AutoSCORE: двухэтапное оценивание через извлечение компонентов по рубрике

LLM ставят тот же балл что и эксперт, но приходят к нему другим путём — пропускают половину критериев рубрики или применяют неравномерно. Видишь оценку 7/10, но непонятно: модель проверила все пункты или просто угадала по общему впечатлению. Метод AutoSCORE даёт прозрачное оценивание — видно какие критерии учтены и почему поставлен конкретный балл. Разбивает процесс на два этапа: сначала извлеки компоненты по каждому критерию рубрики в JSON, потом оцени на основе этой структуры. Первый агент идёт по чеклисту («есть ли вывод?», «сколько аргументов?»), второй видит готовую карту фактов и применяет правила. Результат: каждый пункт рубрики явно проверен, процесс прослеживаем.