Structured Evaluation Framework: персонализированная оценка работ через ChatGPT

Типичная оценка звучит так: «Хорошо, но неполно раскрыта тема». И что дальше? Сотрудник или студент в тупике - непонятно что конкретно исправить, на что обратить внимание, с чего начать. LLM-MATE позволяет получать структурированную оценку с конкретными шагами улучшения - не "недостаточно примеров", а "добавь 2-3 кейса использования в раздел про преимущества, например: как клиент X сэкономил 30% времени". Даёшь ChatGPT три компонента - задание + критерии оценки (rubrics) + работа для проверки. Плюс требуешь фиксированный формат вывода: сильные стороны (что сделано хорошо) / слабости с улучшениями (что не так + как исправить) / балл / обоснование. Модель проходит по чек-листу критериев и разделяет позитив от критики - получаешь сбалансированную оценку вместо потока сознания.