3,583 papers
arXiv:2605.06365 71 7 мая 2026 г. PRO

Execution Lineage: как не терять связность при многошаговой работе с LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Финальный текст выглядит хорошо — и в этом ловушка. LLM в длинном чате не различает «важный контекст» и «случайно попавший рядом»: она тащит всё из истории, и это незаметно делает структуру хрупкой — вы видите это только когда правите. Метод Execution Lineage (цепочка выполнения) позволяет строить многошаговую работу так, чтобы каждый шаг получал ровно нужный контекст — и правка одного этапа не ломала остальные. Фишка: промежуточный результат каждого шага вы сохраняете явно и передаёте в следующий шаг текстом — не через историю чата, а как явный аргумент. Контекст перестаёт течь сам — вы решаете, что куда идёт.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с