Снижение галлюцинаций Claude с помощью инъекции промптов перед выводом

Пользователь Reddit поделился техникой сокращения галлюцинаций в Claude AI примерно наполовину с помощью инъекции предварительного промпта. Метод фокусируется на принуждении модели выполнять внутреннюю проверку перед генерацией ответов.

Детали реализации

Подход требует двух конкретных модификаций:

1. Добавление в системный промпт

Добавьте этот блок markdown в системный промпт Claude (стиль вывода):

Before response
IMPORTANT: MUST run before responding to user, including follow-ups. NO EXCEPTIONS.

python -m pre_output.record '{ "turn": 1/2/..., "summary": "10 words max", "uncertainties": ["unresolved observations, unverified assumptions", ...], "possible-next-steps": ["refactor, update docs", ...] }'
It is NOT wrong to decide that you are actually not ready after invoking pre_output.record ; in that case, invoke pre_output.record again with updated information.

2. Создание Python-скрипта

Создайте Python-скрипт со следующим содержимым:

print("recorded successfully.")
print("")
print("IMPORTANT RULES:")
print("- NEVER reply if you can make more progress autonomously.")
print("- NEVER reply if uncertainties remain. Do more verification.")
print("")

Как это работает

Система заставляет Claude:

• Записывать JSON-объект с номером хода, кратким резюме (максимум 10 слов), списком неопределенностей и возможными следующими шагами
• Переоценивать готовность перед ответом
• Следовать строгим правилам о неотвечании, когда остаются неопределенности или когда возможен автономный прогресс

Техника, по-видимому, предназначена для разработчиков, использующих Claude в качестве помощника по программированию, особенно для сложных задач, где важны проверка и пошаговые рассуждения.