Just-In-Time Objectives: явные микро-цели вместо общих инструкций

Попросишь LLM «улучши текст» — получишь безликий совет: «сократи длинные куски», «упрости жаргон», «добавь деталей». Модель не понимает что именно важно прямо сейчас, выдаёт понемногу всего. Win-rate таких ответов — всего 14-34% против специализированных решений. Just-In-Time Objectives позволяет получать точные решения под конкретный аспект работы — формулируешь микро-цель для текущего шага («усиль аргументацию через причинно-следственные связи»), а не для всей задачи разом. Фишка: одна цель применяется и к генерации («создай 3 варианта под цель X»), и к оценке («выбери лучший по критерию X»). Модель перестаёт распыляться на «может, ещё упростить?» и фокусируется на одной метрике — 66-86% win-rate над обычными ответами.