Явное описание желаемого поведения сильнее, чем отрицательное указание.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 17 мая 2026 г.🔗 Source
Явное описание желаемого поведения сильнее, чем отрицательное указание.
Ad

Инструкции с отрицанием — "не будь многословным", "не добавляй оговорок", "не морализируй" — на удивление неэффективны. Подробный пост на Reddit объясняет почему и предлагает конкретные замены, которые действительно влияют на поведение модели.

Отрицание не отменяет темы

Когда вы говорите "не будь многословным", модель всё равно активирует концепцию многословия и строит ответ вокруг неё, но не укорачивает его. То же самое с "не добавляй оговорок" — модель генерирует оговорки, а затем пытается их отрицать, что приводит к многословным и уклончивым ответам.

Положительные инструкции работают

  • Вместо "не будь многословным": "Отвечай в 1–2 предложения, если я не попрошу больше."
  • Вместо "не морализируй": "Дай прямой ответ, считай оговорки опциональными."
  • Вместо "не используй маркированные списки": "Используй обычный текст, без списков."
Ad

Утечка тона из вежливых окончаний

Завершение запроса фразами "спасибо!" или "пожалуйста." смещает тон модели в сторону более тёплых и многословных ответов. Нейтральные окончания (просто инструкция) дают нейтральный тон. Эффект стабильно проявляется в Opus 4.7 и Sonnet 4.6, и, вероятно, в Haiku тоже.

Практический вывод

Это не хаки — это то, как на самом деле работает следование инструкциям. Говорите модели, что вы хотите, а не чего не хотите. Явно описывайте желаемый формат и стиль ответа, и сохраняйте нейтральный тон запроса, если хотите получить нейтральный ответ.

📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Улучшение OpenClaw с помощью локальной LLM: представляем GLM-4.7-Flash
Советы

Улучшение OpenClaw с помощью локальной LLM: представляем GLM-4.7-Flash

Интеграция GLM-4.7-Flash с OpenClaw революционизирует автоматизацию ИИ, позволяя бесперебойное локальное развертывание и сложное выполнение кода.

OpenClawRadar
🦀
Советы

Прекратите использовать Claude Code как автодополнение: реальные выгоды от рефакторинга с учетом репозитория

Один разработчик делится, как использование Claude Code в качестве рефакторинг-ассистента, учитывающего репозиторий — а не автодополнения — принесло большие успехи в трассировке архитектуры, распутывании файлов и обнаружении скрытых связей.

OpenClawRadar
OpenClaw v2026.3.13 добавляет настройку cacheRetention для каждого агента для экономии затрат на токены OpenAI.
Советы

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.

OpenClawRadar
Почему большинство сбоев в пайплайнах Claude связаны с промптами, а не с моделями — и как это исправить с помощью навыков
Советы

Почему большинство сбоев в пайплайнах Claude связаны с промптами, а не с моделями — и как это исправить с помощью навыков

Пост на Reddit утверждает, что коренная причина сбоев пайплайнов в рабочих процессах Claude — это отношение к промптам как к навыкам. Решение: определить контракты на ввод, схемы вывода и файл обучения — превращая навык в то, что вы повышаете до v1.

OpenClawRadar