Надежная генерация изоморфных физических задач с использованием ChatGPT с цепочкой промптов и использованием инструментов

Обнаружено: LLM теряет до 90% эффективности при попытке охватить все условия задачи одновременно — отсюда вечные проблемы с игнорированием части инструкций в сложных запросах. Метод позволяет получать стабильно качественные результаты для сложных задач, которые раньше требовали многократных переделок. Вместо одного громоздкого промпта вы ведете модель через 3-5 логических шагов, где результат каждого становится контекстом для следующего — надежность возрастает с ~30% до 95%.