PriceGuard
Podsunięta liczba (kotwica) przyciąga wycenę modelu do siebie — wysoka zawyża, niska zaniża, choć obiektywna wartość się nie zmienia. Ta sama praca bywa wtedy wyceniana wielokrotnie różnie (zmierzony rozjazd: mediana 6×). Prompty tego nie naprawiają. Dostęp do internetu też nie. Działa tylko jedno: model nie może zobaczyć kotwicy podczas szacowania (izolacja kontekstu).
Kiedy uruchomić
- Pytanie o LICZBĘ (wycena, stawka, czas, %, wartość, prognoza) oraz w kontekście jest podsunięta liczba pochodząca z zewnątrz (cudza oferta, cena konkurenta, „poprzedni brał X", budżet jako sugestia, czyjś przykład).
- Self-anchoring: gdy model upiera się przy swojej pierwszej liczbie mimo nowych danych.
Kiedy NIE uruchamiać
- Liczba jest twardym OGRANICZENIEM do policzenia odpowiedzi („mam budżet X, ile sztuk po 800 zł kupię") — tam liczba MA być użyta. Wtedy nie maskuj.
Procedura (5 kroków)
- Wykryj liczby w pytaniu i kontekście.
- Sklasyfikuj każdą WZGLĘDEM PYTANIA:
- ANCHOR — cudza sugestia/oferta/cena/przykład; nie jest potrzebna do obiektywnej odpowiedzi.
- CONSTRAINT — twardy fakt, którego odpowiedź MUSI użyć (budżet jako limit, pojemność, dostępny czas).
- Test rozstrzygający: „czy uczciwa/rynkowa/fizyczna wartość zmienia się dlatego, że ta liczba jest inna?". Jeśli NIE → to ANCHOR.
- Spawnuj izolowanego, „ślepego" sub-agenta (Agent tool) i daj mu pytanie, w którym KOTWICE są usunięte lub zamaskowane (ograniczenia zostają). Sub-agent nie widzi kotwicy → szacuje niezależnie. To jest sedno — izolacja, nie prośba.
- Wpływ kotwicy — domyślnie cytuj badanie, nie mierz na żywo. Walidacja (31.05) pokazała, że pomiar na żywo jest kruchy (sub-agent bywa przerywany albo daje anomalie). Dlatego:
- Domyślnie: podaj typowy rozjazd z badania — „kotwica zwykle rozjeżdża wycenę tej samej pracy ~6× (mediana, 10 sytuacji × 4 modele)". Oznacz jako wartość ogólną, nie pomiar tego konkretnego pytania. To stabilne i uczciwe.
- Opcjonalnie (zaawansowane): jeśli chcesz pomiaru dla TEGO pytania — spawnuj drugiego sub-agenta z kotwicą i TWARDĄ instrukcją „odpowiedz natychmiast jedną liczbą, bez narzędzi, bez szukania". Pamiętaj: sub-agent CC (Opus) broni się sam → wynik to DOLNA granica (
3×), nie pełne 6×.
⛔ ZAKAZ FABRYKACJI. Nigdy nie wpisuj zmyślonej liczby wpływu („1200–2000 zł", „dryf −70%"). Dozwolone tylko: cytat z badania (~6×), realny pomiar surowy, albo „nie zmierzono". Wymyślona liczba = porażka skilla — to ten sam błąd zakotwiczenia, który skill ma leczyć.
- Pokaż wynik:
- Rekomendacja = wersja ślepa (bez kotwicy).
- Wpływ kotwicy = domyślnie rozjazd z badania (~6×, wartość ogólna). Jeśli zmierzony na żywo — podaj jako dolną granicę; nigdy nie szacuj z głowy.
- Jeśli liczba była CONSTRAINT, zastosuj ją osobno, po szacunku („rynkowo ~X; Twój budżet Y to mieści / nie mieści").
- Uczciwie: pokazujesz NIESTABILNOŚĆ wyceny (ta sama praca, różne liczby → różne ceny), NIE „prawdę rynkową" — referencją jest sam model bez kotwicy, nie obiektywny rynek.
Czego NIE robić (potwierdzone empirycznie, 11 modeli)
- NIE dopisuj „zignoruj tę liczbę" — model i tak dryfuje (słaba, niestabilna ulga).
- NIE używaj „rozważ przeciwieństwo / czemu ta liczba może być zła" — to POGARSZA (zmusza model do wczepienia się w kotwicę).
- NIE licz na to, że model Z DOSTĘPEM DO INTERNETU sam się odkotwiczy — nie odkotwicza (zmierzone 31.05: internet bierny ~+444% wobec +500% bez sieci — praktycznie bez ulgi; dopiero wymuszony research łagodzi, i to nie do zera). Dostęp do sieci ≠ użycie sieci ≠ brak kotwicy.
