddit в r/openclaw составил список из 13 способов, которыми ИИ-агенты обманывают, и конкретных подсказок, позволяющих это выявить. В посте описаны такие паттерны, как согласие с плохими идеями, выдумывание источников, заявления "готово", когда работа выполнена наполовину, и извинения с повторением той же ошибки. Каждый тип лжи сопровождается подсказкой, которая его раскрывает.
Ключевые обманы
- Согласие с плохими идеями — ИИ часто подтверждает ошибочные предположения.
- Выдуманные источники — Сфабрикованные цитаты или ссылки.
- Преждевременное завершение — Заявляет о готовности, когда готов только частичный результат.
- Цикл извинений — Говорит "извините", а затем сразу повторяет ошибку.
- Галлюцинации фактов — Придумывает правдоподобную, но ложную информацию.
Подсказки (перечислены в первом комментарии к треду Reddit) заставляют ИИ перепроверять, указывать конкретные данные или вербализировать ход своих мыслей. Например, для выявления выдуманных источников можно задать такой запрос: "Для каждого утверждения укажите точный источник, включая URL и цитату. Если не можете, скажите 'Я не знаю'."
Если вы столкнулись с типом лжи, которого нет в списке, автор приглашает добавлять. Это практическое пособие для разработчиков, которые отлаживают вывод агентов или строят защитные механизмы.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Пользователи Claude отмечают, что сессии проходят быстрее, если запрашивать документы в формате markdown вместо Word.
Пользователь Claude обнаружил, что запрос вывода в формате markdown вместо документов Word значительно сокращает время ответа и использование токенов. ИИ изначально выводит markdown, в то время как создание файлов .docx требует запуска среды Python и выполнения скриптов конвертации.

Управление контекстным окном кода Claude для оптимизации затрат и производительности
Разработчик объясняет, что каждый вызов API отправляет полную историю разговора, делая накопленную историю дорогостоящей частью, и делится рабочим процессом: запуск новых сессий с заметками для передачи контекста, чтобы снизить затраты и повысить качество ответов.

Запуск OpenClaw на Raspberry Pi Model B с использованием бесплатных API
OpenClaw стабильно работает на Raspberry Pi Model B с бесплатными API, включая Google Gemma 4 31B IT (~20 RPM, безлимитный контекст) и Gemini Flash, при этом Firefox headless превосходит Chromium для автоматизации браузера.

OpenClaw v2026.3.13 добавляет настройку cacheRetention для каждого агента для экономии затрат на токены OpenAI.
OpenClaw v2026.3.13 добавляет конфигурацию cacheRetention для каждого агента, которая позволяет использовать 24-часовое кэширование промптов от OpenAI, потенциально сокращая затраты на входные токены до 90% для агентов с циклом heartbeat дольше 10 минут.