3,583 papers
arXiv:2508.06754 84 8 авг. 2025 г. PRO

Fuzzy Scaffolding Prompts: адаптивный промпт через двухслойную структуру

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
К 10-му сообщению в чате модель «забывает» что нужно было упрощать для новичка — начинает скакать с тона на тон. Это убивает репетиторство, консультацию, customer support. Fuzzy Scaffolding Prompts позволяет вести адаптивные диалоги где LLM плавно меняет сложность и тон под уровень пользователя — без переспрашивания «какой у вас опыт?». Двухслойная структура: boundary prompt (роль на естественном языке) + JSON-схема с градациями уровней (новичок → продвинутый → эксперт). Фишка: модель читает правила на каждом шаге, а не держит «в голове» — схема служит якорем консистентности в длинных диалогах. Результат: модель не «забывает» правила адаптации даже через 20 сообщений.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с