Вопросы на собеседовании: Промпт-инженер
100 реальных вопросов с образцовыми ответами и пояснениями для уровня Senior промпт-инженер.
Смотреть пример резюме: Промпт-инженер →Тренировка флешкарточками
Интервальное повторение · Hunter Pass
Вопросы
Я использую zero-shot chain-of-thought для многошаговых задач только после того, как прямой промпт показал недостаточную точность на оценке.
- Он может улучшить арифметику, учет ограничений и составные вопросы, поскольку просит модель проработать промежуточные шаги.
- Он увеличивает расход токенов и задержку, а простую классификацию может превратить в длинный путь с дополнительными возможностями отклониться.
- Для ответственных сценариев я измеряю точность финального ответа на фиксированном наборе и прошу краткое обоснование или проверяемые вычисления, а не принимаю связное рассуждение за доказательство.
Зачем это спрашивают: Интервьюер проверяет, считает ли кандидат chain-of-thought измеряемым приемом, а не универсальным суффиксом для любого промпта.
Промпт не может сделать chain-of-thought приватным, поэтому я запрашиваю только краткие проверяемые артефакты, а показом данных управляет приложение.
- Контракт ответа может разрешать итог, ключевые допущения, ссылки на доказательства и краткую формулу с входными данными, но не полный ход рассуждения.
- Я никогда не помещаю секреты, скрытые политики или учетные данные в контекст модели в надежде, что инструкция не даст их раскрыть.
- Приложение валидирует и фильтрует разрешенные поля ответа, а eval-тесты проверяют правильность, согласованность доказательств и утечки.
Зачем это спрашивают: Сильный ответ не запрашивает полный chain-of-thought, не помещает секреты в контекст и поручает контроль утечек приложению, а не промпту.
Я генерирую несколько вариантов решения и агрегирую нормализованные финальные ответы только тогда, когда измеренный прирост точности оправдывает дополнительные вызовы.
- Число выборок и параметры генерации я настраиваю на development-наборе для конкретной модели и задачи: универсальной температуры или числа от пяти до десяти нет.
- Для точных ответов подходит большинство голосов, а свободный текст требует канонизации, кластеризации или калиброванного судьи с заданной рубрикой.
- Я показываю ничьи, концентрацию голосов, стоимость и задержку, затем подтверждаю конфигурацию на holdout-наборе, поскольку коррелированные выборки создают ложную уверенность.
Зачем это спрашивают: Интервьюер оценивает, понимает ли кандидат и разнообразие выборок, и сложность агрегации в self-consistency.
Я бы сделал выявление допущений обязательным результатом планирования и блокировал выполнение, если неподтвержденное допущение существенно влияет на результат.
- Планировщик разделяет предоставленные факты, выведенные факты, допущения и неизвестные, указывая источник или способ проверки каждого пункта.
- Каждый шаг объявляет предпосылки; отсутствие важных данных приводит к уточнению или проверке, а не к подстановке правдоподобного значения.
- В eval-тестах я удаляю или опровергаю ожидаемые входные данные и проверяю, что план показывает пробел до запуска зависимого действия.
Зачем это спрашивают: Интервьюер проверяет, использует ли кандидат планирование для выявления неподтвержденных допущений и неизвестных до выполнения, а не только для составления шагов.
Я использую least-to-most, когда поздние подзадачи действительно зависят от ответов на более простые ранние вопросы.
- Промпт декомпозиции сначала выдает упорядоченный список от предпосылок к финальной задаче, а не сразу просит полное решение.
- Каждый ответ явно передается в следующий шаг, что помогает со составными вопросами и длинными цепочками ограничений.
- Главный риск состоит в накоплении ошибок, поэтому я валидирую критические промежуточные результаты или сравниваю итог с прямым базовым промптом.
Зачем это спрашивают: Интервьюер хочет увидеть, умеет ли кандидат превращать least-to-most декомпозицию в явные зависимости и проверять границу распространения ошибок.
Я требую, чтобы декомпозиция выдавала независимо разрешимые подвопросы с явными зависимостями и целью синтеза.
- Промпт запрещает пересекающиеся подвопросы и помечает, какие из них можно выполнять параллельно, а каким нужны предыдущие результаты.
- Каждый подвопрос содержит требуемые доказательства и ожидаемую форму ответа, например одно утверждение с источником и датой.
