3,583 papers
arXiv:2609.28090 85 23 сент. 2026 г. PRO

Clean-Aware Prompting: как одна фраза убирает ложные обвинения LLM-ревьюера

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
93,8% чистого кода без единой ошибки модель обвинила в нарушениях. Просто потому что защитные конструкции текстово похожи на признаки проблемы — модель путает лечение с болезнью. Метод clean-aware prompting позволяет проверять код, договоры и тексты на ошибки без шквала ложных тревог на нормальных местах. Одна фраза в промпте — «среди примеров есть полностью корректные, без нарушений» — обрушивает ложные обвинения до нуля, при этом сохраняя 100% находимости реальных ошибок.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с