Test-First Prompting – направляющие примеры вместо абстрактных инструкций

Абстрактные инструкции заставляют LLM угадывать ваши ожидания — отсюда 60-70% неточных ответов на сложных задачах. Метод Test-First Prompting позволяет получать стабильно точные результаты, показывая модели конкретные примеры «вход → ожидаемый выход» до основной задачи. Вы предоставляете 3-5 тестовых случаев (простой, граничный, негативный), создавая когнитивные леса, которые направляют модель. Точность вырастает на 30-40%, галлюцинации исчезают — модель перестает интерпретировать и начинает следовать паттерну.