Одна таблица, 12 промптов, 4 нейросети — грубый, нейтральный и вежливый тон. Две модели на вежливый промпт выдали фактические ошибки. Взяла таблицу маркетингового бюджета по нескольким регионам. Каждая модель получила три промпта на одну задачу — найти проблемы в распределении бюджета: 😤 Грубый — «Скажи, что не так. Без воды»
😐 Нейтральный — чёткая задача, без эмоций
🤗 Вежливый — «Пожалуйста, помогите! Буду очень благодарна!» Главная проблема в таблице: регион «Центр» с долей продаж 30% получает только 23.6% бюджета. Стабильный результат во всех трёх тонах. На грубый промпт ответил с вызовом — предложил показать «ещё 3 ошибки, которые маркетинг-директора не замечают». На вежливый — аккуратнее в формулировках, но без потери точности. 📊 Тон не влияет. Влияет структура задачи. Грубый промпт — поверхностный ответ. Вежливый — полный расчёт с таблицей. Но вежливый промпт содержал больше контекста: «распределение по 7 регионам», «пропорционально вкладу каждого региона». Грубый — просто «н