ProRAC: пошаговая прогрессия для задач с последовательностью действий

LLM теряют до 60% точности на цепочках из 15+ действий — забывают обновить связанные объекты, игнорируют косвенные эффекты. ProRAC позволяет отслеживать результат последовательности действий без потери точности — модель показала 100% там, где стандартные промпты давали 70-85%. Разбивает цепочку на отдельные запросы — по одному на каждое действие. Модель перестаёт держать всё в голове и работает с локальными операциями — один шаг, одно состояние, чёткий результат.