При разработке сложных антропоцентричных ИИ мы сталкиваемся с парадоксом: чем богаче и длиннее история диалога, тем сложнее оценить влияние точечных изменений в промпте.   ⚠️ Проблема: Инерция Контекстной Памяти   Длинный контекст формирует устойчивые поведенческие паттерны модели.   Эти паттерны, будучи однажды установленными, приобретают значительный «вес» и начинают доминировать над новыми, противоречащими им директивами в промпте. В результате, модель может игнорировать обновлённые инструкции не потому, что они плохи, а потому, что она «научена» вести себя иначе в рамках данного конкретного диалога.   Возможное решение: тестирование на Нулевом Контексте.   Для валидации любых значимых изменений в системном промпте необходимо использовать подход «чистого листа».   Принципа Нулевого Контекста: 1. Изоляция переменной. Любое изменение промпта тестируется в диалоге с нулевой историей.   2. Определение эталона. Реакция модели в этих условиях становится «эталонной» и показывает истинный потенциал новой инструкции.   3. Диагностика конфликтов. Расхождение между поведением на нулевом контексте и в длинном диалоге точно указывает на силу инерции старого сценария.   Практическая ценность:   ▫️Для разработки: Позволяет отделить ошибку в промпте от влияния контекстуальной истории.   ▫️Для диагностики: Даёт чёткий ответ — проблема в инструкции или в её подавлении накопленными паттернами.   ▫️Для пользовательского опыта: Обосновывает необходимость механизмов «сброса» или «нового начала» диалога, когда взаимодействие заходит в поведенческий тупик.   ➡️ Этот принцип утверждает, что чистота тестовой среды так же важна для дизайнера субъектностей, как и для любого другого исследователя. Прежде чем менять модель, убедитесь, что вы слышите именно её, а не эхо её прошлых реплик.   #PromptEngineering #AIDevelopment #ContextManagement #AITesting #DigitalSubjectivity