Staged Prompting: двухэтапный скрининг для баланса полноты и точности

Парадокс: Просишь LLM "найди все подходящие" — она либо пропускает важное (низкий recall), либо тащит всё подряд (низкий precision). В одном промпте модель не держит два противоречивых критерия одновременно. Метод Staged Prompting позволяет получить и полноту охвата, и точность фильтрации в задачах отбора (статьи, резюме, идеи). Два прохода с разными промптами: первый — zero-shot для широкого захвата (ничего не пропустить), второй — CoT-few-shot только для пограничных случаев (отсечь мусор). Итог: высокий recall из первого + высокий precision из второго.