- Этап синтеза получает исходный запрос и все промежуточные ответы, чтобы находить пробелы, а не просто склеивать текст.
Зачем это спрашивают: Сильный ответ превращает декомпозицию в проверяемые входы и выходы этапов, а не ограничивается просьбой разбить задачу.
Я разделяю критику и редактуру на два прохода с узкой рубрикой, а не предлагаю модели переписывать ответ без ограничений.
- Критика называет конкретные дефекты, например неподтвержденные утверждения, пропущенные ограничения или нарушение схемы, и указывает проблемный фрагмент.
- Промпт редактуры получает исходный запрос, черновик и критику, но меняет только подтвержденные критикой проблемы.
- Повторная саморедактура может удалить верные детали или укрепить собственную ошибку модели, поэтому я ограничиваюсь одним или двумя проходами и сравниваю с базовым вариантом без редактуры.
Зачем это спрашивают: Интервьюер проверяет, умеет ли кандидат ограничивать редактуру и учитывать самоподтверждение и регресс качества.
Я превращаю конституцию в приоритетные проверяемые принципы и требую назвать нарушенный принцип до переписывания.
- Проход критики возвращает ID принципа, проблемный фрагмент и краткое описание конфликта вместо общей оценки безопасности.
- Переписывание сохраняет разрешенный контент и меняет только нарушающую часть, что сокращает лишние отказы и потерю пользы.
- Я задаю приоритет при конфликтах, например юридическая безопасность выше тона бренда, и оцениваю каждый принцип на положительных и отрицательных примерах.
Зачем это спрашивают: Интервьюер оценивает, реализован ли конституционный промптинг как проверяемый процесс применения политики, а не общая просьба быть безопасным.
Я бы сохранял версионированный артефакт состояния под управлением рантайма, который можно проверить и воспроизвести перед продолжением.
- Он фиксирует стабильные ID действий, завершенную и ожидающую работу, проверенные наблюдения и происхождение, связывающее каждое наблюдение с вызовом инструмента и результатом рантайма.
- Состояние остановки содержит причину, позицию продолжения, разрешенные следующие переходы и требование пользовательского ввода или одобрения повтора.
- При продолжении рантайм валидирует артефакт, отклоняет наблюдения от ассистента и идет от последнего проверенного перехода, не повторяя завершенные действия.
Зачем это спрашивают: Интервьюер проверяет, остается ли ReAct-процесс надежным и возобновляемым между ходами благодаря сериализованному состоянию и проверенному происхождению.
Планировщик должен выдавать ограниченный граф задач, а исполнитель должен выполнить ровно один утвержденный шаг без права менять план.
- Планировщик видит цель, ограничения, доступные возможности и предыдущие результаты, затем выдает шаги, зависимости и критерии успеха.
- Исполнитель видит один шаг, разрешенные для него инструменты, относящиеся к нему входы и ожидаемую схему результата, что ограничивает случайное расширение задачи.
- Перепланирование запускается типизированным блокером или нарушенным допущением, а не скрытым изменением процесса любым исполнителем.
Зачем это спрашивают: Сильный ответ разделяет полномочия планирования и исполнения и задает управляемое перепланирование.
Я описываю инструменты через важные для решения возможности, исключения и предварительные условия, а отказ от выбора делаю явным допустимым исходом.
- Каждое описание говорит, что возвращает инструмент и когда его нельзя применять, например поиск аккаунта доступен только для записей авторизованного клиента.
- Выход содержит выбранный инструмент, короткую причину на основе входных данных и недостающие условия вместо свободного плана действий.
- Я тестирую похожие пары инструментов и случаи без подходящего инструмента, потому что очевидные примеры не раскрывают границы маршрутизации.
Зачем это спрашивают: Интервьюер оценивает, основан ли выбор инструмента на различающих контрактах и есть ли безопасный путь без вызова.
Я указываю допустимый источник каждого чувствительного или значимого аргумента и запрещаю модели додумывать отсутствующие значения.
- Авторизованные ID берутся из доверенного состояния сессии, а даты или предпочтения могут поступать из последнего явного сообщения пользователя.
- Перечисления, единицы измерения, диапазоны и взаимоисключающие поля описываются и в схеме, и в текстовой политике.
- Если обязательное значение отсутствует или неоднозначно, модель должна задать точный вопрос, а не копировать правдоподобное значение из найденного текста.
