3,583 papers
arXiv:2508.09648 78 13 авг. 2025 г. PRO

ReqInOne: декомпозиция сложной генерации документа на специализированные шаги

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Проблема: LLM проваливается на задачах типа 'сгенерируй полную спецификацию требований (SRS)' — слишком много структуры, контекста и типов данных в одном промпте. Модель теряется между разными типами контента: описательные секции (введение, глоссарий), структурированные требования (FR/NFR), use cases. ReqInOne разбивает генерацию SRS на 3 специализированные подзадачи: отдельный агент для описательных секций, отдельный для извлечения требований, третий для классификации. Каждый агент делает одну вещь, но хорошо — результат собирается в финальный документ автоматически.
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