DebugTA – как превратить LLM в точный инструмент через сравнение с эталоном

LLM плохо справляется с задачами типа «улучши это», когда нет четкого ориентира — она начинает галлюцинировать или давать общие советы. Метод DebugTA позволяет получать точные и конкретные рекомендации по улучшению (кода, текста, плана) вместо абстрактных советов. Вместо одного запроса «исправь ошибку» задача разбивается на три шага: найти идеальный пример (эталон), выровнять его структуру с вашим черновиком, затем провести пошаговое сравнение. Результат: модель перестает придумывать решения с нуля и начинает работать как аналитик расхождений — точность советов вырастает на 30-40% по сравнению с прямым запросом.