Зачем это спрашивают: Интервьюер хочет увидеть, что кандидат управляет происхождением аргументов, а не только синтаксисом JSON.
Жесткие лимиты применяет runtime, а планировщик или исполнитель получает структурированный снимок остатка, нужный для следующего решения.
- Планировщик видит остаток шагов, вызовов инструментов и перепланирований и должен уложить план в них; исполнитель получает один утвержденный шаг и разрешенные вызовы.
- Промпт задает поведение при достаточном, малом и исчерпанном бюджете, включая возврат подтвержденного частичного результата или блокера вместо заявления о завершении.
- Приложение считает токены и вызовы и останавливает выполнение, потому что модель не умеет надежно считать токены или применять к себе лимиты.
Зачем это спрашивают: Сильный ответ переводит runtime-бюджет в разное поведение планировщика и исполнителя, не поручая модели подсчет токенов и применение лимитов.
Каждый этап получает одну ответственность, валидируемую входную схему и выходную схему, подготовленную для следующего этапа.
- Этап извлечения возвращает фрагменты источника и поля, а последующий синтез может интерпретировать их, но не создавать отсутствующие доказательства.
- Контракты описывают работу с null, правила уверенности или отказа и исходные входы, которые остаются доступны дальше.
- Я оцениваю этапы по отдельности до проверки всей цепочки, чтобы хороший финальный ответ не скрывал сломанный промежуточный шаг.
Зачем это спрашивают: Интервьюер проверяет, проектирует ли кандидат цепочки промптов как тестируемые интерфейсы, а не свободную передачу текста.
Я задаю взаимно различимые критерии маршрутов и выделяю unknown как полноценную метку с четким порогом.
- Маршрутизатор видит только нужную для выбора информацию, чтобы содержание будущего ответа или лишний контекст не смещали метку.
- Few-shot примеры сосредоточены на границах, смешанных намерениях и неподдерживаемых областях, а не на простых случаях.
- Выход содержит enum маршрута и совпавшие признаки, а низкая уверенность или противоречивые признаки ведут к уточнению или ручной проверке.
Зачем это спрашивают: Интервьюер оценивает проектирование границ маршрутов и управляемый исход при неопределенности.
Я использую ансамбли для независимого разнообразия, а дебаты только там, где явное оспаривание может выявить конкурирующие допущения.
- Параллельные кандидаты снижают коррелированные ошибки одной выборки, но агрегатор должен применять рубрику, а не выбирать самый уверенный текст.
- Дебаты могут найти пропущенные доказательства, однако поздние агенты способны привязаться к первому ответу или согласиться с общей ошибкой.
- Оба подхода умножают расход токенов и задержку, поэтому я сравниваю прирост с self-consistency и более сильным одиночным промптом на одном наборе оценки.
Зачем это спрашивают: Сильный ответ различает независимое голосование и интерактивные дебаты и сравнивает оба подхода с более дешевыми вариантами.
Я оставляю поиск по дереву для задач со значимыми альтернативными состояниями, дешевой оценкой частичного решения и высокой ценой раннего выбора.
- Задачи планирования, расписания с ограничениями и выбор стратегии программы могут выиграть, потому что ветви оцениваются до полного завершения.
- Промпт должен определить генерацию ветвей, представление состояния, оценку для отсечения, глубину и жесткий бюджет расширений.
- Для обычного резюме или извлечения ветвление в основном дублирует текст и повышает стоимость, поэтому лучше прямой или plan-and-solve промпт.
Зачем это спрашивают: Интервьюер хочет услышать конкретный критерий ветвления, а не использование tree-of-thought ради модного приема.
Я бы задал лимит, измеряемый целевым токенизатором, и контракт сохранения, который проверяется по исходному контексту.
- Сжатие обязано сохранять отрицание, числовые уточнения, стабильные ID источников и метаданные авторитетности, включая издателя, дату вступления в силу и тип документа.
- Каждый сжатый тезис остается связанным с исходным фрагментом, а менее важные повторы удаляются раньше любых уточняющих деталей.
- Валидатор проверяет число токенов, связь с источниками и сохранность решающих тезисов, отклоняя резюме, которые меняют смысл доказательств.
Зачем это спрашивают: Интервьюер проверяет, соблюдает ли сжатие RAG реальный бюджет токенов с сохранением и валидацией смысла доказательств.