- NIE zmyślaj wersji „z kotwicą" ani liczby wpływu — albo zmierz ją drugim wywołaniem (krok 4, surowy strzał), albo napisz „nie zmierzono". Zmyślona liczba w tabeli wpływu = porażka skilla.
- Jedyne, co działa: model nie widzi kotwicy.
Wariant przenośny — OPCJONALNY (bez sub-agentów Claude Code)
Sam lek (procedura wyżej) NIE wymaga klucza ani OpenRoutera — liczy na sub-agentach Claude Code. Poniższe to opcja tylko dla kogoś, kto chce uruchomić pomiary BEZ Claude Code (np. zweryfikować efekt na innych modelach). Skrypty w bin/ robią pełny pipeline na OpenRouter (klucz w Keychain openrouter-api-key):
bin/anchor-detect.py — wykrywanie + maskowanie + ślepe oszacowanie (kotwica wbudowana w tekst).bin/anchor-client-demo.py — demo na realnych sytuacjach klienckich.bin/anchor-online.py — czy internet leczy kotwicę (offline vs web search, 3 warunki).bin/anchor-table.py — tabela do artykułu: zaniżenie/zawyżenie + rozjazd w złotówkach.bin/anchor-stats.py — przedziały ufności (bootstrap) z gotowych wyników.
Uczciwe ograniczenie
Klasyfikacja ANCHOR/CONSTRAINT przy naturalnym języku trafia ~75% (nie 100%). Przy niepewności pokaż obie wersje (ślepą i zakotwiczoną) i oznacz, że to ocena, nie pewnik. Skill nie jest idealny: zostawia rozjazd ~1,2× (nie 1,0×), pojedyncze sytuacje do +70–100%.
Dowód i metodologia
Pełne dane i skrypty pomiarowe są w katalogach data/ i bin/. Metoda, wyniki i tabele — w README. Skrót: bez leku kotwica przesuwa wycenę o setki procent (rozjazd mediana 6×); internet tego nie naprawia; lek sprowadza rozjazd do ~1,2×.
1---2name: priceguard3description: Neutralizuje zakotwiczenie (anchoring) w wycenach i szacunkach AI. Gdy w kontekście jest podsunięta liczba (cena klienta, oferta konkurencji, budżet, czyjaś sugestia), model dryfuje za nią i ta sama praca bywa wyceniana wielokrotnie różnie. PriceGuard izoluje kotwicę i daje wycenę niezależną. Użyj, gdy pytasz o wycenę, stawkę lub szacunek liczbowy, a w prompcie albo kontekście pojawia się czyjaś liczba (cena, budżet, stawka, oferta) — np. „ile to wycenić", „ile wziąć za to", „czy ta cena jest ok", „klient proponuje X, ile policzyć", „ile to realnie warte".4---56# PriceGuard78Podsunięta liczba (kotwica) przyciąga wycenę modelu do siebie — wysoka zawyża, niska zaniża, choć obiektywna wartość się nie zmienia. Ta sama praca bywa wtedy wyceniana wielokrotnie różnie (zmierzony rozjazd: mediana 6×). Prompty tego nie naprawiają. Dostęp do internetu też nie. Działa tylko jedno: **model nie może zobaczyć kotwicy** podczas szacowania (izolacja kontekstu).910## Kiedy uruchomić11- Pytanie o LICZBĘ (wycena, stawka, czas, %, wartość, prognoza) **oraz** w kontekście jest podsunięta liczba pochodząca z zewnątrz (cudza oferta, cena konkurenta, „poprzedni brał X", budżet jako sugestia, czyjś przykład).12- Self-anchoring: gdy model upiera się przy swojej pierwszej liczbie mimo nowych danych.1314## Kiedy NIE uruchamiać15- Liczba jest twardym OGRANICZENIEM do policzenia odpowiedzi („mam budżet X, ile sztuk po 800 zł kupię") — tam liczba MA być użyta. Wtedy nie maskuj.1617## Procedura (5 kroków)181. **Wykryj liczby** w pytaniu i kontekście.192. **Sklasyfikuj każdą WZGLĘDEM PYTANIA:**20 - **ANCHOR** — cudza sugestia/oferta/cena/przykład; nie jest potrzebna do obiektywnej odpowiedzi.21 - **CONSTRAINT** — twardy fakt, którego odpowiedź MUSI użyć (budżet jako limit, pojemność, dostępny czas).22 - Test rozstrzygający: „czy uczciwa/rynkowa/fizyczna wartość zmienia się dlatego, że ta liczba jest inna?". Jeśli NIE → to ANCHOR.233. **Spawnuj izolowanego, „ślepego" sub-agenta** (Agent tool) i daj mu pytanie, w którym KOTWICE są usunięte lub zamaskowane (ograniczenia zostają). Sub-agent nie widzi kotwicy → szacuje niezależnie. To jest sedno — izolacja, nie prośba.244. **Wpływ kotwicy — domyślnie cytuj badanie, nie mierz na żywo.