Prompt Frameworks для точности и полноты: когда RACE побеждает TAG и COSTAR

Парадокс: Самый детальный фреймворк COSTAR (6 секций) проиграл RACE (4 секции) на 17% по точности. Больше параметров ≠ лучше результат. Метод RACE позволяет получать полные и точные ответы от LLM — на 30% меньше пропусков важных деталей. Секрет в Execute-секции — явный чеклист что включить в ответ. Модель перестаёт угадывать приоритеты и проверяет каждый пункт перед выдачей. 80% случаев LLM генерят поверхностный контент ("опиши проблему") вместо глубокого ("проанализируй причины") — RACE с чеклистом это фиксит.