Я требую цитирование на уровне утверждений и соответствие каждой ссылки фрагменту, который прямо подтверждает это утверждение.
- Формат ответа ставит ID источника сразу после фактического предложения, а не собирает несвязанные ссылки в конце.
- Проверочный проход извлекает каждую пару утверждения и ссылки и помечает полную, частичную, отсутствующую или противоречащую поддержку.
- Я запрещаю ссылки у чистых рекомендаций, если они не зависят от факта из источника, чтобы контракт цитирования сохранял смысл.
Зачем это спрашивают: Сильный ответ сосредоточен на логической поддержке и гранулярности цитат, а не просто на наличии ID источников.
Я требую явно показывать существенные конфликты и применять документированную политику приоритета, а не усреднять утверждения или выбирать самый новый текст.
- Для источника указываются область действия, юрисдикция, авторитетность, даты публикации и действия, статус и явная связь замены прежнего документа.
- Сначала промпт отбирает применимые источники, затем выбирает регулирующий источник нужной юрисдикции и периода; свежесть важна только среди одинаково применимых источников.
- Если эти признаки не разрешают конфликт, ответ называет оба утверждения и не делает однозначный вывод.
Зачем это спрашивают: Интервьюер оценивает, учитывает ли приоритет применимость, юрисдикцию, период действия, авторитетность и явную замену, а не только свежесть.
Закрытые вопросы
- 21
Как определить расположение инструкций, примеров, контекста и пользовательского запроса в длинном промпте?
promptingcontextqueries - 22
Как спроектировать оценку с перестановкой позиций для эффекта lost-in-the-middle?
promptingdesignllm-eval - 23
Когда стоит применять quote-first или extract-then-answer промптинг?
prompting - 24
Как написать мультимодальный промпт, который однозначно ссылается на области или страницы?
prompting - 25
Как описания и примеры в JSON Schema влияют на структурированную генерацию?
schemajson-output - 26
Когда грамматические ограничения предпочтительнее текстовых инструкций по формату ответа?
promptingoutput-contract - 27
Как развивать схему структурированного ответа, не ломая потребителей промпта?
promptingschemastructured-output - 28
Как few-shot примеры должны учить модель правильно вызывать инструменты?
promptingfew-shot - 29
Как адаптировать одну задачу промпта для моделей OpenAI, Claude и Gemini?
prompting - 30
В чем разница между system и developer инструкциями при проектировании промпта?
system-designdesigninstruction-roles - 31
Как выбирать между XML-тегами и другими разделителями в промпте?
promptingdelimitersxml-sections - 32
Как компоновать и наследовать шаблоны промптов без непрозрачной иерархии?
promptingownershiptemplates - 33
Как защитить повторно используемые блоки промптов от скрытых конфликтов инструкций?
prompting - 34
Как локализовать промпт для мультиязычного продукта?
prompting - 35
Как задать культурные ограничения и тон, не опираясь на стереотипы?
- 36
Как распределять бюджет и сжимать содержимое промпта при тесном лимите контекста?
promptingcontext - 37
Что входит в стабильный префикс промпта и зачем сохранять его неизменным?
prompting - 38
Что должен содержать lock-манифест зависимостей для промпта, собранного из переиспользуемых компонентов?
promptingcomponentsdependencies - 39
Какие статические проверки следует включить в линтер промптов?
promptinglinting - 40
Как составить набор оценки для нового промпта?
promptingllm-eval - 41
Как декомпозировать рубрику для оценки ответов промпта?
promptingllm-eval - 42
Когда использовать попарные, а когда поточечные промпты судьи?
promptingllm-judge - 43
Как исследовать смещения judge-промпта и улучшать его рубрику?
promptingiteration - 44
Как разрешать разногласия оценщиков, чтобы улучшать рубрику промпта и ее примеры?
promptingconflictllm-eval - 45
Как инструментировать A/B-эксперимент двух версий промпта в продакшне?
promptingexperiments - 46
Чем promptfoo, Inspect AI, LangSmith и RAGAS отличаются с точки зрения оценки промптов?
promptingllm-eval - 47
Как построить red-team корпус для проверки prompt injection?
injectionprompt-injectionred-teaming - 48
Какие защиты в промпте помогают против прямых и косвенных prompt injection?
