Явное описание желаемого поведения сильнее, чем отрицательное указание.

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."
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
👀 Смотрите также

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.
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.

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.

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.