Качество промпта = качество результата: три параметра хорошей формулировки

Обнаружено: При неясном промпте LLM выбирает не правильное решение, а самое простое. Это "путь наименьшего сопротивления" – модель заполняет пробелы предположениями, выбирая лёгкий вариант вместо безопасного. Тесты на 10 моделях показали: размытый промпт → ошибки растут в 2.5 раза. Например, для задач с обработкой ошибок: 23% дефектов при чётком промпте против 59% при размытом. Фреймворк из исследования позволяет оценить качество промпта через три измерения (ясность цели, полнота информации, логическая согласованность) и предсказать риск ошибок до запуска.