injectionprompt-injectionprompting - 49
Как написать конституционный промпт safety-политики, который сохраняет полезность?
prompting - 50
Как тестировать и снижать чрезмерные отказы, вызванные safety-промптом?
prompting - 51
Промпт для рассуждения работает на чистых примерах, но ошибается после добавления лишних фактов или перефразирования вопроса. Как повысить его устойчивость?
prompting - 52
Агрегатор self-consistency считает 0,5, 1/2 и 50% тремя разными ответами. Как исправить голосование?
self-consistencyconsistencyaggregation - 53
Промпт поддержки раскрывает внутренние обоснования вроде названий политик в 7% ответов, хотя сами ответы верны. Как остановить утечку?
prompting - 54
В цепочке least-to-most первый этап правильно декомпозирует задачи, но второй неверно использует предыдущий подответ в 14% из 300 случаев. Как вы будете это отлаживать?
least-to-most - 55
Промпт-критик отклоняет редкие правильные факты как незнакомые и не приводит источники. Как его переработать?
prompting - 56
Конституционный критик находит правильный принцип, но переписывание теряет ID принципа и обязательное изменение. Как обеспечить надежную передачу?
- 57
Инструмент возвращает partial_failure после выполнения двух из пяти элементов, но ReAct-промпт считает любой результат успехом. Как исправить контракт?
promptingreact - 58
Планировщик и исполнитель повторяют одно и то же исследование и вызовы инструментов из-за неясной границы ответственности. Как их разделить?
- 59
В 2 из 500 тестов промпт выбора инструмента выбирает delete_account вместо suspend_account для неоднозначного запроса. Как сделать его безопасным?
promptingtesting - 60
Аргументы инструментов нарушают бизнес-правила в 6,5% вызовов, хотя каждый ответ соответствует JSON Schema. Как улучшить промпт?
promptingschemajson-output - 61
Имена полей совпадают на всех этапах цепочки промптов, но между извлечением и синтезом теряются ID источников. Как сохранить происхождение данных?
prompting - 62
Промпт-роутер отправляет 31% простых переписываний в дорогой reasoning-промпт, хотя бюджет допускает не более 12%. Как его настроить?
prompting - 63
В промпте дебатов двух агентов второй повторяет первый ответ в 70% случаев и находит мало ошибок. Как вернуть независимую проверку?
promptingagents - 64
Промпт счетов дает лишь 94% валидных по схеме ответов при цели 99,5%. Как сравнить нативную строгую схему провайдера и grammar constraints?
promptingschema - 65
Нужно добавить обязательное поле confidence_reason в схему промпта, которую используют три downstream-потребителя без общего окна деплоя. Как провести миграцию?
promptingschemadeployment - 66
Промпт Claude с четырьмя XML-секциями набирает 88%, но после прямого копирования в роли OpenAI получает 78%. Как его перенести?
promptingxml-sections - 67
Один и тот же moderation-промпт обрывается посреди предложения у одного провайдера и возвращает полный отказ у другого в 8% тестов. Как нормализовать поведение?
promptingnormalizationtesting - 68
Классификатор с шестью английскими few-shot примерами набирает 92% на английском, 74% на испанском и 71% на немецком. Что вы измените?
promptingfew-shot - 69
После локализации промпта отмены 11% русских запросов трактуются как немедленное удаление вместо отмены в конце периода. Как это исправить?
promptingresilience - 70
Промпт ответа RAG следует длинной цитате, но игнорирует компактные авторитетные метаданные, определяющие правильный результат. Как изменить работу с доказательствами?
ragprompting - 71
Одна ссылка прикреплена к абзацу с тремя фактическими утверждениями, но подтверждает только одно. Как обеспечить покрытие ссылками?
citationscoverage - 72
Промпт получает таблицу цен, где сноска исключает годовые планы, но применяет скидку к годовым планам в 14% из 500 кейсов. Как его переработать?
promptingpricing - 73
Промпт с 20 документами теряет 21 процентный пункт, когда ключевой источник перемещается из начала в середину. Как изменить порядок контекста?
promptingcontext - 74
Quote-first промпт для grounding повышает фактическую точность на 8 пунктов, но добавляет 38% output tokens. Как сохранить большую часть прироста?
promptingtokens - 75
Недоверенное наблюдение инструмента содержит поддельное сообщение об успехе, и промпт финального ответа заявляет, что действие выполнено. Как это предотвратить?
prompting - 76
Отложенный многоходовый jailbreak оставляет инструкцию в первом сообщении и активирует ее через несколько ходов. Как это тестировать и сдерживать?
llm-safety - 77
Классификатор отказывает в анализе политики, потому что цитируемый материал содержит вредоносные инструкции. Как отличить анализ от выполнения?
