Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
Инженерия контекста для многоагентных LLM-ассистентов по коду с использованием Elicit, NotebookLM, ChatGPT и ClaudeCode
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
Обнаружено: Один универсальный LLM проваливается на сложных задачах из-за перегрузки контекстом и отсутствия фокуса — отсюда галлюцинации и логические ошибки в многошаговых запросах. Метод позволяет решать комплексные задачи (контент-планы, исследования, проекты) с точностью команды специалистов, используя обычный ChatGPT. Вместо одного промпта «сделай всё» вы становитесь «проектным менеджером», который ведёт модель через цикл ролей: Планировщик → Исполнитель → Критик. Результат каждого этапа становится контекстом для следующего — успешность выполнения сложных задач вырастает кратно по сравнению с «всё в одном запросе».