ICE (Invasive Context Engineering): контроль LLM через периодические напоминания в контексте

Обнаружено: Системный промпт слабеет пропорционально росту контекста. 50 токенов инструкций из 500 = 10% внимания модели. Те же 50 из 10,000 токенов = 0.5%. Модель не забывает правила – она просто перестаёт их "видеть" в растущем контексте. ICE (Invasive Context Engineering) позволяет удерживать контроль над поведением модели в длинных многочасовых диалогах, где обычный системный промпт уже не работает. Метод повторяет ключевые инструкции каждые N сообщений – это превращает один стареющий промпт в серию свежих напоминаний. Доля "контрольного текста" в контексте остаётся константой вместо падения к нулю.