Стабильные результаты с LLM: меньше решений модели, больше проверок
Автор делится рабочим харнесом для стабильных результатов с LLM: сбор контекста, планирование, декомпозиция, автопроверки, независимое ревью и имитация пользовательских сценариев. Ключевой вывод: меньше решений модели — стабильнее результат, а популярные подходы вроде LLM-вики и спецификаций часто мешают.
Автор делится рабочим харнесом для стабильных результатов с LLM: сбор контекста, планирование, декомпозиция, автопроверки, независимое ревью и имитация пользовательских сценариев. Ключевой вывод: меньше решений модели — стабильнее результат, а популярные подходы вроде LLM-вики и спецификаций часто мешают.
Для оператора входа в AI это готовая схема оркестрации агентов: сбор контекста, планирование, декомпозиция, ревью и тестирование. Можно внедрить как шаблон для автоматизации задач, особенно этап имитации пользовательских сценариев через MCP.