Phoenix (Behavioral Contract Synthesis): превращение открытых оценочных вопросов в закрытую проверку по контракту

Попросите LLM «оцени этот текст» — и она начнёт угадывать по общим паттернам из обучающих данных. Два абзаца одинаковой длины и структуры могут быть хорошим и плохим — но без явного критерия модель просто не знает что именно проверять. Метод Phoenix позволяет автоматически достать этот скрытый стандарт из пары ваших примеров и зафиксировать его как точный контракт для проверки. Фишка: модель сама читает пару «хорошее/плохое» и записывает правила различия в формате Given-When-Then — после чего открытый вопрос «хорошая ли карточка?» превращается в закрытый: «проходит ли каждый из пяти конкретных критериев?»