Каскадная генерация промптов: улучшение через few-shot transfer

Обнаружено: Few-shot transfer (обучение на примерах) работает не только для выполнения задач, но и для генерации инструкций. LLM видит 3-6 промптов из других областей → переносит паттерн на твою задачу → создаёт специализированный промпт. Метод решает проблему универсальных промптов, которые дают средний результат везде. "Проверь материал" может значить ткань обивки для дивана или резину наконечника для ходунков – без контекста модель выбирает случайный фокус. Каскад усиливает специализацию: генеришь промпты для вариаций задачи (Дикси, Пятёрочка, ВкусВилл) → используешь результаты как новые примеры → получаешь финальный промпт с глубоким пониманием контекста (народный тон для Дикси, без "премиум" и "изысканный").