Atomic Instructions: пошаговая декомпозиция сложных решений на бинарные вопросы

Парадокс: Чем проще каждый шаг решения, тем точнее итоговый выбор. LLM плохо справляется со сложным выбором из множества вариантов — слишком много факторов одновременно. Модель начинает угадывать по поверхностным признакам вместо системного анализа. Atomic Instructions позволяет делать точный выбор из десятков похожих вариантов (формат контента, тип логической ошибки, категория проблемы). Фишка: разбить сложное описание на 3-5 бинарных вопросов с эталонными ответами. Модель отвечает на простые да/нет, сравнивает с паттерном — Claude улучшил точность с 42% до 63% на классификации из 232 вариантов.