LLM никогда не скажет «мне не хватает данных» — он просто заполнит пробелы домыслами и выдаст уверенный ответ.

LLM никогда не скажет «мне не хватает данных» — он просто заполнит пробелы домыслами и выдаст уверенный ответ. Именно это зафиксировали исследователи: GPT при скудном контексте задирал оценки кандидатам, которых живые рекрутеры сразу отправляли в отказ. Метод контекстно-ориентированного промптинга позволяет превратить случайный «шум» в осмысленный «сигнал» при любой задаче оценки — текстов, идей, кандидатов, предложений. Фишка: подробный блок контекста — это не дополнение к промпту, это и есть сам промпт. Опиши роль, ценности, аудиторию и критерии — потом потребуй объяснить логику оценки. Результат: стабильные, объяснимые, применимые оценки вместо интуитивного угадайки.