Prompt Decorators: декларативный синтаксис для управления рассуждениями и форматом в LLM

Длинные инструкции теряются в промпте. Пишешь «покажи рассуждения пошагово, используй формальный тон, выведи в JSON» — модель может пропустить шаги, сбиться на разговорный стиль или забыть про формат. Чем длиннее инструкция, тем выше шанс что часть потеряется. Prompt Decorators выносят поведенческие команды в компактные токены типа +++Reasoning, +++Tone(style=formal) или +++OutputFormat(type=json). Модель распознаёт их как структурные якоря — отдельно от задачи. Вместо размазанной инструкции — три строчки декораторов. Метод формализовал 20 декораторов в 2 семьи: Cognitive & Generative (как думать: пошагово, через дебаты, сократически) и Expressive & Systemic (как выражать: тон, формат, персистентность). Декораторы стакаются как слои: +++Debate + +++Reasoning + +++Refine(iterations=3) создаёт многоперспективный анализ с итеративным улучшением — всё в одном запросе.