- 78
Омоглиф из другой письменности меняет имя инструмента, но нормализация не позволяет безопасно определить нужный идентификатор. Что должны сделать промпт и рантайм?
promptingnormalization - 79
Шаблон использует customer_name и в данных аккаунта, и во встроенном примере, из-за чего 2,3% отрендеренных промптов обращаются не к тому человеку. Как исправить коллизию переменных?
prompting - 80
Общий safety-блок требует отказывать в финансовых советах, а продуктовый блок требует давать рекомендации по портфелю, из-за чего 14% тестов противоречивы. Как разрешить конфликт шаблонов?
testing - 81
Команда не может воспроизвести 12% ошибок промпта прошлой недели, потому что в логах есть только имя шаблона. Что вы будете версионировать и записывать?
promptingdebugging - 82
System prompt длиной 6000 токенов содержит три конфликтующие инструкции, и 19% ошибок следуют неверной. Как его упростить?
promptingtokenssystem-prompt - 83
Сжатие контекста отделяет входные данные few-shot примеров от их меток и портит соответствие демонстраций. Как сохранить примеры?
promptingcontextfew-shot - 84
Ротируемые few-shot примеры поместили в стабильный префикс, поэтому изменения кеша и поведения нельзя объяснить отдельно. Как перестроить промпт?
promptingfew-shotcaching - 85
Два критерия рубрики, полнота и полезность, коррелируют на 0,86, а судьи повторяют одинаковое обоснование. Как исправить рубрику?
- 86
Судья награждает официальный профессиональный тон выше столь же правильного простого языка. Как убрать смещение по тону?
- 87
Судья привязывается к формулировке эталона и штрафует правильный ответ с другим способом рассуждения. Как проверить семантическую эквивалентность?
validationequivalence - 88
LLM-судья согласуется с доменными экспертами лишь умеренно: Cohen's kappa равна 0,42 на 250 случаях. Что вы сделаете до использования в CI?
llm - 89
Три человеческих оценщика достигают лишь weighted kappa 0,31 на пятибалльной рубрике качества промпта. Как улучшить оценку?
promptingllm-eval - 90
Примеры разработки семантически перефразировали в релизный eval-набор, создав утечку без точных текстовых совпадений. Как очистить бенчмарк?
benchmarking - 91
Промпт набирает 96% на synthetic evals, но только 78% на 400 реальных запросах. Как вы перестроите тестовый набор?
prompting - 92
Запуск promptfoo показывает 37 регрессий после изменения формулировки, но 29 из них являются изменениями judge score менее 0,1. Как решить, что блокирует релиз?
prompting - 93
LangSmith trace содержит девять этапов промптов и инструментов, а итоговая точность упала на 10 пунктов после релиза. Как локализовать проблемный этап промпта?
prompting - 94
Назначение A/B-теста указывает вариант B, но в 6% трасс стоит хеш отрендеренного промпта A из-за смешанных bundle. Как поступить с экспериментом?
promptingexperiments - 95
Парная оценка на 120 случаях показывает прирост промпта на 3 пункта с широким доверительным интервалом от минус 2 до плюс 8. Как решить, собирать ли ещё данные?
promptingconfidence-intervals - 96
Неизменный набор тестов промпта набирает от 68% до 92% за десять запусков. Как сделать решение по eval надёжным?
prompting - 97
У вас есть 1200 комментариев thumbs-down, но 64% не содержат причины. Как превратить их в eval cases для промпта?
prompting - 98
Закрепленные промпт и модель не менялись, но трафик сместился от коротких вопросов об оплате к запросам по нескольким политикам, и успешность упала. Как это диагностировать?
prompting - 99
Как динамически выбирать небольшой разнообразный набор few-shot примеров в пределах бюджета токенов?
promptingtokensfew-shot - 100
Изменение промпта junior-инженером на 14 строк выглядит чище, но снижает оценку сложных случаев на 6 пунктов. Как вы проведёте code review и менторство?
promptingmentoring