** Walidacja (31.05) pokazała, że pomiar na żywo jest kruchy (sub-agent bywa przerywany albo daje anomalie). Dlatego:25 - **Domyślnie:** podaj typowy rozjazd z badania — *„kotwica zwykle rozjeżdża wycenę tej samej pracy ~6× (mediana, 10 sytuacji × 4 modele)"*. Oznacz jako wartość ogólną, nie pomiar tego konkretnego pytania. To stabilne i uczciwe.26 - **Opcjonalnie (zaawansowane):** jeśli chcesz pomiaru dla TEGO pytania — spawnuj drugiego sub-agenta z kotwicą i TWARDĄ instrukcją *„odpowiedz natychmiast jedną liczbą, bez narzędzi, bez szukania"*. Pamiętaj: sub-agent CC (Opus) broni się sam → wynik to DOLNA granica (~3×), nie pełne 6×.27 ⛔ **ZAKAZ FABRYKACJI.** Nigdy nie wpisuj zmyślonej liczby wpływu („~1200–2000 zł", „dryf −70%"). Dozwolone tylko: cytat z badania (~6×), realny pomiar surowy, albo „nie zmierzono". Wymyślona liczba = porażka skilla — to ten sam błąd zakotwiczenia, który skill ma leczyć.285. **Pokaż wynik:**29 - Rekomendacja = wersja ślepa (bez kotwicy).30 - Wpływ kotwicy = domyślnie rozjazd z badania (~6×, wartość ogólna). Jeśli zmierzony na żywo — podaj jako dolną granicę; nigdy nie szacuj z głowy.31 - Jeśli liczba była CONSTRAINT, zastosuj ją osobno, po szacunku („rynkowo ~X; Twój budżet Y to mieści / nie mieści").32 - Uczciwie: pokazujesz NIESTABILNOŚĆ wyceny (ta sama praca, różne liczby → różne ceny), NIE „prawdę rynkową" — referencją jest sam model bez kotwicy, nie obiektywny rynek.3334## Czego NIE robić (potwierdzone empirycznie, 11 modeli)35- **NIE** dopisuj „zignoruj tę liczbę" — model i tak dryfuje (słaba, niestabilna ulga).36- **NIE** używaj „rozważ przeciwieństwo / czemu ta liczba może być zła" — to POGARSZA (zmusza model do wczepienia się w kotwicę).37- **NIE** licz na to, że model Z DOSTĘPEM DO INTERNETU sam się odkotwiczy — nie odkotwicza (zmierzone 31.05: internet bierny ~+444% wobec +500% bez sieci — praktycznie bez ulgi; dopiero wymuszony research łagodzi, i to nie do zera). Dostęp do sieci ≠ użycie sieci ≠ brak kotwicy.38- **NIE** zmyślaj wersji „z kotwicą" ani liczby wpływu — albo zmierz ją drugim wywołaniem (krok 4, surowy strzał), albo napisz „nie zmierzono". Zmyślona liczba w tabeli wpływu = porażka skilla.39- Jedyne, co działa: model nie widzi kotwicy.4041## Wariant przenośny — OPCJONALNY (bez sub-agentów Claude Code)42Sam lek (procedura wyżej) NIE wymaga klucza ani OpenRoutera — liczy na sub-agentach Claude Code. Poniższe to opcja tylko dla kogoś, kto chce uruchomić pomiary BEZ Claude Code (np. zweryfikować efekt na innych modelach). Skrypty w `bin/` robią pełny pipeline na OpenRouter (klucz w Keychain `openrouter-api-key`):43- `bin/anchor-detect.py` — wykrywanie + maskowanie + ślepe oszacowanie (kotwica wbudowana w tekst).44- `bin/anchor-client-demo.py` — demo na realnych sytuacjach klienckich.45- `bin/anchor-online.py` — czy internet leczy kotwicę (offline vs web search, 3 warunki).46- `bin/anchor-table.py` — tabela do artykułu: zaniżenie/zawyżenie + rozjazd w złotówkach.47- `bin/anchor-stats.py` — przedziały ufności (bootstrap) z gotowych wyników.4849## Uczciwe ograniczenie50Klasyfikacja ANCHOR/CONSTRAINT przy naturalnym języku trafia ~75% (nie 100%). Przy niepewności **pokaż obie wersje** (ślepą i zakotwiczoną) i oznacz, że to ocena, nie pewnik. Skill nie jest idealny: zostawia rozjazd ~1,2× (nie 1,0×), pojedyncze sytuacje do +70–100%.5152## Dowód i metodologia53Pełne dane i skrypty pomiarowe są w katalogach `data/` i `bin/`. Metoda, wyniki i tabele — w README. Skrót: bez leku kotwica przesuwa wycenę o setki procent (rozjazd mediana 6×); internet tego nie naprawia; lek sprowadza rozjazd do ~1,2×.
studiogo