[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-rubric-prompting::ru":3,"gloss-cluster-rubric-prompting::ru":23,"gloss-next-rubric-prompting::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"rubric-prompting","prompt-eng","Rubric Prompting","Rubric prompting («промптинг по рубрике») даёт модели явную оценочную рубрику — названные критерии, каждый с определённой шкалой и описанием того, что означает каждый балл, — чтобы её суждения были последовательными и обоснованными, а не смутным «на глаз». Приём встречается в двух местах: в управлении генерацией («пиши так, чтобы соответствовать этим критериям») и, чаще, в оценке LLM-as-judge, где модель выставляет баллы чужим выводам. Без рубрики LLM, которого просят «оценить ответ от 1 до 10», плывёт: один и тот же вывод получает разные баллы от запуска к запуску, а шкала ничего не значит. Рубрика фиксирует шкалу — например, «Точность (1-5): 5 = каждое утверждение проверяемо, 3 = одна мелкая ошибка, 1 = грубая фактическая ошибка». Для SaaS-разработчиков rubric prompting — костяк автоматических оценок качества и градации контента: он делает баллы воспроизводимыми, проверяемыми и сравнимыми между версиями промпта. Хорошая практика — оценивать по одному критерию за раз, просить краткое обоснование перед числом и сверять судью с выборкой человеческих оценок, прежде чем масштабировать.","Rubric prompting даёт модели названные критерии с чёткими шкалами, чтобы её оценки и текст следовали явному стандарту, а не смутному «на глаз».",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"llm-as-judge","LLM в роли судьи (LLM-as-Judge)",{"slug":15,"name":16},"output-validation","Output Validation",{"slug":18,"name":19},"prompt-testing","Тестирование промптов (Prompt Testing)",{"slug":21,"name":22},"structured-output","Структурированный вывод",[24,28,31,34,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"automatic-prompt-optimization","Автоматическая оптимизация промптов",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"chain-of-density","Цепочка плотности (CoD)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":27},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":37},"chunking","Чанкинг (Chunking)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":37},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":37},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":37},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":27},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":37},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)"]