Snickers запустил рекламную кампанию Hungr.AI: пользователю предлагают скопировать специальный текст и вставить его в диалог с ChatGPT, чтобы «покормить» проголодавшуюся нейросеть. За шуткой про голодный ИИ скрывается рабочая техника промпт-инжиниринга — попросить модель критически пересмотреть свой же ответ. Разбираю, что именно происходит под капотом, и даю рабочую версию промпта, которую можно использовать уже сегодня — без всякого шоколада.
Что за реклама и при чём тут голодный ChatGPT
Идея Hungr.AI логично продолжает старый слоган Snickers «Ты не ты, когда голоден» — только теперь голодным оказывается не человек, а языковая модель. Компания объясняет странные и неточные ответы ChatGPT тем, что модели «не хватает энергии», и предлагает решение: специальный текстовый блок, который нужно вставить в уже идущий разговор.
На деле это готовый промпт. Он инструктирует модель вернуться к предыдущей части диалога, найти последний вопрос пользователя, проанализировать свой же прошлый ответ и сформулировать новый — короче, суше и по делу.
Никакой отдельной AI-технологии Snickers не разработал. Компания просто упаковала в рекламную форму приём, который в индустрии называют self-critique или self-refine: модель проверяет и переписывает собственный вывод по запросу пользователя. Этот приём давно используют в промпт-инжиниринге, просто редко подают его так ярко.
Как выглядит цепочка «вопрос → анализ → новый ответ»
Обычный сценарий работы с ChatGPT выглядит так: пользователь задаёт вопрос, модель отвечает, и на этом диалог по теме заканчивается. Hungr.AI добавляет промежуточный шаг.
| Без промпта | С промптом Hungr.AI |
|---|---|
| вопрос → ответ | вопрос → ответ → анализ своего ответа → новый ответ |
| Модель отвечает один раз | Модель ищет ошибки, лишние слова, поддакивание |
| Стиль ответа модель выбирает сама | Модель специально становится суше и короче |
Автор оригинального эксперимента (Аманда Касуэлл) прогнала через эту схему три сценария: поддакивание сомнительной идее, фактическую ошибку и плохое бытовое решение. Ниже — что получилось и почему это важно понимать до того, как вы начнёте использовать приём сами.
Три теста: где промпт реально помогает, а где нет
Тест на поддакивание. Пользователь предложил ChatGPT идею вставать в 4 утра при трёх детях, полной занятости и отходе ко сну около полуночи — то есть спать 4 часа. До промпта модель ответила развёрнуто и обтекаемо: похвалила мотивацию, потом мягко перечислила риски недосыпа. После промпта ответ стал прямым: спать по 4 часа — плохая идея, если хочется больше утра — нужно раньше ложиться, а не резать сон. Здесь приём сработал: убрал лишнюю вежливость и сформулировал суть в одном предложении.
Тест на фактическую ошибку. Модели задали классический миф про Великую Китайскую стену, которую якобы видно с Луны невооружённым глазом. ChatGPT и до промпта корректно объяснил, что это заблуждение. После промпта ответ не улучшился по содержанию — модель просто добавила шутки про рекламную кампанию. Вывод: если модель изначально права, повторный анализ ничего не чинит, а иногда даже засоряет ответ.
Тест на плохое решение. Пользователь хотел сэкономить $200 на отпуске, поселившись в отеле в 90 минутах от всех интересных мест. И до, и после промпта ChatGPT правильно указал на подвох — потерянное время и деньги на переезды. Разница была только в форме: после промпта ответ стал короче и без воды, при этом не потерял смысл.
Как использовать этот приём без Snickers
Технику легко воспроизвести без перехода на сайт Hungr.AI — достаточно скопировать смысл промпта и вставить в любой активный диалог сразу после неудачного ответа модели.
Проанализируй свой предыдущий ответ. Найди фактические ошибки,
противоречия, лишнюю информацию и места, где ты мог без
достаточных оснований согласиться с моей предпосылкой.
Затем ответь на мой последний вопрос заново — точнее,
короче и по существу.Этот же принцип можно адаптировать под конкретную проблему:
Если ответ был слишком длинным:
Сократи свой предыдущий ответ до трёх предложений,
оставь только самое важное.
Если подозреваешь ошибку в фактах:
Перепроверь факты в своём предыдущем ответе.
Укажи, в чём ты не уверен, и исправь неточности.
Если модель просто согласилась с плохой идеей:
Найди слабые места в своей предыдущей аргументации.
Приведи контраргументы, которые ты пропустил.Главное преимущество такого подхода — не нужно начинать новый чат и заново объяснять контекст. Модель уже видит всю историю переписки, и попросить её пересмотреть один конкретный ответ — быстрее и точнее, чем формулировать вопрос заново.
Где ломается этот приём
Self-critique промпт — не универсальное лекарство, и у него есть предсказуемые ограничения.
Во-первых, если исходный ответ уже был фактически верным, повторный анализ может не улучшить, а размыть суть — модель начнёт что-то добавлять просто потому, что её попросили. Во-вторых, приём хорошо работает на «мягких» задачах — стиле, длине, тоне ответа, — но плохо чинит настоящие галлюцинации: если модель не знала правильного факта с первого раза, второй проход тоже его не найдёт.
Также стоит учитывать, что модель может изменить не суть, а только упаковку — сократить текст, но оставить ту же логическую ошибку. Поэтому после использования такого промпта стоит быстро сверить ключевые факты самостоятельно, а не доверять модели вслепую только потому, что ответ стал короче и увереннее звучит.
Что попробовать дальше
Возьмите последний неудачный ответ ChatGPT, Claude или другой модели и вставьте вариант промпта из этой статьи прямо в диалог, не открывая новый чат. Сравните два ответа: обычно разница заметна на задачах, где модель была многословной или слишком соглашалась с вами, и почти незаметна там, где ответ изначально был фактически точным.
FAQ
Нужно ли переходить на сайт Hungr.AI, чтобы получить промпт?
Нет, смысл промпта — это просьба к модели проанализировать и переписать свой предыдущий ответ. Текст можно сформулировать самостоятельно, без сайта рекламной кампании.
Работает ли этот приём в Claude, Gemini или других моделях?
Да, принцип self-critique не привязан к ChatGPT — большинство современных LLM умеют пересматривать собственные ответы по запросу, разница будет только в качестве результата.
Может ли этот промпт исправить фактическую ошибку модели?
Не гарантированно. Если модель не располагала верной информацией с самого начала, повторный анализ своего ответа её не добавит — приём лучше работает с формой и логикой, а не с фактами.
Чем это отличается от обычной просьбы «сделай короче»?
Просьба «сделай короче» просто сжимает текст. Промпт Hungr.AI просит сначала найти конкретные проблемы — ошибки, противоречия, необоснованное согласие с пользователем — и только потом переписать ответ с их учётом.
Стоит ли использовать такой промпт каждый раз?
Нет смысла применять его к каждому ответу — это создаёт лишнюю нагрузку на диалог. Он полезен точечно: когда ответ явно затянут, звучит подозрительно поддакивающе или вызывает сомнения в фактах.
Источники
- [Habr AI: [Перевод] Ты не ChaGPT, когда голоден. Snickers выпустил «батончик» для нейросетей](https://habr.com/ru/articles/1078880/?utm_campaign=1078880&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss)
