Зерно детализации: паттерн последовательного уточнения для персонализированного контента

Попросишь LLM «сделай про баскетбол» — получишь текст со словом «мяч». Это не персонализация, это подстановка. Метод последовательного уточнения позволяет создавать контент, который читатель воспринимает как написанный лично для него, а не как шаблон с заменёнными словами. Работает просто: пять запросов подряд, каждый следующий сужает пространство ответов — от «сделай про еду» до «вот как человек реально думает про свою еду». LLM движется по всё более узкому коридору и в итоге генерирует текст в нужной тебе точке, а не где-то рядом.