Заметка о показателе качества кода: LLM для поддерживаемых больших кодовых баз

Обнаружено: LLM генерируют массу идей, но до 87% из них оказываются нерелевантными или ошибочными — отсюда вечная проблема с «галлюцинациями» и водой в ответах. Метод CQS позволяет получать точные, проверенные результаты вместо потока сырых предложений, которые приходится фильтровать вручную. Суть в разделении задачи на два шага: первый LLM генерирует все возможные варианты без ограничений, второй — выступает строгим критиком с четкими критериями отбора. Паттерн «Генератор-Критик» превращает хаотичный brainstorming в структурированный результат с ростом точности с 13% до 78%.