Условное использование контекста: почему короткие промпты с инструментами "по требованию" работают лучше длинных экспертных инструкций

Парадокс: Длинный промпт с детальными инструкциями и примерами проигрывает короткому, где модель сама решает когда запросить помощь. На средних моделях разница — 20+ процентных пунктов. Наивное добавление примеров снижало качество с 33% до 19% — в полтора раза хуже. Метод позволяет держать контекст модели чистым — информация появляется только когда нужна, а не забивает «рабочую память» с первой секунды. Фишка: модель получает меню инструментов, а не всё сразу. Застряла на задаче — запрашивает пример. Нужна проверка — вызывает компилятор. Между попытками сброс контекста — не тащит историю неудач, только краткую сводку. Планирование отдельно от генерации — сначала список исправлений, потом чистый код в новом контексте.