От пустого листа к рабочему коду: четыре барьера автоматизации workflow

LLM изобретает структуру данных когда не видел API. Пишет response[0], а реально response['value'][0] — код падает с TypeError. В задачах на 20+ шагов забывает "я уже создал папку" или нарушает порядок действий. Поисковые деревья (LATS) на сильных моделях избыточны — вместо вывода принципа создают петли рефлексии, где агент бесконечно патчит код магическими числами из упавших тестов. Исследование даёт методологию для автономного создания рабочих workflow-скриптов — не просто ответов на вопросы, а инструментов для их решения. Probe Methodology: сначала запроси 5 примеров данных, выведи реальную структуру в консоль, потом пиши финальный код. Linear State Anchoring: составь план с чекбоксами pending/in_progress/done как внешнюю память перед стартом работы. Галлюцинация превращается в наблюдение.